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COLUMN コラム

AI(人工知能)

AIとビッグデータの課題とは?分析方法や活用事例と合わせて紹介

近年、ビッグデータを利用したAIの活用が進んでいます。そこで今回は、ビッグデータを活用したAI分析の方法や活用事例と、それらに関わる課題について解説していきます。

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AIビッグデータとは日々の業務から蓄積された大量のデータ


AIとビッグデータは私たちの生活を大きく変える可能性を秘めており、ビジネスの分野でも多くの注目を集めています。ここではAIとビッグデータの関係性について解説します。

1.AIのビッグデータとは

ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような膨大なデータ群のことです。情報社会が加速する現代において、あらゆるデータを取得することが可能となりました。そこで、それらの膨大なデータを活用することで生活やビジネスの生産性を高めることが期待されています。

2.AIとビッグデータの関係性

ビッグデータとAIは互いに密接な関係を築いています。従来の技術では膨大なデータの保管や管理は難しいものがありました。しかし、AI技術の発展により、企業が持っているビッグデータも効率よく分析し整理し、有用なデータのみを抽出できるようになりました。これにより、従来不可能とされていた膨大なデータの管理や解析が可能になりました。

AIとビッグデータが普及した理由


AIとビッグデータが普及した理由としては、ソーシャルネットワークの普及により生じる情報量の急速な増加が挙げられます。これらの膨大な量のデータを保管、管理するための手段としてAIの開発が進んだため、ビッグデータをAIで容易に活用することが可能となりました。

AIとビッグデータの課題


AIとビッグデータの活用は近年急速に進みました。一方で、今後に向けた課題も多く残されています。ここでは、そういったAIとビッグデータの課題を3つに分けて解説します。

1.時間を要する

ビッグデータは取得、保存するだけではなく利用して初めて価値を生むものです。データを活用できるよう整理することが必要ですが、意味のある形で分析ができるようにデータを整理するには、相当の労力と時間が必要になります。一般的に、データが使えるようになる前の準備と整備に、AI分析の工程の約70%を費やしているといわれています。

2.プライバシーの問題

ビッグデータには個人情報が含まれることがあり、誤ったデータの活用を行うとプライバシーの侵害にあたる可能性もあります。ビッグデータはうまく活用することで生産性を向上させる有効な武器になりますが、間違った使い方をすれば人々に悪影響をもたらす危険性も持ち合わせています。

3.AIの人材不足

AIとビッグデータの活用において、最大の課題は人材の確保です。AI×ビッグデータの活用においてデータサイエンティストの存在は欠かせません。しかし海外と比較すると、日本国内には実際に現場で解析を行える即戦力のデータサイエンティスト人材は希少で、海外からの採用や企業内での教育など早急な課題解決が求められています。

AIとビッグデータの分析に必要な職業


人材不足の面でも触れましたが、AIとビッグデータの活用で必要な存在となるのがデータサイエンティストです。日本では即戦力として力を発揮できるデータサイエンティストが不足しています。しかしデータサイエンティストはデータ分析の知識だけでなく、統計学やプログラミングの高い能力が必要なため、戦力として活躍する人材の育成には時間がかかるといわれています。

AIとビッグデータを使用した5つの分析方法


実際にビッグデータを活用したAIの分析を行うには、どのような方法があるのでしょうか。ここでは5つの分析方法をご紹介します。

1.クロス集計

クロス集計は基本的なデータ分析手法の1つといわれています。クロス集計では収集したデータをさまざまな属性に分けて集計し、分析をします。活用例としては、アンケートの集計や販売予測、世論調査などがあり、トレンドなどざっくりとした傾向を分析する際に有効といわれています。Excelの機能で分析ができるため、初心者にも扱いやすい分析手法といえるでしょう。

2.回帰分析

回帰分析とは、1つの質問に対し、「はい」と「いいえ」の2択の答えを集計し、とある事象の将来的な発生の確率を予測する分析手法です。回帰分析では起きた事象を比較するので、原因を分析し結果に対する要因を把握することができます。そのため、開発や研究の際に適した分析方法として活用されています。

