データ可視化とは？実施するメリットや効果的な手法・手順について解説

データの可視化とは、膨大な数値や情報をグラフやチャートに変換などにし、目で見て理解しやすくすることです。

複雑な数字をそのまま扱うのは難しく、分析や意思決定に時間がかかりますが、可視化することで業務効率を向上できるでしょう。

売上データや顧客行動、KPIなどが一目で把握できるようになり、課題発見から改善策の立案までスピーディーに行えるでしょう。

本記事では、データを可視化する手法やデータの種類、具体的なツールを紹介し、効果的な活用方法を解説します。

目次

• データの可視化とは？
• データを可視化するメリット
• データを可視化する効果的な手法
• 可視化すべきデータの種類や特徴
• データを可視化する手順
• AIツール搭載ツールで効率よくデータ可視化
• データを可視化するなら課題を明確に

データの可視化とは、膨大な数値や文字情報をグラフ・チャート・ダッシュボードなど、目で見てわかる形に変換し、誰でも直感的に理解できるようにすることです。

たとえば、売上の数値を表に記載するよりも、折れ線グラフで示した方が、増減の傾向や異常値を一目で把握できます。

近年は、顧客行動のデータやマーケティング施策の成果、業務プロセスの効率など、多岐にわたる分野でデータの可視化が活用されています。とくにビジネスにおいては、意思決定のスピードと精度を高める重要な手段といえるでしょう。

従来は分析担当者だけが扱えた高度なデータも、可視化ツールを使えば、経営層や現場スタッフが共通の認識を持てるようになり、組織全体の連携強化や課題解決につながります。

これまでは、データの管理や分析は一部の担当者に依存しがちでした。

しかしデータの可視化が可能になれば、誰でも直感的に情報を理解する環境が整うため、属人化のリスクが解消されます。

たとえば、販売実績をエクセルで管理していた場合、特定の担当者しか把握できないケースがありますが、可視化ダッシュボードを導入すればチーム全員が同じ情報を取り扱えます。

結果、業務の透明性も高まり、担当者の不在や退職時の引き継ぎもスムーズです。また、複雑なデータ処理を自動化できるツールも増えており、人的リソースの削減にもつながります。

データ可視化は単に情報を「見える化」するだけではなく、分析の基盤としても役立ちます。

たとえば、顧客の購買行動を可視化すると、購入頻度や購入チャネルの傾向が一目でわかり、マーケティング戦略に応用できます。

さらに、データの異常値やトレンドの早期発見にもつながるため、問題の原因分析や新たな施策も検討できるでしょう。

近年はBI（ビジネスインテリジェンス）ツールと連携することで、可視化したデータをもとに、高度な分析や予測も容易に行えるようになりました。

結果、単なる現状把握にとどまらず、企業戦略の施策立案にもつながります。

データ可視化は、組織内の情報共有を円滑にし、課題に対する共通認識を持ちやすくなります。

たとえば、営業部門とマーケティング部門では異なるKPI（重要業績評価指標）を追っていることが多く、認識のずれが生じやすいです。しかし、データをグラフやダッシュボードで可視化すれば「どの施策が売上に貢献しているのか」「どの工程で成果が停滞しているのか」を客観的に確認できます。

結果、部門間での認識が統一できるため、課題解決に向けた協働が進みやすくなります。また、現場スタッフから経営層まで同じデータをもとに議論できるため、意思決定の効率化も進むでしょう。

BIツールやデータ分析ツールを活用すれば、複数のデータをダッシュボード上に統合し、売上や顧客行動、在庫状況をリアルタイムで可視化できます。

自社のKPIに合わせて指標を設定することで、進行中の施策の成果や課題を一目で把握でき、意思決定のスピード向上につながります。

さらに、営業やマーケティング、経営層など立場の異なる人でも直感的に理解できるため、部門を越えた共通認識づくりにも役立つでしょう。

折れ線グラフでデータを時系列で表現する手法は、トレンドや変化を把握したい場合におすすめです。

たとえば、Webサイトのアクセス数を日別や月別に折れ線グラフで可視化すれば、キャンペーンの効果や季節要因の影響が一目でわかります。

『Google Analytics』や『Tableau 』などの分析ツールを活用し、期間を設定して数値を自動的に更新・表示するとよいでしょう。

時系列データを継続的に可視化することで、売上の伸び悩みや急激な変動など、問題の兆候を早期に発見できます。さらに、改善施策を打った後の効果検証も容易になり、PDCAサイクルを効率的に回せます。

ヒートマップは、数値の大小を色の濃淡で表現する手法で、データが表す状況を一目で理解できるのが特徴です。

たとえば、ECサイトのクリック数をページ上で可視化すれば、ユーザーが注目している箇所や離脱しているポイントがわかります。

ヒートマップ解析ツールを導入し、Webサイトやアプリの利用データを自動的に収集・反映させましょう。

営業現場でも、顧客ごとの購入頻度や地域別の売上を色分けすることで、重点的にアプローチすべきエリアや層が明確になります。結果、施策の改善ポイントを正しく把握し、コンバージョンの向上につなげやすくなるでしょう。

データ可視化する際、まずは解決したい課題を明確にしましょう。

目的が曖昧なままデータを集めて可視化しても、情報が散乱し、よい判断にはつながりません。たとえば「営業効率を◯％上げたい」「顧客満足度を◯％改善したい」といった具体的な課題を設定すれば、どの指標を可視化すべきかが明確になります。

課題を明確にすることで、可視化すべきデータの種類や手法が適切に選べるようになります。

課題が明確になったら、次に可視化すべきデータを決めます。

可視化すべきデータは目的によって異なります。営業効率の改善が目的であれば、商談数や成約率などが対象で、顧客満足度向上が目標なら、アンケート結果やリピート率を可視化すると効果的です。

可視化する際は、データが課題解決につながっているかを見極めることが大切です。必要なデータを絞り込み、優先順位を付けることで情報が散漫するのを防ぎ、効率的よく可視化できるでしょう。

データを可視化する手法は複数あります。

エクセルやGoogleスプレッドシートでのグラフ作成、BIツールによるダッシュボード化、AI機能搭載ツールやPythonの言語による開発分析など、目的や予算に応じて最適な手段を選びましょう。

とくに近年は、AIを活用したツールが普及しており、膨大なデータから関連性を自動的に抽出したり、将来予測を提示したりといった高度な可視化が可能です。

ツール選定の際は、操作性やコストだけでなく、既存システムとの連携性や拡張性も考慮すると、長期的に運用しやすいでしょう。

データ可視化は一度作れば終わりではなく、定期的な見直しが欠かせません。

市場環境や顧客ニーズは常に変化しているため、可視化する指標や表示方法も状況に応じて更新しましょう。

たとえば、以前は売上推移を可視化したものの、新たにWeb施策を展開した際にはアクセス数やコンバージョン率（CVR）の可視化が重要になるケースもあります。定期的にデータを計測・更新し、指標を見直すことで、常に鮮度の高い情報をもとに意思決定ができます。

データの可視化におけるサイクルを習慣化しましょう。