ビジネスの成長を促進するために企業がすべきことはたくさんありますが、その中のひとつにデータ分析が挙げられます。例えば、データ分析を行うことで、商品の需要を予測することが可能です。これにより、お店側は需要に合わせて適切な在庫数を発注することができるため、売上アップのチャンスを逃してしまったり、逆に在庫を多く抱えてしまったりする心配がなくなります。このように、データ分析は企業が抱える問題を解決することができます。また、事実に基づく意思決定に役立つため、非常に重要な役割を担います。
データ分析を行う方法はさまざまですが、現在はAIを活用してデータ分析に取り組む企業が増えています。実際に、企業の中にはAIを活用したデータ分析を取り入れたいと思われている方もいるのではないでしょうか？
そこで、今回はAIによるデータ分析の概要や分析方法、種類などについて詳しく解説します。
目次
AIによるデータ分析とは？わかりやすく解説
AIによるデータ分析とは、まるで人間がデータ分析をするように、ソフトウェアやシステムが人工的にデータ分析を行うことです。AIは一般的に人工知能を意味し、人間の知覚や知性をコンピューターが再現することを表します。現在、人工知能はさまざまな分野で活用されており、私たちの生活の身近なところにあります。例えば、近年流行したChatGPTに関しても対話型AIであり、人工知能の技術が用いられたチャットボットです。
データ分析においてもAIの活用が広がっており、小売業や金融業、製造業などさまざまな分野で活用されています。人間が行うよりもデータ分析をAIに任せれば企業はコスト削減など数多くのメリットを獲得することができるため、現在AIは業界に関係なく非常に注目を集めている技術です。
データ分析ができるAIの大まかな種類
データ分析ができるAIには大まかにわけて2つの種類があります。それぞれの概要について詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてください。
特化型AI
特化型AIとは、文字通り特定の分野や領域に特化したAIのことです。あらかじめ決められた役割の中で限定的な範囲の処理を行います。具体的には、気象予想システムや画像・音声認識、自動運転システムなどに採用されるケースが多いです。
特化型AIは、現在世界中で使われている主流のAIです。基本的にさまざまな企業の技術が集結して実現されているAIになるため、自社独自で開発することは難しくなっています。そのため、他社の特化型AIを導入して運用するのが一般的です。
汎用型AI
汎用型AIとは、役割や対応できる処理が限定されず、あらゆる課題を解決することができるAIのことです。特化型AIは、文字認識や画像認識など特定の分野に限定されて使われますが、汎用型AIはどのようなシーンでも使える言わば未来的なAIを意味します。現在、汎用型AIの実用化には至っていませんが、今後実現される可能性があるAIです。
AIを活用したデータ分析方法9選
AIを活用したデータ分析方法は9つあります。それぞれのデータ分析方法について詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてください。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、AIを活用して複数のデータの中から関連性の高いものを分析する分析方法のことです。例えば、もしこのようになった場合、このような結果になるだろうというような関連性を重視する分析を行いたいときに活用されます。
アソシエーション分析は、小売業のAIを用いたデータ分析に活用されることが多いです。小売業は購買データに基づいて予測をすることで売上アップを狙うことができます。例えば、野球のグローブを購入したお客様は、グラブメンテナンス用品も一緒に購入する可能性が高いというように予測することが可能です。アソシエーション分析を用いれば、売上アップを狙えるオンラインサイトのレイアウト配置などに役立ちます。
決定木分析
決定木分析とは、デシジョンツリーともいわれており、木構造を用いて行うデータ分析方法のことです。顧客情報やアンケート結果などのデータ分析に適しており、機械学習によるデータ分析でさまざまなパターンを抽出したり、データの中から特定の情報を取り出して整理したりする際に用いられます。
ナイーブベイズ
ナイーブベイズは、単純ベイズともいわれベイズの定理の考えをもとに作られたアルゴリズム、データ分析方法のことです。機械学習の教師あり学習に使われるデータ分析方法で、主に文章の分類やスパムメール判定など自然言語の分野で使用されることが多くなります。シンプルで計算量がすくないため、高速にデータ分析できる点が特徴です。また、大規模データや複雑な問題にも対応することもできます。
k-means法
k-means法は、クラスタリング手法のアルゴリズムを用いたデータ分析方法のことです。教師なし学習によって類似のデータを収集し、非階層的なクラスタリング手法を用います。計算速度が速く、データ量が多い場合でもスムーズにデータ分析を行うことが可能です。
一方、クラスタの初期値の設定によって大きく結果が異なるという特徴を持ちます。
K近傍法
K近傍法は、グループ分けを行う際に対象となるデータがどこのグループに含まれるのかを周囲のデータの多数決で予測するデータ分析方法です。
K近傍法はほかのデータ分析方法に比べて非常にシンプルなため、学習を必要としない点が大きなメリットです。一方、それぞれのデータに対して多数決をとる必要があるため、データが増えれば増えるほど、計算量が多くなるという特徴を持ちます。
サポートベクターマシン
サポートベクターマシンは、SVMとも表現され、ふたつのクラスのデータ群を分割するような超平面や境界線を決めることで、分類や回帰を行うデータ分析方法です。音声や画像など膨大なデータの中から一定の特徴や規則性を取り出すパターン認識が用いられます。
サポートベクターマシンは、データ量が少ない場合でも正確に分類ができ、データの次元が大きくなった場合でも識別の精度が高いという点がメリットになります。
自己組織化マップ
