データ可視化とは？

データ可視化とは、データ（数字）の傾向や変化などを把握しやすくするために、グラフや表、図など視覚的に分かりやすい形で表現することを指します。これにより、データの傾向やパターン、異常などを識別することができます。

ビジネスを取り巻く環境が複雑化し、経験や勘ではなく、データに基づいた（データドリブンな）意思決定の必要性が高まっています。消費者の価値観や行動も多様化するなか、迅速な意思決定を行うためにもデータは重要であり、その基本となるのが「データ可視化」と言えます。 

データ可視化を行う方法

データ可視化とひと言で言っても、さまざまな表現方法があります。基本的には棒グラフや折れ線グラフ、円グラフといったグラフ形式が用いられるケースが多いものの、色の濃淡でデータを表現する「ヒートマップ」や、地図上にデータを表示する方法なども用いられます。また、BIツール（ビジネス・インテリジェンスツール）のようなデータ集計、データ分析機能を搭載するツールを使うことで、大量のデータをリアルタイム、かつそれぞれ適した方法で可視化し、さまざまな角度から分析することができます。

データ可視化のメリット

データ可視化のメリットは、「今、何が起きているのか」を把握しやすくなることにあります。例えば、データをさまざまなグラフなどにして簡潔にまとめて表示することで、「どの在庫が不足していて、何を発注すべきか」といったことを、第三者にわかりやすく伝えることができます。これにより、属人化の解消・意思決定の迅速化といった効果も期待されます。

データ可視化を行う際のポイント

データ可視化はあくまで手段であり、目的はビジネス上の成果につなげることにあります。そのため、誰が何のために・どんなデータを活用したいのか、目的を明確にしたうえで、適切なデータを・適切な形で可視化しなければ期待する成果を得られません。売上UPという目的に対して、売上データを月別に見るべきか、地域別に比較するとよいのか、それとも営業活動のデータをチェックするのかなど、見るべきデータは状況によって異なります。状況を把握するために適したデータ・表現方法を検討することが重要です。

データ可視化における課題

データ可視化をうまくビジネスに活用できれば、成果に結びつきますが、一方でデータ可視化の課題も存在します。

スキル・活用方法に関するお悩み

BIツールを導入しても「上手く使いこなせない」「何を可視化・分析すべきかわからない」ことからツール自体が定着しづらいケースや、データ可視化を行っても、その先の「データ分析の進め方がわからない」といったお悩みは少なくありません。売上が下がっていることまでは分かっても、どこに要因があるのかを分析できない、次にどのデータを見ればよいのか判断できない、というのでは、成果につなげることができません。

可視化後の施策（アクション）に関するお悩み

可視化したデータをビジネス成果につなげるためには、「次に何をすべきか」といった施策にまで落とし込むことが求められます。しかし、「データを可視化することが目的化し、業務改善につながらない」「データ分析の専門部署はリソース不足でタイムリーに対応できない」などの状況では具体的な改善策の実行までつながりません。

また、実際のアクションに落とし込む際には、現場業務の事情も考慮する必要があります。データを読み解き、アクションへとつなげる部分について、どのようにしてスキル・知識のギャップを解消し、実現するかは大きな問題です。

解決策として期待されるAI

データ可視化後に立ちはだかる問題の解決策となるのが、AIです。BIツールが今あるデータを可視化するのに対し、AIではそのデータをもとに分析・解釈～予測分析までおこなうことができます。最近は専門知識不要で利用できるAIも登場しており、まさに、データ可視化で問題となる「データを読み解き、アクションへとつなげる」をカバーするものとして期待されます。

AIとBIを連携させて活用することで、高度な業務改善を実現し、より大きなビジネス成果を得られます。

現場部門主導のデータ活用を支援するAI「dotData」

専門知識不要・ノーコードを謳うAIソリューションのなかでも、AIによる分析プロセスのより広い範囲をカバーし、企業のデータ利活用を支援するのが「dotData」です。dotDataは、データからビジネス課題を解決するためのインサイト（洞察）を見つけ出し、高度な将来予測までを可能とします。その強みは、独自の技術でデータの傾向・パターン（特徴量）を自動的に探索し、人力では気が付かないようなインサイトを導き出すことにあります。これにより、「データにどのような傾向があるのか」などを自動で分析でき、BIツールで可視化したデータを読み解き、ビジネス成果につなげるための施策を考える際のヒントにも役立ちます。

さらに、2023年12月に発表された「dotData Insight」は、生成AIを組み込むことで、インタラクティブなデータ分析を実現します。特徴量の自動設計をベースにデータを読み解くだけでなく、例えば『（小売業において）特定の直近30日間で、平日に商品「A」を購入した人は、購入しなかった人に比べて、上級ポイント会員にランクアップする確率が高いかどうか？』『（金融業において）特定の直近７日間で残高の合計が〇〇〇万円以下かつ、取引額の平均値が□□□万円、銀行個人ローンの支払い遅延リスクが高まるかどうか？』など質問しながら、分析を進めることが可能です。

データ可視化が重要であることは間違いありません。しかし、可視化して終わりではないことも事実です。その次のステップを進めるためにAIが1つの解となるなかで、現場部門での利用に寄り添う存在として、dotDataは有効な選択肢と言えるでしょう。