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データ分析・解析

データ分析にAIを活用する5つの手順|成功させるポイントとは?

AIや機械学習がもはや日常的に聞かれるようになった現代のビジネスでは、データ分析はその重要性を日増しに高めています。しかし、データ分析は「複雑で難解そう」「専門的な知識がないと歯が立たない」といった先入観で見られることが多く、敬遠されがちです。

AIを活用したデータ分析は、コツさえ分かれば専門的な知識を持たない人でも運用できるようになります。この記事ではデータ分析にAIを活用する手順を解説します。データ分析に関心を持っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

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データ分析にAIが求められる理由

現在は「AI第三次ブーム」とも呼ばれる時代であり、幅広い業界・業種にもAI技術は浸透しています。しかし、その弊害として「AIが出した答えの根拠を説明できない」ケースが多発し、再現性を担保できないことがAIの発展を妨げつつあります。そこで現在求められているのが「説明可能なAI」です。

そもそもデータ分析とは

データ分析とは、膨大なデータの中から目的に沿った情報を抽出することを指しています。大規模なデータ群を分析し、そこから知見や洞察を得ることができれば、新しいビジネスチャンスが生まれます。データの量だけではなく、質も非常に重要視されるようになっており、多くの企業はビジネスへの利用価値の高いデータを抽出するため、あらゆるツールや人材の登用、システムの導入に取り組んでいます。

AIが活用できる分野

AI技術の活用例は主に自動運転車やAIアシスタントなどが有名ですが、ビジネスにおいてAIが活躍できる範囲は非常に広いです。特にAIは予測判断や規則性の発見などに優れているため、業務効率化やマーケティング、人事など企業内業務の効率化にも向いています。また、近年では製造業や小売業、不動産業界などでも大きな注目を集めています。

AIによるデータ分析の特徴

「AIを活用する」と聞くと、真っ先に効率的で便利なものをイメージできますが、立ち止まって考えてみると、AIによるデータ分析は人力に比べてどのような点が優れているのでしょうか。具体的にはAIによるデータ分析は音声、文章、運転、人材、画像など、さまざまな素材の分析能力に長けています。例えば、AIを使った人材の分析では膨大なデータを活用することで、より自社に適した人材とマッチングできます。

AIの強み・メリット

AIによる分析を導入することで、さまざまなメリットが得られます。例えば、業務の効率化によって労働力不足の解消や、生産性の向上が期待できます。また、製造機器の不具合を検知するような正確性が問われる業務においても、人間が行うよりも高いパフォーマンスが発揮できるため、人材不足問題の改善にも繋がります。

AIでは難しいこと

一方でAIが苦手とするものには、ノイズの多いデータの処理やイレギュラーな事例、創造的な作業や感情の読み取りなどがあります。これらはどれも、AIの特性や学習に利用するデータの質に起因するものです。しかし、どんなツールも万能ではなく、また使う人間の腕も大切になるため、AIが不得意とする分野も理解し、あらかじめカバーしておくことは大切です。

AIによるデータ分析の実例紹介


AIを活用できるか否かは、AIの強みを自社の利益へ反映されやすい業務へに落とし込めているかがポイントになります。AIはさまざまな業種で導入されていますが、具体的には以下のように活用されています。

・金融保険業:リスクマネジメントや収益の最大化を図る、AIを使った人材教育
・小売通販業:顧客ニーズをデータベースに集積、データ分析をレコメンド機能に反映
・食品関連:食品の高精度分析や効果の検証
・製造業:データ分析を用いた作業工程の最適化

データ分析にAIを活用する5つの手順

データ分析が失敗するパターンの一つに挙げられるものが「とりあえず手持ちのデータを分析にかけて、用途はそれから考える」ケースです。しかし、これはデータ分析を成功させるための正しい手順とは言えません。以下では、データ分析にAIを活用するための手順を解説します。

手順1.明確なゴール設定

データ分析の目的を定めるためには、具体的にどうすればいいのでしょうか。初めから「今季の売り上げを前年比で120%あげる」など、数値目標があれば効果検証も明確にできます。

手順2.分析データの準備

ゴールを明確にできたら、次は必要なデータの準備を行います。このステップにおける注意点は以下のものがあります。

・オープンデータはあくまで補助として使用
・足りないデータは作成
・分析を始めてからも適宜データを追加

社内にあるデータを満遍なく集めることは現実的ではないため、必要なデータのみを準備すると効率がいいでしょう。

手順3.データの前処理

収集されたデータはそのままの状態では分析に使うことはできません。目的変数の加工や説明変数の加工、異常値処理や学習データ数加工、テキストデータの加工など、さまざまデータの前処理として必要な加工は分析の目的や方法によっても多岐にわたります。このステップはデータ分析の手順でも最も時間がかかるところなので、あらかじめ余裕を持って取り組みましょう。

