拡張アナリティクスとは？− 定義と2025年の主要な利点

主なポイント

• 拡張アナリティクスは、機械学習と自然言語技術を活用して、データ分析をより効果的に支援する手法です。

• 技術的な専門知識の有無にかかわらず、誰もがデータから価値あるインサイトを得ることができます。

• 拡張アナリティクスを活用することで、データの準備やインサイトの発見がより多くの人に開かれ、セルフサービス型のアナリティクスの実現がより多くの企業にとって現実的になります。

現在では、データの特定、管理、理解といったプロセスが、自動化やアルゴリズム、自然言語処理技術の活用により、かつてよりも迅速かつ容易に行えるようになっています。これらの技術は、アナリティクスのライフサイクルにおける重要なステップを置き換えるのではなく、強化するものです。そして最も重要なのは、これが思っているほど“手の届かない技術”ではないという点です。

本記事では、「拡張アナリティクス」とは何かをわかりやすく解説し、それがなぜ多くの組織にとってアナリティクスの近代化を推進する鍵となりつつあるのか、またなぜ今から準備すべきなのかをご紹介します。

 

 

拡張アナリティクスとは？

拡張アナリティクス (augmented analytics) とは、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などのテクノロジーを活用して、アナリティクスの構築・活用・共有の方法を革新し、あらゆるユーザーがより簡単に、そして効果的にインサイトを得られるようにする手法を指します。

最近では「AIアナリティクス」という呼び方も広まっており、拡張アナリティクスという用語自体は調査会社のGartnerが初めて提唱しました。

Gartnerによる拡張アナリティクスの定義

Gartnerは拡張アナリティクスを次のように定義しています：

データアナリティクスの自動化ライフサイクル全体にAIおよびMLを統合すること。これには、データの準備、発見、インサイトの生成と説明などが含まれます。

このアプローチの目的は、これまで専門的なスキルが必要だった高度な分析作業を自動化し、より多くの人がデータにもとづく意思決定を行えるようにする（＝アナリティクスの民主化）ことにあります。

 

拡張アナリティクスは、なぜ“すべての人のため”に設計されているのか？

従来のアナリティクスツールは、IT部門やデータ分析の専門家を対象とした設計が一般的でした。

一方で、拡張アナリティクスは、日常的な業務を担うビジネスユーザーでも使いこなせるように設計されています。

その理由は、以下のような機能や特徴を備えているからです：

• データモデリングや統計解析といった専門的な分析ステップを自動化

• データサイエンスやMLの専門知識がなくても、誰でもインサイトを発見・活用できる

• かつては高度なDSML (データサイエンスおよび機械学習) 製品にしかなかった機能が、より広く利用可能になっている

その結果、データ分析のハードルが大幅に下がり、現場のユーザーがより自律的にデータを活用できる環境が整いつつあります。

 

拡張アナリティクスはどのように進化し、ビジネスユーザーを支援するようになったのか？

近年のビジネスインテリジェンス (BI) プラットフォームでは、AIや機械学習 (ML) をユーザーフレンドリーでビジュアル重視のツールに直接組み込むようになりました。

これにより、データ、アナリティクス、そしてDSML (データサイエンスおよび機械学習) の機能が融合し、技術的な専門知識がないユーザーでも、自分でデータを探索し、インサイトに基づいてアクションを起こすことができるようになっています。

このような進化の中で、“拡張型コンシューマー (augmented consumer)” と呼ばれる新しいタイプのユーザー像も登場しています。これは、従来のBI利用者とは異なり、AIに支援されながら自ら分析を行い、意思決定につなげることができるユーザーを指します。

拡張アナリティクスの歴史や、従来のアナリティクスがどのように進化して現在のBIに至ったのかについて詳しく知りたい方は、以下の動画「Augmented Analytics Explained」でわかりやすく解説していますので、ぜひご覧ください。

