ビジネスパーソン向けデータサイエンス活用事例
データサイエンス手法はさまざまな業務で活用されています。代表的な活用事例は以下の通りです。手法名のリンクから、手法一覧・詳細ページ内の該当箇所に移動できます。
売上・需要予測
小売店舗の来週の発注数を予測来店客数や気温、キャンペーンの有無といった要因から、来週の商品ごとの必要数を予測。過剰在庫と欠品の両方を減らすことを目指した。
使用した手法：
回帰分析
顧客分析・顧客分類
顧客を購買傾向でグループ分け購入頻度や購入金額、購入カテゴリの傾向から顧客をいくつかのタイプに分類。タイプ別に異なる販促施策を展開した。
使用した手法：
クラスタリング（k-means）
解約しやすい顧客の兆候を把握利用頻度の低下や問い合わせ履歴などから、解約する確率が高い顧客を事前に特定し、フォローの優先順位付けに活用した。
使用した手法：
ロジスティック回帰分析
品質管理
工程間のばらつきを比較複数の製造ラインの製品寸法のばらつきを箱ひげ図で比較し、特にばらつきの大きいラインを特定して改善につなげた。
使用した手法：
箱ひげ図
不良品の傾向を分析製造条件と不良発生の関係を条件分岐の形で整理し、不良が発生しやすい条件の組み合わせを現場にわかりやすく共有した。
使用した手法：
決定木
異常検知・故障予知
設備の異常な稼働データを検出正常時のセンサーデータのパターンを学習し、そこから外れる挙動を検出することで、故障の予兆を早期に把握できるようにした。
使用した手法：
One-Class SVM
不正検知
不審な取引パターンを検出過去の不正事例と正常な取引のデータから特徴を学習し、新しい取引が不正である確率をスコアとして算出する仕組みを構築した。
使用した手法：
ランダムフォレスト
マーケティング
広告文言の効果を検証2種類の広告文言を同時に配信し、クリック率や購入率を比較。効果が高かった文言を本番施策として採用した。
使用した手法：
A/Bテスト
広告費と売上の関係を確認媒体ごとの広告費と売上の関係を確認し、投資対効果の高い媒体に予算を重点配分する判断材料とした。
使用した手法：
相関分析
自然言語処理・生成AI活用
問い合わせ内容の自動分類顧客からの問い合わせ文章を内容ごとに自動分類し、担当部署への振り分けにかかる時間を削減した。
使用した手法：
自然言語処理（NLP）
顧客の声から改善ポイントを抽出アンケートの自由記述やレビューを分析し、頻出する意見や要望のキーワードを抽出して商品改善の参考にした。
使用した手法：
テキストマイニング
