AIによるデータ分析とは？メリットや導入手順・活用事例を解説

「AIを活用したデータ分析」は、作業効率化の面で魅力に感じている企業は多いでしょう。その一方で、具体的な内容やビジネスでの活用方法については、理解していない方も多いはずです。

そこで今回は、AIによるデータ分析の基本的な概念やビジネスでの活用例、導入する際の重要ポイントを解説していきます。

AIによるデータ分析とは？ビッグデータの高速処理

AIによるデータ分析の利点は、主に「AI技術を駆使してビッグデータ（膨大なデータ）を高速で解析できる」点にあります。AIを使ってデータマイニング（データから有益情報を探す技術）を行えば、人間を上回る速度と精度で分析を実施できます。

データ分析の分析モデルの構築には、Pythonのようなプログラミング言語が活用されます。また、ビッグデータについて詳しくは、
「ビッグデータの分析とは？解析手法・成功させるポイント・活用事例を解説」をご参照ください。

AIの学習方法は機械学習・ディープラーニング

AIのデータ分析には、機械学習やディープラーニングの技術が欠かせません。機械学習とは、AIが与えられた情報を分析し、パターンや規則性を抽出する技術の総称です。

一方、ディープラーニングは機械学習の一種で、人間の脳の神経回路網を模した「ニューラルネットワーク」を活用します。このディープラーニングの活用により、AIはデータから要点を抽出することが可能です。

AIによるデータ分析の特徴

AIによるデータ分析の主な特徴に業務効率化が挙げられます。ここからは、AIによる業務効率化で得られるメリットを踏まえ、データ分析の特徴を解説します。

業務の効率化と精度の向上ができる

データ分析をAIに任せることで、業務の効率化と精度の向上が見込めます。例えば、AIを使って商品の需要を予測することで、過剰な在庫を抑え、商品の廃棄量を減らすことが可能です。

また、これまで人の手によって行われてきた作業をAIが担うことにより、ヒューマンエラーも減り、作業精度の向上が期待できます。

人手不足の解消ができる

AIの導入は、人手不足の解消も期待できます。今まで人間が担っていた作業をAIに移行することで、労働力不足の問題の解決が見込めます。

また、業務内容をAIに分析させることで、優先すべき業務や自動化できる業務などの判別ができるようになります。それにより、人的資源が限られていても効率的に業務を進めることが可能です。

迅速な意思決定の実現ができる

AIの導入は、意思決定を迅速に行う際にも役立ちます。AIは人間よりもデータを高速に処理できるため、意思決定に必要なデータが素早く手に入ります。これにより効率的に業務の意思決定ができるようになります。

正確な現状把握と予測ができる

AIをデータ分析に活用することで、現状把握と予測が容易になります。人間の分析能力には直感や経験に依存しやすく、また人間が分析できる範囲やスピードには限界があります。

一方、AIはデータから発生している事象のみを見て、観測的にビッグデータを分析できます。これにより、AIは、心情や経験に基づかない客観的な分析結果を抽出することが可能です。

AIによるデータ分析の導入手順

AIによるデータ分析の導入手順

ここからは、AIの導入手順を詳細に解説していきます。

適切なデータを大量に用意

AIに学習させるには、適切なデータを大量に用意することが求められます。ビッグデータには、役立つデータや不必要なデータが混在していることが多いため、どのデータが分析に役立つか整理しておくことが重要です。必要なデータが手元にない場合は、新たにデータ収集を行う必要があります。

ただし、ゼロからのデータ収集は、時間と労力が必要なため、外部のデータセットを利用することも考慮しましょう。外部のデータセットには、インターネット上で公開されているデータや企業・研究機関が提供するデータなどがあります。

データの前処理（AIが分析しやすいデータへ加工）

データを集めただけでは、AIによる分析を行う上で最適な状態にはなっていないことがあります。データを収集した後に、AIが分析しやすいよう、データを加工（前処理）することが重要です。

具体的なデータの前処理手法としては、外れ値処理や説明変数の加工などがあります。これらの処理は、導入工程において最も時間を要する作業です。そのため、この手間を軽減するためのサービスも提供され始めています。

アルゴリズムの選択とモデルの作成

データの前処理が完了したら、次はアルゴリズムの選択とモデルの作成に移ります。モデリングの段階で重要なのは、分析対象のデータの性質や量を考慮して、最も適合するアルゴリズムを選ぶことです。

使用するアルゴリズムによって、分析の結果や解釈のしやすさなどの違いがあります。その要因としては、データの特性とアルゴリズムの相性が関係しているからです。そのため、最適なアルゴリズムを選択することが重要と言えます。

