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データの代表的な収集方法を解説！どのようなデータを収集・管理してどう活用すればいい？ -

2022年02月07日

データ活用コンサルティングのINCUDATA（インキュデータ） / INCUDATA Magazine / データの代表的な収集方法を解説！どのようなデータを収集・管理してどう活用すればいい？

更新日：2026年3月3日

データ収集とは、ビジネス課題の解決や意思決定の精度向上を目的に、Webサイト、API、アンケート等の多様なソースから有益な情報を取得・蓄積するプロセスです。

データを活用して、ビジネスシーンで役立てるには、その前段でデータを収集することが欠かせません。

ただ、ビジネスに活用できるデータの収集方法が、明確によくわからない方もいるかもしれません。また、収集したデータをどのように管理・活用すればよいかも、併せて把握しておきたいところです。

そこでこの記事では、データの代表的収集方法を解説した上で、収集したデータの管理・活用についても詳しく解説します。

マーケティングの高度化につながる顧客データ活用基盤の構築ステップとは？

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データの収集方法を理解するための基礎知識

ここでは、データの収集方法を理解するための基礎知識として、以下の4つを解説します。

- データ収集の意味
- 定量データと定性データの違い
- プライマリデータとセカンダリデータの違い
- ゼロパーティデータの活用も

それでは、1つずつ解説します。

顧客データとは？ - 収集・分析・活用方法や活用事例までまとめて解説

データ収集の意味

データ収集とは、様々なソースからデータ収集することで、現状把握や施策の実行につなげるために実施するものです。収集したデータからは客観的な事実の把握や示唆を得ることが出来ます。ただし、データを収集したから何かに使えるというものではなく、データ活用の目的を最初に設定し、必要なデータを収集する体制を整えるのが正しい流れであり、データ収集はあくまで手段であることに注意しなければなりません。

インキュデータは、データ統合基盤であるCDP（Customer Data Platform　顧客情報基盤）の幅広い導入経験があり、単にデータを集めるだけでなく、ビジネスゴールから逆算した『施策に活用できるデータ戦略』策定からお客様を支援しています。

定量データと定性データの違い

データの分類方法には、定量データと定性データがあります。両者の違いを表にまとめました。

表：定量データと定性データの比較

定量データ	意味	数値化できる量的データ
	例	商品の市場独占率や売上高など
	長所	定量データは収集・加工・分析しやすい
	短所	定量データだけではユーザの思考や感情は読みきれない
定性データ	意味	数値化できない質的データ
	例	顧客が商品を購入する理由や、サービスにおいて不満を感じる点など
	長所	ユーザの思考や感情を読み、顧客理解を深めるために有効
	短所	収集・加工・分析に手間がかかる

プライマリデータとセカンダリデータの違い

企業が収集するデータは、プライマリデータ（一次データ）とセカンダリデータ（二次データ）の2種類にも分けることができます。両者は相互補完的な関係にあり、不足するデータは適切なチャネルより取得しましょう。

表：プライマリデータとセカンダリデータの比較

プライマリデータ	意味	新規に収集する自社由来のデータ
	例	自社で行ったアンケートの結果やPOSデータなど
	特徴	自社が抱える顧客の分析に役立つ
セカンダリデータ	意味	世の中にすでに存在するデータ
	例	政府が公開する統計データや企業のIR情報など
	特徴	購買行動の因果関係把握や将来予測には、セカンダリデータも必要

ゼロパーティデータの活用も

ゼロパーティデータとは、ユーザから積極的に提供してもらうデータを指します。これまでマーケティングで用いられてきた、1stパーティデータや3rdパーティデータと違い、推測のいらない「顧客の声」とも言えます。

表：定量データと定性データの比較

ゼロパーティデータ	ユーザが企業などからパーソナライズされた情報を受け取ることを期待して自ら提供するデータ
1stパーティデータ	企業が直接収集するデータ
3rdパーティデータ	他社メディアなど第三者から取得・購入したデータ

また、近年は3rdパーティCookieの規制強化によりWebログの収集が難しくなっており、同意を得て提供されるゼロパーティデータや自社で取得する1stパーティデータの重要性が増しています。

1stパーティデータとは？ - 広告運用で重要な理由や収集・活用方法などとともに徹底解説

データの代表的な収集方法

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ここでは、データの代表的な収集方法として、以下の5つを解説します。

1. Webサイトからダウンロード
2. ウェブAPI
3. スクレイピング
4. Cookie
5. データ連携ツール

それでは、1つずつ解説します。

01.Webサイトからダウンロード

Webサイトに公表されているデータを、エクセルやCSVなどでダウンロードする方法です。日本政府のe-statなど、気軽にデータ収集できるWebサイトも存在するので、データ分析に活用できる情報がないか、まずはインターネットで探してみましょう。

なお、官民データ活用推進基本法（平成28年法律第103号）は、国及び地方公共団体はオープンデータに取り組むことを義務付けています。そのため、官公庁から得られる可能性があるデータがあれば、まずは官公庁のホームページを参照することがおすすめです。

