データ分析とは？ビッグデータ活用・AI導入の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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データ分析とは

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。

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、AIを活用する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。

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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。

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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。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。

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。

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形に変更します。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。

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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。
テキストマイニングを自社事業で活用したい方はこちらの記事を参考にしてください。

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。

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。

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