AI分析とは？BI分析との違いや活用するメリット・行うための流れ・活用事例・注意点を詳しく解説！

AI分析について知りたい
AI分析ツールとBI分析ツールの違いについて知りたい
AI分析の手順・活用事例・注意点について知りたい

AI分析とは、今や多くの企業が注目する革新的な手法です。AI分析の大きなメリットは、自動学習によって高度なデータ解析が可能なことです。これにより、業務の効率化や生産性向上が実現します。

しかし、実際にAI分析を通して、具体的にどのようなことができるのかわからない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AI分析の概要から活用メリット・事例・注意点などを通してAI分析についての理解を深めていきます。今回は、これからAI分析を始める方にもわかりやすい内容になっておりますので、是非ご一読ください。

 

AI分析とは？

AI分析は、人工知能（AI）技術を使用してデータを詳細に解釈・理解し、洞察を得ることを指します。AIは、膨大な量のデータを高速かつ自動的に処理し、パターンや傾向を見つけ出すことができます。その結果、人間には見えない関連性や情報を発見し、意思決定や問題解決に役立てることが可能です。

AI分析は、さまざまな分野で利用されています。例えば、ビジネス分野では、顧客行動を分析してマーケティング戦略を改善したり、過去のデータを元に将来の売り上げを予測したりすることがあります。医療分野では、遺伝子データを解析して疾患のリスクを特定したり、画像診断を支援したりすることが行われています。

AIは、その学習能力によって、経験を積むにつれてより高度な分析結果を提供できるようになります。大量のデータを活用して自ら学習し、モデルやアルゴリズムを改善することで、ますます精度が向上します。

ただし、AI分析においても注意すべき点があります。データの品質や適切なアルゴリズムの選択が重要であり、時には誤った結果をもたらす可能性もあるため、専門家の監視や検証が必要です。また、倫理的な側面やプライバシー保護の観点も考慮しなければなりません。

AI分析の進化は今後も続き、さまざまな分野で新たな可能性を拓くことが期待されています。

AI分析ツールとBI分析ツールの違い

AI分析ツールとBI（Business Intelligence）分析ツールの違いは、最終的な意思決定を誰が行うかにあります。

AI分析ツールは、人工知能技術を活用してデータを自動的に処理し、傾向やパターンを発見します。AI自体が学習し進化するため、より高度な分析結果を提供します。最終的な意思決定は、主にシステム自体によって行われます。人間はAIの提供する結果を受け取り、それを基に戦略や行動を決定しますが、AIが主導する場合もあります。

一方、BI分析ツールは、主に人間がデータを可視化し、分析・解釈を行うツールです。データの整理や視覚化に優れ、ビジネスユーザーがデータを理解し、意思決定を行います。BIツールは、データの洞察を提供することに特化しており、最終的な意思決定は人間が主導します。

つまり、AI分析ツールは自動化された分析を強調し、最終的な意思決定にAIが関与する可能性が高い一方、BI分析ツールはデータの可視化と人間の意思決定を中心にしたツールといえます。

AI分析を活用するメリット

ここでは、AI分析を活用するメリットについて解説します。

• 限られた人材の有効活用が可能
• 製造機器の不具合の検知が可能
• 労働力不足の解消

それでは、1つずつ解説します。

限られた人材の有効活用が可能

AI分析を活用するメリットの1つ目は、限られた人材の有効活用が可能なことです。AIによる分析により、従来は人間が行っていた業務を機械が代わりに行うことが可能となります。これにより、人材の活用を最適化することができます。

さらに、経験豊富なベテラン従業員の勘やノウハウをAIが体系化することで、社内教育コストを削減することができます。また、人員の配置を柔軟に行えるようになり、他の重要な業務に人材を注力させることも可能です。

これにより、生産性の向上や効率化が期待できます。ただし、従業員のスキルや能力を活かすためにも、適切な業務のマッチングや教育プログラムの見直しが重要です。

製造機器の不具合の検知が可能

AI分析を活用するメリットの2つ目は、製造機器の不具合の検知が可能なことです。製造業においては、工場の製造機器から取得できるデータを利用したAI分析が、製品の品質維持や不具合がないかの確認などで重要な役割を果たします。

製造機器や製品の不具合を人間が検知する場合、正確性にばらつきが生じることがありますが、AIを活用することでより高い精度で検知が可能となります。これにより、ヒューマンエラーや漏れが最小限に抑えられ、重大な損害を回避することができます。

