AI によるデータ分析とは？メリットや活用例について解説

AI によるデータ分析とは、ここでは人間ではさばききれない膨大な量の情報を、ミスなく正確に分析を行えることを指します。データを分析すること自体は、昔からビジネスで行われてきた方法です。例えばアンケート調査を行って、その結果を商品開発に反映したり、店舗前の交通量データから売上を予測して仕入れに活かしたりする方法などは今に始まったものではありません。しかし、テクノロジーの進歩により、扱うべき情報量は膨大になり、人間の手で行うには人手も時間も足りなくなりました。そこで AI を用いることで、膨大な量となった情報を、人間が行うよりもはるかに短時間に、しかも正確に分析できるようになったのです。

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そもそも AI とは何でしょうか？AI によるデータ分析について知識を深める前に、まずは AI についての基礎知識と、AI の学習方法について解説します。

AI とは人間の脳を人工的に再現することを目指して開発されたシステム

AI とは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」と呼びます。AI は人間の脳を人工的に再現することを目指して開発されており、一般的なソフトウェアとは一線を画す存在です。AI が一般的なソフトウェアと異なるのは、大量のデータをもとに特徴などを学習し、分類や予測を高精度に行えることです。例えば、写真に写っているものが犬なのか猫なのかを、人間は過去の経験というデータをもとに判断できます。これに近いことを行えるのが AI の特性です。人間が犬や猫と触れ合う中で、それぞれの特徴を学習するように、AI もまた犬や猫のデータを大量に学習することで、初めて認識する写真や音声などであっても、それが犬なのか猫なのかを判断できるようになります。

AI の学習方法である機械学習とディープラーニングの違い

AI の学習方法として現在主流なのが、機械学習とディープラーニングです。

機械学習とは、膨大なデータを AI に学習させる際、人がある程度の指針を示す必要があります。例えば、犬と猫を見分ける AI を作るなら、「鼻の形に注目せよ」といった見分けるための特徴を指針として示します。

ディープラーニングとは機械学習のひとつというべき手法です。一般的な機械学習では人間が AI にデータの特徴を指針として与えますが、ディープラーニングでは特徴を与えず AI に任せます。理由は、機械学習よりも精度が高まるためです。しかし、ディープラーニングの精度を高めるには膨大なデータ量が必要であり、データが不足していると機械学習よりも精度は落ちてしまいます。

現在のところ、機械学習とディープラーニングは適材適所で使い分けるべきだといわれています。

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データ分析は AI だけが行えるものなのでしょうか？そもそもデータ分析とは、さまざまな方法でデータを収集、蓄積し、それを見やすい形に加工して可視化、その上で分析を行う一連のプロセスをいいます。データを分析した後は、分析結果にもとづいてデータを活用することが大事です。例えば、分析結果を活かして消費者のニーズを先取りした商品を開発するといったことが挙げられます。

データ分析そのものは、これまで人の手でも行ってきたものです。しかし、どうしても人には限界があります。例えば、数百万件ものデータすべてに目を通し、あらゆる角度から分類したり分析したりするのは現実的とはいえません。膨大な時間をかければできるかもしれませんが、結果が出た頃にはその情報がすでに時代遅れになっている可能性があります。また、人間の場合は主観が入る可能性や、意図的な情報操作を行えるといった、正確さが求められる分析には向かない場合もあるのです。このように、人間では不可能に近い膨大な量のデータを分析するのに適しているものが、AI といえるでしょう。

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人間によるデータ分析が限界を迎え、AI によって行われることが主流になりつつあります。では、AI を活用してデータ分析を行うことにはどのようなメリットがあるでしょうか。ここでは代表的なメリットを 4 点、紹介します。

業務の属人化を解消できる

AI によるデータ分析により、業務の属人化を解消できるメリットが期待できます。

企業が存続する上で重要なのが、業務を属人化させないことです。業務が 1 人の担当者に集中した結果、その業務を行えるのがその担当者だけになってしまう状態は避けなければなりません。仮にその担当者が退職してしまったら、誰も判断できなくなるからです。