データ分析と作成したモデルの評価

モデル構築の完了後、そのモデルを利用してデータの分析を実施します。データ分析を実施した後には、分析結果をもとにモデルの評価を行うことが重要です。

モデルの評価の基準としては、モデルの正確性や学習の効率、解釈の容易さ、学習に要する時間などがあります。これらの基準をもとにモデルを評価し、改善が必要と判断された場合には、モデルの改善を行います。

AIによるデータ分析を行う際の注意点

AIによるデータ分析を行う際には、いくつかの重要な注意事項を頭に入れておく必要があります。ここからは、AIによるデータ分析を行う際の注意点を解説します。

データを適切に管理して情報漏洩を防ぐ

AIの学習に使われるデータには、個人情報が含まれるケースがあり、これらを外に漏らしてしまう可能性があります。例えば、ChatGPTに個人情報を与えると、他のChatGPTのチャットに現れるといったケースが存在します。

個人情報などが情報漏洩すると、企業は損害賠償請求や信頼低下といった重大なダメージを受けます。

このようなリスクを避けるためには、データのセキュリティ管理を徹底することが重要です。セキュリティ管理には、データ分析用に特化したクラウドストレージなどを利用して管理するといいでしょう。

また、セキュリティの管理をAIに任せる手法もあります。詳しくは「AIがもたらすセキュリティへの影響や現状の課題を解説」をご覧ください。

教師データが必要になることがある

データ分析をAIで行う際には、学習データだけでなく、あらかじめ正解が加えてある「教師データ」が必要となる場合もあります。AIが需要予測や顧客の流出傾向などを分析する際には、過去の取引記録や売上データ、顧客情報が教師データとして活用されます。

正確な予測や分析を実現するには、長期にわたる豊富な教師データが欠かせません。自社で十分な教師データを確保できない場合は、外部のデータソースを活用するといいでしょう。

データ分析の目的を明確にする

AIによるデータ分析を実施する際には、その目的をはっきりと定めることが重要です。その理由は、分析の目的に応じて、学習データの中で重点を置くべきパラメータが変化するためです。

データ分析のゴールを明確にすることで、必要なデータの種類が明らかになり、データ収集の効率も向上します。適切なデータが集まれば、分析の精度も高まり、より信頼性の高い結果を得ることができます。

ビジネスにおけるAI分析の活用事例

AIによるデータ分析は、ビジネスのさまざまな分野で活用されています。ここからはAI分析の活用事例を解説します。

商品の需要予測

AIによるデータ分析は、商品の需要予測において重要な役割を果たします。将来にわたって自社の商品やサービスが、どの程度の量で売れるかを見積もることは、ビジネスでは重要です。

需要予測には、過去の販売データや季節や祝日などのカレンダー情報、天気などさまざまな情報が使われます。AI技術を利用することで、これらのデータから複雑なパターンを把握し、より正確な需要予測が可能となります。

これにより、過剰な在庫を抱えるリスクを減らし、在庫管理の効率化と精度の向上が期待できます。

顧客のアンケート結果の分析

顧客のアンケート結果の分析にも、AIによるデータ分析は活用されています。アンケートの自由回答欄などのテキストデータは、分析する人によって判断が異なるといった問題がありました。

AIは、アンケート結果のテキストデータを読み解き、回答がポジティブなものかネガティブなものかといった分類を行うことが可能です。また、AI技術を用いることで、顧客の意見やニーズをより客観的に把握し、企業のサービス改善や商品開発に役立てることができます。

設備内の機器の故障を予測

O製造業では、工場の設備や機器の故障予測にAIを活用したデータ分析が導入されています。これまでは、設備の不具合を人の目でチェックすることが一般的でしたが、この方法では故障の前兆を見逃すリスクがありました。

AIを活用することで、機械の稼動年数や周囲の環境などのデータをもとに、設備内の機器の寿命や故障するタイミングを予測可能になります。これにより、効率的にメンテナンスを行うことができ、突然の故障による生産停止リスクを低減させることが可能です。

まとめ

今回の記事では、AIによるデータ分析の意味や特徴、導入手順、データ分析の注意点、活用事例などについて解説しました。AIによるデータ分析を行うことで、業務効率化や人手不足解消、迅速な意思決定、正確な現状把握と未来予測などが可能になります。

また、機械学習やディープラーニングを駆使し、商品の需要予測や顧客アンケートの解析、機器の故障予測など、幅広いビジネス分野で活用されています。AIによるデータ分析を導入するには、データの適切な管理と明確な分析目的の設定が重要です。AIを使ったデータ分析に興味がある方は、この記事を参考に導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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