AIでデータ分析を行うメリットは？代表的手法・ビッグデータ活用方法・導入注意点と事例徹底解説！

データ分析は、AI（人工知能）の機械学習と相性が良いため、多くの企業や団体でAIを活用したデータ分析が積極的に実施されています。データマイニングやビッグデータなどの関連用語は、既に一般ニュースでも頻繁に取り上げられるほどです。しかし、データ分析の領域でAIがどのように活用されているのか、なぜ利益を生み出せるのか、具体的に知っている方は少ないようです。

本記事では、AIによるデータ分析の基本的なことから活用するメリット、失敗しないためのポイント、実際の事例を解説しています。

そもそもAIとは何？、基本的な分析手法、ビジネスへの活用事例などを学べる初心者向け完全解説記事はこちらです。

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なぜデータ分析にAIを使う？

データ分析とは、数学的な手法を活用することで、データの移り変わりや傾向などを分析することです。データ分析を実施する際にAI（人工知能）を活用することで、効率的かつ高度なデータ分析が可能になります。AIを活用したデータ分析により、効率的かつ高度に行える理由として、AIが行えるデータマイニングが挙げられます。

こちらで企業でのデータ分析の手法、AIを活用するメリットを詳しく説明しています。

AIが行えるビッグデータのデータマイニングとは

AIが行えるデータマイニングとは、ビッグデータ（膨大なデータ）の分析を行うことで、有益な情報を発掘する手法です。ビッグデータは、ただの膨大なデータではありません。人間では全体像を把握できないほどの多様、かつ多量なデータです。ビッグデータには、3つのV「Volume（量）」、「Variety（多様性）」、「Velocity（頻度）」の良質な情報が含まれています。

従来は、技術不足が原因でビッグデータのデータマイニングが行えませんでした。しかし、近年の急激な技術の発展により、膨大なデータを効率的に蓄積・管理するデータ基盤と、それを分析するAIが登場したことで、ビッグデータの解析・分析が可能になりました。

AIによるデータマイニングでは、膨大な量のビッグデータの分析を行えるため、従来では得られなかった有益な情報を発掘、分析できます。

機械学習とディープラーニングのどちらを使う？

機械学習は、AIにデータの特徴や傾向（特徴量）を学習させる手法です。基本的には、人間が特徴量を最初に教え込む必要があります。例えば、画像からバナナを識別するのが目的であれば、「黄色」（色）で「円柱」に近い（形状）という特徴量を人間が提示します。（用語解説：機械学習）

一方ディープラーニングは、より人間の脳の構造を模したニューラルネットワークと呼ばれる仕組みでできています。与えられたタスクに対し、どの特徴量を学習すればいいのかAIが判断します。上記の例で言うと、バナナは「色」と「形状」で識別できることをAI自身が判断するのがディープラーニングです。（用語解説：ディープラーニング）

機械学習とディープラーニングは、取り扱うデータの種類や複雑さ、使用目的によって使い分けます。より高度な分析を行う場合はディープラーニングが有利と言えるかもしれません。

LLMを活用したデータ分析

LLM（大規模言語モデル）の登場により、データマイニングの手法は大きく進化しています。LLMは自然言語処理能力に優れており、特に非構造化データの分析において強力なツールとなっています。

LLMによるデータ分析は、複雑な文脈や意図を理解し、より精度の高い分析が可能です。また、膨大なテキストデータから関連情報を素早く抽出します。

LLMを用いたデータ分析には以下に挙げるような応用例があります。

• 感情分析：顧客レビューや社会メディアの投稿から、製品やサービスに対する感情を分析します。
• トレンド予測：大量のテキストデータから将来のトレンドを予測し、戦略的な意思決定を支援します。
• 異常検知：通常とは異なるパターンや異常値を検出し、リスク管理に活用します。
• 知識抽出：大量の文書から構造化された知識を自動的に抽出し、ナレッジベースを構築します。

LLMを活用したデータマイニングは、従来の手法と比べてより深い洞察を得ることができ、ビジネスにおける意思決定の質を向上させる可能性があります。ただし、計算リソースの要求や倫理的な配慮など、導入に際しては慎重な検討が必要です。

