社会全体でデジタル化が進んでいる今、ビジネスにおいても、アナログからデジタルへの移行が急速に進んでいます。このような社会の中で今後企業が成長していくには、新しいデジタル技術の積極的な導入が重要です。
新しいデジタル技術の中でも、近年AIによるデータ分析を取り入れる企業が増えています。AIを利用すれば、膨大な量のデータを短時間で分析でき、分析結果をもとに自社の業務効率化や意思決定の迅速化が可能です。
本記事では、AIによるデータ分析の概要やメリット、手順、実行する際のポイント、具体例を解説しています。AIを活用したデータ分析について網羅できる内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。
AIによるデータ分析について解説
AIとは「Artificial Intelligence」の略称で「人工知能」を意味しています。データをもとに学習を繰り返すことで、精度の高いデータ分析や画像解析が可能です。データ分析とは、収集したデータを扱いやすいように加工し、分析する一連のプロセスを指します。データ分析によって得られた分析結果は、商品開発や需要予測などに活用できます。
データ分析は手動でも行えますが、完了までに多くの手間と時間が必要です。AIを活用すれば、膨大な量のデータを短時間でミスなく分析できるため、近年さまざまな企業が注目し、取り入れています。
AIでデータ分析をする4つのメリット
AIでデータ分析をするメリットは、以下の4つです。
- 業務効率化
- 迅速な意思決定
- 属人化の解消
- ヒューマンエラーの防止
メリットを確認して、データ分析にAIを活用した場合に得られる効果を把握しましょう。
業務効率化
AIを活用すれば、データ分析の効率化や精度の向上が可能です。例えば、商品に関する顧客アンケートを分析するための分類作業は、人が行った場合、多くの手間と時間がかかります。分類作業をAIが行えば、作業の負担軽減と時間削減につながり、業務効率化が可能です。
AIは、データ分析に必要なあらゆる作業をサポートできるため、手動で行う場合に比べて少ない工数で分析ができ、人手不足の解消にも貢献します。
迅速な意思決定
AIを活用したデータ分析は、データにもとづいた迅速な意思決定を可能にします。トレンドの移り変わりが激しい現代では、人の勘や経験のみに頼った意思決定は失敗するリスクが高く、得策とはいえません。また、データ分析を人の手で行い意思決定に生かす方法も、毎回多くの時間を要するため、現実的ではないでしょう。
データ分析にAIを活用すれば、分析結果を短時間で把握でき、意思決定の根拠として利用できます。明確な根拠をもとに意思決定ができるため、より正確な判断が可能です。
属人化の解消
AIによるデータ分析は、業務の属人化の解消にも役立ちます。属人化が常態化した場合、特定の業務を実施できる担当者が1人だけになり、急な退職や休職があった際に、業務の遅延や停止を招きます。AIによって今まで人の手で行っていた作業をAIを活用し自動化することで、属人化の防止が可能です。
ヒューマンエラーの防止
データ分析へのAIの活用は、ヒューマンエラーの防止にも効果的です。人がデータ分析を行う場合、疲労の蓄積や不注意によって、ヒューマンエラーが起きる可能性があります。AIは、ミスなく安定したクオリティで作業ができるため、手動に比べて高い精度でデータ分析が可能です。AIによる作業をメインにして、最終確認を人の目で行えば、より精度の高いデータ分析を効率的に行えるでしょう。
AIでデータ分析をする5STEP
AIでデータ分析をする手順は、以下の5つです。
- STEP1:データ分析の目的を明確にする
- STEP2:データを集める
- STEP3:データの前処理をする
- STEP4:データ分析の環境を整える
- STEP5:モデルを作成して評価する
手順を確認して、AIでデータ分析をする作業を具体的にイメージしましょう。
STEP1:データ分析の目的を明確にする
AIによるデータ分析でまず行うのは、目的の明確化です。データ分析は、売上の向上や課題の発見といった目的を達成するための手段の1つです。目的によって、データ分析の内容は異なるため、分析作業に取りかかる前に、目的を明確にしましょう。
STEP2:データを集める
AIによるデータ分析には、膨大な量のデータが必要です。分析に用いるデータの品質や量は、データ分析の精度を左右する重要なポイントであるため、必要なデータを整理して収集しましょう。必要なデータが社内にない場合は、外部から新しくデータを収集します。データ分析には、インターネット上に公開されているオープンデータも活用すれば、データ収集にかかる時間や手間の削減が可能です。
STEP3:データの前処理をする
収集したデータには、不要な情報が含まれる場合があります。AIによる正確なデータ分析を行うには、データクレンジングという前処理の工程が必要です。データクレンジングとは、データの未入力や誤記、重複といった不備をなくす作業です。データクレンジングを行わずにデータ分析を進めた場合、AIが正確に学習できなかったり、分析の精度が落ちたりする可能性があります。
STEP4:データ分析の環境を整える
AIによるデータ分析には、作業環境の整備が欠かせません。大容量のストレージや高性能のパソコンなど、必要な機器やツール、容量を準備しましょう。他にも、データ分析に必要なものの例には、分析結果を表やグラフなどに可視化するBIツールや、収集したデータを格納するデータ基盤などが挙げられます。
STEP5:モデルを作成して評価する
AIを使ってデータ分析をするには、分析のアルゴリズム（方法）を決定して、モデルを作成する必要があります。自社のデータ分析の内容に合ったアルゴリズムを検討し、適切なモデルを作成しましょう。モデルを作成した後は、実際にデータ分析で得られた分析結果を評価して、問題がないか確認します。分析結果に問題がなければ、レポートとしてまとめます。
