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データ分析
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最終更新日: 2023/12/26

データ分析とは?

データ分析は、業務で扱っている様々なデータを分析して、事実や課題の発見、解決に役立てることです。

活用するデータは、営業であれば年齢・性別などの顧客情報、人事であれば社員情報や勤怠情報、製造であれば製品の生産量や原価率などがあります。

これからのデータをグラフ等の手法で可視化し、法則性や因果関係を把握し、課題の解決のための戦略を立てることで、ビジネスを活性化させることができます。
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機能・用語解説

データ分析サービス・企業一覧

NEW
株式会社オルツロゴ

AIソリューション(受託開発/PoC&コンサル) 株式会社オルツ

NVIDIA/デロイト トーマツ/キーエンスと連携|累計100億円の資金調達株式会社オルツが提供する「AIソリューション」は、独自開発した国産の大規模言語モデルとP.A.I.(パーソナル人工知能)を軸に、お客さま企業のAI活用と業務効率の改善を実現します。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
1,000万円~
※場合によっては、500万円~でもお受けする場合もあり
特になし
※開発における要件定義など、コンサルティングが発生する場合は、開発費用とは別に費用を頂戴する場合がございます。
なし なし
NEW
QuickThinkerロゴ

QuickThinker(AIによるデータ分析支援サービス) ATIRO株式会社

ATIRO株式会社が提供する「QuickThinker」は、AIを活用したデータ分析支援サービスであり、現場スタッフでも簡単にデータ分析を行うことができるソリューションです。このサービスは、高レスポンスなAIエンジンを用いて、時間に追われる現場のスタッフが顧客対応や営業活動のために迅速にデータ分析を行えるように設計されています。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
月額:5万円〜 20万円 なし なし
AX Partnersロゴ

AX Partners 株式会社Ballista

株式会社Ballistaが提供する「AX Partners」は、ビジネスと技術の両面に精通したプロフェッショナルがパートナーとなって起点となる成功体験を創出し、利益を生み出すDXが自律的に加速している状態を具現化するための、唯一無二のスキームを提供します。

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お問合せください お問合せください お問合せください お問合せください
ソーバル株式会社ロゴ

生成AI活用エンジニアリングサービス ソーバル株式会社

ソーバル株式会社が提供する「生成AI活用エンジニアリングサービス」は、お客様の課題を聞かせて頂き、生成AIを活用したシステム開発によって、課題解決を支援させて頂くサービスです。

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お問合せください お問合せください なし あり
株式会社DIVERTロゴ

ウクライナの高品質低価格なAI受託開発 株式会社DIVERT

完全オーダーメイドのAIプラットフォームを構築します 既存のパッケージのAI製品では痒い所に手の届かなかった皆様へ企画から参画し伴走しながら、ご希望のAIプラットフォームの構築のお手伝いも可能です 生成AIから画像処理まで幅広くお気軽にご相談くださいその他、アプリ・システム開発からハードの調達、DX支援など幅広くご対応いたします

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お問合せください お問合せください お問合せください お問合せください
Retail Careロゴ

個人情報保護型Retail Careサービス 株式会社aix

-リテールAIテックで新たな顧客体験と価値を創造-「Retail Care」は顧客と運営データをリアルタイムで分析し、効率的な店舗管理を実現する。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください お問合せください なし 有り、ケースによってはPoC可能
BIGDAT@Analysisロゴ

BIGDAT@Analysis サイバネットシステム株式会社

サイバネットシステム株式会社が提供する「BIGDAT@Analysis」は直感的なユーザーインターフェースで、専門知識がない方でも、簡単な操作でビッグデータの可視化・分析を行うことができるツールです

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
詳細については別途お問い合わせください 必要に応じてサーバーのご用意 なし あり
CC-Dash AIロゴ

CC-Dash AI 株式会社 クロスキャット

〜AI活用の最初の一歩に是非ご活用ください〜クロスキャットが提供する「CC-Dash AI」は、AI技術を活用した コンサルティングサービスとPoCサービスをご提供しています。 お客様のビジネス課題を解決するために、 専門の技術チームがヒアリングからPoCまでの一連のプロセスをサポートいたします。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
CC Dash AI(コンサルティングサービス)  500,000円
CC Dash AI(PoCサービス) 2,000,000円
なし なし なし
株式会社Fixstars Amplifyロゴ

