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データビジュアライゼーションとは？データ視覚化のメリットや事例、具体的な進め方を解説

データビジュアライゼーションとは？データ視覚化のメリットや事例、具体的な進め方を解説

データ利活用

公開年月日: 2025.04.23

更新年月日: 2025.04.23

データビジュアライゼーションとは？データ視覚化のメリットや事例、具体的な進め方を解説

データビジュアライゼーションとは、複雑な情報をグラフや図表を使って直感的に理解できる形に表現するための手法です。膨大なデータをわかりやすく視覚化するには欠かせない技術であり、様々なビジネスシーンでデータビジュアライゼーションが活用されています。

本記事では、データビジュアライゼーションの基本的な概要やメリットに加えて、具体的な事例や実践方法などを一挙に解説します。自社でデータ活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

データビジュアライゼーションとは？

データビジュアライゼーションとは、数値やテキストなどの膨大なデータを視覚化し、直感的に理解しやすい形で表現するための手法です。データそのものを読むだけでは見えにくい傾向やパターン、異常値などを視覚的に捉えられるため、分析や意思決定の効率化に繋がります。

例えば、売上データを棒グラフで表現することで、成長トレンドや低迷している期間を一目で把握できます。また、データ同士の複雑な関係性を可視化すれば、新たな発見や有益なインサイト（洞察）に繋がる可能性もあります。

このように、データビジュアライゼーションは企業が自社の成長を実現するうえで、とても有効な手法の一つであると言えるでしょう。

データビジュアライゼーションの重要性

昨今、情報技術が急速に進歩したことで、企業が保有するデータの量は爆発的に増加し、その種類も多様化しています。そのため、これらの膨大かつ多様なデータから有益な情報を抽出するのは非常に難しく、データ自体を眺めていても本質的な有効活用には繋がりません。

その点、データビジュアライゼーションを活用すれば、膨大なデータから効率的に価値を引き出すことが可能になります。複雑なデータを視覚的に整理することで、誰でも直感的に理解しやすい形に変換できるため、意思決定のスピードと精度の向上に繋がります。

さらに、視覚的なデータ表現は情報を記憶に残りやすくする効果もあり、意思決定者や顧客の印象に残るメッセージを伝えるための手段としても有効です。このように、データビジュアライゼーションによるデータ視覚化は、現代のデータドリブンな社会において、企業競争力を高めるための重要な要素になります。

データビジュアライゼーションの種類

データビジュアライゼーションには、大きく分けて 2 つの種類が存在します。本章では、データビジュアライゼーションの種類について解説します。

科学技術の分野

科学技術の分野では、データビジュアライゼーションは膨大で複雑な数値データやシミュレーション結果を視覚化し、分析や発見をサポートする役割を果たしています。例えば、気象データをもとに作成された天気予報マップや、医療画像解析における 3D モデルなどは、専門家が情報を効率的に理解し、精度の高い判断を下すために活用されています。

また、粒子の動きや宇宙のシミュレーションといった膨大な計算結果をビジュアルで表現することで、目に見えない現象を解明する手助けにもなっています。このように、科学技術の分野におけるデータビジュアライゼーションは、科学的知見の深化に大きく貢献していると言えるでしょう。

情報技術の分野

情報技術の分野では、データビジュアライゼーションはシステムの状態や業務データの把握、効率的な意思決定を支えるための手法として活用されています。例えば、 Web サイトのアクセス数やユーザー行動の視覚化、ネットワークのトラフィックの見える化などが該当します。

これにより、運用担当者は問題点やボトルネックを即座に特定し、迅速に対応することが可能になります。また、売上データや顧客データをデータビジュアライゼーションで視覚化すれば、経営者やマーケティング担当者が的確な戦略を立案できます。

このように、情報技術の分野では、データビジュアライゼーションが様々なシーンで活用されており、企業がデータドリブンな経営基盤を構築するための重要な要素の一つとなっています。

データビジュアライゼーションのメリット

ここまで、データビジュアライゼーションの概要について解説しましたが、企業がデータビジュアライゼーションを活用することで、具体的にどのような恩恵を受けられるのでしょうか。本章では、データビジュアライゼーションの代表的なメリットを 3 つご説明します。