関連記事：「LLMの正しい理解と具体的な活用方法、導入コストの分析をわかりやすく解説」

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データ分析にAIを活用する5つのメリット

データ分析にAIを活用することで以下のようなさまざまなメリットがあるため、近年多くの企業が注目しています。

1.　現在状況の把握
2.　高度な予測が可能
3.　意思決定の簡易化
4.　業務の効率化
5.　労働力不足の解消

それぞれ解説していきます。

現在状況の把握

データ分析にAIを活用することで、膨大なデータの分析が可能です。分析したデータをもとに現在の状況を客観的に把握できるようになります。現在の状況を客観的に把握することで、設備が効率的に稼働できているかやユーザーの期待に応えるサービスが提供できているのかなどさまざまな情報を得られます。

AIは主観的にデータを分析していないため、従来まで気付けなかった情報を得られるようになり、結果的に良い方向に情報を役立てられます。

高度な予測が可能

AIの得意な分野というと予測です。データ分析で、より高度な未来の予測が行えます。従来は、人間の力によってデータ分析を行っていたため担当者の調子や主観的希望に左右されやすく、予測精度が上がりにくかったことも事実です。

例えば、従来よく用いられてきた重回帰分析では、複数の説明変数を用いて目的変数を予測できますが、データの線形性や正規性などの仮定に制約があり、複雑なパターンを捉えるには限界がありました。

しかし、AIによるデータ分析では、データのみに基づいた客観的な分析が行えます。また、AIによるデータ分析は、人間の力によるデータ分析に比べ、高速に、大量のデータを扱える点もメリットです。

大量のデータを分析することで、より高度な未来の予測が行えます。客観的な事業判断が可能な点はAIによるデータ分析の魅力です。AIを用いた未来予測の仕組み、手法の違いについてはこちらの記事で分かりやすく説明しています。

AIを活用した時系列分析の手法も急速に進化しています。従来の統計的手法に加え、ディープラーニングを用いた手法が登場し、より複雑なパターンや長期的な依存関係を捉えることが可能になりました。

関連記事：「時系列分析とは？特徴や手法、用いられるAIモデル、企業の活用事例を徹底解説！」

意思決定の迅速化

データ分析にAIを活用すると意思決定をスピーディーに行えるようになり、簡易化できます。AIは人間より速く、客観的に選択肢と対策を算出可能です。

データ分析にAIを活用することで、意思決定が簡易化かつ効果的に行えます。

業務の効率化

データ分析にAIを活用すると業務の効率化をはかれます。

AIによるデータ分析により、洗い出された良質なデータを利用することで、業務上の無駄な作業や必要な作業が明確になります。明確化により、無駄の少ない最善の業務を行えるようになり、結果的に業務の効率化につながります。

労働力不足の解消

現在多くの企業で労働力不足が問題視されています。そこで、データ分析をAIで行うことで、より優先すべき業務とそうではない業務を分析して識別できます。

AIによるデータ分析により、不要な業務を洗い出し、AIで代替できる業務は積極的に代替すると、最小限の労働力で業務を行えます。このように、AIを駆使すると労働力不足の解消につながります。

AIを活用したデータ分析9手法

AIを活用したデータ分析は、機械学習やディープラーニング（深層学習）を活用することでデータの変動を分析する手法です。AIを活用した代表的なデータ分析方法は以下です。

1. 決定木分析
2. アソシエーション分析
3. ファジー理論
4. サポートベクターマシン（SVM）
5. K近傍法
6. ナイーブベイズ（単純ベイズ）
7. k-means法（クラスタリング）
8. 次元削減
9. 自己組織化マップ（SOM）

それぞれ解説していきます。

決定木分析

決定木分析は、要素から結果を予測する樹木型のデータ分析の手法です。数学的には回帰分析と似ていますが、決定木分析は「イエスかノー」の2択です。そのため、シンプルに結果の予測が可能であり、データの数が少なくても行えます。