拡張アナリティクスの目的とは？

アナリティクスは、私たちの日常業務に欠かせない存在になっています。

ビジネスにおいては、価値の創出や測定を行ううえで、分析は中心的な役割を担っています。

しかし、企業が日々蓄積していくデータの量や複雑さは年々増しており、意思決定を行ううえで大きなハードルとなっています。特に大企業では、この傾向が顕著です。ビジネスユーザーが本当に重要な情報を把握・理解・追跡し、それに基づいて最適な判断を行うことは、人力だけではもはや不可能に近い状況です。その結果、意思決定がデータではなく勘に頼ってしまうケースも出てきます。

このような課題を解決するために登場したのが「拡張アナリティクス」であり、専門知識のないビジネスユーザーでも、より迅速かつ正確にデータからインサイトを得ることができる仕組みです。

 

拡張アナリティクスはどのように機能するのか？

拡張アナリティクス（AIアナリティクス）は、以下のようなプロセスを自動化・効率化します。

 

• データの取り込みと準備：アルゴリズムが生データの変換・クリーニング・統合を自動で実行。パターンや異常値も自動で検出し、分析までの時間を大幅に短縮します。
• 自動データ探索：機械学習によるモデリングにより、傾向・異常・変化を常にモニタリング。見落としを防ぎ、リアルタイムで対応が可能になります。
• 自然言語インターフェース：ユーザーは自然な言葉で質問を入力し、即座にグラフや説明付きの結果を得られます。これにより、非専門家でも複雑なデータを扱えます。
• インサイトの自動生成：システムが傾向や比較を可視化し、「次に何をすべきか」を提示。誤った意思決定を防ぎます。
• コラボレーション：インサイトはダッシュボード、アプリ、アラートなどを通じて自動共有され、チーム全体で迅速に活用できます。

 

拡張アナリティクスは誰に向いているのか？

拡張アナリティクスは、以下のようなあらゆる業種・職種の人々にメリットがあります。

• ビジネスユーザー（営業、マーケティング、運用担当）：簡単な操作でインサイトを取得し、行動につなげられます。

• データアナリスト・データサイエンティスト：ルーチン業務をAIに任せて、戦略的な分析に集中できます。

• 経営層・意思決定者：組織全体のパフォーマンスを可視化し、早期に課題を発見可能。

• ソフトウェア開発者・プロダクトチーム：自社アプリに拡張分析機能を組み込むことで、顧客体験を強化できます。

つまり、データに基づいて迅速な意思決定が求められるすべての職種にとって、拡張アナリティクスは非常に有用です。

 

拡張アナリティクスを構成する技術とは？

拡張アナリティクスは、アナリティクス分野における新興・進化中・確立済みのさまざまな技術を含んでおり、以下のようなものが代表例です。

 

拡張データ準備

これは通常、データ準備、特にETL（抽出・変換・ロード）フェーズにおける進化を指します。スキーマや結合の自動検出、プロファイリング、データ変換ステップの自動化によるデータの補完など、アルゴリズムを活用した処理が含まれます。

 

自動化アナリティクス

自動ビジネスモニタリングとも呼ばれ、常時稼働の分析をバックグラウンドで実行できる仕組みです。手動のデータ探索プロセスを自動化し、たとえばトレンドの変化など、データ内の関連性のある変化を即座に表面化させます。これにより、インサイトを得るまでの時間を大幅に短縮できます。この種の拡張アナリティクスは、特に高次元の大規模データセットに対して有効です。

 

自然言語

自然言語生成 (NLG)、自然言語処理 (NLP)、自然言語クエリー (NLQ) は、現在のBIプラットフォームにおいて主流の技術となっています。これらを組み合わせることで、データから得られたインサイトを自動的に記述し、複雑な情報をよりわかりやすく、親しみやすく表現できます。また、テキストや音声の読み取り・解釈機能を備えていることもあり、ユーザーは自然な言葉でデータにクエリーを投げることができます。これにより、非技術者でもより直感的にデータと関わることができるようになります。

