＼全国対応実施中！！／
データ分析と
Pythonプログラミング
サービス
現役Pythonデータサイエンティストが
データ分析とPythonプログラミングの受託をいたします
中小企業診断士が、データサイエンスと
Pythonプログライングで経営改善を行います
当社のデータ分析／Pythonプログラミングサービスの強み
データサイエンティスト兼経営コンサルタントがデータ分析業務とPythonプログラミングのご依頼・業務委託をお受けします。
- データ分析歴２０年以上
- 伝統的多変量解析から機械学習まで実施可能
- 分析ツールはPythonを使用
- 中小企業診断士資格を保有
- 経営改善に直結したビジネスデータ分析を実施
- 分析後の経営改善提案
- Pythonプログラミング
- DB、Linux、開発言語
- 分析エンジンのシステム化の提案も可能
コンサルタントご紹介
データサイエンティスト・データ分析コンサル、Pythonエンジニア
松本宏之
合同会社デジタルボーイ代表、中小企業診断士事務所代表。早稲田大学大学院心理学専攻卒業後、株式会社インテージやSAS Institute Japanでビッグデータ解析とシステム構築に従事。Pythonを活用したアプリ開発やデータ分析を武器に、多様なクライアントの課題解決を支援。
全国の企業様向けに、データサイエンスやPythonデスクトップアプリやWebアプリの開発、API構築、スクリプト開発を提供。また、トレーニングやWebスクレイピングを通じて、業務効率化やデータ収集を支援。Pythonとデータ活用のエキスパートとして、企業の競争力向上に貢献します。
\全国対応実施/
当社のビジネスデータ分析サービス
データサイエンス
- 機械学習
- 予測
- 多変量解析
- 検定
ビジネス分析
- POSデータ分析
- 顧客データ分析
- データベース分析
- サイト解析
加工・集計
- データの抽出
- データ加工
- 集計
- 可視化・ビジュアル化
Python開発
- データ加工プログラム
- ダッシュボード開発
- レポート開発
- Webアプリ
1. データサイエンス
ビジネスデータ分析歴２０年以上の豊富な実績から、機械学習、予測モデリング、伝統的な多変量解析を実施します。使用言語は主にPythonを実施し、モデル構築にあたっては、必ず複数モデルの構築し、その中から複数の評価指標を使って、モデル検証を実施し、御社のビジネスにおける最良のモデルを選定します。
2. ビジネスデータ分析
POSデータ、IDPOSデータ、ポイントカード、商圏データ、WEBアクセスデータ、製造データ、人事データ等、あらゆるビジネスデータの分析を行います。データ分析にあたっては、まず初めに、経営コンサル的視点から、課題発見、課題抽出、仮説立案、影響要因の把握などの事前診断を行います。事前診断結果を基に、ビジネス的にもっとも効果的だと判断した分析手法を選定し分析を実施します。分析結果では、グラフ化、ビジュアル化も行い、単に分析結果だけを報告するのではなく、ビジネス上の意思決定をサポートするためのレポートをご提出します。
3. データの加工・集計
データ分析を行う際、当初から綺麗に整形されたデータが準備できるとは限りません。例えば、顧客データの分析では、顧客住所には、「東京都新宿区西新宿１−１」「新宿区西新宿１−１」「東京都新宿区西新宿一の一」など同じ住所でも様々な表記パターンがあるので、住所を一定のこーどに変換する必要があります。また、欠損値や入力ミスなどの可能性もあります。当社では、データ分析に必要な事前の加工・集計についても実施します。
4. Pythonプログラミングによる開発
データ加工の自動化、ビジネスをモニタリングするためのKPIモニタリングレポート開発、複数のKPIを一目で把握するためのダッシュボード開発、施策の成果をデータで検証するための施策効果検証レポート開発、会社の状況を一望するための定型レポート開発、データ分析システム開発等、Pythonプログラミングによる開発を実施います。
データサイエンスとは？
データ分析コンサル的な視点から
