AI分析とは？必要な流れやデータ分析の活用事例をあわせて紹介

AIはデータの傾向をもとに未来や今の状況を分析することができます。今回は、「AI分析とは何か」についてデータ分析の活用事例を合わせてご紹介します。

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AI分析とは膨大なデータをAIが分析して判断をすること

データ分析にはさまざまな手法があるため、データ分析を行う目的から逆算し最適な手段を選ぶ必要があります。今回ご紹介するAI分析もデータ分析の手法の一つです。別のデータ分析手法であるBIとの違いや、どのような分野で利用されているかを交えながら解説していきます。

1.AI分析とは何か

AI分析とはAIがデータの傾向を分析し、未来や今の状況の判断を行うことです。AIに明確な定義はありませんが、Artificial Intelligenceの略で「人工知能」を指す言葉として使用されています。判断をするためのパターンやルールなどの特徴をAIが自動で抽出します。

2.AIツールとBIツールの違い

データ分析のツールとしてBI（Business Intelligence）というものもあります。AIでは予測や判断をするためのパターンやルールを発見させる役割を機械が担います。一方でBIは、パターンやルールの発見を人間が担う際の手助けをするツールとして利用します。BIではあくまで人間が分析するのに対し、AIでは機械が主体となって分析を行います。

3.AI分析ツールはどのような分野で使われているのか

AI分析ツールを利用するにはデータを必要とします。すなわち、データを取得できる分野ではAI分析を行える可能性があります。具体的な分野としては、業務効率化やマーケティング、さらには人事などといった企業内業務の他にも、製造業や小売、不動産などがあります。このように、AI分析は非常に多くの分野で利用することができます。

AI分析を導入するメリット

AI分析を導入するメリットとしては、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ることです。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ます。

1.人材活用を強化できる

AI分析によって人間が行っていた業務を機械が代替します。その結果として、人材を別の場所で稼働させられるなど、人材活用を強化する事ができます。また従来の業務においてもベテラン従業員の勘やコツなどを、より体系化する事ができるため、社内教育コストの削減にも繋がります。

2.製造機器の不具合を検知できる

製造業において、工場の製造機器から得られるデータを用いた製品の品質維持や不具合検知など、ミスが重大な損害になりうるケースにおいてもAI分析は活用できます。製造機器や製品の不具合を検知する業務を人間が行うと正確性にばらつきが出てしまいますが、機械はより正確に検知する事ができます。

3.労働力不足を解消できる

労働力が足らない部分をAIで補うことによって、労働力不足の解消が狙えます。もちろん、すべての業務を人工知能に任せることはできませんが、AIに任せられる業務の数は多くなっているため、労働力不足の問題を抱えている企業にとっては大きなメリットといえるでしょう。

AI分析をするために必要な流れ

AI分析をする際の必要な流れとしては

• ゴールの明確化
• データの準備
• データの前処理
• モデル作成
• モデルの評価

の大きく5段階に分ける事ができます。以下では、それぞれの工程の詳細について解説していきます。

1.ゴールの明確化

AI分析を行う際のゴールは大きく分けて二つで、一つがビジネスゴール、そしてもう一つが分析のゴールです。ビジネスゴールは経済的なインパクトのことで、売上の増加やコストの削減などです。分析のゴールは、データを分析した上での何かしらのアウトプットを指し、例えば顧客のWeb上での行動理由を探るといったところです。分析した結果がどのように役立ち、ビジネス上での成果を出せるのかのロジックを明確にすることが、このフェーズで大切なことです。ゴールの明確化を行う際は「そもそもAI分析が必要なのか」といった根本の部分から考え、判断しましょう。

2.データの準備

分析のゴールが明確になったら、次は必要なデータの準備をする段階に入ります。ゴールから逆算したデータはどんなものなのか、十分に検討した上で準備するデータを決めます。社内に既にあるデータだけでは足りないこともあるので、足りないデータは取得しましょう。また、一度分析を開始した後もデータを追加することが望ましいでしょう。また、ネットなどで公開されているオープンデータを利用するのも一つの手です。企業や研究所などが公開しているデータセットなども活用しデータを準備しましょう。

3.データの前処理

データを集めた次は、データの前処理を行います。一連のプロセスの中で最も時間がかかるのがこのデータの前処理で、全体の8割の工数がここにかかるという統計データも出ています。データを準備したとしてもAI分析にすぐに使えるデータになっているわけではないのです。

