【入門】データ分析の主な種類とは？ 4つのレベルの違いを分かりやすく解説

はじめに：その「データ分析」、目的に合っていますか？

「データ分析の重要性は理解しているが、何から手をつければいいか分からない」「『記述的分析』『予測的分析』など専門用語が多く、違いが判然としない」「自社の課題を解決するには、どのレベルの分析が必要なのだろう？」

多くの企業がデータ活用に取り組む中で、このような疑問に直面しています。実は「データ分析」と一口に言っても、その目的や得られる答えに応じて、いくつかの種類（レベル）が存在します。

例えば、健康診断を思い浮かべてみてください。「現在の体重や血圧を知る（現状把握）」ことと、「なぜ数値が悪化したのか原因を探る（原因究明）」こと、さらに「将来の健康リスクを予測する（未来予測）」こと、そして「健康を改善するための最適な生活習慣を提案する（打ち手の決定）」ことでは、アプローチが全く異なります。

データ分析も同様に、「何を知りたいのか」という目的に合わせて適切な種類を選ばなければ、期待する成果は得られません。

本記事では、データ分析の代表的な4つのレベルについて、それぞれの違いや関係性を分かりやすく解説します。この記事を読めば、データ分析の全体像を掴み、貴社のビジネス課題を解決するための最適な一歩を踏み出すヒントが得られるはずです。

データ分析の4つのレベルとは？全体像を理解する

データ分析は、その目的と高度さに応じて、一般的に以下の4つのレベルに分類されます。これらは独立しているのではなく、「過去の把握」から「未来へのアクション」へと段階的に進化していく関係性にあります。

レベル	分析の種類	答える問い	ビジネス価値
レベル1	記述的分析	何が起こったか？ (What)	現状の可視化
レベル2	診断的分析	なぜ起こったか？ (Why)	原因の特定
レベル3	予測的分析	次に何が起こるか？ (When/What)	未来の可能性予測
レベル4	処方的分析	何をすべきか？ (How)	最適な打ち手の提示

多くの企業では、まずレベル1の「記述的分析」からスタートし、データの蓄積と活用の成熟度に合わせて、段階的にレベルを引き上げていくのが一般的です。

レベル1：記述的分析 (Descriptive Analytics) - 「何が起こったか？」を可視化する

記述的分析は、データ分析の最も基本的なレベルであり、過去から現在にかけて「何が起こったか」を客観的な事実として正確に把握することを目的とします。

主な目的と役割

収集したデータを集計・要約し、レポートやダッシュボードを通じてグラフや表などで「見える化」します。これにより、ビジネスの現状を誰もが同じ基準で理解できるようになります。多くのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールがこの領域をカバーしています。

答える問いの例

先月のECサイト全体の売上高はいくらだったか？
どの商品カテゴリーが最も売れているか？
Webサイトへのチャネル別アクセス数はどれくらいか？
地域別の顧客数と平均購入単価は？

ビジネスでの活用例

月次売上レポートの作成: 全社の業績を定点観測し、経営判断の基礎情報とする。
Webサイトのアクセス解析: ページの閲覧数やユーザーの動向をモニタリングし、サイト運営に活かす。
KPIダッシュボードの運用: 重要業績評価指標の進捗をリアルタイムで確認し、目標達成度を測る。

記述的分析は、全てのデータ分析の出発点であり、ビジネスの健康状態を把握するための「定期健康診断」と言えるでしょう。

レベル2：診断的分析 (Diagnostic Analytics) - 「なぜ起こったか？」を深掘りする

診断的分析は、記述的分析によって明らかになった結果の「なぜ？」を掘り下げ、その原因や要因を探ることを目的とします。

主な目的と役割

「売上が減少した」「Webサイトの離脱率が急増した」といった事象に対して、ドリルダウン（データを掘り下げる）、クロス集計、相関分析などの手法を用いて、要因の仮説を立て、検証していきます。