データサイエンスを用いると、社会やビジネスの課題に対して、データを用いて解決策を導き出すことが可能です。この際、コンサル場面で最初に取り組むべきは、課題を明確にし、その解決に必要なデータを集めて整理することです。その上で、適切な分析手法を選び、得られた結果を正確に解釈して具体的なアクションに結びつけることが、僕の経験上とても重要です（「データ分析とは」）。特に中小企業においては、限られたリソースを有効活用するためにデータ分析を取り入れることで、効率的な経営や事業成長を実現する可能性が広がります。基本的な分析手順を理解し実践することで、具体的な課題解決が可能になります（「初心者のためのデータ分析入門」）。
それと、データ分析の醍醐味は、見えていなかった事実を明らかにし、それを基に新たなビジネス価値を創出できる点にあると感じます。私自身も、データを通じて知見を得て課題を解消していく過程に、大きな満足感を覚えています（「現役データ分析コンサルが語る、データ分析の面白さ」）。さらに、AI技術の活用によって、分析の精度や効率を大幅に高めることが可能です。機械学習モデルによる予測やパターン分析は、より高度なビジネス判断を助けますが、それを支えるのは適切なデータ前処理とモデル評価です（「データ分析にAIを活用するポイント」）。
また、データ分析の基盤となるのが統計学です。例えば、平均値や標準偏差の計算、回帰分析の応用といった統計的な知識があれば、データの傾向や相関関係を正確に把握できます「データ分析で利用される統計について」）。信頼性の高いデータを収集するには、アンケート調査やセンサーデータの活用、ウェブスクレイピングといった手法が有効ですが、その品質管理を怠らないことが肝心です（「データの収集の方法」）。さらに、集めたデータは適切に整理し、欠損値や異常値を処理することで、分析結果の信憑性を高める必要があります（「データ分析におけるデータの集計」）
こうした分析作業には、ExcelやTableau、Python、Google Data Studioなどのツールが役立ちます。これらのツールは初心者にも取り組みやすい環境を提供してくれます（「データ分析のためのおすすめツール5選」）。データサイエンスを実践するには、プログラミングや統計学の知識だけでなく、ビジネスの理解やコミュニケーション能力も求められます（「データサイエンティストに必要なスキルとは」）。それらのスキルを習得するためには、書籍やオンライン学習を活用しつつ、実際のデータを用いたプロジェクトを通じて経験を積むことが効果的です（「初心者から実践的データサイエンティストになるための勉強法とおすすめ書籍10選」）。
データサイエンスは、適切なデータの収集・分析、最新技術の活用、そして成果をビジネスで活かす能力を駆使することで、新たな価値創造を支援し、課題解決への道を切り開く分野だと私は確信しています。
Pytonプログラミングとは？
Pythonは、シンプルで読みやすい構文を持つプログラミング言語です。その特徴から、初心者でも学びやすく、同時にプロフェッショナルな開発にも適しています。たとえば、複雑な処理を簡潔に記述できるため、効率的なコーディングが可能です。また、Pythonは非常に多くのライブラリが提供されており、データ分析、機械学習、Webアプリ開発、ゲーム制作など、さまざまな分野で活用されています。さらに、オープンソースであるため、誰でも無料で利用でき、世界中の開発者がサポートする強力なコミュニティが存在します。その柔軟性と汎用性から、Pythonは「何かを作りたい」と考えたときの第一歩として最適な言語と言えます（「データ分析とは」）。
Pythonは、データ分析やプログラミングの学習を始めるのに適した手軽な言語ですが、環境構築が少し複雑だと感じることもあります。これは、通常のソフトウェアのようにインストールするだけではなく、さまざまな設定が必要な場合があるためです。
まず、Pythonを使うためには公式サイト（python.org）からインストーラーをダウンロードし、インストールする必要があります。この際に注意すべき点として、「PATHを設定する」オプションを有効にすることが挙げられます。これを忘れると、Pythonが正しく動かない場合があります。インストール後にコマンドプロンプトやターミナルで python --version と入力し、バージョンが表示されれば成功です。これらについては、こちらに詳しく解説しています。（Pythonインストールの方法：Mac編、Windows編）