目的変数に影響する説明変数を明らかにし、樹木図を作成する手法で、説明変数の結果を分岐させていくことで視覚的に理解しやすいメリットがあります。

例えば、製造業でのデータ分析において製品の不良発生（目的変数）に影響する要因を分析する場合、加工時の「温度が150℃以上か」「圧力が基準値内か」といった条件（説明変数）でデータを分岐させます。これにより、「温度が150℃以上で、かつ圧力が基準値外の場合に不良率が80%になる」といった、不良発生の具体的な条件を視覚的に特定できます。

決定木分析は基本的にイエスかノーの2択で分岐ですので、AIを使用した予測が可能であり、アンケートデータをもとに結果予測が可能です。

決定木分析は、アンケートやリサーチなどのさまざまなデータをもとに結果を予測でき、消費者の傾向や特徴を把握するのに役立ちます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、複数のデータの中からAIを活用して関連性の高い要素を分析する手法です。「もしこうだったら、こうなるであろう」という関連性を見つけ出すのに向いています。

購買データから人々の購買行動を予測する際によく使われます。身近なところでは「これを買ったお客さんは、この商品も一緒に買う可能性が高い」という予測です。小売店舗やオンラインストアでは購入履歴を基に、商品配置やレコメンド商品決定の指標として役立つでしょう。

AIによるレコメンド機能の仕組み、アルゴリズムについてはこちらの記事で解説しています。

アンケートやモニターテストの結果をテキストマイニングなどで集計した結果から、データの関係性やパターンを分析するためにつかわれることも多い手法です。データ量が少なければデータ同士の関連に信憑性がありませんので、一定以上のデータが必要であるというデメリットがあります。AIに機械学習させることで予測することができます。

ファジー論理

ファジー理論は、人間の言語や推測に取り込まれている曖昧性を一つの変数と考え、1（真）と0（偽）の間で任意の数で予測するデータ分析の手法です。ファジー理論では、真偽だけではない不確実性に対処できるため、複雑系の制御システムに組み込まれています。

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）は、回帰・分類・外れ値の検出に用いられる教師あり学習のアルゴリズムです。2つのクラス群を識別する境界線を定め、新しいデータがどちらのクラスに属するかを決定するために使用されます。

サポートベクターマシン（SVM）は、パターン認識の手法で物事を分類します。パターン認識とは、画像や音声などの膨大なデータから一定の特徴や規則性を取り出す処理です。特徴量の空間上で、2つのクラスとなるよう分けるための線型関数を求めます。

サポートベクターマシンには以下のメリットがあります。

• 少ないデータ量でも正しく分類しやすい
• データの次元が大きくなっても識別の精度が高い
• 最適化すべきパラメーターが少ない

SVMは学習データの特徴量が多くても、識別精度を保ちながら計算コストを抑えることができるため、実用的なアルゴリズムとして広く使用されています。

SVMは、医療診断、画像認識、音声認識、自然言語処理、金融分析、Web分類、DNA解析など様々な分野で使用されています。Pythonをはじめとする機械学習系プログラミング言語では、SVMを実装するためのライブラリが提供されています。

関連記事：「サポートベクターマシン（SVM）とは？仕組みやメリット・デメリット、活用例を徹底解説」

K近傍法

K近傍法は教師あり学習によるパターン認識で用いられます。アルゴリズムはシンプルで、予測したい値を入力すれば、特徴量と近い距離にあるデータで多数決をとって、結果を予測値とするアルゴリズムです。

時系列に対するデータに対して距離を定めて、その距離から異常値なのかどうかを判断します。シンプルでわかりやすいアルゴリズムであり、特に小規模なデータセットに対しては高い精度を発揮します。

K近傍法は、データセットが大きくても高速に処理できます。デメリットは、大規模なデータセットに対して処理が遅くなることや、高次元のデータに対しては有効ではなくなることです。

ナイーブベイズ（単純ベイズ）

ナイーブベイズは分類問題を解くため教師あり学習に用いられるアルゴリズムで、確率論の定理であるベイズ理論をもとにしています。あるデータがどのクラスに属するか判定する手法です。