出典：e-stat｜e-stat　https://www.e-stat.go.jp/
出典：オープンデータ｜デジタル庁　https://www.digital.go.jp/resources/open_data/

02.ウェブAPI

API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）は、人間を介さずコンピューター同士に情報のやり取りをさせるものです。例えば、ECサイトのウェブAPIを自社のCDPやBIツールと連携させて、そのECサイトの閲覧・購買データを自動で収集・分析できます。

03.スクレイピング

スクレイピングとは、ソーシャルメディア上のデータや、サイトのレビュー情報などを柔軟に取得できる技術です。サービスや商品への消費者感情分析などに活用でき、基礎的なプログラミングスキルがあれば十分扱えます。最近では、プログラミングなしでスクレイピングできるサービスも出てきています。ただ、スクレイピングを行う際には、以下3つのポイントに注意しなければなりません。

ウェブサイトへの負荷
掲載情報の著作権の順守
ウェブサイトの利用規約の順守

04.Cookie

CookieもWebサイトやアプリの利用情報を収集するために、有効な手段です。例えば、Webサイトを訪れたユーザのブラウザにCookieを発行することで、Webサイトの閲覧履歴を分析すれば、ユーザの趣味趣向を分析できます。これにより、効果的なWeb広告につなげられるのです。また、WebサイトのCookie情報を集計すれば、ユニークユーザ数やページ遷移の傾向を分析し、Webサイトの改善に活用できるでしょう。

05.データ連携ツール

社内のデータベースやデータウェアハウス（DWH）などからデータを収集する場合には、データ連携ツールがおすすめです。既存のデータ管理システムと連携できるツールを用いれば、社内でバラバラに管理されてきたデータを統合できるでしょう。これにより、これまで組み合わせて分析されてこなかったデータ同士で分析し、新たな知見を得られるかもしれません。

インキュデータは、データ統合基盤である各種CDP（Treasuredata CDP Snowflake Databricksなど）の導入経験があり、複雑に分散した社内データの統合基盤構築をワンストップでサポートしています。

データ連携とは？ - 目的から課題・基盤を構築する方法まで徹底解説

データの収集方法だけでなくデータの管理・活用先も理解しよう

ここでは、データ収集後に行うデータ管理・活用について、以下の3つを解説します。

- マーケティングに生かすデータ管理にはCDPの活用がおすすめ
- データ活用用途
- ~~コンセントマネジメント~~
- データガバナンス

それでは、1つずつ解説します。

ビジネスを変えるデータ活用とは？ - データがもたらす利益や成功事例を解説

マーケティングに生かすデータ管理にはCDPの活用がおすすめ

プライマリデータは担当部署ごとにサイロ化しやすく、企業全体で統一の目的で収集・整理されていないケースも珍しくありません。そこで、CDP（Customer Data Platform　顧客情報基盤）の活用がおすすめです。CDPは、顧客情報を収集・蓄積・統合でき、さまざまなチャネルから収集したデータを一元管理できます。これにより、顧客理解の深化や効果的なOne to Oneマーケティング、営業活動につなげましょう。

CDPで扱うデータとは？基礎知識・活用方法や導入のステップを解説

データ活用用途

データ活用方法についても、以下の表に3つの方向性をまとめます。

表：データ活用用途3つの方向性

目的・背景	詳細
データドリブンな経営やマーケティングの実現	ニーズや購買行動が多様化し、経験や勘による判断が成功しないことが増えているデータドリブン（データに基づく）経営やマーケティングの重要性が増しているデータを活用し、合理的な判断につなげる
マーケティングの高度化	データを用いて、顧客理解を深めるさまざまなタッチポイントで収集したデータから、顧客の趣味趣向を理解顧客との関係性向上に成功すれば、個人に合わせたアプローチも可能になる
CX向上とLTVの最大化	インターネットで競合製品との比較も容易になり、競合とのわずかな違いが顧客離れにつながるリスクがある CXを向上させて、顧客離れを防ぐ顧客離れを防ぐことで、LTVの最大化も期待できる

ビッグデータを自社サービスに活用！扱うデータの種類や分析ポイントなどとともに解説

データガバナンス

データガバナンスとは、データを資産として有効活用するために、品質や安全性を維持・向上させる組織的な統制活動です。誰が・いつ・どのようにデータを扱うかのルールを定め、ビジネス価値を最大化する仕組みを指します。データを統制する仕組みを整えることで、情報の信頼性が担保され、迅速な意思決定やセキュリティ強化が可能になります。

特に、顧客データはより厳密な管理が必要です。氏名、住所、行動履歴などの個人情報を、誰が、いつ、どのように収集・利用・共有するかを個人が管理し、不正なアクセスや悪用から保護する権利と仕組みのことをデータプライバシーと言います。

データ活用と管理のバランスを考える上で、データガバナンスとデータプライバシーの両者に注意することが大切です。