Pythonの環境構築が難しいと感じる場合、Anacondaという便利なツールを使うのがおすすめです。AnacondaはPython本体に加え、データ分析や機械学習でよく使うライブラリが最初から含まれています。また、仮想環境という仕組みを簡単に管理できるため、異なるプロジェクトごとに必要な設定を分けることができます。Anacondaは公式サイトからインストールでき、インストール後は「Anaconda Navigator」というGUI（画面操作）のツールを使って簡単に作業を始められます。こちらに詳しく解説しています。（Anacondaインストールの方法：Mac編、Windows編）
Pythonには、Pipというパッケージ管理ツールが標準で付属しています。Pipを使うと、必要なライブラリを簡単にインストールできます。たとえば、データ分析でよく使われるPandasというライブラリを追加したい場合、コマンドプロンプトやターミナルで pip install pandas と入力するだけで完了します。ただし、Pipでのインストールではライブラリ同士の依存関係が複雑になることがあり、エラーが発生する場合もあります。そのため、最初はAnacondaを使い、慣れてきたらPipを活用する方法がおすすめです。こちらに詳しく解説しています。（pipのつか方）
実施可能な主な分析テーマとPythonプログラミング
機械学習アルゴリズム
- 勾配ブースティング (Gradient Boosting)
- 線形回帰 (Linear Regression)
- ロジスティック回帰 (Logistic Regression)
- 決定木 (Decision Trees)
- ランダムフォレスト (Random Forest)
- サポートベクターマシン (SVM)
- K-平均法 (K-Means)
- 主成分分析 (PCA)
- ニューラルネットワーク
ビジネスデータ分析
- POS分析/ID POS分析
- 顧客データ分析
- 売上予測分析
- 在庫管理分析
- コスト分析
- 顧客セグメンテーション
- キャンペーン効果分析
- ソーシャルメディア分析
- 顧客満足度分析
データ加工・Python開発
- データの抽出
- データ加工
- 可視化・ビジュアル化
- データクレンジング
- データマージング
- データトランスフォーメーション
- PythonによるWEBアプリ開発
- Pythonによるデスクトップアプリ開発
- Pythonによるデータ加工の自動化開発
多変量解析
- 因子分析 (FA)
- 正準相関分析 (CCA)
- 多次元尺度構成法 (MDS)
- クラスタ分析
- 判別分析
- 共分散構造分析 (SEM)
- 共分散分析 (ANCOVA)
- 潜在クラス分析 (LCA)
- 潜在プロファイル分析 (LPA)
データ分析プロジェクトのフロー
データ分析プロジェクトについては次のようなフローで実施します。
オンラインによる無料コンサルにより、データ分析の可否や課題についてヒアリングを実施します。また、ご要望に応じて、トライアル分析（税抜10万円）を実施します。
経営陣ならびに担当部署の方からのヒアリングをもとに、ビジネス上の課題を発見・抽出します。場合によっては、サンプルデータを元に仮データ分析の実施を行います。
経営陣ならびに担当部署の方をメンバーとし、抽出した課題を解決させるための仮説を立案します。このセッションでメンバーからの活発なご意見をいただき、その後のデータ分析やモデリングの構築に活用させていただきます。
データ分析の目的、目標のすり合わせを行います。また、データ分析に利用するデータの仮受領を行います。
実際に受領したデータをもとに、データ分析を行います。データ分析については、概ね２〜３回のセッションを１サイクルとし、１サイクルごとにプロジェクトの区切りとします。
データ分析の結果をもとにビジネス化を進めます。マーケティングの場合はマーケティング施策の実施や、予測モデルの構築の場合はモデルのシステム化など、ケースバイケースです。
