2025年におけるAIアナリティクスの3つの主要な推進要因と考慮事項

独立系ソフトウェアベンダー (ISV) にとって、自社製品に独自の差別化要因と価値を生み出すには、特に複数の新しいテクノロジーソリューションが登場し、常に進化を続ける競争激しい環境の中では、製品エクスペリエンスを向上させるために最新のテクノロジーを採用することがますます重要になってきています。

AIアナリティクスは、ビジネスインテリジェンス (BI) ソリューションにおける最新の新興分野であり、製品のアナリティクスコンポーネントのユーザーエクスペリエンス (UX) に新しい高度な機能を提供します。しかし、AIアナリティクスについては既にご存知かもしれませんが、競合がどのような要因でこれを推進しているのか、なぜこれに備える必要があるのかを特定するのは少し難しいかもしれません。

本ブログでは、今日のAIアナリティクスの3つの主要な推進要因と考慮事項を取り上げ、AIを活用した分析がユーザーにとってどれだけ価値があるかをより深く理解できるようにします。

 

AIアナリティクスの概要

AIアナリティクスとは、機械学習 (ML) やデータマイニング (DM) 技術を含む人工知能 (AI) 技術を応用して、データを分析し、解釈するアプリケーションを指します。

この用語は、ビジネスインテリジェンス業界では拡張アナリティクスとも呼ばれており、これらのツールを活用するエンドユーザーは、通常の分析ワークフローの一部として、自動化され文脈化されたAI機能にアクセスできる新しいアナリティクスユーザーのクラスを表すために、拡張ユーザーと呼ばれています。

アナリティクスにAIのアプローチを活用することで、ビジネスはより深いインサイトを引き出し、将来の傾向を予測して、意思決定プロセスを自動化することができます。AIアナリティクスは、大量のデータとより複雑な変数を扱えるという点で、従来のアナリティクスとは異なります。

より詳細な情報はこちら: AIアナリティクスとは何か？

 

AIアナリティクスの3つの主要な推進要因

AIアナリティクスに関しては、当社のISVやエンタープライズ顧客の間で、既存の製品やアナリティクスモジュールにAIを活用したアナリティクスを実装する取り組みを加速させるための3つの主要な推進要因が明らかになってきています。

 

1.　予測的インサイトに対する需要の高まり

市場の競争が激化するにつれて、企業は顧客のニーズや市場の変化を予測できる予測機能を求めています。AIアナリティクスは、こうした予測的なインサイトを統計的手法よりも正確かつ迅速に提供することで、大きな競争力となります。

既存のアナリティクスワークフローの一部としてAIを活用することで、膨大な量のデータをリアルタイムで処理し、市場の変化、顧客の需要、潜在的なリスクを高い精度で予測することができます。これは、より多くの情報に基づいた戦略的な意思決定だけでなく、業務の最適化や収益機会の最大化にも役立ちます。例えば、小売企業であれば、AIを活用したアナリティクスで季節ごとの購買傾向を予測し、それに応じて在庫やマーケティング戦略を調整することで、過剰在庫を抱えることなく消費者の需要を満たすことができます。

また、AIを活用したアナリティクスソリューションの中には、分析プロセスを大幅に合理化する技術を採用しているものも多く、これは、業務部門ユーザー (つまり、データの専門家やアナリストではないユーザー) も専門的なトレーニングや知識を必要とせずに、BIレポートやダッシュボードの探索の一環として予測的インサイトを活用できることを意味します。

例えば、Yellowfin BIの自動インサイトソリューションでは、ワンクリックでデータセットの詳細な分析や比較を自動生成し、自然言語を使用して、特定の傾向や変化の背後にある「なぜ」に分かりやすい回答を提供して、最終的にエンドユーザーが数字を手作業で調べることなく、潜在的な予測や異常を調査するのに役立ちます。詳細は、以下の動画をご確認ください。

より詳細な情報はこちら: Yellowfin 自動インサイトとは何か？最速で「なぜ」を引き出す方法

 

2.　より優れたカスタマーエクスペリエンスとユーザーエクスペリエンス (UX) 