3.アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、関連性がないと思われるデータ同士から共通の類似性や規則性を見出し、隠れた関連性を分析する手法です。主にネット通販やスーパー、小売事業でよく使用されています。データ同士の隠れた関係性を見出すことで、新たなアイデアが生まれることが期待できるのがアソシエーション分析の特徴です。

4.クラスター分析

クラスター分析とは、ビッグデータを類似するデータ同士で複数のグループに分類し、グループごとの属性を導き出す分析手法で、クラスターとは作成したグループのことを指します。クラスター分析では、基準が明確でないデータを分類する場合に用いることが多いです。例えばサービスの提供や、商品の自社開発を行う企業で顧客の潜在ニーズを把握したい場合などで使用されることがあります。

5.決定木分析

決定木分析とは、データの分類を樹形図のような形で繰り返し行うことで、複数の要因から関係性を見出し、原因のより強い根拠を分析する手法です。樹形図のようなモデルでデータをひたすら分類するため、決定木と呼ばれています。決定木分析は消費者の意思決定や購買意欲など、原因に対し多様な要因を探す際の分析で多く活用されています。

AIとビッグデータの活用事例


AIとビッグデータは様々な分野で活用が進んでいます。ここでは分野別での活用事例をご紹介します。

1.製造業

現在、多くの企業で工場の老朽化が進んでいます。定期的な工場メンテナンスを行っていますが、設備の老朽化による事故が発生するケースも少なくありません。保守作業を行える人材が不足している現状もあり、事態は深刻化しています。そこで解決策として活用されたのがAIとビッグデータでした。工場の設備に温度センサや振動センサーを取り付け、データを収集します。そこで得たビッグデータを基に、センサーで機械が故障する予兆を発見することが可能となりました。

2.公共事業

公共事業の分野でもAIとビッグデータの活用が進んでいます。例として、政治的な意思決定を迅速に行うため、出生率や交通情報などのビッグデータをAIで分析して地域の課題を発見し、政治判断の材料として活用するといった取り組みがされています。一方で行政が保有しているビッグデータを企業に対して開示し、ビジネスへの活用を促す動きも起きています。

3.流通・小売業

流通・小売業では、売上など重要な数値に直接関わる形でAIとビッグデータが活用されています。企業が持つ売上データや顧客データなどのビッグデータを、AIで分析することでマーケティング活動を最適化させることができます。また、高精度な市場予測を行うことも可能となり、効率的に製品を供給するための需要予測なども行われています。

4.教育業

教育業の分野でもAIとビッグデータは活躍しています。学習履歴などのデータを収集し、AIで分析して一人ひとりに合わせた教育を行ったり、特性を把握して適した職業を判断するなどの取り組みが行われています。教育分野でのビッグデータの蓄積により、将来的にはさらに高い精度で個別最適な教育を行えることが期待できます。

5.観光業

旅行業界では、顧客の動向から提供サービスの課題発見や改善にAIとビッグデータの活用が行われています。顧客にどのような興味志向があるのかを顧客の検索キーワードなどから分析し、最適なサービス提案へと繋げています。

6.金融業

金融業でのAIとビッグデータの活用は、既に長い年数で行われています。企業が保有する顧客データをAIで分析し保険サービスを提供するなど、パーソナライズされたサービスの提供が可能です。株価動向などでもAI分析を活用し最適な判断をする取り組みが進んでいます。

AIとビッグデータとIoTの関係


現在、世界には数百億台のIoT端末が存在していると言われており、それらすべてが新たなデータを生み出し続けています。そこで蓄積されたビッグデータを企業がAIで解析して生産活動に活かすのです。AI、ビッグデータ、IoTのこうした連携が新たな価値を創出していくことがこれからも期待されています。

AIとビッグデータを活用するのであればTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

AIとビッグデータを導入したい場合におすすめなツールが、TRYETINGの「UMWELT」です。UMWELTはプログラミング不要なためAIエンジニアでなくても簡単に利用できるツールです。また、社内でAIを利用するための特別な環境を準備する必要なく、あらゆる準備コストを最小限に抑えた上でAIを活用する事ができます。

まとめ

ビッグデータを活用したAI導入を行うことで、様々な課題を解決することが期待できます。ビッグデータ活用をする際は、大手企業への導入実績の多いUMWELTを検討してみてはいかがでしょうか。

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