AI分析とは? 方法や導入のメリット、ビジネスでの活用例を解説

ビジネスの成長や社会問題の解決など、今日の社会においてAI分析はさまざまな領域で重要性を増している状況です。
本記事では、AI分析の基本的な知識をはじめ、そのメリット、導入事例、分析のステップ、注意点などを包括的に解説します。AI分析の活用を検討している方はぜひ参考にしてください。

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AI技術やMAツールの登場により、データ分析はより効率的かつ効果的になりつつあります。
一方でその分、データを中心とした施策作りや人の動きの重要性は年々高まっています。

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AI分析とは?

まずはAI分析とは何なのか、AI(人工知能)についての基本的な知識も含めて解説します。

AI分析の概要

そもそもAIとは、人間が持つ認識能力、推論能力、学習能力、問題解決能力などを疑似的に再現する技術です。近年ではIT技術の進歩により、AIは大量のデータを短時間で処理することが可能になりました。それに伴い、AIの各種能力は劇的に向上しており、ビジネスや研究・教育、あるいは日常生活の場など、多様な領域で活用が広がりつつあります。 AI分析もまた、そうした活用方法のひとつです。

AI分析とは、AIに大量のデータを分析させ、そこから特定の事象の理解や課題解決に役立つインサイト(洞察)を見つけ出す取り組みを指します。マーケティングの効果分析や需要予測、売上予測など、その分析対象や目的はさまざまです。製造業では、AIに正常な部品と不良品の違いを学習・分析させ、品質管理を自動化する方法なども採用されています。こうした分析作業は人力でも可能ですが、正確なデータ分析を行うには大量のデータを参照して情報を取りまとめる必要があるため、多大な労力や手間がかかります。その点、AIならば人間とは比較にならないほど迅速に大量のデータを処理し、高精度の分析を行うことが可能です。AI分析を活用することで、人間の労力を大幅に削減するとともに意思決定の速度と品質を大きく高められます。

機械学習、ディープラーニングとの違い

AI分析と関係の深い概念として、機械学習やディープラーニングがあります。
機械学習とはAIの機能のひとつで、大量のデータから法則性やパターンを見つけ出す技術のことです。英語でそのままマシンラーニングと呼ばれることもあります。機械学習モデルが設計されたAIは、人間が事前に定義した条件に沿って新しいデータが入力されるたびに学習を行い、より精度の高い結果を出力することが可能となります。
そして、ディープラーニングとは機械学習を行う手法のひとつで、より精度の高い学習を可能にする最新技術です。日本語で「深層学習」と表記されることもあります。ディープラーニングでは人間の脳の構造を模した、ニューラルネットワークという仕組みを使用して学習を行うのが特徴です。これにより、従来の機械学習のように人間が事前に条件を定義せずとも学習を行うことができ、人間では気づけない観点からの分析も可能となります。ディープラーニングは、AIが人間のように複雑な問題を自発的に理解する能力を獲得するための重要な技術となっています。

ディープラーニング技術の開発以来、AIは飛躍的な進歩を遂げるようになりました。これら機械学習やディープラーニングの技術は、AIが自己学習し、各種能力を獲得・成長させるための基盤となっています。機械学習やディープラーニングによって、AIは高度な認識能力や予測能力などを得ることできます。この発展した能力を使って、AI分析では大量のデータを高度な分析にかけ、さまざまな分野での意思決定や問題解決に役立てていきます。

参考記事：AIをマーケティングに活用する方法やメリット! 事例も併せて紹介

AI分析を導入するメリット

AI分析を活用することで、煩雑な作業の自動化や意思決定の質向上など、多くのメリットを得ることが可能です。以下では、これらのメリットについて詳しく解説します。

データに基づく意思決定

従来、ビジネスにおける多くの意思決定は、往々にして人間の経験や勘に依存しがちでした。これらもビジネスの成功にとって大切な要素ではありますが、各個人の主観によってバイアスが生じやすいことや、客観的な根拠や再現性を確保しにくいといった問題があります。特に、社会情勢や価値観、トレンドなどが急速に変転している現在の状況では、個人に内在する既存の価値観や経験、勘に頼って判断をするのはリスクが大きいです。
対するAIは、膨大なデータをリアルタイムで分析し、そこから価値ある洞察を引き出すことができます。AI分析を導入することで、客観的なデータに基づいた迅速な意思決定が可能になります。これは、企業が市場のトレンドを素早く把握したり、新しいビジネスチャンスを見つけたりすることを実現します。主観的なバイアスが介することのない、客観的でより精緻な予測を立てることも可能です。

これにより企業は自社の戦略や方針を最適化し、競争優位性を保つことができます。さらにAI分析の活用は、意思決定プロセスの透明性を確保するためにも役立ちます。施策がどのような根拠や狙いで決定され、どのような結果をもたらしたのかを客観的なデータで示せることは、それらに関する説明や理解を容易にします。その結果、ステークホルダーとのコミュニケーションを円滑にし、信頼関係を改善できるという副次的な効果も期待できます。

人手不足の解消

AI分析はデータの迅速かつ効率的な分析に役立つため、データ分析にかかる人間の手間を大幅に削減できます。また分析以外にも、これまで人が手作業で回していた業務を効率化ないしは自動化することが可能です。たとえば、24時間対応が求められるカスタマーサポートなどで有効です。過去の問い合わせ対応の履歴などをAIで分析してチャットボットにその結果を反映すれば、顧客からよく寄せられる一般的な質問については、AIでも十分に対応可能です。むしろAIに対応を任せれば、オペレータごとの知識や経験に応じて回答精度にバラつきが出るような事態も防げます。

