これから、データの「価値」の話をしよう ~後編:データ収集方法と活用の勘所

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こんにちは、データデザイン部でディレクター兼プランナーをしております加藤です。

普段はお客様の事業課題に合わせ、AI・データ活用を軸に課題解決プロジェクトを推進したり、自社の新規サービスを企画、推進したりしています。
今回はデータの「価値」の話の後編:データ収集方法と活用の勘所、となります。私の実案件からみえてきましたデータの「価値」について知っていただくことで、少しでも皆さまのデータ活用の助けになれば幸いです。
(前編はこちら→これから、データの「価値」の話をしよう~前編:データの歴史と収集のススメ~

データの収集方法

前編では、そもそも活用するデータがないというご相談を頂く機会が多いというお話しました。ないなら収集するしかないです。この章では具体的な収集方法を、[方法1]新規に取得する、[方法2]外部から探すという2つの観点からお伝えいたします。

方法1:新規に取得する

ここでは、弊社のクライアントであるライオン様を例に詳しく話したいと思います。ライオン様は舌の状態と口臭の関係について研究段階から着目していました。舌から口臭を判定することは可能なのでは?という仮説をお持ちで、自分たちでそれを実証しようと自ら試験的にデータを取り始めました。具体的にはスマートフォンを用いて、撮影方法を決め舌画像を取得、口臭データと紐付けて取得しました。つまり、舌画像と口臭データのデータセットを新規に取得したのです。データを取得する段階で、活用方法(ライオン様は舌からの口臭判定)について仮説を立てているため、AIでの口臭判定を検討するときに、非常に扱いやすいデータであったことを覚えています。
ライオン様の場合はいわゆる非構造化データ(画像データ)だったのですが、画像データの取得は非常に大変ですよね。実際ライオン様もどのように取得するべきか、どのように口臭データとの紐付け、管理方法なども悩まれていました。
我々はこの画像データ収集からお手伝い可能です。弊社が開発する画像データ取得用のWEBアプリを用いると、撮影後のデータ管理が簡単になります。撮影後にすぐにタグを付けられる機能があり、画像とタグが自動で保存され、すぐにダウンロードできるようになります。(下図参照)

詳しくはぜひこちらまでお問い合わせください。
 
また、非構造化データ以外でも新規で取得する方法はあります。例えば、こんな課題を考えてみましょう。
ある小売店舗では、売れ残りそうな商品を適正タイミングで適正価格に値下げし、効率的に商売したいと考えていたとします。ここで問題になるのはデータ量の不足です。このケースでは過去に誰が何をどのタイミングで買ったかのデータと、どのタイミングでいくら値下げしたかのデータが必要になります。ここで重要なのはデータがデジタル化されているかどうかです。もしデジタルされてないデータがあれば、それが記録できるよう業務フローを変更し、データを貯める習慣を作りましょう。もしどのタイミングで値下げしたか、のデータがない場合はまずは値下げ担当者が毎日記録しましょう。その後そのデータの有用性を確認し、重要であるデータであればデータ取得をシステム化するなどの検討をすればよいです。このように、やりたいことを実現するために、なんのデータが足りないのか、取るためにはどうすべきかを考えることで自ずと活用に必要なデータは取得できてきます。

方法2:外部から探す

もし、自ら取得することができないデータがあるならば、積極的に外部から探しましょう。現在、世の中には無料で使えるオープンデータや有料だがビジネスに非常に有用なデータが無数にあります、(本当に素晴らしい世の中になりました。)下記は私が知っている情報です。ご参考までにぜひご覧いただき、有用なデータをぜひ見つけてみてください。

オープンデータ集

 

サイト名称 概要URL
オープンデータ&公開データまとめ URL
政府CIOポータル URL
VLED URL
日本データ取引所 URL

 

すぐに使えるオススメデータ(有料)

 

データ種別 概要URL
Starflake(弊社衛星データ提供サービス) URL
年収別世帯数推計データ(年収データ) URL
人流データ URL(Agoop)
URL(モバイル空間統計)

 

データ活用の勘所

せっかく集めたデータでも活用出来なければ意味がありません。重要なのは今から何をすればいいのかを把握し、すぐ行動できることだと思います。ここでは弊社のデータ活用案件からの知見から、データ活用のフローチャートをご紹介いたします。ぜひ何から行えばいいのか、把握してみてください。

データ活用の全体像を俯瞰する

こちちが、データ活用のフローチャートです。

左から順に見ていきましょう。まず、「データ活用の目的は明確か?」ですが、これは言うまでもありません。売上増加やコスト削減など、新商品の開発など、ビジネスには必ず目的がありますよね?もし目的がないのならば、まずは”作り”ましょう。弊社では「DIVA」というフレームワークを用いて、データ活用の目的作りもご支援しています。詳しくは弊社の「サラリーマンのためのデータサイエンス基礎講座」でご紹介しています。ぜひご参加ください!
 
目的が明確であるならば、次に確認すべきは「データは存在するか?」です。もしデータが存在するのであれば、「データは綺麗か?」を確認してみましょう。手前味噌ではありますが、弊社ではこの「データは綺麗か?」を判断するためのサービスがあります。ご興味ある方はぜひこちら「AI活用のための事前診断サービス」もご覧ください。
データが綺麗であれば、すぐに活用ができる状態です。もしデータが綺麗でなければ前処理する必要があります。いずれも弊社にご相談いただければご対応いたします。最後にフローチャートを少し遡り、データが存在しない場合にどうすればよいかですが、これは本記事のデータの収集方法で述べた通りとなります。

現状の課題とアクションプランを明確にする

データ活用の全体像と取るべきアクションについて、ご認識いただけましたでしょうか?
活用をご検討の方はこのフローチャートのどの位置にいるのかを明確にし、よろしければぜひ弊社までご相談いただけますと幸いです。

まとめ

今回はデータの「価値」の話の後編:データの収集方法と活用の勘所について説明しました。
ご不明点等ございましたら、お気軽にお問い合わせください
 
最後までご覧いただきありがとうございました。
 

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事例、ユースケース

WRITER
Daiki Kato

ディレクター兼プランナー

加藤 大己Daiki Kato

主にメーカーやサービス業のAI・データ活用プロジェクトを複数推進。また、新規AI・データ活用サービスの企画・推進も担当。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2017

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