生成AIとは何か？2025年における組み込みアナリティクスの未来
ビジネスインテリジェンス (BI) とアナリティクスの世界は、記述的なものから予測的なものへ、そして現在では生成的なものへと進化してしています。
最先端技術である生成AIは、組み込みアナリティクスソリューションでその存在感を示しています。これらの強力なAIアナリティクスツールは、ビジネスユーザーがデータソースをより迅速かつ簡単に分析し、より深いインサイトを得るための新しいデータセットを生成して、より多くの人々が組み込みBIをより利用しやすくなるよう支援しています。
生成AIにより、組み込みアナリティクスツールは複数の業界における意思決定プロセスを大きく変えつつあります。しかし、その道のりは決して平坦ではなく、データプライバシー、計算要件、熟練した専門家の必要性など、AIアナリティクスを効果的に活用するために克服すべき課題がいくつかあります。
本ブログでは、組み込みアナリティクスにおける生成AIの統合について探り、現在の状況、将来の可能性、2025年以降に生じるであろう課題について掘り下げていきます。
生成AIは、個人や企業がユーザーの入力に基づいてオリジナルのコンテンツ、データ、ソリューションを生成することを可能にする人工知能 (AI) の一分野です。意思決定や予測のために既存のデータを分析して解釈することに重点を置く従来のAIシステムとは異なり、生成AIは高度なアルゴリズムを採用して、(ChatGPTやGoogle Geminiなどの一般的なコンシューマーツールで見られるような) テキストやイメージから、複雑なデータモデル、(Yellowfinなどの特定のデータアナリティクスツールに見られる) データビジュアライゼーションやシミュレーションまで、幅広い範囲の新しい出力を生成します。
生成AIは、自動化、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP) や自然言語クエリ (NLQ) などの自然言語技術 (NLT) を組み合わせることで、ユーザー独自の入力や行動に基づいて結果を調整し、ユーザーが行うすべての意思決定が、可能な限り情報に基づいた適切なものになるようにします。
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データアナリティクスにおける生成AIについての説明
アナリティクスの文脈では、生成AIは、(AIアナリティクスとも呼ばれる) 拡張アナリティクスに分類されます。これは、(生成AIを含む) 複数のAI技術を活用して、データアナリティクスソリューションの構築、使用、共有を変革するという新しい概念です。拡張アナリティクスの定義となるテーマは、AI技術を活用して、データへのアクセスを民主化し、業務担当者からデータアナリストまで、あらゆる人々のアナリティクスツールの使用を合理化するというものです。
データを手動で分析したり、技術専門家やデータサイエンティストに依頼してインサイトを説明してもらったりする代わりに、生成AIを導入してインサイトとこれらの入力を生成することで、ユーザーの時間と労力を節約しながら、真のセルフサービスアナリティクスのユーザーエクスペリエンスを提供することができます。これは、既存のアナリティクスソリューションの機能や価値を高めたいと考えている企業や独立系ソフトウェアベンダー (ISV) にとって、大きなメリットになります。膨大なデータセットを活用し、適切な生成AIアナリティクスツールで根本的なパターンを特定することで、ユーザーは以下を実現できるようになります。
- 役に立つ実用的なインサイトをより迅速に発見 (膨大なデータをAIで選別)
- データセットの比較や分析をより簡単に実行 (AIで分析を生成)
- 適切な質問をして関連する回答を見つける (AIを使用して質問パラメーターと提案を生成)
Gartnerの予測によると、生成AIの採用は今後数年で大幅に増加する見込みで、2025年までに企業の30%が (拡張アナリティクスを含む) AI拡張戦略を自社の開発およびテストプロセスに統合すると予測されています。これは、Gartnerの2021年の調査から25%増加しています。
データを分析する際に使用するアナリティクスツールの一部として、生成AIの採用と重要性が高まっていることは、必ずしも技術的な専門家ではない新たな種類のアナリスト、すなわち拡張ユーザーを生み出しています。そして、この概念について理解を深めることが重要です。
より詳細な情報はこちら: 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
生成AIと組み込みアナリティクス: どのように機能するのか？
組み込みアナリティクスは、アナリティクス機能をビジネスアプリケーションに直接統合するデータアナリティクスソリューションの一形態であり、データ分析プロセスを個別にアクセスするツールではなく、既存のワークフローに直接組み込みます。生成AIは、ユーザーの日常的なアナリティクスエクスペリエンスに高度なツールを効果的かつ迅速に導入する方法であるため、組み込みアナリティクスソリューションとうまく相乗効果を発揮します。