ISVにとって、製品のカスタマーエクスペリエンスとUXを向上させることは、最も重要な繰り返し目標の1つです。しかし、フィードバックに基づいてUXを調整し、パーソナライズすることは、提案された変更を裏付ける適切なデータがない場合、試行錯誤を繰り返す長い手作業のプロセスになる可能性があります。このため、より多くのISVが、ユーザーの行動や傾向をより迅速に分析できる新しい機能を求めています。

機械学習や自動ビジネスモニタリングを通じて、AIアナリティクスは、個々の顧客の好み、購買習慣、エンゲージメントパターンをより適切に特定し、予測と顧客データセットに対する興味深い偏差の自動アラートによって、よりパーソナライズされたサービスや製品を提供することができます。このレベルのインサイトにより、例えば、顧客満足度やロイヤリティを大幅に向上させる、カスタマイズされたマーケティングキャンペーンやお勧め製品の作成が可能になります。

例えば、Netflixのようなストリーミングサービスは、AIを使用して視聴パターンを分析し、パーソナライズされたお勧め番組を提供することで、ユーザーのエンゲージメントや満足度を高めています。顧客とのやり取りから継続的に学習することで、AIアナリティクスはビジネスがニーズを予測し、問題を積極的に解決するのに役立ち、それによって顧客との良好な関係を育むことができます。

より詳細な情報はこちら: 組み込みアナリティクスが製品主導の成長を促進する方法

 

3.　業務効率化

AIアナリティクスは、定型業務を自動化し、様々な業務プロセスを最適化することで、業務効率化に大きく貢献します。既存のアナリティクスソリューションにAIを統合することで、データ監視や事前分析といった時間のかかる作業から人的リソースを解放し、チームがより複雑な問題解決や戦略的計画に集中できるようになります。

さらに、AIは効率性のボトルネックや運用上のギャップを浮き彫りにする包括的なアナリティクスを提供することで、意思決定プロセスを強化することができます。例えば製造業では、AIを活用したアナリティクスによって、組み立てラインのデータをプロアクティブに監視し、機器の故障を事前に予測できるため、ダウンタイムやメンテナンスコストを削減できます。

より直接的な例として、Yellowfin BIのシグナル機能は、自動ビジネスモニタリング技術 (それ自体が機械学習と自然言語処理の利用を導入している) を使用して、データを自動的に監視し、分析を実行して効率を改善して、興味深い統計的外れ値や変化を見つけ、エンドユーザーにデータアラートやインサイトを自動的に配信します。シグナルの実際の動きは以下の動画でご確認いただけます。

全体として、AIは業務を合理化するだけでなく、コストを削減し、生産性を向上させるため、無駄のない業務モデルの維持を目指す現在のビジネスにとって不可欠なツールになっています。

 

AIアナリティクスの3つの主要な考慮事項

今日、ISVやエンタープライズの間でAIアナリティクスが急速に普及している背景には、多くの影響要因があることは明らかです。しかし、この分野のテクノロジーの価値やメリットをビジネスで実現する前に、製品エクスペリエンスにおけるAIアナリティクスの統合と展開を成功させるための準備として、3つのビジネスクリティカルな考慮事項に対処する必要があります。

 

1.　データガバナンスと品質

AIアナリティクスを活用する前に、強固なデータガバナンスを確立し、データ品質を確保することが極めて重要です。これには、データの収集、保存、処理、共有に関する明確な方針と手順を設定し、分析や意思決定に使用する前に、データの完全性とセキュリティを維持することが含まれます。

高品質のデータは、生成されるインサイトの精度と信頼性に直接影響するため、AIシステムにとって不可欠です。AIを活用したアナリティクスツールに提供するデータが包括的で信頼できるものであることを保証するために、企業はデータをクレンジングして検証し、重複を取り除き、不足している値を埋める実践を訓練し、それに投資する必要があります。

強力なデータガバナンスのフレームワークを確立することは、一般データ保護規制 (GDPR) のような今日のデータ保護規制の遵守にも役立ちます。これは、デジタルが支配的な今日のビジネス環境において、顧客の信頼と法令遵守を維持するために極めて重要です。

より詳細な情報はこちら: データガバナンスとは何か？アナリティクスにおける説明責任と品質管理

 