AIは大量のデータを高速かつ効率的に処理し、隠れているパターンや異常を見つけ出すことが得意です。製品の品質向上と生産性の向上に貢献すると同時に、安全性の確保にも寄与します。

労働力不足の解消

AI分析を活用するメリットの3つ目は、労働力不足の解消です。全ての業務をAIに頼るわけではありませんが、AIが対応できる業務の範囲が広がっています。そのため、労働力不足に悩む企業にとって、大きな利点があります。

AIの導入により、生産性向上や効率化が期待できる一方、人間の専門知識や創造性が必要な業務には人材を集中させることで、より価値のある業務に従事させることが可能です。これにより、企業の成長や競争力の向上が見込まれます。ただし、AI導入に際しては適切な教育やトレーニングが必要であり、バランスの取れた労働環境の構築が重要です。

AI分析を行うための流れ

ここでは、AI分析を行うための流れについて解説します。

• 目的を明確化する
• データの準備をする
• データの前処理を行う
• モデルの作成を行う
• モデルの評価を実施

それでは、1つずつ解説します。

目的を明確化する

AI分析を行うための流れの1つ目のステップとしては、目的を明確化することです。まず、何を達成したいのか、どんな問題を解決したいのかを明確にし、それにAI分析が適しているかを判断します。

AI分析は大量のデータを高速に処理し、パターンや傾向を見つけることが得意ですが、全ての課題に適しているわけではありません。人間の判断や経験が重要な場面もあります。そのため、AI導入の目的と効果を十分に検討し、ビジネスに本当に価値をもたらすかを吟味することが必要です。

適切な問題へのAIの適用は、貴重なリソースや時間の節約、より正確な結果の獲得につながります。

データの準備をする

AI分析を行うための流れの2つ目のステップは、データの準備をすることです。目標を明確にしたら、次は必要なデータを整える段階に進みます。目標に向けてどんなデータが必要なのかを逆算し、慎重に選定します。

社内のデータだけでは不十分な場合もあるため、不足しているデータを取得します。また、分析を進める過程で新たな情報が必要となることも考慮し、データの追加を検討します。さらに、インターネット上に公開されているオープンデータを利用することも有用です。

企業や研究所が提供しているデータセットなども参考にし、適切なデータを用意しましょう。適切なデータの準備により、より信頼性のある分析結果を得ることができます。

データの前処理を行う

AI分析を行うための流れの3つ目のステップは、データの前処理を行うことです。データの欠損値や異常値などを処理し、分析に適したフォーマットに整形する作業が必要になります。これにより、AIモデルが正確な結果を出力しやすくなります。前処理は分析の成否に大きく影響を及ぼすため、丁寧に行うことが重要です。データの品質を高めることで、より信頼性のある結果を得ることができます。

モデルの作成を行う

AI分析を行うための流れの4つ目のステップは、モデルの作成を行うことです。そのAI分析のモデル作成において重要なポイントは2つあります。まず、分析の目標と整合する適切なアルゴリズムを選択することです。

また、データの量とアルゴリズムの相性も慎重に検討します。アルゴリズムによって、分析結果の解釈のしやすさに違いがあるため、データ数とアルゴリズムの選定は重要です。

現在では数十種類のアルゴリズムが利用可能ですが、最適なものを見極める必要があります。分析の目的やデータの特性に合わせて、適切なアルゴリズムを検討することで、より優れた分析結果を得ることができます。

モデルの評価を実施

AI分析を行うための流れの5つ目のステップは、モデルの評価を実施することです。モデルの評価には以下の4つの要素を考慮します。

• モデルの精度：モデルがデータをどれだけ正確に予測できるかを測定します。
• 過学習の度合い：モデルが学習データに過剰に適合していないかを確認します。
• 解釈性：モデルの結果を人が理解しやすい形で示すことができるかを検討します。
• 学習処理の実行時間：モデルの学習にかかる時間を評価します。

これらの要素を総合的に評価し、次の分析に活用するための適切なモデルを選び出します。モデルの評価によって、高精度かつ解釈しやすいモデルを構築し、効果的な分析に貢献します。

AI分析の活用事例

ここでは、AI分析の活用事例について解説します。

• 商品需要予測
• 来場者予測
• コールセンターの業務改善
• 水道管の劣化予測
• 顧客の解約予測
• 画像分析
• 文章（テキスト）分析

それでは、1つずつ解説します。

商品需要予測

AI分析の活用事例の1つ目は、商品需要予測です。最近では、大手の小売業を中心に、AI分析を使った商品の需要予測が広まっています。また、需要予測結果に基づいて発注を自動化するシステムも導入されています。

