データ分析
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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。

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。

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。

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。

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。

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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。

※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。