生成AIは、高度なアルゴリズムを利用して既存のデータを分析し、これまでに実現できなかった新たなインサイトを生み出すことで、組み込みアナリティクスの中で動作します。このプロセスでは、大量の履歴データを使用してデータと大規模言語モデルをトレーニングし、AIがその中にあるパターンや関係性を理解できるようにします。トレーニングが完了すると、これらの機械学習モデルは予測を生成し、シナリオを比較・シミュレーションして、組み込みアナリティクスプラットフォームの既存のビジュアライゼーションやレポーティングモジュールを使用して、ベストプラクティスの例を作成することさえできます。
生成AIやその他のAI対応技術を適切に導入すれば、既存のアナリティクスエクスペリエンスをより利用しやすくし、企業や顧客が「もし〜ならどうなるか」というシナリオを検討できるようになるため、より情報に基づいた意思決定を促進し、従来のレポーティングや分析を超えて、より積極的なデータ活用やデータ探索のアプローチが可能になります。
より詳細な情報はこちら: 組み込みアナリティクス究極のガイド: 組み込みBIのためのスターターキット
データ分析に最適な生成AIツールは何か？
今日、(Yellowfinのような) 組み込みアナリティクスベンダーは、生成AIを様々な機能の一部として展開し、データ準備、インサイトディスカバリー、データドリブンな意思決定のプロセスをさらに合理化して、より多くのアナリティクスユーザーが拡張ユーザーになることを支援しています。
生成AI機能を提供する組み込みアナリティクスツールは、エンドユーザーのデータセットに貴重な履歴的文脈を提供するだけでなく、将来のシナリオの予測、データディスカバリーの自動化、データクエリーの合理化も支援します。
Yellowfinは、そのビジネスインテリジェンス製品に高度なAIアナリティクス機能を組み込んでおり、AIアナリティクスを活用したい企業やISVにとって強力なツールとなっています。以下に、YellowfinのAI固有の機能について簡潔にまとめ、より詳細なリソースへのリンクも併せて紹介します。
アクセス可能なAI: Yellowfinは、自然言語処理機能を備えたガイド付きNLQ機能により、データ分析の専門知識が限られているユーザーでも簡単に利用できる環境を提供しています。この機能は、AIを活用して、ユーザーがデータに関する質問を行う際に適切なパラメーターを使用し、ユーザーが求める関連性が高く正確な回答を生成できるよう支援します。
自動アナリティクス: Yellowfinの生成AIアルゴリズムは、シグナル機能を使用して、データ内の重要なパターンや異常を自律的に識別して伝達することができ、複雑なデータ分析タスクを簡素化します。
予測インサイト: 機械学習と自然言語を活用することで、Yellowfinは自動インサイト機能により、傾向や行動を予測し、エンドユーザーに対して特定のデータセットの重要性を説明したり比較したりすることができます。これにより、より多くの人々がインサイトにアクセスし、データを積極的な意思決定に活用できるようになります。
生成AIアナリティクスの現実世界での応用
生成AIは単なるツールではなく、イノベーションと成長の原動力です。様々な分野で、新たな可能性を解き放ち、ビジネスのあり方を変革しています。その影響力は、より多くの業界がその価値を認識するにつれて、さらに拡大していくでしょう。以下に、現実世界の例をいくつか紹介します。
1. AIによる診断
ヘルスケア分野のアナリティクスプラットフォームの一部には、生成AIモデルを組み込んでいるものがあります。これらのモデルは、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像を分析し、放射線科医が異常を特定するのを支援します。例えば、プラットフォームがAIを使用して医療画像の主な所見をまとめたレポートを作成し、さらに調査が必要な可能性のある領域を強調することができます。
2. 優れた市場インサイト
金融機関は、生成AIを活用したアナリティクスプラットフォームを採用し、より深い市場インサイトを提供しています。このようなプラットフォームは、金融ビジネスが市場動向、競争優位性、潜在的な投資機会に関する簡潔でインサイトに満ちたレポートを作成するのに役立ちます。例えば、AIモデルが膨大な量の金融ニュース、ソーシャルメディアの感情、市場データを分析し、特定の株式やセクターのパフォーマンスに影響を与える主な要因をまとめたレポートを作成することができます。
3. AIを活用した顧客のセグメント化
現在、多くのマーケティングアナリティクスプラットフォームが、顧客の行動、好み、人口統計に基づいて顧客をセグメント化するための生成AI機能を提供しています。例えば、AIモデルが顧客データを分析し、独自のニーズや好みを持つ明確な顧客セグメントを特定することが考えられます。これにより、マーケティング担当者は特定の顧客グループに合わせてより効果的にマーケティングキャンペーンをカスタマイズすることができ、キャンペーンのROIを向上させることができます。
小売業者は、生成AIを搭載したアナリティクスソリューションを活用してサプライチェーンを最適化し、顧客エンゲージメントを強化しています。生成AIツールを使用して購買行動を分析することで、小売業者は傾向をより正確に予測し、それに応じてマーケティング戦略を調整することができるため、顧客満足とロイヤリティの向上につなげることができます。
4. 強化されたIoTおよびエッジコンピューティング
生成AIは、エッジコンピューティングによりデータをローカルで処理することで、IoTの効率を向上させます。IoTデバイスは、リアルタイムで大量のデータを生成します。組み込みAIにより、これらのデバイスはデータの発生源でデータを分析することができます。これにより、待ち時間が短縮され、迅速な意思決定につながります。製造業などの業界では、企業がより迅速なインサイトとアクションにより業務を最適化し、ダウンタイムを削減できるため、この機能は特に重要です。
