AIを活用したデータ分析とは、膨大なデータを効率よく処理し、そこから有用な情報や洞察を得る技術のことです。従来の手動や単純な分析ツールとは異なり、AIは特殊なアルゴリズムを用いてデータを処理し、未来予測や高度な意思決定をサポートしてくれます。この記事では、AIによるデータ分析のメリットや代表的な活用事例をご紹介します。

データ分析にAIが活用される理由は？AIツールとBIツールの違い

まずは、データ分析にAIが活用されている理由や類似サービスであるBIツールとの違いなどについてご紹介します。

データ分析にAIが活用される理由は？

データ分析にAIが活用される理由は、AIは膨大で多様なデータを複合的に分析することができるからです。また、データの分析だけでなく、予測まで行えるのもAIの特長で、医療分野や気象予報、災害予測など、さまざまな分野のデータ分析に活用されています。

AIツールとBI（ビジネスインテリジェンス）ツールの違いは？

AIツールとBIツールは、どちらもデータの収集・整理・分析といった機能を備えています。共通点が多い両者ですが、「BIツールはビジネスに特化した製品」「AIツールはビジネスだけでなく一般ユーザーも想定して開発された製品」という違いがあります。

また、AIは「人工知能」という技術を指す言葉ですが、BIは「企業に蓄積したデータを分析して経営の意思決定に活用する」といった、技術ではなく手法を指す言葉として使われています。

AIとBIと非常に似た言葉ですが、まったく異なる概念であることを覚えておきましょう。また、最近ではAIを搭載したBIツールも登場しており、AIはBIツールの精度向上にも役立てられています。

AIをデータ分析に活用するメリットとは？

AIをデータ分析に活用するメリットについて詳しくご紹介します。代表的なメリットとしては以下の4つがあります。

膨大で多様なデータを高速で分析できる

データ分析にAIを活用する最大のメリットは、膨大で多様なデータを高速かつ正確に処理できるという点です。AIを活用することで、データ分析の作業を大幅に効率化することができます。

効率的な業務プロセスの構築に活かせる

AIによるデータ分析を通じて、業務上の無駄な作業や非効率なプロセスを抽出することができます。このような、業務プロセスの不具合を業務改善に活かすことで、業務の最適化が実現。結果、費用対効果を最大化したり、生産性を向上したりすることができます。

意思決定のサポート

AIツールをデータ分析に活用することで、客観的なデータに基づいた選択肢と対策を算出することができます。シビアな経営・事業判断が必要なシーンでも、このようなAIによる客観的なアウトプットを参考にすることで、人間の主観や感情に左右されない、データドリブンな意思決定が可能になります。

気づかなかった価値や課題を発見できる

データ意思決定に活かすシーンでたびたび発生するのが、人間の経験則や直感、または個人の好みなどによって判断が偏ってしまうという課題です。AIを活用することでこのような主観を省くことができ、人間では気づきにくい潜在的な課題や新たな価値を発見しやすくなります。自社データだけでなく、外部の行動データや市場データも分析することで、新たな市場機会や事業展開の可能性を見出すことができるでしょう。

AIによるデータ分析の基本的な流れと成功のポイント

では、AIツールを活用したデータ分析はどのようにして行えばよいのでしょうか？ここでは、AIツールを使ったデータ分析の基本的な流れと、データ分析を成功させるために押さえておきたいポイントをご紹介します。

AIによるデータ分析の基本的な流れ

目標やゴールを明確にする

AIによるデータ分析を始める前に、具体的な目的を設定することが重要です。例えば、「特定商品の販売戦略の課題抽出」や「業務プロセスの最適化と必要な施策の発見」など、データからどのような情報を導き出したいのかを決定しましょう。このような目標やデータを明確に定義することで、必要なデータや適切な分析手法を選択しやすくなります。

学習させるデータを準備する

目標に合わせて、適切なデータセットを選び、データソースの信頼性を確認します。質の高いデータが精度の高い結果をもたらすため、データの収集と選別には十分な時間をかける必要があります。

データを前処理する

収集したデータを分析に適した形に整えます。この段階では、不完全なデータやノイズの除去、欠損値の補完、データの正規化などを行います。データの前処理は全体の工数の約8割を占めるとされ、分析の精度を大きく左右します。目標やゴールの実現のため、時間をかけて慎重に行いましょう。

AIモデルでデータを分析する

AIモデルとは、データを処理する計算式や計算方法を表す言葉です。たとえば、生成AIに音声の文字起こしなどを依頼する場合、音声（データ）をAIモデルが受け取り、統計的なパターンに照らし合わせながらテキストに変換していきます。データの種類や出力したい情報に合わせて、必要なAIモデルを作成・選択し、準備したデータを分析しましょう。