これまでは、コンビニやスーパーなどでは店舗の責任者が過去のデータを参考に商品の発注を行っていましたが、予測の精度は経験に左右され、誤差が出ることもありました。さらに、多くの商品の予測と発注手続きは負担が大きく、働き方改革の観点からも自動化が求められていました。

小売店はPOSレジや会員サイトなどから購買情報や顧客情報を集め、AI分析に適したデータが豊富に揃っています。AI技術の進化により、これらのデータが有効に活用される時代になったと言えるでしょう。これによって、より効率的で正確な需要予測と発注が実現され、ビジネスの効率化が図られると期待されています。

来場者予測

AI分析の活用事例の2つ目は、来場者予測です。店舗やイベント会場の来場者予測にもAI分析が使用されています。来場者予測は天候や日付など様々な要素によって影響を受けるため、人手での正確な予測は難しいものです。

しかし、AIは大量のデータを効率的に分析するのが得意な分野であり、AIツールで来場者予測に特化したものが市場に多く存在します。適切な業務をAIに任せることで、人が得意とする業務に集中できるようにしましょう。これにより、業務運営がより効率的になり、精度の高い来客数予測が実現されるでしょう。

コールセンターの業務改善

AI分析の活用事例の3つ目は、コールセンターの業務改善です。コールセンターでは顧客との電話応対では短時間で的確に対応が求められますが、従来型では紙のマニュアルを参照して情報を探す必要があり、応対に苦労していました。

問い合わせの集中やクレーム、必要な知識の多さなどから、コールセンターの離職率が高い傾向にありましたが、AI分析の活用により労働環境が改善されています。過去の問い合わせ履歴をAIが学習し、即座に正確な回答を返すFAQツールが整備されています。

また、顧客の問い合わせに対してAIが応答するチャットボットの試みも拡大しています。AIによる負荷軽減により、コールセンターの働きやすい環境が向上することで、業種としての評価も向上していくことが期待されます。

水道管の劣化予測

AI分析の活用事例の4つ目は、水道管の劣化予測です。日本全国には広範囲にわたって水道管が張り巡らされ、私たちの生活を支えています。しかし、老朽化した水道管の修理には多額の費用がかかることや、修繕を行う人材の不足などが課題となっています。漏水事故も年間約2万件に上り、耐用年数を超えた水道管の長さは全国で約13万㎞にも及ぶとされています。

地中に埋まっている水道管は目視での確認が難しく、そこでAIを活用した劣化予測分析が役立っています。水道管の敷設年数や周囲の環境などのデータを基に、劣化の速度を予想し、勘と経験に頼らない予防的な修繕を行えます。

効率的な修繕が可能になれば、限られた人員でも水道管の品質を維持できるとともに、修繕費の高騰による水道料金の上昇を抑制することが期待されます。これによって、安定した水道サービスを提供し続けることが可能になるでしょう。

顧客の解約予測

AI分析の活用事例の5つ目は、顧客の解約予測です。AI分析で、特定のサービスに登録している顧客の中で、将来的に解約する顧客の数を予測することが可能です。

AI分析による解約予測は、過去と現在の顧客データや解約履歴をAIに入力し、将来の解約数を予想することで、未然に解約を防ぐための対策を立てることが可能になります。

従来、解約顧客数を予測する際には、一部の人材の経験や知見に依存する必要があり、客観的な予測が困難でした。AI分析の導入により、客観的かつ事実に基づいた高精度な予測が実現されました。

画像分析

AI分析の活用事例の6つ目は、画像分析です。特定の飲料メーカーでは、SNSに投稿された多数の画像から、顧客が商品を飲んでいる画像をAIで選別し、顧客の心理分析に活用しています。

同様に、中古車の査定にもAI分析ツールが役立っています。多様な傷がある中古車の車体画像を大量にAIに学ばせることで、新たに査定する中古車の画像を使用し、傷の種類・深さを判定できるようになりました。これにより、従来の目視判断や点検業務を省き、査定業務の効率化が実現されています。

文章（テキスト）分析

AI分析の活用事例の7つ目は、文章（テキスト）分析です。AI分析を用いることで、SNSや顧客からのコメントなどの情報を広範に分析することが可能になります。これにより、顧客のニーズを正確に把握することができます。