• 説明変数の加工（特徴量抽出）
• 外れ値処理
• 学習データ数調整
• 画像データの加工
• テキストデータの加工

などの処理を行い、データをより精度の高いAI分析ができるように加工します。また、データの前処理にかかる手間をサポートするサービスも徐々に登場しています。そういったものの利用も考慮すると良いでしょう。

4.モデル作成

モデル作成の段階で考慮することは、分析のゴールと整合性のあるアルゴリズムを選ぶこと、データ数とアルゴリズムの相性を検討することの2点になります。アルゴリズムによって、分析結果を人が解釈しやすいかに差があったりするなど、データ数とアルゴリズムには相性があります。現在よく利用されているアルゴリズムは20種類ほどあるので、その中から最適なものを検討しましょう。

5.モデルの評価

アルゴリズムを決め、AIで学習させたら、最後にモデルの評価をします。

• モデルの精度
• 過学習度合い
• 人による解釈性
• 学習処理の実施時間

これらを軸にモデルの評価を行い、次の分析に活用しましょう。

AI分析の活用事例

AI分析を実際に活用した事例にはどのようなものがあるのでしょうか。ここからは、分析を行うデータの種類ごとに解説します。

1.音声を分析する

音声分析の分野では「Empath」が注目を集めています。Empathの主要サービスの一つである「Web Empath API」は数万人の音声データベースを基に、喜怒哀楽や気分の浮き沈みを判定する音声感情解析APIです。言語に関係なくリアルタイムで喜び、平常、怒り、悲しみの4つの感情と元気度を解析する事ができ、ヘルスケアなどの分野で多数の導入実績があります。

2.文章を分析する

「Insight Tech」がつくった文章解析サービス「ITAS (Insight Tech Text Analytics Service)」はいわゆる文字認識AIの一つです。企業が保有する「お客さまの声」「営業週報」「特許・論文」「レビューデータ」といったテキストデータを解析し、ビジネス課題の解決をサポートします。お客様の意見や感情に特化した分析を行う事ができるため、より精度の良い結果が期待できます。人間の言葉を処理する自然言語処理の分野は、未だ発展段階であり、人間の言葉を認識し、理解するための研究開発が世界各地で盛んになっています。

3.運転を分析する

自動車の分野で近年話題になっている、自動運転の技術にもAIの分析技術が取り入れられています。自動運転による事故を回避するためのシステム作成や、操縦者のいらない自動運転の開発にAI分析が活用されています。多数の走行シーンや交通データを収集・解析したのちにAIへ学習させることで、自動運転でも正常な運転を実現できます。

4.人材を分析する

企業の採用活動にもAI分析が活用されています。それぞれの企業や求人媒体が保有している個人情報から、個々のスキルや履歴情報などのビッグデータを収集・AI分析を行うことで、会社に適した人材に対し、スムーズなアプローチが可能です。エントリーシートの識別においてもAI分析を活用する事ができます。AI分析による採用判断とAIが不合格と判断したエントリーシートを人の目で再チェックするという、二段階の採用システムにより、応募者が偏見なく平等に審査を受けることが期待できます。

5.画像を分析する

画像分析の分野では、日本コカコーラがブレインパッドと提携し、Google Cloud Vision APIを利用した実例があります。日本コカコーラはSNSを利用し、これまで見落としていたドリンクを実際に飲むシーンを抽出・分析することで、これまでは限界があった消費者の本音をより深く知ることができるようになりました。

AI分析を自社でする場合は基本的にPythonが使われることが多い

AI分析を自社で行う際に必要となるのがプログラミングに関する知識です。AI分析において、よく利用されるプログラミング言語は基本的にPythonです。Pythonに限らず「SPSS」や「R」といった言語でも分析を行うことはできますが、自社内でAI分析をプログラミングの知識なしで行うことは非常に難しいといえるでしょう。しかし、そんな難易度の高いAI分析を、より簡単にビジネスに導入できるサービスがあります。

AIをビジネスに導入したいのであればTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

社内にAIエンジニアがいない場合でも、費用や分析にかかる工数を抑えた上でAIをビジネスに活用できるサービスがTRYETINGの「UMWELT」です。UMWELTはプログラミング不要で、簡単で直感的な操作で社内でAI分析や自動化を行う事ができます。そのため、AIエンジニアの採用や教育をすることなく、AIを用いた分析などを実現できます。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、準備コストを最小限に抑えた上でAIを活用できる点も特徴の一つです。

まとめ

AIを導入することによって、作業効率の向上や労働力不足の解消ができます。AIエンジニアがいなくてもAIを簡単に導入できるUMWELTをぜひ検討してみてはいかがでしょうか。