近年のビジネスシーンでは、データ活用がますます重要視されています。企業は顧客データの管理、マーケティング戦略の最適化、ビジネスインテリジェンスの向上など、さまざまな目的でデータを活用しています。
その中で、「構造化データ」という言葉を聞いたことがある方も多いでしょう。構造化データとは、データベースやExcelのように整理された形で管理されるデータのことを指します。
本記事では、構造化データの基本や特徴、他のデータ形式との違い、さらに構造化データを収集する方法まで詳しく解説します。構造化データを活用してビジネスの競争力を高めましょう。
構造化データとは
構造化データとは、一定のルールやフォーマットに基づいて整理・管理されたデータのことです。一般的に、リレーショナルデータベース（RDB）やスプレッドシートのように、行と列の形式でデータが整理されているのが特徴です。
例えば、顧客データベースには「氏名」「電話番号」「住所」といったフィールドがあり、それぞれの項目が定義されています。
このように、構造化データは明確なスキーマを持つため、検索や分析がしやすく、データ処理がスムーズに行えるというメリットがあります。
構造化データの具体例
- 顧客管理システム（CRM）：顧客名・メールアドレス・購入履歴などが整理されている
- 売上データ：日時・商品名・価格・販売数などが表形式で記録されている
- SEOの構造化マークアップ：検索エンジンがWebサイトの内容を理解しやすい
構造化データの特徴・メリット
ここでは構造化データの特徴を4つご紹介します。
統一されたフォーマットで管理されている
構造化データは、あらかじめ定義されたルールに基づいて管理されているのが特徴です。データは行と列の形式で整理され、各項目（フィールド）には、どのデータを入力するかが定義されています。
例えば、顧客データベースでは「名前」「電話番号」「メールアドレス」などのフィールドが決まっており、それに従ってデータが入力されます。
この統一されたフォーマットにより、データの整合性が保たれ、効率的な管理が可能になります。
検索・分析が容易
構造化データは、SQLなどのデータベース管理ツールを使って、簡単に検索・分析が可能です。例えば、「過去1年間に購入履歴のある顧客を抽出する」といったクエリを実行することで、必要なデータを瞬時に取得できます。
また、データが整理されているため、統計分析やAIによるデータ処理にも適しているのが大きなメリットです。企業の意思決定やマーケティング戦略の立案にも活用されています。
データの整合性と信頼性が高い
構造化データは、事前に決められたルールに従って入力されるため、データの誤りや欠損が少なく、品質が高いのが特徴です。例えば、リレーショナルデータベースでは、各データが一意のキー（ID）で管理されるため、重複データの発生を防ぐことができます。
さらに、データの更新や削除も統一されたルールのもとで実施されるため、最新の情報を正確に管理できる点も大きな強みです。
様々なシステムと連携しやすい
構造化データは、多くの企業システムやアプリケーションと容易に連携できるのも特徴です。例えば、顧客管理ツール（CRM）、営業支援システム（SFA）、マーケティングオートメーション（MA）などと連携させることで、業務の効率化が可能になります。
また、データウェアハウス（DWH）に蓄積し、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを用いて可視化・分析を行うことで、より高度なデータ活用が実現できます。
構造化データのデメリット
構造化データは、企業のデータ活用において重要な役割を果たします。一方で、扱い方によっていくつかの課題も存在します。ここでは、構造化データのデメリットを解説します。
柔軟性が低い（データの変更が難しい）
構造化データは事前にスキーマ（データの設計）が決められているため、後からデータの構造を変更するのが難しいという欠点があります。例えば、新しいデータ項目を追加する場合、データベース全体の設計を見直す必要があり、時間やコストがかかります。
また、柔軟性に欠けるため、急速に変化する市場環境への対応が難しくなることがあります。
非構造化データの取り扱いが苦手
近年、SNSの投稿や動画、画像、音声などの非構造化データの活用が増えていますが、構造化データの枠組みではこうしたデータの処理が困難です。そのため、企業は非構造化データを扱うために別のデータ管理手法（NoSQL、データレイクなど）を導入する必要があります。
データ管理コストがかかる
構造化データを適切に管理するためには、データベースの設計・運用、セキュリティ対策、定期的なメンテナンスが必要になります。特に、大規模なデータを扱う企業では、データベースのパフォーマンスを最適化するためのエンジニアリングコストがかかります。