本サービスについては原則、データは受領させていただき、当社社内で分析を実施します。
モデルケース
導入事例の抜粋
医薬品の卸売業における、需要予測モデルの構築を実施。約２０００種類ある製品に対して、受注量に伴い、A・B・Cグループに分け、Aグループにニューラルネットワークモデル、Bグループに回帰モデル、Cグループには移動平均モデルをそれぞれ当てはめ、予測モデルを構築した。また、予測モデル構築後には、モデルを使った発注管理シミュレーションを行い、モデルを活用することによる在庫量の削減効果を算出した。
ICカードによる乗車データを分析し、乗客の行動パターンを機械学習により、モデル化した。これにより、顧客がどのような行動をとっているのかをパターンにより分類し、駅内にあるスーパー、飲食店、販売店などのグループ店舗へマーケティング施策に活用した。加えて、鉄道ポイント会員と紐づいているメールアドレスへDMの送付を行い、グループ店舗への送客施策を実施した。
商工会議所からの依頼により、売上が増加している企業と増加していない企業の違いが何なのかについて、構造方程式モデリング（SEM）によりモデル化した。これにより、どのようなマーケティング施策を行なっている企業が売上が上がっているのかについて、売上増加の因果関係の特定を行った。これにより、商工会議所職員の日々の経営指導の指針に活用することが可能となった。
不動産業向けにポスティングの効率化を図るための機械学習モデルを構築。国勢調査データから、土地を売りたい人が多く住んでいる地域の特徴を分析し、その特徴に合ったエリアをリストアップした。これにより、これまで、全戸配布していたポスティングから、ターゲットエリアを絞り込んだポスティングに切り替え、マーケティングコストの削減に成功した。
国勢調査データからそのエリアのアパートの将来入居率を予測した。入居率については、７０％以上、８０％以上、９０％以上の３段階に分け、それぞれ、機械学習モデルにより予測した。これにより、そのアパートの調達コストやランニングコストと３段階の入居率による回収シミュレーションを実施。事前に、アパートの調達（購入）の可否を判断することができた。
ポイントカードの利用履歴データから、顧客の嗜好別のセグメンテーションを行った。また、ポイントグループ内の店舗で、まだ未利用だが、将来利用する確率の高い店舗を予測した。この予測スコアをもとにマーケティング施策を実施し、マーケティングコストの削減を行った。同時に、離反確率の高い顧客を機械学習モデルにより予測を行い、顧客離反の対策を講じた。
POSデータおよびID-POSデータを用い、小売店の売上データ分析を実施した。顧客セグメンテーションを行い、併売商品の関係性を把握するほか、離反顧客の予測モデルを構築した。店舗ごとの売上を予測し、売上不振の原因を明確にすることで、経営判断をサポートした。また、在庫切れの予測を通じて効率的な在庫管理を実現した。さらに、商品のABC分析や顧客の購買行動に基づくRFM分析を実施し、マーケティング施策や商品戦略の最適化を図った。これにより、小売店の業績改善に貢献した。
商業施設の電力消費量を予測するための機械学習モデルを構築し、運用を実施した。季節、気温、時間、曜日などの要因を考慮し、将来の電力消費量を精度高く予測するモデルを開発。また、予測結果を活用して太陽光発電と組み合わせたハイブリッド給電の最適化シミュレーションを行い、電力の直接利用と蓄電池への効率的な蓄電計画を実現した。これにより、施設の電力使用の効率化と運用コスト削減を支援し、持続可能なエネルギー活用に貢献した。
油圧ショベルやクレーンなどの建設機材に、試験的にセンサーを後付けで取り付け、IoT機器連携させ、収集したセンサーデータをもとに、の故障リスクの予測を行った。建設機材に設置した各種センサーから、温度、振動、圧力、加速度などのデータを収集し、故障機材の直前のデータのパターンを機械学習により学習し、モデル化を行った。これにより、故障する前に事前に故障リスクをモニタリングし、メンテナンスの効率化を行った。