5. 予測メンテナンスと異常検知
生成AIは、製造業などの産業における予測メンテナンスの事例に優れており、組織が通常のデータ分析プロセスの一環として機器の故障を予測するのに役立ちます。パターンを分析することで、問題が発生する前に予測し、ダウンタイムを最小限に抑えて、コストを削減します。
データアナリティクスにおける生成AIの主な課題
生成AIを活用する組み込みアナリティクスソリューションに投資をすることが、大きなメリットをもたらすことは否定できません。しかし、これらのメリットを十分に享受するためには、アナリティクス投資の一環として生成AIツールを導入する際に伴う固有の課題に対処するための慎重な検討と積極的な対策が必要です。
1. データプライバシー
生成AIモデル内で機密データを使用することは、データ漏洩の現実的なリスクを伴い、機密情報が漏洩する可能性があります。生成AIツールを提供する組み込みアナリティクスソリューションを選択する際に最も注意すべきことの1つは、GDPRやCCPAのような厳格なデータプライバシー規制に準拠し、コンプライアンスを確保して、法的影響のリスクを最小限に抑えることです。
ビジネスプロセスの一部として、データ最小化技術を導入することは極めて重要です。AIモデルのトレーニングには必要なデータのみを使用し、攻撃対象領域を縮小して、侵害の潜在的な影響を最小限に抑える必要があります。さらに、様々なプライバシー手法を検討したり、この分野でサポートをしてくれるBIベンダーと連携したりすることで、個々のユーザーデータを保護しながら、貴重なインサイトを得ることができます。
最終的には、ユーザーとの信頼関係を築くことが最も重要です。ユーザーデータの収集、使用、保護の方法について透明性を確保しましょう。データプライバシープラクティスを明確に伝え、ユーザーの明確な同意を得ることで、信頼が醸成され、新たに投資した生成AIアナリティクスソリューションの社内ユーザーベースと顧客の採用が促進されます。
2. データ品質
AIモデルによって生成されるインサイトの品質は、入力されるデータの品質に直接依存します。不正確、不完全、または偏りのあるデータは、欠陥のある誤解を招く結果につながることは避けられません。そのため、欠損値の特定と処理、不整合の検出と修正、データ内の潜在的な偏りの対処など、堅牢なデータクリーニングと前処理を実施する準備を整えておく必要があります。
また、データ品質を継続的に監視することも重要です。データ品質の問題を事前に特定して対処するメカニズムを実装することで、新たに投資したAI対応アナリティクスツールの継続的な精度と信頼性が保証されます。フレームワークの構築について支援が必要な場合は、データ品質が最新の基準を満たすように、データ準備製品を搭載しているBI製品ベンダーを選択することをお勧めします。
3. 計算要件
大規模な生成AIモデルのトレーニングと導入には、高い計算能力が必要となる場合があります。計算リソースを慎重に検討して、リソースを効果的に割り当てます。クラウドコンピューティングプラットフォームと組み合わせたアナリティクスソリューションを活用することで、拡張性のあるオンデマンドの計算リソースにアクセスできるため、AIモデルのトレーニングや導入をより効率的に行うことができます。
4. データガバナンス
データ収集および分析プロセスの一部としてAIを利用するあらゆる組織は、透明性とコンプライアンスを優先する明確なデータガバナンスの枠組みを確立すべきです。これには、データの収集、保存、利用方法を規定するポリシーを作成し、すべての関係者がデータの整合性を維持する上での役割を理解できるようにすることが含まれます。特に、機密性の高い履歴データに基づいてモデルやシミレーションを作成するためのAIの使用が懸念される場合についてです。
生成AIと組み込みアナリティクスの未来に備える
アナリティクスソリューション、特に組み込みアナリティクスにおける生成AIの革命は、すぐそこまで来ているのではなく、既に始まっています。これらのAI対応ソリューションを早期に理解し、採用することで、変革的な変化につながり、競争力を維持して、アナリティクスユーザーに価値を提供することができます。
その旅のスタートを支援するために、Yellowfinは、生成AIが何を提供するのか、(AIアナリティクスとも呼ばれる) 拡張アナリティクスの広範なテクノロジーの傘、それが顧客やビジネスにもたらすものについて理解するのに役立つ無料のコンテンツリソースを多数用意しています。まずは、ホワイトペーパー: AI対応アナリティクスのアプリケーションへの組み込み をダウンロードしてご確認いただくことをお勧めします。
次のステップ: 生成AI搭載組み込みアナリティクスを探索
Yellowfinは、機能豊富なビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスプラットフォームであり、いくつかの生成AIアナリティクスツールを利用して、ユーザーのアナリティクスエクスペリエンスを向上させることができます。より詳細な情報については、弊社担当までお問い合わせください。
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