また、オンプレミス型のデータベースを利用する場合は、サーバーの運用・保守に追加のコストが発生するため注意が必要です。管理コストを抑えたい場合は、クラウド型のデータベースを検討しましょう。
構造化データと他のデータ形式の違い
データには大きく分けて「構造化データ」「非構造化データ」「半構造化データ」の3種類に分類されます。
それぞれのデータ形式には特性があり、用途や処理方法が異なるため、適切なデータ形式を選択することが大切です。ここでは、非構造化データと半構造化データの特徴を詳しく解説します。
| データ形式 | 例 | 特徴 | 主な用途 |
| 構造化データ | 顧客データ、売上データ | 表形式（行・列）、検索や分析が容易 | データベース、BIツール、レポート分析 |
| 非構造化データ | 画像、動画、SNS投稿 | スキーマなし、自由度が高いが解析が難しい | AI分析、音声・画像認識、マーケティング |
| 半構造化データ | JSON、XML、ログデータ | 一部構造あり、柔軟性が高い | API連携、IoT、クラウドデータ管理 |
非構造化データとは
非構造化データとは、特定のフォーマットに整理されておらず、データベースの表形式に適さないデータのことを指します。構造化データに比べて情報量の多さや柔軟性はありますが、より高度なデータ処理技術が求められます。
近年では、AI（人工知能）や自然言語処理（NLP）、画像認識技術を活用して、非構造化データから有益な情報を抽出する手法が増えています。
特徴
- スキーマがない：データのフォーマットが決まっていないため、扱いが自由
- 情報量が多い：テキストや画像など、多様な情報が含まれる
- 検索・分析が難しい：データの構造が決まっていないため、従来のリレーショナルデータベース（RDB）では扱いづらい
非構造化データの具体例
- テキストデータ：メール、SNSの投稿、ブログ記事、ニュース記事
- メディアデータ：画像（JPEG、PNG）、動画（MP4）、音声（MP3）
- ログデータ：ウェブアクセスログ、アプリの利用履歴
半構造化データとは
半構造化データとは、データの一部に構造（タグやメタデータ）があるが、完全な表形式では整理されていないデータのことを指します。
半構造化データは、構造化データと非構造化データの中間に位置するため、データ管理の柔軟性が高いのが特徴です。特に、ウェブサービスやクラウド環境でのデータ交換に適しています。
特徴
- スキーマはあるが、柔軟性が高い：構造化データほど厳密ではなく、自由度がある
- 機械可読性が高い：タグや属性があるため、プログラムで解析しやすい
- データの統合に適している：異なるシステム間でのデータ交換に利用される
半構造化データの具体例
- XML（Extensible Markup Language）：ウェブサービスや設定ファイルで使用される
- JSON（JavaScript Object Notation）：APIやデータのやり取りに頻繁に使用される
- YAML：構成管理や設定ファイルで使用される
構造化データの活用事例
構造化データは、様々な業界で活用されており、ビジネスの効率化や意思決定の精度向上に貢献しています。ここでは、代表的な活用事例を3つ紹介します。
顧客管理（CRM）での活用
多くの企業が導入しているCRMツール（顧客関係管理）では、構造化データが重要な役割を果たしています。
例えば、ECサイトや小売業では、顧客の「氏名」「購入履歴」「問い合わせ履歴」などを構造化データとして管理し、顧客ごとの購買傾向を分析することで、最適なマーケティング施策を実施できます。特定の商品を購入した顧客に関連商品のクーポンを配信するなど、パーソナライズされたアプローチが可能になります。
また、BtoBの営業活動においても、商談の履歴や契約情報をデータベースに蓄積し、営業戦略の最適化やフォローアップの自動化に活用されています。
SEO（検索エンジン最適化）と構造化マークアップ
Webサイトの検索結果を向上させるために、構造化データを活用したSEO施策が一般的になっています。Googleをはじめとする検索エンジンは、サイトの情報を適切に理解するために構造化データマークアップを推奨しています。
例えば、レシピサイトでは「料理名」「材料」「調理時間」などの情報を構造化データとしてマークアップすることで、検索結果にリッチリザルト（画像や評価付きの表示）として掲載され、クリック率向上につながります。
また、企業の公式サイトでも、「会社情報」「所在地」「営業時間」などを構造化データで記述することで、検索結果のナレッジパネルに情報が表示されることがあります。
ビジネスインテリジェンス（BI）とデータ分析
企業の意思決定を支える、BI（Business Intelligence）ツールでは、構造化データが基盤となっています。