Fixstars Amplify 株式会社Fixstars Amplify

株式会社Fixstars Amplifyが提供する「Fixstars Amplify」は、生産計画・人員シフト・材料探索など、複雑な条件を考慮して目的に合う最適解を自動で瞬時に求めるサービスです。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
評価・検証用:無料
商用利用:月額10万円~
無料~ あり あり
ワークライフログ株式会社ロゴ

ワークライフログ ワークライフログ株式会社

ワークライフログはパソコンログから業務内容を推測し、業務量や業務手順を可視化。より効率的な働き方を実現する業務管理プラットフォームです。

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TIS株式会社ロゴ

AI・データ分析サービス TIS株式会社 / 澪標アナリティクス株式会社

データを用いてお客様のビジネス課題を解決するために、TISと、TISインテックグループの分析専門ファームである澪標アナリティクスのノウハウを合わせ、課題の洗い出しからAIモデルの構築、本番AIシステム構築までを一気通貫でご支援いたします。

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Kurrant.aiロゴ

Kurrant.ai 株式会社イコヒー

Kurrant.ai は、存在すら知らなかった企業をレコメンデーションすることで、投資家が次のビッグディールを発見する支援をします。Kurrant.ai でチャンスを掴みましょう。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
投資家プラン:1名あたり月額50,000円
企業プラン:ご相談ください
なし Chrome拡張機能で一部体験可能 あり(14日間)

LeanDataX リスキリング 株式会社WorkX

株式会社WorkXが提供する「LeanX」は、オーケストラ型コンサルティングサービスです。 弊社高度専門人材のコミット力×フリーランスの専門性でLeanに課題解決・企業改変をご支援します。

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LeanDataX 組織変⾰ 株式会社WorkX

株式会社WorkXが提供する「LeanX」は、オーケストラ型コンサルティングサービスです。 弊社高度専門人材のコミット力×フリーランスの専門性でLeanに課題解決・企業改変をご支援します。

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LeanDataX 分析評価 株式会社WorkX

株式会社WorkXが提供する「LeanX」は、オーケストラ型コンサルティングサービスです。 弊社高度専門人材のコミット力×フリーランスの専門性でLeanに課題解決・企業改変をご支援します。

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Drug Discovery AI Factory 株式会社FRONTEO

創薬研究の大幅な効率化・加速化・成功確率向上を支援株式会社FRONTEOが提供する「Drug Discovery AI Factory」は、創薬とAIへの豊富な知見を持つ研究者が、自社開発のAIエンジンを用いて新規性の高い標的分子やバイオマーカーの探索・評価、適応症提案、シーズ評価などのエビデンスに基づく仮説を生成・提供します。

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KIBIT Amanogawaロゴ

KIBIT Amanogawa 株式会社FRONTEO

予想外の論文を発見し、新たな着想を得る株式会社FRONTEOが提供する「KIBIT Amanogawa」は、単語や文章を入力すると、AIがPubMed内の膨大なデータから、関連性の高い情報を検出します。キーワード検索では発見できない情報が見つかり、創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。

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株式会社QuackShiftロゴ

伴走型AI/ LLMソリューション 株式会社QuackShift

Quackshiftは、テキスト情報や画像情報などのデータを活用し、AI導入を通じて現場の業務プロセス改善や新規価値創出を実現するスタートアップ企業です。AIサービス構築や社内サービス等に迅速にAI技術を組み込むことができます。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
70万円/月〜 なし なし あり
KIBIT WordSonar for VoiceViewロゴ

KIBIT WordSonar for VoiceView 株式会社FRONTEO

声に潜むビジネスチャンスの種を発見する企業が想定していなかった未知の視点による顧客のニーズの変化・予兆を発見し、検証すべき声への早期アクセスが可能になります。潜在ニーズの発見頻度を高め、ビジネスチャンスの創出に寄与します。

