AIによるデータ分析とは？効果的な導入のためのポイントも説明

業界・業種を越えて、さまざまな企業がAIによるデータ分析を導入しはじめています。一方で、そうしたデータ分析がどのように役立つのかについては、なかなかイメージしづらい部分かもしれません。

そこで本記事では、多くの企業がAIによるデータ分析をビジネスに活用するようになった理由や、そのために必要となる要素について解説していきます。また、AIによるデータ分析を効果的に導入するためのポイントも説明するので、あわせてご活用ください。

AI（人工知能）によるデータ分析とは

まずは、AIによるデータ分析とはどのようなもので、なぜビジネスに活用されるようになったのかについて説明します。

AIを用いないデータ分析との違い

AIには、データから「学習」するという際立った特徴があります。大量のデータを用いて鍛え上げることにより、高度で的確な「推論」が可能になっていくのです。これは、単にデータを集計したり、整理したりするのとは大きく異なるアプローチだといえます。

AIが学習するというのは、データに潜む何らかのパターンを抽出するようなものです。人の力だけでは気づくことができないような難解なパターンも、AIを用いれば発見できる可能性があります。AIによるデータ分析は、既存のデータからでも新たな知見を得られる有用なツールだといえるでしょう。

なお、AIが学習する仕組みについては、こちらの記事で詳しく説明しているので参考にしてください。

AIによるデータ分析をビジネスに導入するメリット

AIに学習をさせるには、ある程度まとまった時間が必要です。しかし、ひとたび学習を終えたAIは高速に動作します。これは、AIによりスピーディで効率のよい分析が可能になることを意味しています。

リアルタイムでデータにアクセスできるシステムとともにAIを用いれば、いつでも最新の分析結果を把握できるようになるでしょう。こうした効果は、企業にとって大きなメリットになる可能性があります。変化の激しい現代のビジネス環境において、タイムリーな判断を下すための有用なツールとみなせるためです。

また、AIによる分析結果は、あくまでデータにもとづいたものです。人が行う分析では紛れ込みがちな主観が排除されるため、客観的なビジネス判断が求められる場合にも役立てやすいでしょう。

なお、データ活用の有益性については、こちらの記事もあわせて参照してください。

AIによるデータ分析を支える要素

企業がAIを導入し、データ分析に活用していくためには、AIを扱える人材の確保が欠かせません。とはいえ、AIは専門性の高い技術であるため、どのような人材が求められているのかをイメージするのは簡単なこととはいえないでしょう。

ここでは、AIをデータ分析に用いるために、具体的にどのような知識・スキルがあるとよいのかについて説明します。

機械学習や深層学習などAIの仕組みに関する知識

AIに学習をさせるにはさまざまな方法がありますが、その多くは「機械学習」と呼ばれる手法を用います。なかでも近年注目されているのは、「深層学習（ディープラーニング）」による手法です。また、それを支える重要な背景技術として「ニューラルネットワーク」が挙げられます。

こうした専門用語や、その仕組みに関する知識は、実用的なAIを構築するのに欠かせないものです。機械学習の仕組みや実現できることについては、こちらの記事でも詳しく説明しているのであわせて参考にしてください。

ビッグデータも扱える統計学やデータサイエンスのスキル

AIを扱うというのは、データを扱うことでもあります。仕組みを理解して効果的な学習をさせるには、数学や統計学の基礎知識が欠かせません。

また、企業がAIをビジネスに役立てるためには、大量のデータから価値のある情報を引き出して仮説を立てたり予測をしたりする必要があります。これにはビッグデータを含むあらゆるデータを適切に扱うための、データサイエンスのスキルも求められます。

ビッグデータとビジネスの関係については、こちらの記事も参照してください。

Pythonによる開発や専門ツールのスキル

AIを用いたシステムの構築には、開発者としての能力も求められます。プログラミングのほか、AI特有の各種ツールを使いこなすスキルも必要となるでしょう。

なかでも「Python」は、AI開発で頻繁に用いられるプログラミング言語です。AIによるデータ分析を導入したい企業にとっては、必要性が高く実践的なスキルだといえるでしょう。

AI開発とPythonの関係性については、こちらの記事で詳しく説明しているので参考にしてみてください。

AIによるデータ分析を効果的に導入するためのポイント

AIの知識・スキルを備えた人材の確保は、AIをビジネスに有効活用したい企業における共通の課題だといえるでしょう。とはいえ、実際にAIを導入しデータ分析で成果をあげられるようになるまでには、ほかにも解決を要する課題があります。

そこで、データ分析をビジネスに役立つものとするために、AIを導入する際のポイントについて説明します。

AI活用の基盤となる社内システムを構築する

企業がAIを役立てるには、いつでも最新のデータにアクセスできるリアルタイム性を備えた社内システムが欠かせません。これを基盤としてデータ分析を行うことにより、タイムリーなビジネス判断が可能になるためです。

そのための社内システムには、ビジネスの要請に応じて素早く改変できる柔軟性が求められるでしょう。こうしたシステムの構築は、内製を目指すことによって可能になります。また、その際にはAI開発の知識を備えたエンジニアも必要となります。

実際には、すでに何らかの社内システムを利用している企業が多いでしょう。しかし、それらを拡張してデータ分析の基盤とすることは、必ずしも現実的とはいえません。そのため、既存システムの刷新が課題となるケースも考えられます。

AIによる分析に十分なデータ数を確保する

的確なデータ分析ができるAIを構築するには、質のよい学習用データを用意しなければなりません。AIは、システムとデータが揃ってはじめて有効活用できるようになるのです。

学習用データは、大量に必要になることもあります。この場合は、いかにしてデータを収集するかが課題となるでしょう。利用可能なデータが社内に存在しなければ、新たにデータを作成するなどして十分な量を確保します。

また、量の面では十分でも、質の低いデータばかりでは学習がうまく機能しないことも考えられます。そのため、収集したデータからノイズを取り除き、AIが学習するのに適した形に加工することも重要です。この工程によりデータの質を高めることで、期待する精度のAIを実現しやすくなります。

AI構築に適したマネジメント手法を用いる

AI活用のための社内システムを構築するには、まずはITシステムに関する一般的な開発経験が必要です。加えて、システムにAIを組み込むために、AIならではの手法も求められます。

現実のAI開発において、一度の学習で期待通りのAIを構築できるケースはほとんどありません。そのため、学習を積み重ねながら徐々に精度を高めていく、繰り返しの過程が重要となります。

一般的なシステム開発は、ウォーターフォールを基本として進行することが多いでしょう。これに対し、AI開発にはアジャイルが適しています。AIを取り入れた社内システムの開発を成功させるには、最適な手法を適時マネジメントに取り入れられるかどうかが大切なポイントだといえます。

AI人材を育成してビジネスに効果的なデータ分析を

高度で的確なビジネス判断をタイムリーに行えるようにするために、AIによるデータ分析が役立つでしょう。その実現には社内システムとデータに加え、AIの知識・スキルと適切なマネジメントが重要です。

多くの企業がAI人材を欲している現状をふまえれば、今後重視すべき施策はエンジニアとマネージャーの育成だといえます。弊社サービス「AI_STANDARD」の講座では、これらのニーズに応えるための実践的なカリキュラムをご用意しています。AIに強い人材を社内で継続的に育てられる環境づくりに、ぜひご活用ください。