【デネクトの和】#12　8割の人が陥る「分析ツールの宝の持ち腐れ」。回避のカギは、分析を始める前の「データ準備」にあった

「高いライセンス料を払って分析ツールを導入したのに、結局Excelで集計しているのと変わらない……」 「AIや機械学習で何か見つかると思ったが、出てきた結果をどうビジネスに活かせばいいか分からない」

データ活用の現場で、これほど多く聞かれる悩みはありません。実は、データ分析がビジネスの成果に結びつかない理由は、スキルの不足ではなく「分析の進め方」の順序にあることが多いのです。

今回は、数多くの企業を支援してきたNI+Cが考える「失敗しないデータ活用のポイント」を、具体的な事例を交えてご紹介します。

1.「分析」の前に「8割」が決まっている

データ分析プロジェクトにおいて、実際にAIモデルを作ったりグラフを描いたりする時間は、全体の2割に過ぎません。残りの8割は「データの加工（前処理）」です。

• よくある失敗例： 「とりあえず顧客データを全部ツールに入れてみよう」とスタートする。
• 現場で起きる問題： 表記ゆれ（「株式会社」と「（株）」）、欠損値（空欄データ）、日付形式の不一致などが原因でエラーが多発し、分析の土俵にすら上がれない。

💡 【具体的なヒント】
まずは「何を予測したいか（例：退会しそうな顧客は誰か？）」という目的を一つに絞り、そのために必要な項目（購入頻度、最終購入日など）だけを「きれいに並べる」ことに集中してください。これが最短ルートです。

2.業界別・よくある「データ活用の成功パターン」

「自社の業務にどう当てはめるか」が見えないときは、他社の成功パターンを型として覚えるのが近道です。

このように、一般的な「統計の勉強」をするのではなく、「自分の業界なら、どのデータとどのデータを組み合わせれば結論が出るか」というシナリオを持つことが重要です。

3.「いきなり高額コンサル」はリスクが高い？

「社内に詳しい人がいないから、まずは外注しよう」と考えるのは自然な流れです。しかし、ビジネスの文脈（現場の勘所）を知っているのは、外部のコンサルタントではなく「あなた自身」です。

現場の知識がないまま分析を丸投げしてしまうと、「数字としては正しいが、現場では当たり前すぎて役に立たない結果」しか返ってこないケースが多々あります。

4.あなたの「実務データ」で、分析の型を身につける

「ツールの使い方はなんとなくわかる。でも、自社のデータでどうやるのが正解なのか……？」 その答えを見つけるために、NI+Cでは「danect⁺ 業界別クイック分析トレーニング」をご用意しました。

本サービスは、単なるツールの操作説明ではありません。

• あなたの実務テーマを題材に： 汎用的なサンプルデータではなく、お客様が抱える固有の課題（テーマ）に基づき、プロと一緒に分析の筋道を立てます。
• IBM SPSS Modelerを使い倒す： プログラミング不要のツールを使い、「データ加工」から「モデル作成」まで、実務で使える一連の流れを6時間で習得します。
• 無償で「最初の一歩」を支援： 本格的な有償支援を検討する前に、まずは自社のデータで何ができるのかをノーリスクで体験いただけます。（※弊社よりライセンス購入検討のお客様が対象）

「ツールを使いこなす自信がない」という不安を、「これなら自社の課題を解決できる」という確信に変えてみませんか？

【無料トレーニングの詳細・お申し込み】 貴社の業界に合わせた具体的な活用法を、私たちが一緒に形にします。

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