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KIBIT Eye 株式会社FRONTEO

日常のモニタリング業務の工数を大幅に削減するとともに、内在するリスクを可視化することで経営危機から企業を守ります

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データ分析機能比較表

製品名

HANZO自動発注

Liaro需要予測AI

データ分析伴走型支援サービス

FUNNEL(ファネル)

機能

株式会社Goalsが提供する飲食店特化型AI自動発注サービス

欠品によるチャンスロスの最小化と同時にフードロスや衣服ロス等の削減を実現

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データ分析の機能・用語解説

AI・DX用語集
機能名・用語 解説
ウォード法 データの平方和(それぞれのデータと平均値の差を二乗した値の和)を求めた上で、平方和が小さい順にクラスタを作っていく計算手法です。
階層的クラスタリング データ間の類似度が近いものからまとめていく手法のことです。データの類似度が遠いものから離していく手法ともいえます。
クラスター分析 「階層クラス分析」と「非階層クラス分析」という2つの種類に分けることができます。階層クラスター分析は、最も似ているものから順にまとめていく方法です。非階層クラスター分析は、その名の通り階層構造を持たない分析です。
群平均法 2つのクラスタを構成するデータの全組み合わせの距離を求めた上で、その平均をクラスタ間の距離としていく計算手法です。全組み合わせの距離の平均を用いるので、クラスタ内に外れ値があった場合でも影響を受けにくいという特徴があります。
最短距離法 2つのクラスタ間で最も近いデータ同士の距離を「クラスタ間の距離」として採用する計算手法です。単連結法と呼ばれるケースもあります。
最長距離法 最短距離法とは逆の方法で行う計算手法です。完全連結法と呼ばれることもあります。クラスタを構成している要素同士のすべての距離の中で、最も距離が長いものをクラスタ間の距離として採用するという手法です。
データ分析AI 企業のあらゆるデータを分析し、事実や課題の発見、解決に役立つツールやソリューションのことです。活用するデータは、年齢・性別などの顧客情報、社員情報や勤怠情報、製品の生産量や原価率など様々です。
データマイニング 膨大なデータの中から有益な情報を発掘(マイニング)する技術・手法のことです。近年はネットワークの拡大だけでなく、マシンパワーの増大、情報収集コストの低下など環境が向上しました。
非階層的クラスタリング 「グループ分けの良さを表現する関数」を定義した上で、反復的に計算していくことによって、関数が最適となるグループに分けていく手法のことです。
ビッグデータ ボリューム、種類、速度という3つの要素を満たしたもので、構造化データに限らず、非構造データやIoTデータなどのさまざまなデータをいいます。
マーケット・バスケット分析 データ同士の関係性を分析するために用いられる手法です。たとえば、「商品A」と「商品B」を同時に購入した顧客について分析したい場合などに用いられます。コンビニのPOSデータ分析で用いられることが多いです。
ロジスティック回帰分析 発生確率の分析を行うときに用いる手法です。企業では、マーケティング施策に対して顧客が示した反応を改善したいときなどに用いられる傾向にあります。
k-means法(k平均法) 初めに指定したクラスタの数だけ「重心」をランダムに指定して、その重心をもとにクラスタをグルーピングしていくという手法です。k-means法を活用すれば、データ間の距離を計算する必要がなくなるというメリットがあります。
NLP(自然言語処理) 私たちが使用している言葉(自然言語)をコンピューターによって処理させる技術のことを指します。なお、自然言語と対比する言葉として挙げられるのが人工言語です。
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データ分析とは?