例えば、製造業では生産ラインの稼働データや品質管理データをリアルタイムで収集・分析し、設備の故障予測や生産効率の最適化に役立てています。異常値を自動検出し、メンテナンスの最適化やコスト削減を実現するケースも増えています。
また、小売業ではPOSデータを分析し、売上トレンドの可視化や需要予測を行うことで、在庫管理の効率化やマーケティング戦略の立案に活用されています。データを基にした意思決定が可能となり、競争力の向上につながります。
構造化データ収集を効率化するウェブスクレイピングとは
構造化データを活用するためには、効率的なデータ収集が不可欠です。その手法のひとつとして注目されているのがウェブスクレイピングです。
ウェブスクレイピングとは、特定のウェブサイトからデータを自動で取得し、整理・構造化する技術を指します。手動での情報収集に比べて、短時間で大量のデータを取得できるため、企業や研究機関、自治体でも活用されています。
ウェブスクレイピングの仕組みは、専用のプログラム（Pythonなど）を用いてウェブページのHTML構造を解析し、任意の情報だけを抽出することが可能です。
＜スクレイピングの流れ＞
- 対象のウェブページにアクセスする
- HTMLデータを取得する
- 必要な情報を抽出する
- データを整理・保存する
ウェブスクレイピングの活用ならOctoparseがおすすめ
一般的にウェブスクレイピングを利用するには、Pythonなどのプログラミング言語を用いたコーディングスキルが求められます。そのため、非エンジニアの方にとってウェブスクレイピングはハードルが高いと感じる方も多いでしょう。
そこでおすすめなのが、ウェブスクレイピングツールOctoparse（オクトパス）の活用です。Octoparseは、プログラムを一切使用せずにデータ収集を行えるノーコードツールです。ポイントアンドクリックの直感的な操作だけで、データ収集プロセスを設定できるため、大量のデータをわずかな時間で抽出できます。
さらに、数百種類ものテンプレートが備わっているため、データ収集をしたいWebサイトのテンプレートを選択し、案内に沿って設定をするだけでスクレイピングを開始できます。収集したデータは、Excel、csv、JSONなどあらゆる形式でエクスポートできるほか、スケジュール設定もできるため、定期的なデータ収集の自動化も可能です。
Octoparseは無料から利用できますので、ぜひ早速使ってみてください。
構造化データをスクレイピングで収集する際の注意点
構造化データをスクレイピングを使って収集・活用する際には、あらかじめ知っておくべき注意点があります。
サイトの利用規約・法律を遵守する
ウェブスクレイピングを含め、データ収集を行う際は、対象のサイトの利用規約やプライバシーポリシーを事前に確認することが重要です。
例えば、多くのウェブサイトでは「robots.txt」というファイルを通じて、スクレイピングを許可するかどうかを明示しています。これを無視してデータ収集を行うと、サイト運営者からアクセスをブロックされたり、場合によっては法的措置を取られたりする可能性があります。
データの正確性を担保する
構造化データを収集する目的は、ビジネスの意思決定やマーケティングの最適化に活用するためですが、データの品質が低いと誤った分析結果につながる可能性があります。
例えば、ECサイトの商品情報をスクレイピングする場合、価格や在庫情報がリアルタイムで変動しているため、古いデータを使うと誤った判断をくだす可能性があるため注意しましょう。
過剰なアクセスによる影響を防ぐ
頻繁にスクレイピングを行うと、対象のサーバーに負荷をかける可能性があります。特に、大量のデータを短時間で取得すると、運営側に迷惑をかけるだけでなく、アクセスをブロックされるリスクもあります。
また、過度なアクセスが原因でサーバーダウンを引き起こした場合は、損害賠償を求められるリスクもあるため注意しましょう。
まとめ
構造化データは、ビジネスのあらゆる場面で活用される重要なデータ形式です。データを整理し、検索・分析を容易にすることで、顧客管理やマーケティング、ビジネスインテリジェンスなど、多くの領域で意思決定の精度を向上させます。
一方で、非構造化データや半構造化データとの違いを理解し、それぞれの特性に応じた適切な活用が求められます。特に、ウェブスクレイピングなどの手法を用いたデータ収集においては、法的リスクやデータの品質管理にも注意を払いましょう。
今後、AIやビッグデータの進化に伴い、構造化データの活用はますます重要になります。ぜひ適切なデータ収集・管理を行い、ビジネスの成長へとつなげてください。
ウェブサイトのデータを、Excel、CSV、Google Sheets、お好みのデータベースに直接変換。
自動検出機能搭載で、プログラミング不要の簡単データ抽出。
人気サイト向けテンプレート完備。クリック数回でデータ取得可能。
IPプロキシと高度なAPIで、ブロック対策も万全。
クラウドサービスで、いつでも好きな時にスクレイピングをスケジュール。