自己組織化マップは、それぞれのデータの類似度をマップ上の距離で表し、自動的に分類するニューラルネットワークに基づいたデータ分析方法です。クラスタリング問題を解決するためのネットワークとして用いられるケースが多くなっています。
次元削減
次元削減は、できるだけ情報を保ったままデータを高次元から低次元へ変化するデータ分析方法のことです。データを高次元から低次元へ落とし込むことによってデータ量を少なくすることができたり、解釈しやすくなったりするなどのメリットがあります。
ファジー理論
ファジー理論は、0と1の間も数値化することによって曖昧性を表現する数学理論、データ分析方法のことです。人間が持つ感性や表現は曖昧なケースもあります。ファジー理論を採用することでコンピューターでは数値化できない曖昧性を実現することができるため、人間性のある思考をコンピューターに組み込める点がメリットです。
AIによるデータ分析のメリット
AIを活用してデータ分析を行うことで、実際にどのようなメリットを獲得することができるのでしょうか？企業が獲得できるメリットについて詳しく解説しますので、データ分析にAIの活用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
客観的なデータに基づく分析が可能
1つ目のメリットは、客観的なデータに基づく分析ができるという点です。
経験や勘に頼った分析が必ずしも不適切というわけではありません。しかし、データ分析をする人によって精度が変化します。また、属人化となってしまうため、組織として好ましい状態とはいえません。
一方、AIによるデータ分析は、データに基づいて客観的に行われます。これにより、企業は客観的に現状や取り組むべき課題を把握することが可能です。AIを採用したデータ分析を行うことで、今まで気づくことができなかったことを可視化できる可能性もあるので、その点が大きなメリットです。
人手不足が解消される
2つ目のメリットは、人手不足の解消です。
AIを活用してデータ分析を行うことで、必要なデータアナリストの数を減らすことができます。また、業務効率化を促進するためにAIを活用してデータ分析をすれば、優先すべき業務とそうでない業務を分析して識別することができるため、不要な業務の洗い出しなども行うことが可能です。
AIを活用してデータ分析をすれば、業務に必要な人数を減らすことができたり、業務効率化を期待できたりするため、結果的に人手不足解消につながるでしょう。
ヒューマンエラーの防止
3つ目のメリットは、ヒューマンエラーの防止です。
人間が直接データ入力をするなど、人を介した作業でミスを0にすることは非常に難しいです。例えば、教育が行き届いており、従業員が細心の注意を払っていたとしても長時間業務による疲れや気の緩みなどからミスを起こしてしまうことは珍しくありません。
一方、AIによるデータ分析を行うことで、人間の作業によって起こりがちなミスを大幅に抑えることができます。ヒューマンエラーによって背負わなければならないリスクを企業は減らすことができるので、その点が大きなメリットです。
AIによるデータ分析の注意点
AIを活用してデータ分析をすることによって企業は数多くのメリットを獲得することができます。しかし、逆にいくつか注意しなければならないこともあるので、AIのデータ分析を活用したいという方は、ぜひチェックしてみてください。
膨大なデータを用意する必要がある
1つ目の注意点は、AIでデータ分析を行う際は、大量のデータが必須であるという点です。
データ分析に限らず、AIは大量のデータを学習して分析を行います。そのため、データがまったくない状態からAIのデータ分析を活用して何かを予測したり、課題を抽出したりすることはできません。
また、膨大なデータを用意するためには、それを保存することができる場所を確保する必要があります。一般的にAIが活用するデータを保存しておく場所としてデータウェアハウスが使われますが、そのようなデータ保管ができるサービスの利用を検討する必要があるでしょう。
情報漏洩に配慮する
2つ目は、情報漏洩に注意する必要があるという点です。
AIにどのようなデータを分析させるのかによって扱うデータは変化しますが、その中に顧客の個人情報が含まれるというケースも少なくありません。例えば、顧客の電話番号や住所、メールアドレスなどです。もし、このようなデータが外部に流出してしまうと、損害賠償などの社会的な制裁を企業は受けることになります。そのため、情報の管理には細心の注意を払う必要があるでしょう。
情報漏洩を防ぐためには、管理するデータの暗号化やセキュリティ体制が十分に確保されているクラウドサービスの利用を検討するのがおすすめです。
教師データが必須
3つ目の注意点は、教師データが必須であるという点です。
AIに学習させるためには、例題に対して適切な回答を生成するための訓練を行う必要があります。この訓練のことを教師あり学習といわれることが多いです。教師あり学習を行うときには、教師データが必須になるため、AIで企業独自のデータ分析を行う際は、あらかじめ準備する必要があります。
クレンジングが必要
4つ目の注意点は、クレンジングが必要であるという点です。
データ分析をするとき、さまざまなデータを用いますが、特に画像や音声などの非構造化データを使用する場合、そのままの状態でAIはデータ分析することができません。AIに分析させるためには、適切なデータに整形する必要があります。これがデータクレンジングです。
データクレンジングをするためには、知識やスキルが必要になります。そのため、企業はデータクレンジングができる担当者を事前に確保することが求められます。
まとめ
今回は、AIによるデータ分析の概要や種類、分析方法について詳しく解説しました。AIによるデータ分析を企業が採用することによって客観的なデータ分析の実現やヒューマンエラーの防止など、さまざまなメリットを獲得することができます。そのため、AIによるデータ分析に興味がある方は、ぜひ導入を検討しましょう。
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