手順4.テストモデルの作成

次に、どのアルゴリズムにどのデータを入力するかを検討することでテストモデルの作成を行います。このステップで注意するべきなのは、業務フローにマッチしたアルゴリズムを選択すること、データ数とアルゴリズムの相性をしっかり検討しておくことです。また、現在ではGUI(グラフィックユーザーインターフェース)の進化により、プログラミングでの構築が必須ではなくなったため、これを利用する方法もおすすめです。

手順5.モデル評価

データ分析が完了したら、最後のモデル評価を行います。この際に使用する指標は主に以下の通りです。

・モデルの精度:分析の精度を検証します。
・過学習度合い:過学習は機械学習においてよく起こる問題なので、この点もチェックしましょう。
・解釈性:分析の結果をそれくらい人間が理解できるかを評価します。これは分析結果を活用する上で大切な指標になります。
・実施時間:大量のデータの処理にどれだけの時間を要したのかも評価します。時間がかかりすぎている場合はデータの量や質の最適化を検討しましょう。

AIによるデータ分析を成功させるポイント

流行りに乗ってやみくもにAIを自社に導入しても、望むような効果はなかなか得られないでしょう。先述の手順に加えて、AIによるデータ分析を成功させるコツを紹介します。

セキュリティを強化する

AIデータ分析か否かに問わず。AIを導入する前には、まずセキュリティを強化する必要があります。AIにとってサイバー攻撃は大きなリスクの一つです。もし攻撃を受けて業務が停止するなどの状況に陥れば、大きな損失になります。そのような事態を避けるためにも、セキュリティの強化は欠かせません。

データサイエンティストを確保する

データ活用技術が進む半面、それらを活用できる専門的な人材は圧倒的に不足しています。特にビジネスとAIの双方について実用的な知識のある人が求められており、このような人材が確保されないと、AIに投資しても成果をあげられない懸念があります。「技術をどのように使うか」だけでなく「技術を使える人材を確保できるか」という視点をもった「データサイエンティスト」のような人材の確保も欠かせません。

スモールスタートで開始する

AIを活用するコツは「大きなビジョン」「小さく始める(スモールスタート)」の2点です。AIによるデータ分析は「収集したデータを自社の資産となるべく精製し、ビジネス戦略に活用(収益化)する」ことであるため、まずは小さいデータ量のものから扱い方を習得(スモールスタート)し、検証と修正を重ね徐々に拡大していきましょう。

自社に適したシステムを選ぶ

現在のAIによるデータ分析は、専門性の高さとセキュリティ対策からも専門のデータサービス企業に外注するのが主流となっています。サービスの選択に際しては、自社の業種や規模、分析の目的、コスト、扱うデータの種類に適したものを選びましょう。

AIによるデータ分析なら「UMWELT」がおすすめ!

効率的かつ低リスク、高精度なデータ分析を行うツールの1つとしておすすめしたいのが、TRYETINGが開発したノーコードAIクラウドの「UMWELT」です。

AI導入がとにかく簡単

「UMWELT」は自社でAIを開発する必要がなく、クラウド型のサービスであることからサーバーなどの用意も必要ありません。これにより、100種類を超えるアルゴリズムを簡単に自社に導入可能です。

低コストで運用可能

AIの導入にはコストが課題となることも少なくありません。しかし「UMWELT」はAIを活用した類似のシステムと比較し、低コスト・短期間から導入できます。サブスクリプション方式を採用しており、自社のニーズに合った範囲の機能の幅でプランが選べます。また、利用人数によっての利用料金が変わらず、2021 IT導入補助金へも対応しています。(費用の1/2、最大450万円の補助)

導入効果を実感しやすい

「UMWELT」には業界業種問わず幅広い企業様での導入実績があり、短期間で導入効果を得やすいです。また、この土台に自社のニーズに応じた機能を加えてカスタマイズできるため、更に高精度なAIを構築できます。

AI人材の育成も可能

「UMWELT」を導入することで、社内でAI人材の育成も可能になります。導入後はTRYETINGの担当者が併走体制で自社のプロジェクト運営に取り組むため、外部のサポートを得ながらAIの知識を得ることができます。データ分析で成果を出しつつ、自社内でのAI人材育成も図ることが可能です。

まとめ

データ活用にうまくAIを活用することで、自社が抱えているさまざまな問題を解決できます。しかし、それを正しく運用するためにはAIの特性の理解や、学習方法など、さまざまな知識を包括的に学ぶ必要があります。もし、AIを活用したデータ分析を一日でも早く導入して結果を出したいと考えている担当者の方は、ぜひ一度TRYETINGまでお問い合わせください。

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