公開日：2024年8月5日
寄稿者：Cole Stryker
AI分析とは、人工知能を応用してデータを処理および分析することです。機械学習、自然言語処理、データマイニング技術を使用してデータを解釈し、予測や推奨を行います。
AI分析はデータ分析の一分野で、ビジネス分析とビジネス・インテリジェンスという広範な分野に属しています。これらの分野はすべて、データを実用的な洞察に変換することに重点を置いています。
従来の分析は、回帰分析、仮説検定、記述統計などの基本的な統計分析手法に依存しており、データのパターンと関係性に関する洞察を提供しますが、対応できる範囲と複雑さには制限があります。こうした従来の分析方法では、Microsoft Excelスプレッドシートでの時間のかかる手動データ処理と、手動によるレポート作成および視覚化が必要になります。AIが登場する前は、分析は時系列分析や線形回帰などのより単純な予測モデルと手法に依存していましたが、予測機能は限られており、労働集約的なプロセスが必要でした。
競争上の優位性を最大限に高めたいと考えている大規模組織にとって、ビジネス分析のためにAIを導入することはもはや必須となっています。AIは、大量のデータを迅速に処理し、パターンを識別して予測的な洞察を生成する能力があり、大きな競争上の優位性をもたらします。これにより、企業はデータに基づいた意思決定を下し、さまざまな主要業績評価指標（KPI）を改善し、コストを削減してビジネス成果を向上させることができます。
データ分析には主に4つの種類があり、AIを使用すると4つすべてを強化できます。
AIを活用した記述的分析により、過去のパフォーマンスを明確かつ包括的に把握できます。機械学習アルゴリズムと自然言語処理（NLP）を使用することで、AIは大量の構造化データと非構造化データをふるいにかけ、パターン、傾向、相関関係を識別できます。AIアルゴリズムを導入して顧客データを分析する小売業者は、購買傾向や好みに関する洞察を得ています。
例えば、AIシステムは数百万件の販売記録とSNSのトレンドを処理して、特定の季節に最も人気のある製品や、頻繁に一緒に購入されるアイテムを特定できます。この顧客行動分析はダッシュボード上で視覚化され、時間の経過に伴う販売実績、購買習慣に基づく顧客セグメンテーション、マーケティング・キャンペーンの効果などが表示されます。AIを活用した記述的分析は、過去の顧客体験の詳細かつ包括的なビューを提供することで、小売業者がデータに基づいた意思決定を行い、在庫管理を最適化し、マーケティング戦略をカスタマイズし、顧客満足度を高めるのに役立ちます。
AIは、複雑なデータセット内の根本的な原因と相関関係を迅速に特定することで診断分析を改善し、より正確でタイムリーな問題解決を可能にします。AIは医療現場での診断分析を改善しています。AIアルゴリズムが、病歴や検査結果、画像スキャンなどの患者データを分析することはその一例です。これらのアルゴリズムは、従来の方法よりも正確かつ迅速に病気や症状の根本原因を特定します。例えば、AIは放射線画像からがんなどの病気の初期段階を示すパターンを検出し、正確な診断と個別の治療計画に役立つ貴重な洞察を医師に提供しています。
AIは、高度なアルゴリズムを使用して履歴データを分析し、パターンを識別することで 予測分析を強化し、将来の傾向と結果をより正確に予測できるようにします。金融サービスでは、機械学習モデルが過去の市場データと経済指標を分析して株価と投資リスクを予測し、投資家が情報に基づいた意思決定を行い、ポートフォリオをより効果的に管理できるように支援します。
アナリストはAIを活用してデータを分析するだけでなく、より優れた意思決定プロセスのための実用的な推奨事項を提供し、さまざまなシナリオに最適な行動方針を提案することができます。処方的分析で使用されるAIの例としては、サプライチェーン管理が挙げられます。ここでは、AIシステムが在庫レベル、需要予測、出荷条件に関するデータを分析します。これらのシステムは、最適な注文数量と配送スケジュールを推奨し、コストを最小限に抑え、効率を向上させます。
AIを活用した分析は通常、次の手順に従います。
担当者は、最も適切なアプローチを選択するために、まずモデルが何を予測すると予想されるかを特定する必要があります。さまざまなモデルが特定のユースケースに合わせて調整されており、最適な結果を迅速かつコスト効率よく達成するには、適切なモデルとデータを選択することが重要です。
ワークフローは、データサイエンティストまたはデータ・アナリストが内部のデータ・ソースと外部のサード・パーティー・プロバイダーの両方から関連データを収集することから始まります。モデルの精度と有効性は、収集されたデータの質と量に依存します。収集されたデータが前処理されて、クリーンアップと変換が行われると、分析の準備が整います。このステップでは、欠損値の解決、重複の削除、形式の標準化、カテゴリー変数のエンコードが行われることにより、データの一貫性が確保され、モデリングに適した状態に整えられます。
アナリストは通常、処方的分析を適用する前に、記述的分析を実行して過去のパフォーマンスを確認し、予測分析を実行して将来の結果を予測します。記述的分析では、データを要約して視覚化し、過去の傾向やパターンに関する洞察を得ます。一方、予測分析では、統計モデルと機械学習モデルを使用して将来のイベントや動作を予測します。