 

YellowfinのNLQツールは、エンドユーザーがデータに質問しやすくなるよう、自動生成された質問候補を提示し、自然言語で結果を解説することで、データ専門家でなくても理解できるように設計されています。

機械支援によるインサイト

これは、機械によって自動生成されるデータビジュアライゼーション、計算式、差異分析などの形で提供され、通常はユーザーが質問するアクションによってトリガーされます。たとえば、ユーザーがグラフ上のスパイク（急増）を見て、そのスパイクの「理由」を説明させたり、別の期間と比較したりするケースです。機械支援インサイトは、こうした分析や計算、グラフ作成を自動で行います。従来であれば、ダッシュボード上のフィルター（利用可能であれば）や、新しいクエリーの作成によってこうした詳細分析を行っていたでしょう。

こうした機能は、今や多くのモダンBIプラットフォームで標準的に備わりつつあります。実際、Forresterが発表する「Forrester Wave: Enterprise BI Platforms」においても、拡張アナリティクスが2025年以降において主要ベンダーをリードするかどうかを分ける重要な要素になると予測されています。Forresterによれば、拡張アナリティクスのような拡張性を備えたモダンBIプラットフォームを持っているかどうかが、将来的に業界のリーダーか後れを取るかを左右するとしています。

 

今日、企業ではどのように拡張アナリティクスが活用されているか？

拡張アナリティクスのユースケースは広く、大企業が分析チームの負荷軽減やリスク・機会の即時把握のために活用していたり、ソフトウェア開発者が従来のレポートを超える付加価値を製品に組み込む手段として活用しています。

これは、特に分析対象のデータや変数が複雑、または膨大すぎて、従来の手作業では十分な分析が困難な業界で顕著です。

専門知識がなくても、その価値を引き出すことが可能です。拡張アナリティクスは、あらゆる業種・ユースケースにおいて適用されるべきものなのです。以下に、AIドリブンなアナリティクスが実際にどのような影響を与えているか、具体例をいくつかご紹介します。

 

銀行業界

Gartnerのレポート「Top 10 Data and Analytics Technology Trends That Will Change Your Business（ビジネスを変える10大データ＆アナリティクステクノロジートレンド）」では、代表的な事例がいくつか紹介されています。

銀行業界における代表的な拡張アナリティクスの活用例として、以前は富裕層向けに高齢者をターゲットとしていた金融機関が、分析のギャップに気づきました。そこで、拡張アナリティクスを活用して大量データの分析を自動化し、より深い問いを投げかけたところ、実際に最も関心を持っているのは20～35歳の層であることを発見しました。

 

農業業界

農業業界では、拡張アナリティクスによりデータサイエンティストがモデルを構築するまでの時間を短縮。数千のデータセットの中から、最適なハイブリッド種子の組み合わせを発見するまでのプロセスが、従来の数ヶ月から数日にまで短縮されました。さらに、技術的知識を持たない他のユーザーでも、分析プロセスを引き継げるようになりました。

 

拡張アナリティクスの主な4つのメリットとは？

AIや機械学習によるアナリティクスは、単なる流行ではなく、ビジネスにおける大きな利点となっています。

拡張アナリティクスとその各機能は、エンドツーエンドのアナリティクスプロセスと密接に結びついており、ソフトウェアベンダーや企業に多くの恩恵をもたらします。ユーザーのあらゆる分析段階において、どのように役立つかを理解しておくことが重要です。

 

即時かつ自動化された分析

スキル不足や時間の制約により、大量で複雑なデータを手動で分析することは負担が大きくなります。拡張アナリティクスでは、分析を自動化し、常時実行できるため、この負担が大幅に軽減されます。ツールが異常値（スパイクや減少、変化）を検出した場合、そのインサイトを自動でユーザーに届けることもでき、即座にアクションを取ることが可能になります。

