公開日:2023年10月25日

更新日:2025年1月14日

今回は、最近話題のAIデータ分析に焦点を当てて、AIデータ分析の概要やビジネスにおける活用方法、メリットなどについて解説します。併せて、AIデータ分析の導入における課題とポイント、サービス事例についてもご紹介しますので参考にしてみてください。

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AIによるデータ分析とは?

AIデータ分析とは、AIの技術を活用したデータ分析のことです。
AIデータ分析では、AI自らが大量のデータを解析することによってルールやパターンを抽出し、現状分析や未来の状況予測といった判断が可能です。小売業における商品の売上分析や顧客のニーズ予測、製造業における機器故障の予兆の察知など、さまざまなビジネスシーンで導入・活用されています。

そもそもAIとは?

AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本では人工知能と訳されます。
AIに明確な定義は存在しませんが、音声認識や意思決定といった、人間の脳内での処理をコンピュータによって再現する技術の総称を指すことが一般的です。
AIはビジネスの分野はもちろんのこと、日常のさまざまな技術にも幅広く導入されており、その範囲は現在も急速に拡大を続けています。

【AIを構成する代表的な技術要素】

AIには機械学習(ML)とディープラーニング(DL)という、2つの基本的かつ代表的な技術があります。
機械学習とは、膨大なデータを学習し、アルゴリズムに基づいて情報を分析する手法です。
一方のディープラーニングとは、人間の脳の神経回路を模倣したアルゴリズムに基づいて情報を分析する手法です。
ディープラーニングは機械学習の発展形といえる手法であり、より精度の高い分析を行うことが可能となっています。

一方で、ディープラーニングはより大量の学習データや学習の実行にコストが必要なので、一概に機械学習が劣っているわけではないため、機械学習とディープラーニングのそれぞれの特長を把握したうえで使い分けることが重要です。

機械学習(ML)とは

機械学習とは、大量のデータをもとにコンピューターが自動でルールやパターンを学ぶ技術です。人間が経験を活かして判断するように、コンピューターも反復学習を通じて特徴を「法則化」し、それを「自動化」します。機械学習はAI(人工知能)の一部であり、AI全般が人間の知能をコンピューターで人工的に再現しようとする取り組みや技術全般を指すのに対し、機械学習はAIの中に含まれるカテゴリのひとつです。AIと機械学習を区別することが重要です。

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ディープラーニング(DL)とは

ディープラーニングは、機械学習の一種で、DNN(ディープニューラルネットワーク)を用いてデータから自動的に特徴を抽出しする技術です。中間層を多層化することで複雑なパターンを学習でき、画像認識や音声認識などで広く活用されています。AIは知的作業全般を指し、機械学習とディープラーニングはその一部で、使い分けが重要です。

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ビジネスにおけるAIデータ分析の活用方法

冒頭でも述べた通り、AIデータ分析はさまざまなビジネスシーンで活用されています。
そこで本章では、AIデータ分析の活用方法について、実際の活用例と併せて解説します。

【AIのデータ分析でできることの例】

AIは文章・音声・画像・動画といった、さまざまなデータの分析が可能です。
AIが行うデータ分析は、従来の人間が行ってきたデータ分析と基本的に大きな違いはありませんが、AIは人間の処理スピードを上回る分析能力を持っている点が大きな特徴です。そのため、AIの活用によって人間では不可能な処理速度や範囲を可能にし、大幅な業務効率化が実現可能となっていますが、正確性の点においては2024年現在ではまだまだ改善の余地があり、指示を出す人間が工夫しながらAIをうまく活用してデータ分析を行う必要があります。

商品の売り上げ・需要を予測する

AIは、過去の売り上げデータや市場トレンド、季節的な変動を解析することで、商品の売り上げや需要を高精度で予測できます。例えば、小売業では、天気予報やSNSでの話題を組み合わせて、特定商品の需要ピークを予測し在庫管理を最適化できます。これにより、在庫過多や欠品といった課題を解消でき、効率的な販売戦略を立てることが可能になります。一方で、予測モデルの精度はデータの質に依存するため、AI活用の成果を高めるには適切なデータの収集が重要です。

顧客のニーズを把握・予測する

AIは顧客の購買履歴やWebサイト上での行動データを解析し、一人ひとりの嗜好やニーズを把握できます。これにより、顧客に最適な商品やサービスを提案する「レコメンドシステム」が可能となります。さらに、SNSやアンケートデータの感情分析を通じて、顧客の潜在的なニーズや市場の変化を予測できます。これらを活用すれば、顧客満足度の向上だけでなく、マーケティング効果の最大化も期待できます。ただし、データ利用に際してはプライバシー保護に配慮が必要です。