処方的分析では、数学モデルと最適化アルゴリズムを構築し、可能な限り最良の結果を達成することを目的としたビジネス上の意思決定を推奨します。これらのモデルは、制約、目的、不確実性、トレードオフなどのさまざまな要素を考慮し、記述的および予測的分析からの洞察に基づいて、組織がさまざまなシナリオにどのように対応すべきかを提案します。
評価後、モデルは運用システムまたはアプリケーションに統合され、リアルタイムの予測と推奨事項が提供されます。これには、モデルを既存のソフトウェア・システム、API、またはダッシュボードに組み込んで意思決定プロセスを自動化したり、ユーザーに規範的な洞察を提供したりして、洞察をよりシームレスに使用できるようにすることが含まれる場合があります。
モデルの継続的な有効性と関連性を確保するには、モデルの継続的な監視とメンテナンスが必要です。これには、モデルのパフォーマンスの追跡、新しいデータによる更新、変化する条件や進化するデータ・パターンに適応するためのモデルの定期的な再トレーニングと改良が含まれます。
暗号研究で有名な数学者、 Alan Turing氏のコンピューティングと知能に関する研究が理論的な基礎を築き、AIの概念が形成されました。初期のAI研究では、現代のデータ分析技術の先駆けとなったシンボリックAIとルールベースのシステムに重点が置かれていました。
機械学習の登場により、AIに統計的手法が導入され、システムがデータから学習し、時間の経過とともに改善できるようになりました。その後、ニューラル・ネットワークとエキスパート・システムが誕生し、より複雑なデータ分析と推論機能が可能になったのです。
インターネットとデジタルデータの普及により、分析に利用できるデータの量が爆発的に増加しました。初期のAI分析ツールは、データベースや データ・ウェアハウス・システムと統合され始めました。
アルゴリズムと計算能力の大幅な進歩により、より洗練されたAIモデルが開発されました。その後、「ビッグデータ」という概念が登場し、大規模なデータセットに含まれる膨大な量の情報を処理するための高度な分析ソリューションの必要性が浮き彫りとなりました。
多層ニューラル・ネットワークを活用したディープ・ラーニングの復活により、AI分析プラットフォームに革命が起こりました。また、NLPやコンピューター・ビジョンなどの技術が普及し、より高度で微妙なデータ分析が可能になりました。AI分析は現在、幅広いアプリケーションで採用されています。AIとクラウド・コンピューティングおよびIoTの統合により、さまざまな業界でAIの機能とアプリケーションが拡大し続けています。
ChatGPTなどのアプリケーションで普及している生成AIは、さまざまな側面を強化することで分析に大きな影響を与える態勢が整っています。例えば、合成データの作成により、既存のデータセットを拡張し、シミュレートされたシナリオに情報を提供できます。生成AIは、反復的なタスクの自動化、自動レポートの生成、動的な データ視覚化の作成、その他のエクスペリエンスの向上により、分析プロセスを合理化および改善し、よりユーザー・フレンドリーにすることも可能です。
起きた事柄とその理由、起きる可能性がある事柄、そしてそれに対処する方法を理解します。watsonx BI Assistantは、その理由を明確かつ詳細に説明することで、すべてのビジネス・ユーザーに洞察力を提供し、思考の速さで自信を持って意思決定を行えるようにします。
Cognos AnalyticsのAIを活用した自動化とインサイトで、データの可能性を最大限に引き出せます。自然言語AIアシスタントはいつでも利用できます。必要なデータを記述すると、Cognos Analyticsが驚くような データの可視化 を実現します。
組織全体の統合ビジネス・プランニングを自動化し、一元化します。AIによる予測を行動に結び付けます。柔軟なAI駆動型予測機能で結果を予測し、大規模かつ詳細なwhat-ifシナリオをリアルタイムで分析します。
WatsonAI機能が標準装備されたIBM MaaS360が、情報に基づいたエンドポイント・セキュリティーと管理に関する意思決定を加速します。迅速にモバイル・デバイスに対する脅威を特定し、管理とユーザーのプロダクティビティーを向上させるための洞察を獲得できます。
広義では、アプリケーション分析とは、アプリケーション・データを収集し、SaaS、モバイル、デスクトップ、Webアプリケーションのパフォーマンスと使用状況データをリアルタイムで分析するプロセスを指します。
テストや開発、データの視覚化の強化、欠落しているデータ・ポイントの補完などのデータ分析タスクに生成AIを適用する方法についてご説明します。
データベースとテクノロジーに対し多額の投資をしているにもかかわらず、多くの企業はデータからさらなる価値を引き出すことに苦労しています。データ仮想化はこのギャップを埋め、企業が柔軟かつ効率的に既存のデータ・ソースをAIと分析の取り組みに使用できるようにします。
米調査会社のGartner社によると、「2025年までに、ABIプラットフォーム・ユーザーの40％が、生成AI対応チャットボットにロードされたスプレッドシートから作成された分析コンテンツを共有することで、ガバナンス・プロセスを回避するようになるでしょう。2027年までに、新しい分析コンテンツの75%が、生成AIを通じてインテリジェント・アプリケーションのためにコンテキスト化され、洞察とアクションの間のコンポーザブルな接続が可能になるでしょう。」
電力業界は環境への影響を減らす取り組みを急いでいます。そのためには、排出削減ロードマップのどこに自社が位置しているかをより明確に把握し、改善の機会をより深く理解するための支援が必要です。そこで役立つのがAIとデータ分析です。