AIでデータ分析をする際の3つのポイント
AIでデータ分析をする際のポイントは、以下の3つです。
- 専門スキルのある人材を確保する
- セキュリティ対策を行う
- クラウドを活用する
ポイントを把握して、データ分析をする際に役立てましょう。
専門スキルのある人材を確保する
AIを使ったデータ分析では、専門的なスキルのある人材が必要な場合があります。データ分析だけではなく、AIに関する知識や技術も持った人材を探して、分析を行うチームに参加してもらいましょう。AIを使ったデータ分析を行う際に有用なのは、以下のような人材です。
- データサイエンティスト：意志決定を行う人がデータ分析の結果をもとに合理的な判断ができるよう支援する専門家
- データアナリスト：収集もしくは保有するデータの分析をする専門家
- データアーキテクト：社内外のデータを収集した後、データを活用しやすく整備する専門家
IT人材は慢性的に不足しており、AIによるデータ分析を支援できる人材の獲得は難しくなっています。そのため、必要な人材を採用するには、まとまったコストがかかる点を理解しておきましょう。採用が難しい場合は、必要な人材を社内で育成したり、外部機関と連携したりする方法があります。
セキュリティ対策を行う
AIを使ってデータ分析をする際は、十分なセキュリティ対策が必要です。特にAIを使った外部サービスを利用する場合は、機密情報の取り扱いに注意しなければなりません。外部サービスの中には、与えたデータをすべて学習データとして蓄積し、利用するものが多くあります。自社の機密情報をサービスに入力するだけで、他のユーザーや企業に情報が漏れる可能性があるため、事前に利用するサービスのセキュリティ内容を十分確認しておきましょう。
クラウドを活用する
AIを使ったデータ分析の環境を社内で一から構築するには、多くのコストが必要です。クラウドサービスの中には、AIを活用したデータ分析ができるものもあり、低コストで利用できるため、自社の状況に応じて導入を検討しましょう。
クラウドサービスであれば、コストを抑えられるだけでなく、データ分析の環境を整える手間と時間も削減できます。最短で即日からサービスの機能を利用できるものも多いため、データ分析の環境を素早く整えたい企業に向いています。
AI機能を搭載したクラウドサービスとしておすすめなのが、Googleが提供している「Google Cloud」です。Google Cloudを導入すれば、強固なセキュリティ環境でAIを使った高度なデータ分析ができます。Google Cloudについて詳しく知りたい方は、以下のページをご覧ください。
AIを活用したデータ分析の3つの具体例
AIを活用したデータ分析の具体例を3つ紹介します。事例を確認して、AIによるデータ分析で具体的にどんなことができるのか把握しましょう。
小売業の需要予測
AIによるデータ分析は、小売業における需要予測に役立てられています。需要予測とは、サービスや商品の購入が見込まれるユーザーや市場のニーズを予測することです。
精度の高い需要予測が行えれば、ユーザーのニーズを把握でき、自社商品やサービスの改善が可能で、企業の利益向上につながります。また、需要予測によって求められるサービスや商品を把握できるため、新しい商品やサービスの開発にも役立ちます。
アンケートの分析
データ分析にAIを活用すれば、膨大な量のテキストデータから有用な情報のみを取り出すテキストマイニングも可能です。アンケートの集計や分析などにおいて、作業を大幅に効率化できます。また、AIを使って取引先や顧客とのやり取りを分析すれば、トラブルの防止や問題が生じた際の解決策の発見に活用可能です。
コールセンター業務の改善
AIによるデータ分析は、コールセンターの顧客対応にも活用されています。過去の顧客からの問い合わせをAIが分析し、チャットボットでの回答を最適化できます。チャットボットの回答の精度は、顧客満足度やトラブル防止につながる重要な要素です。素早く的確な回答が、顧客満足度を向上させ、従業員の負担軽減にもつながります。
精度の高いチャットボットを導入すれば、コールセンターの環境改善につながり、従業員の離職防止にも役立ちます。
AIを活用したデータ分析なら「Google Cloud」がおすすめ
AIを活用したデータ分析がしたい方は「Google Cloud」の導入がおすすめです。Google Cloudには、複数のサービスが備わっており、ビッグデータ解析ツールのBigQueryや、機械学習サービスのTensorFlowなどが利用できます。
Google Cloudはクラウドサービスであるため、システムの環境構築や設備の設置が不要で、手軽にAIを活用したデータ分析ができる点が魅力です。また、Google Cloudを導入すれば、無駄なコストを抑えて継続的にデータ分析ができます。従量課金制であるため、利用目的に合わせて使った分だけ料金を払えば、コストを必要最低限に抑えられます。
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AIを利用してデータ分析を効率化しよう
AIによるデータ分析は、さまざまな業務の効率化に活用されており、人の手では難しい膨大な量のデータ分析も可能にしました。特にアンケートの分析やビッグデータの解析では、大きな役割を果たしています。他にもAIを活用したデータ分析は、意思決定の迅速化や属人化の解消、ヒューマンエラーの防止に効果的です。
AIによるデータ分析をしたいと考えている方には「Google Cloud」の利用がおすすめです。低コストで高度なデータ分析ができ、企業の機密情報を安全に保護できるセキュリティ環境も整っています。電算システムでは、Google Cloudについてわかりやすくまとめた資料を無料で提供しています。興味のある方は、以下のページからダウンロードしてみてください。
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