シンプルで計算量が少なく処理が高速であるため、大規模データや現実世界の複雑な問題にも対応できます。身近な例では、迷惑メールのフィルター機能やウェブニュース記事のカテゴリ分けに使われています。

k-means法（クラスタリング）

k-means法は、教師なし学習で似たデータを集めて分類する非階層的なクラスタリング手法のアルゴリズムです。k-means法では、データを予め決めた数（k個）のクラスタに分けます。

k-means法は、データ量が多い場合でも計算速度が速いため、大規模なデータセットに適しています。ただし、クラスタの初期値の設定方法によっては、結果が大きく変わってしまいます。

次元削減

次元削減は、データを高次元から低次元へできるだけ情報は保ったまま変換する教師なし学習向きのアルゴリズムです。高次元のデータだと直接確認できないため、可視化できるように次元を変換します。

次元削減のアルゴリズムとして代表的なのが主成分分析（PCA）です。特徴量を抽出することで、データセット内の特徴量が削減できます。

自己組織化マップ（SOM）

自己組織化マップ（SOM）は、教師なし学習でニューラルネットワークに基づいたクラスタリング手法の一つです。入力データの類似度をマップ上の距離で表現し、自動的に分類します。

人間が識別することが難しい高次元のデータでも中に存在する特徴を見つけクラスタリングが可能です。

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AIによるデータ分析で失敗しないための3ポイント

人間の力のみで行うデータ分析と同様、AIによるデータ分析も計画的に行わなければ失敗してしまいます。AIによるデータ分析で失敗しないためのポイントは以下の3つです。

1.　分析テーマの設定
2.　良質なデータの収集
3.　適切な作業工程

それぞれのポイントについて説明します。

分析テーマの設定

AIによるデータ分析を行うテーマを設定しなければ、データ分析を始められません。分析テーマの設定は、より明確、かつ具体的であるほど分析作業がスムーズになります。時間をかけ慎重に行いましょう。特に、データ分析をなぜ行うのか目的を明確にしておく必要があります。

例えば、業務の効率化を広いテーマに設定しても、目的が明確でなければ、分析結果をどのように利用すれば良いかわからなくなってしまうかもしれません。ですから、どの業務の精度を上げるのか、またはどの業務の工数を減らすのか、より具体的に目的を設定します。分析結果をどのように利用し、テーマを達成するのかまで考えるようにしましょう。

良質なデータの収集

良質なデータの収集は、AIによるデータ分析の結果に直結してくる部分です。良質なデータの収集は、企業内にあるビッグデータや論文などの利用がおすすめです。分析するテーマによっては、外部からデータを取得する必要もあります。データ分析では、多くのデータを取り扱うため、データ管理の知識が必要になります。

良質なデータの収集が行えないと、分析結果が悪くなるため、分析テーマに最適なアプローチが行えなくなってしまいます。AIによるデータ分析で失敗しないためには、良質なデータ収集がとても重要です。必要であれば外部業者の助けを積極的に活用しながら、慎重に行いましょう。

高品質のデータを収集する代表的手法、コツをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

適切な作業工程

AIによるデータ分析の作業工程は、基本的に以下の手順で行われます。

1.　分析のゴール設定
2.　データ収集
3.　データの前処理
4.　モデルの作成
5.　モデルの評価

AIによるデータ分析を行う場合には、適切な作業工程で行うようにしましょう。

分析のゴールの設定とデータ収集は前述した通りです。データの前処理では、収集したデータをAIによるデータ分析が行えるデータプレパレーションも必要です。続いて、モデルの作成では、どのようなアルゴリズムでデータ分析を行うか決定します。最後に、モデルの評価を行い、データ分析の結果を反映といった流れです。

データ分析は、適切な作業工程で行う必要があり、不適切な作業工程を行ってしまうと良い結果を得られず、最悪の場合には意味のないものとなります。必ず適切な作業工程で行うようにしましょう。