2.　スキルと専門性

AIアナリティクスの導入は、BIレポーティング、ダッシュボード、データビジュアライゼーションなど、ビジネスインテリジェンスソリューションの基本的なモジュールよりも一歩進んでいます。自動化や機械支援分析、その他のAI技術を使用しているため、これらのツールがエンドユーザーにもたらす長期的な価値を確実に導くために、専門的なスキルやトレーニングを提供できるチームまたはパートナーシップが必要です。

ISVは、トレーニングプログラム、ワークショップ、人材雇用を通じて、AI分野の専門知識の構築や習得に注力すべきです。このスキルアップにより、チームは開発だけでなく、AIドリブンなアナリティクスを効果的に管理および解釈できるようになります。

小規模な組織やAIの導入を始めたばかりの組織では、外部の専門家やコンサルタント、AIアナリティクスを自社の広範なプラットフォームの一部として提供しているBIソリューションベンダーと連携することが、社内の能力を徐々に高めながらスキルのギャップを埋めるための、より現実的な選択肢になるでしょう。

 

3.　文化の導入

AIアナリティクスを効果的なものにするためには、意思決定プロセスにおいてデータを重視し、活用するデータドリブンな文化を組織が醸成する必要があります。この文化的な転換は、多くの場合、考え方を変え、分析的思考ができるようにスタッフをトレーニングし、日常業務でデータのインサイトを活用することを奨励する必要があります。

リーダーシップチームは、データに基づく意思決定への信頼を示し、アナリティクスを使いやすいプラットフォームに統合するテクノロジーに投資することで、これらの変化を推進する必要があります。データディスカバリーとそれがビジネス成果に与える影響についてオープンなコミュニケーションを促進することは、組織内にアナリティクス指向の文化を築くのに役立ちます。

例えば、Yellowfin BIのデータストーリーテリングモジュールであるYellowfin ストーリーは、エンドユーザーがダッシュボードやレポートに付随するブログスタイルのストーリーを作成し、数字にストーリー主導の追加の文脈を提供することを可能にします。この機能は、社内の誰がストーリーを読み、コメントをして、共有したかを表示し、データ文化を構築するための目に見える方法を提供するのに役立ちます。

AIを活用したアナリティクスツールを既存の製品に統合しやすくする1つの方法として、アナリティクスをユーザーエクスペリエンスと同義にすることがあります。Yellowfinのような今日の組み込みアナリティクスソリューションは、個別にアクセスされるモジュールではなく、ストーリーや前述のAIを活用した機能などを含むアナリティクス製品を既存の製品ワークフローに直接統合することに特化しており、エンドユーザーにデータ分析を提供するのに役立ちます。

より詳細な情報はこちら: 組み込みアナリティクスでデータドリブンな文化を構築する方法

 

Yellowfin BIのAIアナリティクス機能

Yellowfin BIは、高度なAIアナリティクス機能をそのビジネスインテリジェンス製品に統合しており、AIアナリティクスの活用を目指すエンタープライズやISVにとって堅牢なソリューションになっています。ここでは、YellowfinのAIに特化した機能の概要を、より詳細なリソースへのリンクとともに紹介します。

 

自動インサイト: YellowfinのAIアルゴリズムは、データ内の重要なパターンや外れ値を自動的に検出して伝達し、シグナル機能を使用して、複雑なデータ分析タスクを簡素化します。

 

予測分析: 機械学習と自然言語を活用することで、Yellowfinは傾向や行動を予測し、重要性や特定のデータセットを説明したり、比較したりすることで、より多くの人々がインサイトにアクセスし、自動インサイトを使用して、データによる積極的な意思決定を実現できるようにします。

 

アクセス可能なAI: Yellowfinは、高度なAIツールを専門家でなくても利用できるようにし、ガイド付きNLQ機能により、AIの専門知識が乏しいビジネスの参入障壁を低減します。

これらの側面に焦点を当てることで、企業はYellowfin BIの包括的なAI製品を使用して、意思決定を促進し、それぞれの市場で競争優位性を維持するためにAIアナリティクスを効果的に導入できます。また、現代のISVやエンタープライズの進化するニーズに対応するスケーラブルで使いやすいアナリティクスプラットフォームを活用することができます。

 

次のステップ: Yellowfin AIアナリティクスの探索

Yellowfinは、AI対応機能を搭載した機能豊富なビジネスインテリジェンスとアナリティクスのプラットフォームです。より詳細な情報は、弊社担当までお問い合わせください。

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