見積もりを作成する

AIを活用すれば、建設、保険、物流などさまざまな分野で迅速な見積もりが可能です。AIは過去の見積もりデータや価格変動情報を基に、最適なコストや納期を瞬時に算出します。例えば、建設業では材料費や人件費の変動をリアルタイムで考慮し、プロジェクト全体のコストを正確に見積もることができます。これにより、見積もり作成の時間短縮や精度向上が実現可能です。ただし、最終的な判断は人間が行うべきであり、AIの結果を過信しない姿勢も重要です。

設備や機器の故障を予測する

AIはセンサーやIoT機器からのデータを解析することで、設備や機器の異常や故障を事前に予測します。例えば、製造業では、機械の稼働データをリアルタイムでモニタリングし、異常な振動や温度変化を検知することで故障を未然に防ぎます。このような予測保守により、突発的な設備停止を回避し、生産性を維持できます。また、修理のタイミングを適切に管理することでコスト削減も可能です。ただし、導入時には適切なデータ収集環境の整備が必要です。

企業に適した人材を判断する

AIは応募者の履歴書、職務経歴、適性検査結果などを解析し、企業のニーズに合った人材を選定します。さらに、社員の業績やパフォーマンスデータを分析し、個人に最適な配置やキャリアパスを提案することも可能です。これにより、採用の効率化や離職率の低減につながります。ただし、AIによる判断がバイアスを含むリスクがあるため、人間が最終確認を行い、透明性と公平性を確保することが重要です。

AIデータ分析を活用するメリット

AIデータ分析をビジネスに活用することによって、さまざまなメリットをもたらします。
そこで本章では、AIデータ分析を活用するメリットについて解説します。具体的には、以下のようなメリットが挙げられます。

AIデータ分析を活用するメリット 具体的なメリット例
業務効率化につながる ・現状把握・将来の予測がしやすくなる
・データ分析の幅が広がる
・迅速な分析処理・意思決定ができる
など
人員・人材に関わる課題解決につながる ・人員不足を解消できる
・人的なミスを防げる
など

業務効率化につながる

AIデータ分析はより正確な現状把握や将来予測ができるため、適切な在庫管理や人材配置といった、さまざまな業務効率化を実現することが可能です。
また、文章や音声、画像など、幅広い種類のデータ分析が可能なため、データ分析の幅も広がります。
さらにAIによるスピーディなデータ処理により、意思決定もより迅速かつ有効なものとなり、全社的な業務効率化にも繋がることが期待できます。

人員・人材に関わる課題解決につながる

日本では現在も少子高齢化が加速しており、各企業にとって人材不足は深刻な問題ですが、処理可能な業務をAIに任せることによって、他に必要な箇所に人員を割けるようになり、体調不良や疲労による人為的ミスの削減にも繋がります。
また、採用活動にAIデータ分析を取り入れることにより、個人情報などから個人のスキルを適切に評価することが可能となり、人材の確保において選択肢がより広がるでしょう。

AIデータ分析の導入における課題とポイント

AIデータ分析には多くのメリットがある反面、実際の導入には克服すべき課題がいくつか存在します。
そこで本章では、AIデータ分析の導入における課題とポイントについて解説します。具体的には、以下のようなポイントが挙げられます。

  • 適切なデータの収集・蓄積を行う

  • データを処理・管理する環境を整備する

  • AIデータ分析に特化した人材を確保する

  • プロフェッショナルの力も借りることで効率的・効果的な取り組みになる

適切なデータの収集・蓄積を行う

AIデータ分析のために大量のデータを集めたとしても、分析に必要なデータでなければ正確な結果を得ることは困難です。そのため、AIのデータ分析においては、まずは分析を通じて達成すべき目標を明確にする必要があります。
目標を明確にした上で、どのようなデータが必要になるのかを洗い出し、適切なデータを収集するためのプロセスを組み立てていきましょう。

またAIの技術は現在も急速に進化しているものの、まだまだ正確性に欠ける場面もあり、データの信頼性という部分では課題が残されています。
そのため、AIデータ分析を有効活用するためには、そのような課題の克服や対策が必要です。例えば、AIが取り込むデータに対して加工・前処理(データの形式を整えたり、データのエラーやノイズを取り除いたりする処理)を行えば、分析結果の正確性も向上するでしょう。