従来の方法では、大量の情報を手作業で処理するのは難しかったのですが、AI分析により効率的に情報を集め、整理・分析することができます。これにより、顧客の声や意見を瞬時に把握し、製品やサービスの改善や新たな提案に活かすことが可能になります。

AI分析を行う際の注意点

ここでは、AI分析を行う際の注意点について解説します。

• 膨大なデータの管理が必要
• セキュリティ
• データクレンジング
• 教師データの蓄積
• AI分析の専門家の必要性

それでは、1つずつ解説します。

膨大なデータの管理が必要

AI分析を行う際の注意点の1つ目は、膨大なデータの管理が必要です。なぜなら、過去の顧客データや取引履歴を使用する場合もあり、高い精度の分析には大量のデータが必要だからです。しかも、分析するために必要なデータは都度増加していきます。外付けハードディスクなどでデータを保管すると容量オーバーの問題が発生します。

現在ではAI分析を前提としたDWH（データウェアハウス）が広く普及しています。DWHは、AI分析に適したデータ形式でデータを最適化して保存するシステムです。データの保管にお困りの場合は、DWHの導入を検討することが重要です。これにより、データ管理の効率化や容量の問題を解決し、より効果的なAI分析を実現できるでしょう。

セキュリティ

AI分析を行う際の注意点の2つ目は、セキュリティです。小売店を含むAI分析で取り扱うデータには、顧客の個人情報が含まれることがあります。AI分析による人手不足の解消や業務効率化などの利点が期待できる一方で、情報漏洩のリスクにも留意する必要があります。

情報漏洩が発生した場合、損害賠償や企業の信用失墜などの社会的制裁が生じ、ブランドイメージが大きく損なわれる可能性があります。

情報漏洩を未然に防ぐためには、自社で管理するデータを暗号化し、信頼性の高いクラウドサービスでのみAI分析を実施するなどの対策が必要です。データ保護を徹底し、個人情報の適切な取り扱いを守ることが重要です。これによって顧客の信頼を築き、企業の信用を守ることができます。

データクレンジング

AI分析を行う際の注意点の3つ目は、データクレンジングです。AI分析では、音声や画像などの非構造化データを使用することがあります。しかし、これらのデータは元の形のままではAI分析に適していないため、適切な形に整える必要があります。この整える行為をデータクレンジングと呼びます。

例えば、異なるフォーマットのデータを連携する場合、データの構造が異なるため、統一された形式に整形する必要があります。データクレンジングは人手による作業で行われるため、専門の担当者が必要です。データクレンジングによって、AIがデータを正確に解釈し、有用な情報を抽出することが可能になります。

教師データの蓄積

AI分析を行う際の注意点の4つ目は、教師データの蓄積です。AI分析において教師あり機械学習を利用する場合、過去のデータを教師データとして利用する必要があります。

例えば、需要予測やチェーン分析などを行う場合、過去の取引や売上、顧客のデータを使います。短期間のデータだけでは精度の高い分析が難しいため、十分な量の教師データの蓄積が必要となります。過去のデータを元に学習したAIが将来の予測を行うため、信頼性と精度を高めるためにも、教師データの充実が重要です。

AI分析の専門家の必要性

AI分析を行う際の注意点の5つ目は、AI分析の専門家の必要性です。企業が独自のAI分析システムを作る場合、専門のAI分析者による分析モデルの構築が必要です。一部の大企業を除き、自社でAI人材を育成することは難しい場合が多いです。そのため、必要に応じてデータサイエンティストなどのAI専門家を招聘する必要があります。

しかし、近年はデータサイエンティストの需要が高まっており、彼らへの報酬も上昇している傾向があります。専門家を確保することが難しい場合は、AI分析ツールを活用する方法もあります。これによって、専門家不足の問題を一部解決し、効率的なAI分析の実現が期待できるでしょう。

まとめ

ここまで、AI分析の概要・BI分析ツールとの違い・活用メリット・分析の手順・活用事例・注意点について解説してきました。AI分析とは、人工知能技術を活用してデータから価値ある情報を抽出することです。AI分析を導入することで、人材不足を解消し業務効率化を図れるなどメリットは多岐にわたります。

一方で、注意点として、個人情報を含むデータを扱う際には情報漏洩対策が必要です。教師データの充実やデータサイエンティストの確保も課題となります。しかし、AI分析の導入は企業のビジネスにおいて大きな成果をもたらす可能性があります。是非積極的な導入を検討し、未来のビジネスにおいて競争力を高める一歩を踏み出してください。

 

製品の紹介資料はこちら↓