AIを活用したデータ分析の事例5選

AIを活用したデータ分析について解説しましたが、事例を知るとよりイメージできると思います。そこでAIを活用したデータ分析の事例を5つ紹介します。

1.　需要予測
2.　故障検知
3.　自動運転
4.　文章分析
5.　人材分析

それぞれの事例について説明します。

需要予測

AIによるデータ分析を使えば、正確な需要予測を行えます。需要予測とは、商品やサービスを利用するであろうユーザーやマーケットのニーズを予測することです。高度な需要予測が行えると、商品やサービスが多くの方の手に渡り企業として利益を高められます。

AIによるデータ分析によりユーザーの需要を予測することで、新商品や新サービスの開発などが行いやすくなります。
AIによる需要予測の仕組み、活用方法についてはこちらの記事で特集しています。

故障検知

AIによるデータ分析で収集したデータをもとにした設備や機械の異常や故障の検知で利用されます。故障検知では、設置したカメラの画像やセンサーが受信したデータをもとにAIが故障や不具合を発生予知したり、見つけ出したりします。現在の故障検知はAIによって行われていることが多いです。従来は、人間の目で確認していたため故障を事前に予知できない場合もありました。

AIによる故障検知により、効率的に予知できるようになるため、業務の効率化や労働力不足の解消につながります。
異常検知・異常検出システムによる故障検知の導入に関心ある方はこちらの記事をご覧ください。

自動運転

自動車にAIを搭載することで、カメラやセンサー、外部のデータ元等からデータを得て、人がハンドルを握らなくても自動的に安全に運転する仕組みです。自動運転は、近年注目を集めている分野です。現在、導入されている自動車もありますが、自動運転の分野は発展途中であり、今後さらに進化していくことが予想されています。

自動運転は一般的に、障害物や標識、道路などをカメラ等で撮影して認識する画像認識・画像解析の分野として知られていますが、目的地にたどり着くためにはどのルートが最適であるのかなどデータ分析の活用領域でもあります。

進化した自動運転では、完全自動化による、運転手なしの自動車なども開発が可能になる可能性があるため、注目していきたい分野です。
データ分析のほかにも自動運転に用いられるAI技術、現状の問題点についてはこちらの記事で解説しています。

テキストマイニング

AIによるデータ分析により、膨大なテキストデータの分析を自動化できるようにになっています。企業では、顧客の志向や傾向を知るためにメールやアンケート、チャットなどを利用することがあります。従来は音声を含む膨大なデータをテキスト化して集計し、分析するまでに時間やコストがかかってしまいました。しかし、AIによる自然言語処理技術の向上により、自動的かつスピーディーに評価できるようになりました。

例えば、アンケート分析で自由記述部分の回答分析にはテキストマイニングが欠かせません。自由記述アンケートの集計・分析手法種類については、こちらの記事で詳しく解説していますので併せてごらんください。また、ユーザーや取引先からのメールを自動的に分析できるため、トラブルの早期解決などにもつながります。

人材分析

AIによって、大規模な人材データを客観的に、かつスピーディに評価できるようになります。大企業などでは採用の際、大人数のエントリーシートや履歴書を見るため、規模が大きくなるほど大変な作業になります。そこで、AIによるデータ分析に代替すると、今までのエントリーシートや履歴書をもとに、書類選考の審査を自動的におこなえるようになります。また、AIによる客観的な審査であるため、平等に判断できる点もメリットです。

採用以外では、企業に勤めている従業員の評価をAIによるデータ分析で行うといったこともあります。上司による評価だけでは、主観的になってしまい評価に平等性がなくなってしまう場合もあるため、AIによる客観的な評価が今後増えていく可能性が高いです。

AIの人材開発・人材育成・人材評価への活用を検討されている方はこちらの記事で活用事例を特集しています。

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AIによるデータ分析についてよくある質問まとめ

AIを活用して効果的にデータ分析を

AI（人工知能）を活用すると効果的なデータ分析が可能です。すでにAIを活用している企業も多くあり、今後さらに活用することが予想されます。AIを適切に利用すると業務の効率化や労働力不足の解消につながるため、企業の支えとなってくれます。