データ分析は、業務で扱っている様々なデータを分析して、事実や課題の発見、解決に役立てることです。

活用するデータは、営業であれば年齢・性別などの顧客情報、人事であれば社員情報や勤怠情報、製造であれば製品の生産量や原価率などがあります。

これからのデータをグラフ等の手法で可視化し、法則性や因果関係を把握し、課題の解決のための戦略を立てることで、ビジネスを活性化させることができます。

データ分析AIが行う内容

データ分析AIが行う内容は、これまでに私たちが手作業で行ってきたデータ分析と特に大きな違いはありません。手作業で行ってきたものの多くを自動化・効率化できるという点が、異なるポイントです。

データ分析AIで分析できるものとしては、売上データ、購入履歴、位置情報、アンケート結果、顧客・ユーザーデータ・Webサイトの行動履歴などが挙げられます。AIの活用によって、より大量かつ多様なデータを扱うことができるようになる点は、大きな特徴といえるでしょう。

データ分析AIでわかること

データ分析AIを活用すると、意思決定において重要な「根拠となる情報」を得られるようになります。具体的には、以下のような情報が挙げられます。

  • 機器や設備の稼働状態
  • 顧客の傾向、特性(レコメンドすべき情報・商品、レコメンドすべきタイミングなど
  • 将来の売り上げ予測
  • 顧客満足度

もちろん、これらの情報は手作業によるデータ分析でも得られますが、より大量のデータをスピーディーに分析できることから、業務効率化と正確性の両面を実現できるメリットが大きくなります。

データ分析AI導入によるメリット・デメリット

では、実際にデータ分析AIを導入した場合、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じる可能性があるのでしょうか。メリット・デメリットを詳しくみていきましょう。

データ分析AI導入のメリット

データ分析AIを導入するメリットとしては、主に以下のような点が挙げられます。

・より正確な情報を把握できる

先ほどもご紹介したように、AIを活用することでより大量のデータを高精度に分析できるようになります。そのため、効率的に正確な情報を把握できるというメリットが得られるのです。

・データに基づいた将来予測を高精度に行える

AIは、分析したデータをもとに、将来の予測を行っていくことも可能です。手作業で将来予測を行うことも可能ですが、限られたデータ・時間を補うために経験・勘などを活用するケースも少なくありません。そのため、どうしても精度が低下してしまう傾向にあるわけです。

その点、AIであれば大量のデータを効率的に分析できるようになるため、経験や勘といった曖昧な要素を排除した上で、高精度な将来予測を行うことができます。

・製造機器の不具合を検知できる

製造業においては、導入している機器から得た情報を分析したり、機器の不具合を検知したりする目的でAIを活用していくことも可能です。人の目による検知では、正確性にばらつきが生まれてしまうケースもありますが、AIを活用すれば高い精度での検知を実現できます。

データ分析AI導入のデメリット

一方のデメリットとしては、以下のような点が挙げられるでしょう。

・分析するには大量のデータが必要

データ分析AIを導入するためには、大量のデータを準備し、活用していかなければなりません。より高い精度のAIを構築するためには、質の良いデータを大量に収集し、AIに学習させる必要があるため、その準備作業に時間を要してしまうケースもあります。その手間がかかるという点は、一つのデメリットといえるでしょう。

・データの加工が必要

データ分析AIは、音声や画像といった非構造化データを活用するケースもあります。このような場合、データが元の形のままでは分析できないため、適切な形に加工する必要があるのです。この作業はデータクレンジングと呼ばれ、人手による作業となるため、手間がかかる点がデメリットとして生じます。

・専門家のサポートが必要

独自のデータ分析AIを構築していく場合、当然ながらAIに関する専門知識が必要となります。そのため、AIに関する専門知識を持った従業員がいない企業の場合、データ分析AIの構築は難しいでしょう。ただし、最近では専門家のサポートを受けながらAIを導入・活用していくことができるサービスも多くなってきているため、それらを選択肢に加えるのも一つの手段です。

データ分析AIの種類

データ分析AIの種類は多いため、データ分析AIがどのようなものか分からない方も多いのではないでしょうか。本項では、データ分析AIのイメージが湧くよう、主なデータ分析AIの種類をご紹介していきます。

異常検知

異常検知は、AIが学習した画像データと対象との違いを見つけその違いが「異常」に当たるかを判断しています。この機能にはデータ分析AIの1つである画像分析AIが用いられています。

音声アシスタント

ボイスボットやSiriなどの音声アシスタントには、AIが音声データを文章として出力し自然言語処理により人間が話す言語の意味を分析しています。この機能にはデータ分析AIの1つである音声認識AIが用いられています。