答える問いの例

なぜ先月の売上は目標未達だったのか？（特定の商品の失速？新規顧客の減少？キャンペーンの不発？）
なぜAエリアの顧客満足度はBエリアより低いのか？（配送遅延の多発？サポート体制の違い？）
なぜWebサイトの購入完了ページ手前での離脱率が高いのか？（入力フォームが複雑？決済方法が少ない？）

ビジネスでの活用例

売上不振の原因分析: 売上データを顧客属性、地域、時間帯などで切り分けて分析し、ボトルネックを特定する。
顧客離反の要因特定: 解約した顧客の行動履歴や属性を分析し、離反に繋がる共通のパターンを見つけ出す。
Webサイト改善点の発見: アクセスログを深掘りし、ユーザーがどこでつまずいているのかを特定してUI/UXを改善する。

診断的分析は、問題の根本原因に迫り、的確な対策を講じるための重要なステップです。

レベル3：予測的分析 (Predictive Analytics) - 「次に何が起こるか？」を見通す

予測的分析は、過去のデータパターンを基に、統計モデルや機械学習（AI）を用いて「次に何が起こるか」という未来を予測することを目的とします。

主な目的と役割

過去のデータから将来の結果や確率を高い精度で推測します。これにより、企業は起こりうる事態に先回りして、計画的なアクションを取ることが可能になります。

答える問いの例

来四半期の製品Aの需要はどれくらいか？
どの顧客が今後6ヶ月以内にサービスを解約する可能性が高いか？
この広告クリエイティブは、どの顧客セグメントに最も響くか？
この機械は、あと何時間稼働すると故障する可能性があるか？

ビジネスでの活用例

需要予測と在庫最適化: 将来の売上を予測し、欠品や過剰在庫を防ぎながら生産・発注計画を立てる。
顧客の解約（チャーン）予測: 離反の兆候がある顧客を特定し、個別のフォローアップを行うことで顧客を維持する。
与信審査の高度化: 過去のデータから貸し倒れリスクを予測し、審査の精度とスピードを向上させる。
設備の予防保全: 工場の機械の故障時期を予測し、計画的なメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止を未然に防ぐ。

予測的分析は、経験や勘だけに頼らない、データに基づいた未来への備えを可能にします。

レベル4：処方的分析 (Prescriptive Analytics) - 「何をすべきか？」を提示する

処方的分析は、データ分析の中で最も高度なレベルであり、予測された未来に対して「目標を達成するために、具体的に何をすべきか」という最適な打ち手を提示することを目的とします。

主な目的と役割

予測結果に加え、コスト、リソース、時間といったビジネス上の制約条件を考慮に入れ、AIや数理最適化といった技術を駆使して、無数の選択肢の中から最善の行動を導き出します。

答える問いの例

利益を最大化するためには、各商品にどのような価格を設定すべきか？
限られた広告予算内でコンバージョンを最大化するには、チャネル配分をどうすべきか？
サプライチェーン全体の輸送コストを最小化するための最適な配送ルートと拠点はどこか？
各顧客に対して、最も成約率が高いキャンペーンは何か？

ビジネスでの活用例

ダイナミックプライシング: 航空券やホテルのように、需要と供給に応じて価格をリアルタイムで変動させ、収益を最大化する。
マーケティング予算の最適配分: 投資対効果（ROI）が最大になるように、各広告チャネルへの予算配分を自動で決定する。
サプライチェーンの全体最適化: 原材料の調達から生産、配送までの一連のプロセスを最適化し、コスト削減とリードタイム短縮を実現する。
パーソナライズド・レコメンデーション: ECサイトで、顧客一人ひとりの購買履歴や閲覧行動に基づき、最も関心を持ちそうな商品を推奨する。

処方的分析は、データから具体的なアクションプランを導き出し、ビジネス成果を直接的に最大化することを目指す、データ活用の究極的なゴールの一つです。

自社に合った分析は？レベルを高めるための実践的ステップ

「いきなりレベル4を目指すのは難しそうだ」と感じた方も多いかもしれません。その通りです。データ分析で成果を出すためには、自社の現状を正しく認識し、段階的にレベルアップしていくアプローチが不可欠です。