データを直感的に理解できる

データビジュアライゼーションの最大のメリットは、複雑なデータをわかりやすく視覚化できる点です。グラフやチャートを使うことで、数値や文字の羅列では見えにくかったトレンドやパターンなどを瞬時に把握できます。例えば、売上データを折れ線グラフで表現することで、季節ごとの変動や成長傾向を誰でも直感的に理解できるようになります。

効率的な意思決定を実現できる

データビジュアライゼーションは、膨大な情報の中から重要なポイントを迅速に抽出することで、人間の効率的な意思決定をサポートします。具体例として、リアルタイムに更新されるダッシュボードを活用すれば、業務の進捗状況や問題点を一目で確認できるようになり、即座に適切な対応を行うことが可能になります。また、視覚化された情報は正確かつ効率的な判断を促進するため、ビジネスにおける競争力の向上にも繋がります。

チーム内での情報共有を円滑化できる

視覚的なデータを用いることで、専門知識を持たない人にもわかりやすく情報を伝えられます。そのため、社内プレゼンテーションや顧客との商談など、他者とのコミュニケーションを円滑化するうえでも大いに役立ちます。そして、複雑なデータを整理し、視覚的に共有すれば、全員が同じ情報を正しく理解できるようになるため、共通のゴールに向けて動きやすくなります。

データビジュアライゼーションの代表的な手法

一口にデータビジュアライゼーションと言っても、その種類は多岐にわたります。本章では、データビジュアライゼーションの代表的な手法をいくつかピックアップしてご紹介します。

折れ線グラフ

折れ線グラフは、時系列データや変化の傾向を視覚化するのに最適な手法です。例えば、売上の月ごとの推移や温度の変化などを示す際に使用され、変化のパターンや季節的なトレンドを簡単に把握できます。また、複数のデータを重ねて比較することも可能であり、異なる要素間の関係性を視覚的に理解するのにも役立ちます。

棒グラフ

棒グラフは、カテゴリごとのデータを比較するのに適した手法です。例えば、地域別の売上や年齢層ごとの顧客数を視覚化する際に利用され、各カテゴリの差異を一目で確認できます。縦型や横型、積み上げ型など種類が豊富であり、用途に応じて使い分けられる点が大きな特徴です。

面グラフ

面グラフは、折れ線グラフの下部を塗りつぶした形式であり、データの割合や全体の推移を強調したい場合に適しています。例えば、収益の内訳や市場シェアの推移などを示す際には、面グラフが有効な手法の一つになります。また、積み上げ型の面グラフにすれば、複数の要素の合計や相対的な変化を表現することも可能です。

インジケーター

インジケーターは、特定の数値を強調して表示するためのデータビジュアライゼーションの手法の一つです。シンプルなメーターや数値表示により、進捗状況や目標達成率などを直感的に把握できる点がインジケーターの特徴となっています。また、インジケーターはダッシュボード上で利用されることが多く、リアルタイムデータの監視や迅速な意思決定などに大きく貢献します。

散布図

散布図は、複数の変数間の関係性や分布を示すのに最適な手法です。例えば、広告費と売上の相関関係や、顧客属性ごとの購買傾向を分析する場合などに用いられます。散布図を活用することで、データの傾向や異常を視覚的に捉えられるため、統計分析の基盤としても役立ちます。

マップ

地理的なデータを視覚化する際に活用されるのがマップです。例えば、地域ごとの人口分布や売上、天候データなどを地図上に表示させることで、空間的なパターンやエリアごとの特性を直感的に把握できます。特に、ヒートマップや地図に重ねるポイントデータは、マーケティングや物流の分野において頻繁に利用されています。

データビジュアライゼーションのユースケース

データビジュアライゼーションは、具体的にどのような場面で使われているのでしょうか。本章では、データビジュアライゼーションの代表的なユースケースを 4 つご紹介します。

金融業

金融業では、データビジュアライゼーションがリスク管理や意思決定の重要な手段として活用されています。例えば、株価の動向を折れ線グラフで示すことで、投資家がトレンドを素早く把握できるようになります。また、ダッシュボードを活用してリアルタイムで取引データや顧客ポートフォリオを可視化すれば、不正取引の検出や市場リスクの評価などにも役立ちます。

製造業

製造業では、生産プロセスや設備稼働状況のモニタリングにデータビジュアライゼーションを活用しています。例えば、生産ラインの稼働率や不良品率をリアルタイムで可視化すれば、問題の早期発見と迅速な対応に繋がります。さらに、サプライチェーン全体のデータをマップやフロー図で表示することで、物流の最適化やコスト削減の施策を効率的に検討することが可能になります。

