BIとAIの違いを理解し、BIツールでビジネスを加速させるには？
「BI」という言葉はかなり浸透していますが、そのような中、「AI」という言葉も広がりを見せています。情報を取り扱うという意味では近しい言葉ですが、中身を理解して活用しないと効果を発揮できません。「BI」と「AI」の違いを理解し、自社へ活用する方法についてを紹介します。
「BI」と「AI」はそもそも何ができるのか？
「BI」と「AI」という言葉を一度は聞いたことがあるかと思いますが、それぞれの意味やできることを理解し、活用できている人は多くありません。
今回は、「BI」と「AI」のそれぞれの言葉の意味やできることを理解し、自社へ活用するためには何が必要なのか紹介します。
BIとは何ができる？意味やできること
BIとは「Business Intelligence」の略であり、経営や会計、情報処理などのために企業に蓄積された膨大なデータの収集・蓄積・分析などを行い、その結果を見える化し意思決定に活用する考え方です。経験や勘などではなく、事実に基づいた意思決定をすることができるので、日々状況が目まぐるしく変わるビジネスにおいて必須といえる考え方になります。
AIとは何ができる？意味やできること
AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では人工知能と訳されます。計算という概念とコンピュータという道具を用いて、知的活動（論理的な推論、問題解決、言語理解など）を行うことができるため、人工的に情報の処理などを行ってくれます。
AIを活用することで人間が処理できる許容量を超えた膨大なデータ処理なども可能となります。今まではできなかったことなどが実現されると考えられていることから、様々な分野の研究が進んでいくと期待されています。
「BI」と「AI」の共通点と違い
BIとAIに共通しているのはどちらも膨大なデータの処理・分析を行ってくれるという点ですが、最大の違いは意思決定を人間が行うのか、コンピュータが行うのかという部分に集約されます。
BIでは、人間が意思決定を行うための情報を効率よくまとめることが可能で、AIでは、機械により推論や判断を行います。ただし、最終判断部分や初期設定部分では、まだ人の介在が必要というのがAIの現状になります。
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BIツールの4つの機能
ここまでBIやAIの意味やできること、共通点と違いを紹介しました。人間による意思決定をもとに事業を進めていくには、BIツールを活用することが重要です。BIツールには様々な機能があり、様々なメリットもあります。BIツールについて正しく理解をすることが事業成長のために必要となってきます。
ここでは、代表的な4つの機能について紹介をします。
1.データマイニング
データマイニングは企業に蓄積されたデータの中から、仮説を設定せずデータそのものの相関関係などから法則や関連性などを発見できる機能で、今まで気づけなかった関係性や傾向などを見つけ出すことにつながります。
2.OLAP分析
OLAP分析は（Online Analytical Processing）の略で、多次元分析とも呼ばれています。企業にあるデータを複数の角度から見て、仮説検証などに活用ができます。データ処理をリアルタイムで行うことができるので、迅速な検証や判断につなげることができます。
3.レポーティング
収集・分析されたデータを誰が見ても分かるように可視化するための機能です。分析をすることがゴールではなく、アウトプットされたデータを元に改善や決定を行うためには、分かりやすい形にする必要があり、それを実現することができる機能になります。
4.シミュレーション
経営者や事業責任者など、ビジネスを進める上で重要な判断をする際に、その助けとなる機能がシミュレーション機能です。過去のデータを元に分析をし限りなく実現可能なシミュレーション（未来予測）を行ってくれる機能です。
裏付けの無い仮説ではなく、自社や市場データからシミュレーションを行うので、再現度の高い意思決定をサポートしてくれます。
BIツールのメリット
様々な機能を備えているBIツールですが、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは2つのメリットを紹介します。
迅速な意思決定を支援
BIツールを活用することで、これまで見ることのできなかったデータの分析、可視化を行うことができるようになります。いつでも最新データにアクセスすることもできるようになるので、状況に応じた適切かつ迅速な意思決定を支援することができます。
コストの削減
Excelなどを利用し、データが更新されるたびにデータ処理を行っているという人も少なくないかと思います。BIツールを活用すると、データの更新のたびにデータ処理を行う必要はなくなります。これまで会議や顧客向けのレポート作成に費やしていた時間がなくなるので、重要な決定や戦略策定などにこれまで以上に多くの時間を割くことができるようになります。
BIとAIを組み合わせたBIツールの活用方法
BIとAIではどちらもデータを活用する部分という共通項があります。ただし、意思決定部分を人間が行うのかコンピュータが行うのかという違いがあると述べました。これらを組み合わせて利用することで、一層有効な活用ができるので事例を交えて紹介します。
BIとAIを組み合わせた営業部門での活用
営業計画の策定には、商談数や案件化率、成約率など営業活動におけるKPIの他にも、エリア別の商談単価や営業人数など、様々な情報が絡み合ってきます。BIツールを使えば、これらの情報を可視化し、個人の成績やエリア毎の実績などに分類することはできます。しかし、人口や企業数、企業規模など、複数の統計データと組み合わせた予測をBIツールだけで導き出すのは難しいです。
そこでAIを活用し、人口の増加・減少などの統計データや、顧客の単価平均値だけではなく、顧客一人ひとりの活動実績データなどと組み合わせた分析を行うことで、営業活動のさらなる最適化を図ることが可能になります。
BIとAIを組み合わせたマーケティング部門での活用
マーケティング部門においては、投資広告に対しての流入数やPV数、CVRやCV数などの指標から費用対効果を算出することが多いと思います。オンライン・オフライン施策共に前提としているのは費用対効果が釣り合っているかどうかになります。
BIツールで過去の実績を元に分析しシミュレーションを行うことはできますが、今後はAIを活用し、画像や映像、音声データなどから特徴量を算出し、様々な情報と組み合わせた複雑な分析を行う必要性も高まっていくと考えられます。
AIの強みを生かしたBIツール活用方法
BIとAIを連携して使うことができれば便利ですし、より活用が進むとは思いますが、意思決定部分を人間が行うのか、コンピュータが行うのかという違いがBIとAIにはあります。AIでの精度を高めるためには、機械学習（様々なデータから分析や検証をさせ分類や予測の精度を上げさせること）が必要になり、これには多くの時間がかかると推察されます。
そのような状況にあってもビジネスは常に動いており、BIとAIを効率よく使用するためには、その使い分けが重要です。仮説の取得にはAIを用い、BIツールではその仮説は元にした分析結果を行い、最終的にはは人が判断をするという活用が両者の強みを活かした活用になると思います。
まとめ
AIによって実現できることは多くありますが、BIツールとセットで活用する際にはそれぞれの得意領域を任せ、意思決定部分は人が介在する状況がしばらくは続くと考えられます。AIを有効利用するためにも現時点でBIツールによるデータの蓄積・分析は重要となるので、今から自社活用の検討も進めていきましょう。
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