現代のビジネスを取り巻く環境は、刻々と変化しています。企業がこの変化に対応するためには、状況に合わせて迅速に意思決定することが大切です。しかし、これまでのように調査に時間を要する計画的分析だけでは、どうしても素早い変化のスピードに対応しきれない場面が生じてしまいます。そこで、注目を集めているのが「アドホック分析」です。このアドホック分析は、マーケティングリサーチやビッグデータの処理などで実施されます。
 
この記事では、アドホック分析の基本的な概念から具体的な方法、活用事例までを詳しく解説します。
 
市場分析とは？主な分析フレームワークとメリット、実施方法を紹介　はこちら＞
 
 

アドホック分析とは？

アドホック分析は、特定の課題や状況に素早く対応するため、スポット的に実施するアプローチ方法です。「アドホック」という言葉には、ラテン語で「その場しのぎ」や「即興の」という意味合いがあり、事前に計画された分析とは異なり、予期せぬ問題や急なデータの必要性に対応するために実施されます。そして、あくまでスポット分析という意味合いであり、実際の分析手法としては、因子分析やクラスター分析、回帰分析などを用いてデータ処理を行います。
 
例えば、ある商品の売上が想定外の要因によって減少した際、その原因を探るためにアドホック分析が実施されます。このようなケースでは、過去の売上データ、顧客データ、キャンペーンデータなどを多角的に回帰分析などで分析し、売上が減少した本当の原因を特定し、効果的な対策の立案へとつなげていきます。この例をまとめた表が下表となります。
 

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アドホック分析を行う目的

アドホック分析の主な目的は、特定の課題や状況に対して、迅速かつ柔軟にデータからインサイトを引き出し、意思決定を支援することです。具体的には、以下のような目的が挙げられます。
 

アドホック分析を行う方法・流れ

アドホック分析は、以下の流れで進めることが一般的です。
 

1. 課題や疑問の明確化
   分析のきっかけとなる課題や疑問を明確にします。例えば、「なぜ特定の製品の売上が減少したのか？」「特定の顧客層の購買行動には、どのような特徴があるのか？」といった具体的な問いを設定します。
2. データの収集
   課題に関連するデータを収集し、分析に適した形式に加工します。必要なデータは、社内のデータベースや外部データソースなどから収集します。データのクリーニングや統合などもこの段階で行います。
3. データの分析
   収集したデータを可視化ツールや統計分析ツールなどを用いて、隠れたパターンや相関関係などを探ります。データの絞り込みやグループ化、比較など、様々な分析手法（回帰分析など）を駆使して、データからインサイトを引き出します。
4. 仮説の構築と検証
   データを分析して見つけたパターンや相関関係から仮説を立て、それを検証します。必要に応じて追加のデータ収集や分析を行います。
5. 解決策の立案
   分析結果から課題に対する答えやマーケティング施策を導き出します。得られたインサイトや結論は、可視化ツールを活用し、分かりやすくまとめて関係者と共有することが大切です。
6. マーケティング施策の実行と評価
   分析結果に基づいて具体的なマーケティング施策を実行し、その効果を評価します。その評価結果を踏まえ、必要に応じてさらなる分析やマーケティング施策の改善を行います。

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アドホック分析のポイント

アドホック分析を効果的に行うためには、以下のポイントを押さえることが重要です。
 

アドホック分析のメリット

アドホック分析の最大の強みは、その柔軟性とスピードです。ビジネスの世界では、予測できない事態や突然の問題が頻繁に発生します。アドホック分析はそのような場合にも、素早く問題を分析できるのが、大きな強みです。
 
また、あらかじめ計画された調査とは異なり、必要な時に必要な範囲だけを素早く分析できます。そのため、問題解決までの時間を大幅に短縮することが可能です。加えて、状況に合わせて分析内容をカスタマイズできるため、従来の分析では見つけられなかった新たなビジネスチャンスの発見や、既存ビジネスの改善につながります。
 
さらに、ほぼリアルタイムのデータを分析することで、予想外の課題に対しても、感情や経験に頼ることなく、データに基づく意思決定を行うことが可能です。
 
 

アドホック分析のデメリット

アドホック分析には多くのメリットがある一方で、いくつかのデメリットも存在します。
 
まず、アドホック分析は、その性質上、分析の度に計画や準備が必要となるため、相応の時間と労力が必要です。特に、必要なデータが散在していたり、形式が統一されていなかったりする場合は、データ収集・加工に多くの時間を費やす場合があります。
 
また、分析者のスキルや経験に依存する点も、デメリットとなります。適切な分析手法（回帰分析など）を選択し、データから意味のあるインサイトを引き出すためには、高度な分析スキルやビジネスに関する深い知識が必要です。そのため、分析者の能力によって、分析結果の質に大きな差が生じる可能性があります。
 
さらに、アドホック分析は、その場限りの分析になりがちで、体系的な知見の蓄積や長期的な戦略立案には不向きです。分析結果を継続的に活用していくためには、分析プロセスや結果の管理体制を整備する必要があります。
 
 

アドホック分析を活用した事例

ここでは、アドホック分析をビジネスに活用した事例を紹介します。
 
購買理由の分析
あるECサイトでは、特定の商品カテゴリの売上が伸び悩んでいました。そこで、アドホック分析を実施しました。顧客の購買行動データ（顧客属性、閲覧履歴、購買履歴、カート放棄率など）を多角的に分析（回帰分析など）した結果、購買に至らなかった顧客は、商品の詳細情報が少ないと感じていることが判明したのです。
 
そこで、このECサイトは、商品ページに詳細な商品説明やレビューを追加しました。その結果、購買率が向上し、売上も改善することができました。これはアドホック分析により、顧客の隠れたニーズを捉え、具体的な改善策を導き出せた事例です。
 
 
解約理由の分析
あるサブスクリプションサービスでは、解約率の上昇が課題となっていました。そこで、アドホック分析を実施しました。解約した顧客の行動データ（利用頻度、利用期間、カスタマーサポートへの問い合わせ履歴など）を分析（回帰分析など）した結果、解約した顧客は、サービスを使いこなせていない、または特定の機能に不満を持っていることが明らかになったのです。
 
この分析結果を元に、入会者向け利用ガイドの改善や、顧客の声を反映した機能改善を行いました。その結果、解約率が低下し、顧客満足度も向上しました。アドホック分析により、顧客の解約理由を深く理解し、サービス改善につなげられた事例です。
 
 
生産効率や業務効率の分析
ある製造業では、生産ラインの効率化が課題となっていました。そこで、アドホック分析を実施しました。生産ラインの稼働状況、作業時間、不良品発生率などのデータを分析（回帰分析など）しました。分析の結果、特定の工程で作業時間が長く、不良品発生率も高いことが判明したのです。
 
この企業では分析結果を元に、作業手順の見直しや設備の改善を行い、生産効率を向上させました。また、従業員の作業時間やタスクの進捗状況を分析することで、業務プロセスのボトルネックを特定し、改善へとつなげました。
 
 

まとめ

ここまで、アドホック分析の概要や活用事例について解説してきました。アドホック分析は、刻々と変化するビジネス環境において、迅速かつ柔軟にデータからインサイトを引き出し、意思決定を支援するための効果的なアプローチ方法です。しかし、アドホック分析から価値あるインサイトを導き出すには、適切なデータ収集・管理体制の構築や、分析スキルを有する人材の育成が必要です。
 
効果的なアドホック分析を実施できる環境を整え、データに基づく迅速な意思決定をサポートし、企業の競争力強化につなげていきましょう。
 
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