出力された分析結果を確認する

AIによる分析データを確認し、目標やゴールの実現に有効活用できるかどうかを評価します。出力結果が不十分な場合は、再度データの準備段階からやり方を再検討して、ブラッシュアップしていきます。

AIによるデータ分析を成功させるポイント

目標・ゴールに合わせて適切なデータを収集する

データ分析の目標とゴールを明確に設定し、それに基づいて適切なデータを収集することが大切です。どのようなデータが適切なのかを定義し、営業ツールやIoT機器などからのエクスポート・Webサイトからのダウンロード・APIの利用・スクレイピングなど、さまざまな方法で目的に合ったデータを収集しましょう。

データ分析のための環境を整備する

AIによるデータ分析には適切な環境が必要です。大容量ストレージ・高性能パソコン・BIツール（データの可視化用）・データ基盤（収集したデータの格納用）などを準備して、AIによるデータ分析が行える環境を整えてください。

データの前処理を丁寧に行う

収集したデータには不要な情報や欠損値が含まれている可能性があります。分析の精度を高めるために、データの前処理を入念に行いましょう。このような前処理は、データクレンジングと呼ばれることもあります。

セキュリティ対策を行う

自社の顧客情報など、データ分析では機密情報を扱うことが多々あります。万が一情報漏えいなどのセキュリティトラブルが発生すると、顧客に迷惑がかかってしまうほか、信用が失墜してしまう可能性もあります。データの暗号化、アクセス制御、定期的なセキュリティ監査などを行い、セキュリティトラブルの発生を防ぎましょう。

AI、またはデータ分析の専門家をアサインする

これらのポイントを押さえてAIによるデータ分析を行うには、社内のリソースだけでは難しい可能性があります。必要に応じて、データ分析を専門とする企業に協力を仰ぎ、専門家をアサインしましょう。データ分析を成功させるには、適切な人材を確保しチームで取り組むことが大切です。

AIによるデータ分析の代表的な活用事例は？

最後にAIによるデータ分析の代表的な活用事例についてご紹介します。

経営・事業課題の発見・解決

AIを活用することで、大量のデータから経営や事業の課題を発見し、解決策につなげることができます。たとえば、「退会リスクの高い顧客を抽出しデータ分析で課題を発見。適切な対策を講じることで顧客維持率を向上させる」といったことが可能です。

人材の評価

従業員の業績データ、スキルセット、達成した成果などの情報を収集し、AIでこれらのデータを分析することで、客観的な評価を行うことができます。従来の主観的な評価方法よりも公平で一貫性のある評価が可能になり、人材評価を最適化することができます。

工場・インフラ設備の劣化予測

AIを用いて工場やインフラ設備のセンサーデータを分析することで、設備の劣化を予測し、適切なタイミングでメンテナンスを行うことができます。これにより、突発的な故障、故障による生産性の低下を防ぐことができ、稼働率の向上などの効果が期待できます。

サービス・製品の需要予測

AIを活用した需要予測では、過去の販売データや外部要因を考慮して、将来の需要を高精度に予測することができます。このような需要予測を活用することで、在庫の最適化や生産計画の効率化が実現します。

アンケートの自動分析

アンケートの集計や分析にもAIを活用できます。AIを用いてアンケートの自由記述回答などを分析することで、大量の回答から迅速に傾向を抽出でき、集計・分析作業の効率化・高精度化を行うことができます。

まとめ

AIを活用したデータ分析は、膨大なデータを効率よく処理し、そこから有用な情報や洞察を得るのに役立ちます。AIの進化によって、高精度な分析が可能になり、さまざまな業界の経営・事業判断に活用されています。データの活用方法にお悩みの方は、ぜひAIによるデータ分析にチャレンジしてみてください。

なお、Liberty Data Designには、データ分析に精通したスペシャリストが在籍しており、お客様が抱える悩みを丁寧にヒアリングし、それぞれに最適なソリューションを提案しています。「データ分析を行いたいが社内にリソースがない」「データ分析で思ったような成果が出ない」という方は、ぜひお気軽に問合せください。

また、Liberty Data Designには、データ分析のスペシャリスト以外にも、AIのスペシャリストが在籍しています。「生成AI社内導入支援サービス」「専用生成AIサービスの開発・導入支援」といったサービスも利用でき、AIのお悩みにも対応。AIの導入を検討している方もぜひご相談ください。

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