 

高速なデータ準備：拡張データ

複数のソースからのデータを迅速に統合することができます。アルゴリズムを用いてスキーマや結合の検出を行い、繰り返し行われる変換や統合作業を完全に自動化。データの品質チェックや強化の提案もシステムが自動で行ってくれます。

さらに、データ準備を始める前に、データのプロファイリングやタグ付け、注釈付けを自動化することも可能で、信頼性の高い分析のためのデータクリーニングが、手作業のわずか数分の一の時間で完了します。

 

データリテラシーの向上

自然言語によるインサイトの説明や、自動生成された分析結果を通して、ユーザーのデータ理解力が向上します。これにより、企業全体としてデータ主導の文化を育み、長期的な競争力を高めることができます。

 

分析バイアスの低減

機械に分析を任せることで、バイアスのリスクを減らすことができます。自分が何を探しているかが曖昧なまま分析を進めると、仮説に合ったデータを意図的に探してしまうことがあります。これにより、結論にバイアスがかかる恐れがあります。

拡張アナリティクスでは、統計的に有意な要素を中心に広範囲かつ深い分析を実施するため、こうした人為的なバイアスを最小限に抑えることができます。ただし、機械学習自体にもバイアスが入り込む可能性がある点には注意が必要です。

詳細は、Yellowfinのブログ「拡張アナリティクスの実用的なメリット」でご覧いただけます。次は、拡張アナリティクスの課題と活用のベストプラクティスを見ていきましょうか？

 

拡張アナリティクスの課題とは？

拡張アナリティクスには多くの利点がありますが、成功裏に導入するためにはいくつかの課題に対処する必要があります。

• データ品質：得られるインサイトの質は、すべて高品質なデータに依存します。欠損や不正確な情報があると、誤った結果が導き出される可能性があります。

• ユーザーの信頼と導入：結果がどこから出てきたのか分からない場合、ユーザーが納得できず、信頼や導入につながらないことがあります。

• 自動化への依存のしすぎ：日常業務のサポートには効果的ですが、依存しすぎると人間ならではの鋭い判断力が損なわれる可能性があります。

 

拡張アナリティクスを活用するためのベストプラクティス

拡張アナリティクスは、企業が迅速かつ正確に行動可能なデータインサイトを得るのに役立ちます。以下のベストプラクティスを採用することで、拡張アナリティクスの効果を最大限に引き出すことができます。

• データの準備に投資する：情報が正確で統合され、明確にドキュメント化されている状態を整えておくこと。

• インパクトの大きいユースケースから始める：営業予測や業務モニタリングなど、早期に成果が見込めるデータから始めることで、組織内の支持を得やすくなり、プロジェクトを前進させやすくなります。

• 部門横断的な連携：異なる部署のユーザー、データ専門家、IT担当者が協力してインサイトを開発し、広範な導入を支援する。

• データリテラシーの強化：人々がデータを理解し、そのインサイトを評価・活用できるように支援する。また、自然言語機能を使いこなせるよう教育することも大切です。

• 戦略的に拡張アナリティクスを組み込む：チームが普段使っている領域やツールに拡張アナリティクスを組み込むことで、作業場所を変えることなくインサイトを活用できるようにします（この統合モデルは「埋め込み型アナリティクス」と呼ばれます）。

 

拡張アナリティクスと自動化の違いとは？

自動化は、データ入力やレポート作成などの繰り返し作業を処理し、時間の節約や手作業の削減を目的としています。一方で、拡張アナリティクスは、AI（人工知能）や機械学習（ML）を活用して、インサイトを発見し、意思決定を支援し、データ分析を強化するものです。

• 自動化は「作業をこなすこと」にフォーカスしています。

• 拡張アナリティクスは「状況を理解し、より良い判断を下すこと」に重点を置いています。

 