ECサイトやオウンドメディアのアクセスデータの解析を実施。ユーザーがサイト内をどのように回遊しているのかをパターン化することでセグメンテーションを行った。セグメンテーションごとに、そのセグメントが嗜好するサイトコンテンツや商品を導入する、セグメンテーション単位のコンテンツマーケティングを実施した。セグメンテーション単位でニーズのあるコンテンツ作成を進めることで、コンテンツの作成を効率化し、アクセスの向上にも貢献した。
ポイントカードデータの効率的な分析を目的に、データマートの設計と計画を実施した。定期的にデータをモニタリングするためのダッシュボードを設計し、データの視覚化と分析の効率化を図った。また、プロトタイプを用いたダッシュボードの試験導入を行い、実際のビジネスで必要なKPIを確認できる環境を整備した。これにより、業務に即したデータ活用を支援するアプリケーションを構築し、業務効率の向上に貢献した。
出版業を営む企業にて、データ分析部門の立ち上げを支援。5人のチームにPythonを活用したデータ処理や分析の基本から応用までを指導し、データに基づく意思決定を可能にする体制を構築した。販売データの傾向分析や読者層のニーズ把握を具体的な課題とし、これに対して実践的な解決策を提案できるチームへと成長を促した。これにより、業務効率化やマーケティングの精度向上が実現し、社内にデータ活用の文化が定着。持続可能な成長を目指した取り組みを後押しする結果となった。
\全国対応実施/
データ分析サービスの費用目安
概ね次ような費用感となります。分析するモデルの数やデータ量により価格は前後します。
トライアルデータ分析
30万円(目安)
実施内容
本格的なデータ分析前に、ご要望に応じて、トライアル分析を実施します。
納品物
- 分析結果レポート
- 可視化データ
事前診断報告
15万円(目安)
実施内容
課題発見、 仮説立案のためのディスカッション、データ分析要件定義と設計（STEP2〜4）
納品物
- 診断レポート
- 分析方針書
データ分析
(単発プロジェクト型)
85万円/１回(目安)
実施内容
データ分析/モデル構築（STEP5）。毎回異なるテーマ・異なるデータによる、単発プロジェクトによる分析の実施
納品物
- 分析結果レポート
- コンサルティング提案書
データ分析
（長期プロジェクト型）
75万円/月(目安)
実施内容
データ分析/モデル構築（STEP5）。分析テーマや使用するデータが同じで、切り口を変えながら長期的に分析するプロジェクト。最低契約期間６ヶ月間。
納品物
- 分析結果レポート
- 定期ミーティング開催
Pythonプログラミング/開発
要件定義フェーズ
35万円/１回(目安)
実施内容
ヒアリングにより、ビジネス課題の定義、機能一覧作成、データの確認、システム要件を定義します。
納品物
- 要件定義書
- Pythonプログラミング提案書
Pythonプログラミング/開発
プログラミング実施フェーズ
75万円/月(目安)
実施内容
要件定義によって定義した実施内容をもとに、Pythonプログラミングを実施。データの加工、提携レポート作成、WEBアプリ開発等を実施
納品物
- 実施内容のレポート
- 定期ミーティング開催
トライアルデータ分析で、分析可能なデータは、３テーブル以内・10万件以内とし、手作業によるマスター整備の不要な整形済データとします。データ分析の実施では、受領するデータのイレギュラーな加工や外部データの取り込みなどによって、費用は加算されます。
月費用については概ね週3日稼働程度を想定しています。また、実施については原則当社社内を想定しており、夜間や休日での実施も想定しています。稼働状況の増減や実施曜日や時間の指定がありましたら、可能な範囲で調整いたします。
ヒアリングと報告会はオンラインセッションを前提としますが、訪問ご希望の場合は交通費として、首都圏・関西圏・中部：6万５千円、中国・九州：５万円、北海道・東北・四国の場合は１回１２万円をご請求します。上記金額については税抜表示とし、ご請求時にはインボイス対応請求書にて消費税も請求させていただきます。
無料コンサルティング
まずは無料コンサルティングをお気軽にお申し込みください。ZoomによるWEB会議もしくはお電話にて３０分程度の無料コンサルティングを実施します。