ステップ1：現状把握と目的の明確化（記述的・診断的分析）

まずは、社内に散在しているデータを集約し、現状を「見える化」することから始めます。BIツールなどを活用して基本的なレポートやダッシュボードを整備し、ビジネスの状況を正確に把握できる基盤を構築します。この段階で「なぜ売上が伸びたのか/下がったのか」といった原因分析も行い、データを見て対話する文化を醸成します。

ステップ2：テーマを絞った予測の試行（予測的分析）

全社的な現状把握ができるようになったら、次に「需要予測」「解約予測」など、ビジネスインパクトの大きい特定のテーマに絞って予測的分析に挑戦します（PoC: 概念実証）。ここで小さな成功体験を積むことが、全社的な展開への足がかりとなります。

ステップ3：業務プロセスへの組み込みと自動化（処方的分析）

予測モデルの精度が安定し、ビジネス価値が実証されたら、その分析結果を日常の業務プロセスに組み込みます。さらに、推奨されたアクションを自動で実行する仕組み（処方的分析）を構築することで、データ活用の効果を最大化していきます。

Google Cloudで実現する段階的なデータ分析

Google Cloudは、これら4つのレベルのデータ分析をシームレスに実現するための、強力かつ柔軟なサービス群を提供しています。

記述的分析・診断的分析: Looker や Looker Studio といったBIツールで、データウェアハウスである BigQuery 上のデータを可視化・分析。直感的な操作で現状把握や原因の掘り下げが可能です。
予測的分析: BigQuery ML を使えば、SQLの知識だけでBigQuery内で直接機械学習モデルを構築・実行できます。より高度なモデルが必要な場合は、AI開発の統合プラットフォームである Vertex AI が強力にサポートします。
処方的分析: Vertex AI の高度なAI機能や最適化ツールを、BigQuery などのデータ基盤と組み合わせることで、ビジネス課題に応じたカスタムの処方的分析システムを構築できます。

これらのサービスを組み合わせることで、企業は自社のデータ活用の成熟度に合わせて、無理なく段階的に高度な分析へとステップアップしていくことが可能です。

XIMIXが貴社の分析レベル向上を伴走支援します

データ分析のレベルとその重要性をご理解いただけたかと思います。しかし、実際に自社で推進するとなると、「そもそも、どんなデータを使えばいいのか分からない」「次のレベルに進むための技術や人材が不足している」「PoC（概念実証）は行ったが、ビジネス成果に繋がらない」といった新たな壁に直面することも少なくありません。

私たちXIMIXは、Google Cloudのプロフェッショナルとして、数多くの企業のデータ活用をご支援してきたNI+Cの実績と知見に基づき、お客様の段階的な成長を強力にサポートします。

現状アセスメントとロードマップ策定: お客様のビジネス課題とデータ環境を深く理解し、目指すべきゴールと、そこに至るまでの現実的なロードマップを共に描きます。
データ基盤構築・活用支援: まずはデータを「使える」状態にするためのBigQuery導入や、現状を「見える化」するためのLooker/Looker Studio活用を、ハンズオン形式でご支援します。
予測・処方モデル導入支援: BigQuery MLやVertex AIを活用した高度な分析の導入を、テーマ選定からモデル構築、業務実装まで一気通貫でサポート。

XIMIXは単なるツール導入ベンダーではありません。お客様のビジネスを深く理解し、データという武器を最大限に活用して事業を成長させるための「伴走パートナー」です。

XIMIXのGoogle Workspace 導入支援についてはこちらをご覧ください。
XIMIXのGoogle Cloud 導入支援についてはこちらをご覧ください。

まとめ

本記事では、データ分析の代表的な4つのレベル、「記述的分析」「診断的分析」「予測的分析」「処方的分析」について、それぞれの目的や違い、関係性を解説しました。

分析レベル	目的
記述的分析	過去・現在の「事実」を把握する
診断的分析	事実の「原因」を特定する
予測的分析	未来に起こることを「予測」する
処方的分析	未来のために「最適な行動」を決める