拡張アナリティクスにおける機械学習とAutoMLはどう機能するのか？

機械学習（ML）と自動機械学習（AutoML）は、拡張アナリティクスの中核を担うエンジンです。それぞれの仕組みは以下のとおりです。

 

機械学習（ML）

MLアルゴリズムは、大量のデータセットを分析し、パターンを発見し、明示的なプログラムなしにデータから学習します。拡張アナリティクスにおいて、MLは以下を可能にします：

• トレンドや異常値の検出

• 売上予測や顧客離反リスクなどの予測

• 次に取るべき行動やインサイトの提案

 

AutoML（自動機械学習）

AutoMLは、機械学習モデルの構築・学習・最適化を自動的に行います。人がアルゴリズムを選択し調整する代わりに、AutoMLがこれを自動で実施します。

AutoMLが行う主なプロセス：

• データの前処理（データのクリーニング、変換）

• モデルの選定（最適なアルゴリズムの選択）

• ハイパーパラメータの調整（精度向上のための最適化）

• モデルの評価（正確性や信頼性の確認）

 

なぜ今、拡張アナリティクスが成功の鍵なのか？

 

拡張技術の普及が進む今、その重要性を理解することは不可欠です。なぜなら、ビジネス全体でアナリティクスの採用をより広範囲に推進できるようになるからです。

拡張アナリティクスツールは、データ準備・発見・説明のプロセスを変革し、データの新たな探索や解釈の方法を可能にします。

機械学習や自然言語を活用してインサイトを自動的に提供することは、単にユーザーや顧客がデータを活用しやすくなるだけではありません。競争優位性を高め、データ活用の波に乗り遅れるリスクを排除する手段でもあります。

現在、多くの企業がようやく拡張アナリティクスへの取り組みを始めている段階ですが、実はこの技術はすでに多くのモダンBIプラットフォームで利用可能となっています。いち早く投資した企業は、エンドツーエンドのアナリティクスワークフローに自動化を取り入れることで、大きな成果を上げています。

このような企業は、導入に成功すれば業界の先駆者としての地位を確立し、将来の分析戦略を先取りすることに成功しています。

 

拡張アナリティクスの次の展開とは？

今後の拡張アナリティクスは、以下のような進化が見込まれています：

• 直感的な音声ベースのクエリ操作

• より深いインサイトの自動化

• IoT（モノのインターネット）によるリアルタイム分析の実現

さらに、生成AI（ジェネレーティブAI）により、ダッシュボードやクエリの自動生成が可能になり、倫理的なAIガイドラインのもとでの活用も進むでしょう。

こうしたトレンドが拡張アナリティクスを押し上げ、データの価値をさらに引き出すことに貢献します。

 

まとめ

拡張アナリティクス（AIアナリティクス）を使えば、AIと自動化の力でデータ分析がより簡単かつ迅速になります。

この効果を最大限に引き出すためには、企業がデータの正確性を担保し、従業員の活用を促進し、他のシステムとスムーズに統合できるようにすることが重要です。

自然言語処理（NLP）やリアルタイムアナリティクスといった新技術の進展により、企業はBIを活用して、データをもとに意味のある前進を実現するようになるでしょう。

 

よくある質問（FAQ）

1. 拡張アナリティクスは、既存の業務ツールと統合できますか？

   　はい、拡張アナリティクスは既存の業務ツールとシームレスに統合でき、データの利便性と活用性を高めます。

2. 従来のアナリティクスと拡張アナリティクスはどう違いますか？

   　拡張アナリティクスはAIと自動化を活用してインサイトをより迅速に導出しますが、従来型のアナリティクスは手動分析に大きく依存しています。

3. 拡張アナリティクスは大企業だけのものですか？

   　いいえ、中小企業や独立系ソフトウェアベンダー（ISV）など、規模に関係なくあらゆる組織にメリットがあります。

   　データ分析や意思決定をシンプルかつ強力に支援するため、どの企業にも有効です。