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BUSINESS

AIとBIの違いを基礎から解説

 

昨今のビジネスシーンにおいては、顧客のニーズや価値観が多様化・複雑化し、経営における意思決定が難しくなっています。このような状況では従来の勘や経験に頼る判断が通用せず、データに基づいた経営判断が企業の利益を大きく左右します。BIはそれをサポートするツールであり、AIの搭載によって経営判断の精度やスピードが向上します。本記事では、BIとAIについてそれぞれの定義や活用事例を確認したうえで、これらを組み合わせるメリットについて解説していきます。

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AIの基礎知識

AIは最近のビジネスシーンにおけるトレンドワードとなっています。まずは、AIの定義について改めて確認するとともに、AIの得意分野や活用事例を詳しくみていきます。

AIとは

AIは日本語では「Artificial Intelligence(人工知能)」と訳され、人間の思考回路を模倣したコンピュータです。過去の経験や蓄積されたデータを学習・分析し、自ら判断を行ったり新たな事柄を発見したりという、人間の知的能力に類似した機能を備えています。人間のように総合的な分野で知的能力を発揮できる汎用型AIはまだ開発されていません。しかし、特定の領域で人間の能力を凌駕する特化型AIは現在さまざまな分野で活用されています。

AIが得意なこと

AIはデータ間における関連性の発見、テキストや画像・音声データの高度な処理を得意とします。具体的には、経費の計算やデータ入力などの定型業務を自動的に行ったり、購買データと顧客属性との間にある相関関係を見つけ出したりといった作業です。また、テキストの翻訳や要約、画像認証や音声データのテキスト変換もAIが得意とする領域です。一方で、創造的な作業や人間の感情を読み取る作業は苦手であるため、定型業務やデータの認証といった分野で活躍しています。

AIの活用事例

AIは事務的な定型業務における活用が顕著ですが、その他にもさまざまなシーンで活用が広がっています。例えば、物流業界ではAIによる倉庫管理の自動化や、AIカメラによる判別での検品や仕分けが行われています。また、金融業界や不動産業界では、対話型AIによるチャットボットの実装や、AIによる不動産の自動査定が好例として挙げられます。また、身近なAIの例では、音声翻訳やiPhone上で作動するSiriがあります。このように、社内における定型業務へのAI導入だけではなく、近年では事業の一環としてAIを導入し活用している例が増えています。顧客にとっては利便性の向上、企業にとっては業務効率化や生産性向上といったメリットが双方にもたらされる点が、AI導入率を底上げしている理由の一つです。

BIの基礎知識

データの利活用を目指す際に、導入が検討されるツールの一つがBIです。ここでは、BIおよびBIツールの定義を明らかにしたうえで、BIツールで実現できる内容や活用事例を紹介していきます。

BIとは

BIはビジネス・インテリジェンスの略で、蓄積されたデータを分析してシミュレーションを行い、経営における意思決定を助ける機能です。従来のビジネスにおける意思決定では、長年の経験や現場の人間の勘に頼る方法でも経営が上手くいっていた企業は多くありました。しかし、顧客のニーズは時代とともに多様化かつ複雑化しています。このような状況では従来のやり方は通用せず、顧客のニーズをいかに迅速かつ正確に掴んで適応していくかが重要です。BIは膨大なデータの中から顧客のニーズや市場の動向を見つけ出してくれるため、それを経営判断の材料にできるのです。

BIツールとは

BIツールは、BIの機能をITツール化したシステムです。一般的には、データ分析結果やリアルタイムな売上情報をダッシュボードに表示する「レポーティング機能」、データ間にある法則性を発見する「データマイニング機能」、今後の売上のシミュレーションを行い、予算や生産の計画に役立てられる「シミュレーション機能」などが搭載されています。また、「OLAP分析」では、ビッグデータについて複数の観点から仮説と検証を行います。人間の手では膨大な時間と手間がかかるデータ分析作業をBIツールが自動かつ迅速に行うため、スピーディーでありながらも精度の高い意思決定が実現するのです。

BIツールの活用事例

BIツールは主にマーケティングや予算計画など、経営に大きく関わる意思決定や判断に役立てられています。また、社内に蓄積されたデータの一元的な管理やデータの集計、データの可視化にも使用されます。

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AIとBIの違いとは

AIがデータ分析にとどまらず高精度な推論や予測を行う一方、BIはあくまでデータ分析と可視化がメインとなります。BIは簡単な売上シミュレーション機能を搭載しているものの、AIのように複数のアルゴリズムと統計学に基づいた予測はできません。言い換えるならば、BIは人間が判断するための材料を提供するもので、AIは自ら予測し判断まで行うものという違いがあります。このようにAIとBIには大きな違いがありますが、組み合わせることでBIの機能は大きく向上します。

AIとBIを連携するメリット


AIは人間の知的能力を模したものであり、データ分析と可視化を行うBIツールと連携すれば、分析結果に基づく推論まで行えるようになります。ここからは、AIとBIを連携するメリットには具体的にどのようなものがあるのかみていきます。

合理的な判断が行える

BIツールへAIを搭載することにより、データ分析結果からAIが自動的かつ迅速にさまざまな推論を展開し、合理的な判断が可能になります。人間が判断を行う場合と異なり、専らデータという数字的根拠に基づいた意思決定ができるため、属人的判断を排除できるのです。明確な根拠に基づいて展開した事業戦略は、社会情勢の変化に応じた柔軟な変更ができ、競合他社との優位性の確立と企業体力の向上につながります。

高精度でデータ管理できる

企業には顧客情報や購買履歴など、非常に多くのデータが蓄積されています。BIツールはこれらデータを集約し分析するため、一元的なデータの管理につながります。BIツールへのAIの搭載で、データ管理の精度が高まり、さらに作業の効率が向上します。

生産性が高まる

AIをBIツールに搭載すると、データ分析やシミュレーションなどの一連の作業をAIが自動的に行います。その結果、人間が行う作業量が減り、マーケティングや予算計画時の業務効率が向上するのです。BIツール使用時の手間が省略されれば、その分のリソースを他の作業に割くことができ、生産性を高める効果が得られます。

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UMWELTはAPIの活用によってさまざまなデータ形式に対応可能。そのため、既存のシステム内に存在するデータを一元的に管理できます。また、従来システムと比較して、導入までの期間は4分の1、コストは10分の1までカットされており、スピーディーかつ低コストでAI搭載型のBIを導入可能です。

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UMWELTはAIを活用した需要予測やシフト作成、在庫管理や商品開発といった幅広い領域の業務で活躍します。そのため、UMWELTを導入するだけで全社的なDX推進につなげることが可能です。

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UMWELTは大手企業からベンチャー企業まで、幅広い業界業種のお客様にご利用頂いています。このような多くの導入実績があるため、はじめてBIやAIを導入する方にもご安心いただけます。

まとめ

商品のコモディティ化や顧客ニーズの多様化が進む昨今、いかにビッグデータを利活用して経営戦略を策定していくかが企業の存続にかかわります。AIを搭載したBIツールは高精度で迅速な需要予測や予算計画を実現する、企業の利益や生産性向上に役立つツールです。UMWELTでは、AIを搭載したBIツールを低コストかつ短期間で導入可能です。BIツールの導入を検討している方は、ぜひ一度TRYETINGまでお問い合わせください。

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