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AIは現在、ビジネスにおける多様なシーンで活用されるようになりました。特にAIの得意とするデータ分析では、人間の頭脳ではできない、膨大な量のデータの計算や、時間がかかるような緻密な計算なども容易にこなせます。
今回は、AIによるデータ分析とはどのようなものなのか、またビジネスへの活用例やメリット、活用のポイントをご紹介します。

• 目次
• 1．AIによるデータ分析とは？
• 2．AIによるデータ分析のビジネス活用例
• 3．AIによるデータ分析のビジネス活用メリット
• 4．AIによるデータ分析のビジネス活用のポイント
• 5．まとめ

1．AIによるデータ分析とは？

AIによるデータ分析について解説する前に、AIの基礎知識を確認しておきましょう。

●AIとは

AIとは、人間の能力を模倣するソフトウェアで、「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略称です。日本語では「人工知能」と呼ばれています。人間と同じように繰り返し学習した内容を応用することをテクノロジーで実現します。

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●AIはデータ分析が可能

AIはさまざまなタスクを行えますが、そのうちの一つが、データ分析です。人間の脳と同じように学習を重ねることで、分析の精度が上がっていきます。AIが行う代表的な学習に「機械学習」があります。これはAIが膨大なデータを学び、特定のルールや法則性を見出す技術です。例えば、大量の画像データをAIが機械学習するとき、画像データに「これは車」「これは歩行者」などの正解と共に学習させていくことで、まったく新たな画像を提示したときに、学習したデータをもとに「車」なのか「歩行者」なのかを分析して判断することができます。

●AIによるデータ分析の特徴

AIによるデータ分析の特徴は、人間ではむずかしい膨大な情報をミスなく正確に分析できることです。ビジネスにおいて売上や顧客データを分析することは古くから行われてきましたが、AIを用いることでより多くの量や種類のデータを分析できるので、より詳しい情報を得ることができ、精度も上がります。ビジネス利用において、より早く、正しく必要なインサイトを得ることが可能です。

2．AIによるデータ分析のビジネス活用例

実際に、ビジネスの現場では、次のようなシーンで、AIによるデータ分析が行われています。

●需要予測

商品やサービスを販売する際には、需要と供給のバランスを検討しなければなりません。AIによる過去の売上データなどを用いた分析によって導き出された需要をもとに生産量をコントロールすることで、機会損失の防止、過剰在庫の低減が可能になります。

ある製造業の事例では、取引先から数か月前に受ける発注概算数と実際の発注数とのずれをAIに分析させ、需要予測を行いました。その結果、AIによる予測と実際の発注数の誤差が、半分以下となったケースも生まれました。これによりリスクが軽減されています。

●故障検知

工場などの機械に対して、AIに画像や映像分析による検査を行わせることで、故障を早期に検知することができます。業務停止といった重大なリスクを防ぐことができます。

●人流予測

店舗販促などの観点から、人流データ分析が行われていますが、それをAIに担わせることでより精度の高い結果が手に入れられます。店舗周辺の人々の動きがパターン化できれば、それに応じたサービス提供が可能になります。

●自動運転

近年、AIを搭載した自動車の自動運転技術が発達しています。カメラやセンサーから得られた画像データやその他のデータを組み合わせて分析することで、運転手がハンドルを手放しながら運転ができます。これはAIによる高度な学習と分析が成せる業です。

●カスタマーサービスにおけるFAQ・一次対応

カスタマーサービスにもAIデータ分析が活用されています。過去の問い合わせデータを学習させることで最適化されたFAQが作り出されます。また、AIが学習データをもとにチャットボットで一次受付し、回答するといった対応を行うことができるようになっています。

●自動見積もり

見積書の作成は、古くから営業担当者の属人的な仕事となっているケースも多いですが、AIが過去データを学習・分析すれば、自動見積もりも可能になります。社内の誰もが見積もり書を作成できるようになれば、属人化の解消と業務効率化につながります。

3．AIによるデータ分析のビジネス活用メリット

AIによるデータ分析をビジネスに活用することにより、次のようなメリットが期待できます。

●省人化・業務効率化

AIが人に代わって需要予測や故障点検などを行うことで、省人化や業務効率化につながります。その結果、人手不足や働き方改革などの課題に対応できます。

●人的ミス削減

人が行う作業はどうしても人的ミスが避けられません。AIに担わせることで人的ミスによるリスクをなくすことができます。品質の安定化にもつながるでしょう。

●データに基づく迅速な意思決定

AIによってより精度の高いデータ分析結果を出すことができれば、より精度の高い意思決定につながります。またAIの分析は人間が行うよりも迅速に実施できるため、スピードアップにもつながるでしょう。

●DX推進

国内でDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進される中、その第一歩としてペーパーレス化やデジタル化を進める企業が多い中、AIを活用すればその先の業務プロセスをデジタル化するデジタライゼーションが容易になります。さらにその先の社会や顧客にも影響のあるビジネス変革、デジタルトランスフォーメーションを起こすために、AIデータ分析をはじめとしたAI活用に期待が高まっています。AIをビジネスに取り入れることは、さらなるDX促進につながるでしょう。

4．AIによるデータ分析のビジネス活用のポイント

実際にAIによるデータ分析を行う際には、より有意義な活用につなげるために、次のようなポイントを押さえて実施することをおすすめします。

●目的の明確化

AIを導入すると、AIの使い勝手の良さや精度の高さなど目先のメリットに着目しがちであり、本来の目的から外れてしまうことがあります。業務改善や利益率向上などが目的であれば、それらの成果が出ているかどうかに着目しましょう。そのためにはAI導入前にまず目的を明確にし、社内に浸透させておく必要があるでしょう。

●データの準備

AIが高精度な分析を行うには、データの準備が必要です。社内の各種システムからの学習用データを選別し、クレンジングすることはもちろん必要であり、社外の関連データなども選んで連携し、活用しながら分析を進めていく必要があります。

●分析基盤の構築

AIが分析するには分析基盤の構築が必要です。また、集めたデータは分析するに当たって前処理を行うための環境を整えることも求められます。コストを抑えながら構築し、先進的なデータ分析ツールをまとめて利用できるMicrosoft Azureのようなクラウドサービスを利用するのがおすすめです。

5．まとめ

AIによるデータ分析は、各業界のあらゆるシーンで活用されています。ぜひ環境を整えて、有意義なAIデータ分析を進めてください。

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