データを処理・管理する環境を整備する

AIデータ分析においては、データを処理・管理する環境を整備することも重要となります。
というのも、AIによるデータ分析では大量のデータを処理・管理する関係上、情報漏洩などのリスクも考慮した管理システムの構築が必須となるからです。
環境やシステムの整備にはデータエンジニアを確保する必要がありますが、社内の人員だけでカバーしきれない場合には、外部へのサポート依頼も検討しましょう。

AIデータ分析に特化した人材を確保する

データ分析には、分析結果を解析して経営に役立つ情報を抽出する、データサイエンティストの存在が必要不可欠となります。
とはいえ、日本では現状、データサイエンティストの数が不足しており、さらにAIの知識を持ったデータサイエンティストとなると、非常に稀有な存在です。
そのような状況においては、AI技術に特化した支援サービスなどを利用するのが、現実的かつ効率的な人材確保の方法と言えるでしょう。

プロフェッショナルの力も借りることで効率的・効果的な取り組みになる

AIによるデータ分析は非常に有用ではあるものの、自社の持っている知見だけでは十分に使いこなせていない可能性があります。
そのため、AIの知識だけでなく、データ分析のプロフェッショナルの力も借りることによって、より大きなメリットを享受できるかもしれません。
AIの知識を持った人材の確保ばかりが注目されがちですが、同時にこれまで人的に獲得したデータ分析の知見も活用できれば、AIの力と、データ分析に関する人的知見の相乗効果で、より効果的・効率的なAIによるデータ分析が実現するでしょう。

ジールが提供するAI関連サービス

本章では参考として、株式会社ジールにおけるAIに関するサービス事例をご紹介します。

株式会社ジールでは、企業のDX化を加速させる先進的なソリューションサービスを提供しています。これまでの30年間で、合計1,000社を超える企業のDX化を支援しており、DX推進について「進め方がわからない」「一貫したサポートを受けたい」といった企業からご支持いただいています。

感情分析を⾏うAI系SaaS「StoryAI」

StoryAIとは、Storyを機械学習で感情分析し、改善点を提案するサービスです。
StoryAIによる感情分析は、動画や映像制作時に作成される絵コンテや漫画広告などの改善、ゲーム制作企画書のPDCAのチェックなど、エンタメ業界で主に活用されています。
その他、営業⽤プレゼンテーション資料の分析やWebマーケティング分析など、エンタメ業界以外の一般企業や自治体でも応用が可能となっています。

生成AI活用DX推進支援サービス「Azure OpenAI Service 検証プログラム」

現在、企業のDX推進において注目されているものとして「生成AI」が挙げられます。
生成AIを業務に活用すれば、生産性の向上が実現できると同時に、社内のデジタル人材の育成も期待できます。「Azure OpenAI Service 検証プログラム」は、社内のデータをセキュアに利用できる「Azure OpenAI Service」の環境を構築、それを利用・検証・有効性を評価することで、どのような業務に活用するのが適切か、活用シナリオを検討していくための第一歩を支援するサービスです。さらに、「Azure OpenAI Service(ChatGPT/GPT4)」の活用にとどまらず、データの蓄積・分析までが可能です。

AIを利用したデータ分析の導入を検討中であれば、ジールがおすすめ

AIデータ分析は非常に多くのメリットをもたらす反面、その導入には克服すべき課題もいくつか存在します。そのため、AIデータ分析の導入に不安がある企業様も多いかと思いますが、その場合はぜひジールへご相談ください。

ジールは設立からデータ利活用の観点で、企業のビジネスを支えるサービスを提供しています。BIと親和性の高いAIをはじめ、RPA、ビックデータやクラウドなど最先端のスキルを常に導入し、さらに改善・進化させ続けています。
また、AIデータ分析において必要不可欠な「データを処理・管理する環境の整備」にあたる、DWHやETL製品にも豊富な知見を有しています。
さらに、AIとデータ分析を融合させたサービスもご提供しているため、AIデータ分析の導入を検討中であれば、この機会にぜひ一度お問合せ下さい。

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  1. この1年はAIの新たなターニングポイント
  2. Generative AIの特徴
  3. Generative AIの可能性
  4. 業務活用例 ~データプラットフォームとの連携
  5. 業務への組み込み
  6. AIの民主化時代に必要なもの

ジールが考えるデータ活用成功のアプローチ

  1. データ活用の成功要素
  2. データ活用の失敗要素
  3. データプラットフォーム構築のアプローチ
  4. データ基盤拡張性の考え方と必要なプロセス
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