自動運転

自動運転では、交通データをAIに学習させることで交通事故のリスクを管理しています。事故回避のためのこのシステムには、データ分析AIが用いられています。

採用活動

近年の採用活動では、求人媒体が保有する個人情報から、各企業に適した人材データをピックアップする仕組みが活用されています。

見積もり作成

データ分析AIに必要経費や作業工数を分析させることで、自動で見積金額を算出できます。見積もり作成の属人化解消に役立てられています。

最近では、データ分析AIによってタクシー乗客の位置や乗車台数を予測したり、製造プロセスデータの分析によって完成するガス製品の品質を予測したりと、様々な予測が可能になっています。

データ分析AIの選び方

データ分析AIと一口に言ってもその対象は広く、多くの製品やサービスから最適なAIを選ぶのは困難です。そこで、自社の目的に合った「データ分析AI」を選ぶためのポイントをご紹介します。

目的を明確にする

導入したAIが自社の課題に合っていないと意味がありません。業務の実態を把握するため、自社の業務フローを整理し、現場の担当者に課題や要望をヒアリングしましょう。実態が把握できたら課題を洗い出し、課題解決につながる機能を持つAIを選びましょう。

AIの使いやすさを確認する

機能が充実していても操作が分かりにくいAIでは、現場に浸透させることはできません。できるだけ操作方法が分かりやすく、直感的に使えるAIを選びましょう。

気になる「データ分析AI」があれば、無料トライアルを活用し事前に操作性を確認しておくことをおすすめします。

提供企業の導入実績を確認する

導入実績が豊富な企業は、経験やノウハウが蓄積されているため安心して導入を依頼できるでしょう。企業選びに迷った時は、自社と似た課題で導入した事例がないか確認・相談してみるとよいでしょう。

費用対効果を比較する

データ分析AIの価格は幅広く安価なものも多数ありますが、安さだけに着目するのではなく費用対効果を比較することが重要です。

データ分析AI製品の選定ポイント

データ分析AI製品を導入する際は、以下のような点に着目しながら選定していくことが大切です。

セキュリティ対策

AIにとって、情報漏えいやサイバー攻撃は大きなリスクです。セキュリティに関する事件が起きると信頼を損なうだけでなく、業務停止の必要が生じたり大きな損失につながったります。

スモールスタートで導入する

事前に準備をしていたつもりでも、データ分析AIの導入後に「課題」や「新たな要望」が出てくることがあります。そんな時、スモールスタートであれば改修を重ねながら精度の高いAIに仕上げることが可能です。また、スモールスタートで取り組むことで社内の人員もAIの扱いに慣れることができるでしょう。

データ分析AIカオスマップ

数ある「データ分析AI」の中から、自社の課題や導入の目的にあった「データ分析AI」を選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、活用したいデータの種類別にセグメントされたデータ分析AIカオスマップです。

データ分析AIのセグメント別製品一覧

この便利なカオスマップとデータ分析AI ベンダーの一覧は、以下の「​​データ分析AIカオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「データ分析AIカオスマップ」と記載の上、送信してください。

データ分析AIカオスマップを無料でダウンロードする

データ分析AI導入後の運用のポイント

データ分析AIは、導入して終わりではありません。導入を進めるうちに導入自体が目的化され、運用が疎かにならないよう気をつけましょう。

ここでは、本来の目的を達成するための運用のポイントをご説明します。

KPIを管理する

データ分析AIの運用では、AIがKPIを満たしているのかを監視・評価することが重要です。この時に設定する目標は、計測可能かつ現実的なものにしましょう。

KPIを設定する際は、AI運用の最終目標であるKGIから逆算して考えるようにしましょう。

KPIを管理する※KGI:Key Goal Indicatorの略。最終目標の達成度を示す指標のこと。
※KPI:Key Performance Indicatorの略。KGIを達成するための各プロセスの達成度を測る中間指標のこと。

もしKPIが目標を下回った場合は、学習データの量や質・学習モデルの設計を見直す必要があります。すぐに修正対応ができるよう予め人員を確保しておくとよいでしょう。

AIsmiley編集部

株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。

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