AI を活用することで、このような業務の属人化を解消できます。特定の担当者にしかわからなかった暗黙知が組織全体で共有できれば、属人化を防いで将来のトラブルを回避できるでしょう。

業務効率化と生産性が向上する

AI でデータ分析することにより、時間のかかっていた業務を効率化したり、業務の精度を向上させたりといったメリットが得られます。例えば、アンケートの集計で、人の目で見て回答を分類していた作業を自動化、高速化することで効率化が実現。また、人力に頼っていた検品作業を、さまざまな種類のデータにもとづいて AI 分析を行うことで、人力よりも正確で迅速な検品作業を行うことができ、生産性の向上につながります。

人材不足が解消できる

AI をデータ分析に活用することにより、今まで人が担当していた作業を AI に任せられるようになります。その結果、人的コストの削減につながり、人材不足の解消といったメリットが期待できます。

迅速な意思決定が可能になる

AI によるデータ分析によって、迅速な意思決定が可能になります。

現在のビジネスは、先を見通すことが難しいといわれています。価値観が多様化し、トレンドの移り変わりが早くなっているため、思わぬ変化が起きることも珍しくありません。このような時代では、過去の経験や勘に頼らない、正確かつ迅速な意思決定が求められます。そこで活用すべきなのが AI によるデータ分析です。AI は人間では処理しきれない膨大なデータを短時間で分析することが可能ですので、しばしば経験豊富な人の判断を上回ることもあります。AI による分析結果が、より適切な意思決定を行うための気づきを与えることにつながります。

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AI によるデータ分析を実施する際にはいくつか必要になることがあります。ここでは AI によるデータ分析を行う場合に必要なことを 4 つ紹介します。

適切なデータの収集が必要

AI によるデータ分析を行うには、当然ながらデータが必要です。それも適切なデータを大量に用意しなければなりません。多くの企業にはさまざまなデータが眠っていますが、それらが本当に実施しようとしている分析に役立つデータなのかは見極めが必要です。

もし、必要なデータが用意できない場合は、あらためてデータの収集を行う必要があります。ただし、一から収集を行うのは時間がかかるため、場合によっては外部からデータを調達することも検討に入れるべきでしょう。

データ分析を行うための環境が必要

AI によるデータ分析を行うには、そのための環境が必要です。例えば、収集したデータを蓄積しておくためのデータ基盤や、AI で分析するためのシステム、データを分析する際にグラフなど見やすい形に整えてくれる BI ツールなどが代表的です。

AI によるデータ分析を行う際は、こうした環境を先に用意する必要があります。

AI によるデータ分析の専門人材が必要

データ分析の内容にもよりますが、誰もが専門的な分析を行えるわけではありません。AI を使った高度な分析を行うには、専門的なスキルを持った人材が必要になる場合があります。データ分析の専門家はデータサイエンティストやデータアナリストなどです。こうした人材はニーズに対して数が不足しており、なかなか採用できないのが現状です。採用できるのを待っていてはいつまでもデータ分析に取りかかれないこともあるので、専門人材を有する外部パートナー企業との連携も視野に入れましょう。

セキュリティ対策が必要

AI によるデータ分析で扱うデータには、会社の機密情報や個人情報など取り扱いに注意を要するものが含まれることがあります。こうした重要なデータが流出してしまうと会社にとって大きなリスクになるため、データ分析を行う際にはセキュリティについてしっかりとした対策をとっておくことが必要です。

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AI をデータ分析に活用する際、いくつか押さえておくべきポイントがあります。以下の点を意識して取り組むことで、より精度の高いデータ分析が可能になるはずです。

データ分析の目的を明確にする

AI によるデータ分析を行う前に、目的を明確にします。本来、データ分析は単なる手段にすぎません。ビジネスの課題を発見したり、売上を伸ばしたりといった目的がまず存在し、そのためにデータ分析を用いるのです。AI を活用したデータ分析を行うこと自体が目的になってしまっては本末転倒といえます。まずはデータ分析の目的を明確にし、そこから必要なデータを収集するようにしましょう。