デジタルサービス

デジタルサービス業界では、ユーザー行動やシステム性能を視覚化することで、サービスの改善に役立てています。例えば、アプリ内の利用状況をヒートマップで表示すれば、ユーザーがよく使う機能や改善すべき箇所を簡単に特定できます。また、サーバーの負荷やエラー発生状況をリアルタイムで監視することで、障害発生時の迅速な対応が可能になります。

デジタルマーケティング

デジタルマーケティングでは、キャンペーンの効果測定や顧客分析においてデータビジュアライゼーションを有効活用しています。例えば、広告クリック数やコンバージョン率を棒グラフや折れ線グラフで示すことで、施策の成果を一目で把握できるようになります。また、顧客の属性や行動データを散布図やセグメントチャートで視覚化すれば、ターゲット顧客の特性を明確にし、より効果的なマーケティング施策の立案に繋がります。

データビジュアライゼーションの活用事例

某 IT 企業では、営業実績データをデータビジュアライゼーションで視覚化しています。

従来、同社では営業実績の生データのみが社内の共有フォルダに格納されており、そのファイルを開いても組織ごとの実績データが数字の状態で並んでいるだけでした。そのため、現在の実績が順調なのか不調なのかを判断するのが難しく、データ活用に一定の手間が発生する点が大きな課題となっていました。

そこで、同社は営業実績データを棒グラフや折れ線グラフなどを用いて視覚化することで、誰でも一目で状況がわかるような工夫を施したのです。あわせて、 BI ツールの導入によりデータをわかりやすい形で表現し、組織全員がアクセスできるダッシュボード上に設置しました。

これにより、営業の管理職が自組織の達成率や課題などを即座に把握できるようになり、迅速な改善アクションを検討することが可能になりました。また、営業メンバーも自身の個人実績をダッシュボードで確認し、その後の意思決定に繋げるような使い方が浸透しました。

さらに、このダッシュボードには顧客分析の要素も備わっており、どのような顧客が受注に至りやすいのかなど、商談の傾向やトレンドを把握できる点も重要なポイントの一つです。そして、この情報をもとに営業活動を行った結果、限られた営業リソースを効率的に使えるようになり、前年比 130% という売上実績を実現しました。

このように、データビジュアライゼーションで自社のデータをわかりやすく視覚化し、業務負荷の軽減や売上向上に繋げた好事例となっています。

データビジュアライゼーションを実践するための 5 ステップ

データビジュアライゼーションを実現するためには、適切な手順で対応を進めていく必要があります。最後に、データビジュアライゼーションを実践するためのステップを 5 つに分けて解説します。

Step.1 目的を明確化する

最初に、データビジュアライゼーションの目的を明確化しましょう。

例えば、

売上の推移を分析して次の施策を検討する
製品の不良率を可視化して原因を特定する

など、解決したい課題や達成したいゴールを具体的に設定します。目的が定まっていれば、それに合わせたデータの収集や分析を効率的に進められるため、目的の明確化はとても重要なプロセスだと言えます。

Step.2 必要なデータを収集・整理する

次に、目的を達成するために必要となるデータを収集します。複数のデータソースが存在する場合はそれらを統合し、欠損値や異常値を適切に処理してデータ品質を高めることが大切です。また、データに対して優先度の重み付けを行い、どのデータを分析や可視化に用いるのかを選定することも重要なポイントになります。

Step.3 適切な手法を選択する

データの収集・整理が終わったら、それらを視覚化するための最適な手法を選びます。前述した通り、ビジュアライゼーションの手法は多岐にわたるため、自社の目的に合わせた適切な選択が求められます。

例えば、

時系列データ：折れ線グラフ
カテゴリデータ：棒グラフ
地理情報：マップ

など、扱うデータの性質や目的に合った手法を選択しましょう。

Step.4 データを視覚化する

データビジュアライゼーションの手法を選択した後は、実際にデータの視覚化を行います。作業を行う際には、 Excel による手作業も可能ですが、 BI ツール（データをわかりやすく分析・可視化するためのツール）を活用することで、より効率的に作業を進められるようになります。昨今、市場には Tableau や Power BI など、様々な BI ツールが存在するため、自社の目的に合わせて前向きに導入を検討するとよいでしょう。