データサイエンスの導入が成功した活用事例!ビジネスで活用する方法とメリットを解説

データサイエンスについて耳にする機会が増えている時代、どのような活用事例があるかを知りたいと考えている人もいることでしょう。
ここでは、データサイエンスの実際の活用事例や活用するメリットについてお伝えします。

データサイエンスをビジネスで活用するには

データサイエンスを実際にビジネスの場で活用する方法を具体的に解説します。

優秀なデータサイエンティストを採用する

ビジネスにおけるデータサイエンスの活用には、必要となる条件が複数挙げられます。まず重要となるのが、優秀なデータサイエンティストを採用することです。
データ分析の力だけでなく、コミュニケーション能力も含めた幅広いビジネス力を持つデータサイエンティストは、決して多くはありません。
データサイエンスの重要度が高まるなかで、データサイエンティストの採用を検討する企業は増える傾向がありますが、その需要に対して十分な数のデータサイエンティストがいるわけではないのが現状です。
また、データサイエンティストの能力をビジネスにおいて発揮してもらうためには、他のスタッフと円滑にコミュニケーションを取りやすい環境づくりを心掛けることも重要となります。

データの量と質の必要性

データサイエンスを活かすには、量と質の両方を併せ持つ良質なデータを備えておくことが求められます。
十分なデータ量がない状態で分析を進めた場合、分析結果の精度が低かったり、推定結果に不安定さが残ったりしてしまいます。データの質にムラがあっても、データ分析が困難になってしまいます。
なかには、データが別部署に分散しているケースや、同じ種類のデータであっても、細かい項目が揃っていないケースも散見されます。
こういったケースでは、まずデータ項目を整理する作業から取り組むことが必要なため、実際にビジネスでデータサイエンスを活用するまでの準備にも時間とエネルギーが掛かります。

PPDACサイクルを意識する

また、データサイエンスの活用においては、PPDACサイクルを意識して環境を整えることも、大切なポイントとなります。
PPDACは、Problem、Plan、Data、Analysis、Conclusionの頭文字を取った略称です。問題点を特定する、計画を立てる、データを集める、データを分析する、結果を導き出すというサイクルを繰り返して、どの程度改善ができたかを客観的に把握しましょう。
効率よくPPDACサイクルを繰り返すことで、質の高いサービスや製品の提供が可能となります。

データサイエンスが活用された事例

では、実際にデータサイエンスが活用された事例には、どのような事例があるのでしょうか。いくつかの事例をご紹介します。

AIチャットボットの受注システムにおける活用事例:Pizza Hut

飲食店においては、人の代わりに自動的に会話をするシステムを備えたAIチャットボットの活用が促進されています。
大手のピザ宅配チェーンのPizza Hutでは、XやFacebooke messengerからピザを注文できるAIチャットボットを導入し、ピザの受注の効率化を実現しました。

ピザを注文するという基本的な機能に加えて、お気に入りのピザをウィッシュリストに登録する機能、プロモーションを受け取るためのマーケティング機能といった利便性の高い機能を備え、結果的に売り上げアップに結び付いています。

注文情報データ収集における活用事例:あきんどスシロー

回転寿司店「スシロー」を展開するあきんどスシローでは、注文データを可視化して、廃棄に掛かるコストの削減に成功しました。店内で提供する寿司皿に小さなICチップを取り付けて、顧客がいつどのようなものを注文して食べたか、という注文情報をデータ収集しています。

総合管理システムによって蓄積されたデータを詳細に分析することで、気候や季節によってどのように売れ筋のネタが変わるか、という情報を精確に把握することに成功しています。
気象データと組み合わせることで、ネタを仕入れる数量や種類、仕入れ日時を調整できるため、発注量を精確に算出できるようになり、結果的に廃棄コストの削減に成功しました。

アンケート調査における活用実例:LINE

LINEでは、厚生労働省と連携して、LINEユーザーに対して、新型コロナに関するアンケート調査を実施しました。アンケートの調査内容は、新型コロナの罹患者の体調面の変化、基礎疾患の有無、医療機関の受診結果、日頃の感染予防対策のあり方などです。

アンケート調査の回答から、今後の生活に対して強い不安を抱いている職業の内訳や、体調面における変化などが可視化されました。
調査を通して得られたデータは、厚生労働省に提供され、感染予防対策や企業に対する支援の方針を決める上での参考データとして活用されています。

AIを搭載した校閲および校正システムの活用事例:みずほ銀行

みずほ銀行では、AIを搭載した校閲・校正システムを導入することで、業務効率化に成功しました。
金融関係の専門用語をAIに事前に学習させた状態で、原稿を読み込むと、誤字脱字を自動的に抽出できるシステムになっています。修正箇所に関しては、人が校閲をした際と同様に、赤入れで強調する機能も備えています。

データサイエンスの精巧な技術を生かしたシステムのため、誤字や脱字を分析する精度が極めて高く、ミスを削減し、より質の高い成果物を作成することに成功しました。広告ごとにレギュレーションを学ぶ機能も備えていて、目的に合った言葉遣いを使い分けられるのもメリットです。

異常予兆検知システムの活用事例:大阪ガス

大阪ガスでは、宇部情報システムと共同開発し、AIを活用した異常予兆検知システムの導入に成功しました。
リアルタイムで設備の稼働状況を監視し、異常を察知すると、いち早く管理者に通知されます。AIに前もって正常時における稼働データを習得させ、正常値から外れた異常が発生すれば、すべて管理者に通知されるシステムになっています。

従来のシステムでは検知できなかった異変を迅速に検知して、トラブルを未然に防止できるのは、高度なデータサイエンスを活用した異常予兆検知システムならではのメリットです。

データサイエンスの活用事例から学ぶメリット

データサイエンスの活用事例からデータサイエンスを活用することによるメリットをみていきましょう。

不要な工数の削減

データサイエンスの活用事例から学ぶメリットとしては、不要な工数を削減する術を学べるという点が挙げられます。
データサイエンスを活用すれば、あまり使用していないツールの特定や、業務プロセス上の無駄など、削減できるものを可視化し、コストの削減に結び付けることが可能です。
グラフ可視化ツールを活用することで、従業員が資料作成をする作業を削減するといった、現場で実践できる具体的な活用事例を知り、自社のビジネスにも生かせるのは、データサイエンスの活用事例を学ぶ大きなメリットです。

業務効率の改善

データサイエンスの活用事例を参考にすれば、自社の業務効率の改善につなげられます。
AIを活用して事前に設定した手順で作業を行うようにすれば、作業の多くを自動化して、組織全体の生産性の向上を目指せます。

AIであれば、人間とは違って、稼働時間が長くなるにつれ、作業効率が落ちる心配もないため、24時間体制での安定した稼働が実現できます。
AIとRPAを併用している活用事例を参考にすれば、問い合わせ対応やメール対応、請求書等の書類作成といったデスクワーク全般を自動化することも可能です。

データサイエンスの活用事例まとめ

データサイエンスは、様々な業界・業種で積極的に活用されていて、成功している活用事例が多々存在します。
飲食店でのデータサイエンスの活用事例として挙げられるのが、AIチャットボットによる受注の効率化や、ICチップの導入による注文データの収集や注文データの可視化です。
AIを使った校閲システムによって、事務作業の大幅な効率化に成功したデータサイエンスの活用事例もあります。

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