オープンデータを活用する

AI によるデータ分析では、オープンデータの活用も有効です。

データ分析の目的によっては、AI に学習させるべきデータが自社内だけでは不足することもあります。その場合は外部に公開されているオープンデータも積極的に活用しましょう。例えば気象データや自治体の人口データなどもオープンデータの一種です。

データの前処理、データクレンジングを行う

AI によるデータ分析を行う前には、データの前処理を行いましょう。

データを収集しても、そのままでは AI に学習させられないこともあります。データの中にはノイズとなる不要な要素が含まれていたり、必要な情報が不足していたりするものもあるからです。このようなデータを学習に用いると、AI の精度は落ちてしまう可能性があります。そこで AI に学習させる前に、データクレンジングと呼ばれる前処理を行い、データの品質を向上させる必要があります。

クラウドを活用する

AI によるデータ分析を行うための環境を新たに社内に構築しようとすると莫大なコストがかかります。データを蓄積できるサーバー環境を作るコストはもちろん、分析のための専門人材を採用するコストも発生します。このような環境の準備に時間を取られすぎてしまうと、肝心の AI 活用まで進まないことも珍しくありません。

そこでおすすめなのが、クラウドを活用することです。AWS（Amazon Web Services）や Microsoft Azure など、大手 IT 企業が提供しているクラウド基盤を利用すれば、コストを抑えながら AI によるデータ分析を行う環境を整えることが可能です。

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ここからは AI によるデータ分析がどのように活用されているかについてご紹介します。AI というと IT 業種で活用されている印象が強いかもしれませんが、実際には多種多様な業種で活用が進んでいます。

小売業における需要予測

小売業では、需要予測などに AI によるデータ分析が活用されています。

在庫管理に課題を抱えている小売業は少なくありません。なるべく在庫を抱えず、だからといって品切れして機会損失がないようにベストな量の在庫を発注したいものですが、そう簡単に正確な予測はできません。

そこで顧客の購買データや店舗データ、売上データなどをAIで分析。分析結果で需要を正確に予測し、在庫のリスクを抑えるといったことが可能になります。

工場設備の劣化予測

製造業では工場設備の劣化予測に、AI によるデータ分析を活用することができます。

工場の設備は次第に老朽化するため、定期的なメンテナンスが欠かせません。一方、設備がいつ故障するかは予測が難しく、できることといえば、ベテラン担当者が過去の経験からあたりをつける程度でした。

そこで、設備の状態とメンテナンス時期に関するデータを AI で分析。設備がどのような状態になっているとメンテナンスが必要なのかを割り出し、業務の属人化防止や点検に割く人的コストの削減を可能にします。

アンケートの回答分析

アンケートの回答分析にも、AI によるデータ分析が活用できます。

アンケートの回答、特に自由記述欄などは非構造化データといって、決まったフォーマットに落とし込むことが難しく、分析しにくいという欠点があります。そこで AI を活用し、アンケートデータを「ポジティブ」と「ネガティブ」に分類。大量のデータの分類作業を短時間で終了させ、大きな業務効率化につなげることが可能になります。

人材分析や評価分析

採用や人事評価などに、AI のデータ分析を活用することもできます。

どちらも、審査の基準となるデータが膨大になるため、人が見るよりも先に AI によるデータ分析で審査を行い、情報を見やすく整理しておきます。AI は私情が入らないため、客観的な評価を下せるという点もメリットとして活用できるでしょう。

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AI は機械学習やディープラーニングといった学習方法で大量のデータを扱うことができます。そこで、人間では限界があったデータ分析を AI で行うことで、正確かつ迅速にデータ分析が行えるようになりました。AI によるデータ分析は、業務の属人化を解消できたり、生産性が向上したりするメリットのほか、迅速な意思決定にも役立ちます。AI によるデータ分析を行うのであれば、分析のための環境構築は必須です。Tableau は AI を組み込んだ BI プラットフォームであり、データを可視化することで迅速な意思決定を可能にします。

Tableau は、データカルチャーを企業に根づかせるための BI プラットフォームとして、多くの企業から高い評価を得ています。AI によるデータ分析に取り組む際には、Tableau の導入をおすすめします。

まず、無料トライアルからスタートしたい方は、下記のボタンより詳細をご確認ください。

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