このようにAI分析を用いて業務を自動化すれば、人員を増やすことなく365日24時間体制の対応が可能になり、サービスを充実させつつ人手不足を解消できます。AIによる業務代替によって、従業員はより価値の高い業務、判断の難しい業務に集中でき、全体的な生産性向上にもつながります。

ミスの防止

ミスを防止できるのもAI分析の大きなメリットです。人間は疲労や注意不足からミスをすることがありますが、AIによって業務を自動化すれば、そのようなヒューマンエラーが起きることはありません。作業者の違いによる品質のバラつきも避けられます。また、危険な作業をAIに任せることで、事故を防止して従業員の安全性を高めることも可能です。これは、製造業や建設業などで特に重要です。さらに、ミスの防止や安全性の向上は生産性と効率性を大幅に向上させ、コスト削減にもつながります。作業環境の安全性や快適性が高まることで、エンゲージメントの向上などにも期待できるでしょう。

AI分析のビジネスにおける活用事例

AI分析は、すでにさまざまな領域で活用されています。その代表的な活用方法を、実際の取り組み事例とともに紹介します。

需要予測

需要予測はビジネスの成功を左右する重要な要素であり、その精度向上には多くの企業が注力しています。AIを活用することで、複雑なパターンを持つ大量のデータから高精度な予測を行うことが可能となり、在庫管理などの最適化を実現することが可能です。

具体的な成功事例として挙げられるのが、スーパーマーケットマルイをチェーン展開している「株式会社マルイ」の取り組みです。マルイでは販売実績と外部情報を基にAI分析を行い、食材の需要を予測しています。これにより、予測と実際の結果の平均誤差が1店舗1日あたり15%改善され、相場の安い時期に仕入れをすることが可能になりました。正確な需要予測は、余剰在庫による管理コストの増大や欠品による機会損失のリスクを低減します。需要予測の精度向上によって廃棄品などの無駄を減らすことは、近年社会的に重視されているサステナビリティの観点からも重要です。

参考記事：AIをマーケティングに活用する方法やメリット! 事例も併せて紹介

品質管理

製造業などでは、製品の品質を一貫して維持することが求められていますが、人の目による検査には限界があります。ここでAI分析を活用すれば、品質管理を自動化することが可能です。

総合建設会社「鹿島建設株式会社」では、動画像からリアルタイムで品質を自動判定するAIを活用しています。AIが品質の悪いコンクリートを排除することで、初期欠陥のリスクを減らし、品質管理にかかる人員や手間を減らすことに成功しました。高精度のカメラやセンサーと連動したAIは、人間が見逃しがちな細かい変化も見つけ出せるため、品質管理の質向上にもつながりました。これは、消費者の信頼を獲得する上でも非常に重要です。

渋滞予測

AIの活用は交通インフラの領域にも広がっています。都市の発展とともに交通量は増え続け、渋滞解消は大きな課題となっている状況です。この問題解決にAIの分析能力を活用できます。

NTTドコモは直近の交通量調査や人口統計などのデータをAI分析することで、首都圏の高速道路の渋滞予測をリアルタイムで行えるツールを開発しました。このツールを使えば、目的地までの所要時間や最適なルートなどをより正確に予測でき、効率的な移動計画を立てることが可能になります。同時に、多くの人が渋滞状況を見てそのルートを避けるようになれば、渋滞緩和にも期待できます。このように、AIによる渋滞予測は、個人と社会全体の時間とエネルギーの無駄を削減し、都市交通の最適化や環境負荷の軽減に役立ちます。特に流通業にとって、渋滞による足止めのリスクを減らせることは大きなメリットとなるでしょう。

自動運転

AI分析が核心的な役割を担う分野のひとつに、自動車の自動運転技術があります。自動運転技術におけるAI分析の役割は、カメラやセンサーから取得した情報に基づいて周辺の状況をリアルタイムで分析し、安全かつ快適な走行を実現することです。自動車の自動運転は、高齢化社会における移動手段の確保や、労働力不足の軽減、渋滞の解消など、多くの社会課題の解決にもつながります。実際、高齢化や過疎化などが問題になっている一部の自治体では、自動運転バスの運用がすでに開始されている状況です。

見積もり作成

見積もりの作成業務は重要な営業業務のひとつですが、その作成には時間と手間がかかります。ここにもAIが活躍できる可能性が広がっています。

その具体例が、樹脂加工業を営んでいる企業「プラポート」の取り組みです。同社では、加工図面の材質や寸法、穴数、そして過去の見積もり結果などに基づいて、AIに自動で見積もりを作成させることに成功しました。これにより、営業以外のスタッフでも見積もり作成ができるようになり、見積もり作成から送付までにかかる作業時間も、1時間から20分程度に短縮できました。これにより、営業スタッフが新規顧客への営業活動をはじめとする、より付加価値が高い活動に注力できるようになるなど、生産性の向上を実現しています。

犯罪予測

AI分析は、地域社会の安全を守るためにも活用可能です。犯罪を防止するためにはパトロールの実施が重要ですが、当てもなく歩き回っても高い効果は期待できません。そのため、犯罪が起きそうな場所を重点的に見回ることが重要になります。この「犯罪が起きそうな場所」は、過去に発生した犯罪情報、人口統計、土地の利用データ、天気などをAIに分析させることで、一定の精度で特定することが可能です。これにより、パトロールや警備活動をどこで重点的に行えばいいのか計画を立てやすくなり、効率的に犯罪を防止できる可能性があります。たとえば福岡市では、すでに実証実験が開始されています。

採用活動

採用活動でもAI分析が大いに活用されています。自社のニーズに合致した優秀な人材を安定して確保するには、客観的かつ統一的な軸で応募者を評価することが重要です。

ソフトバンク株式会社では、動画面接のデータから応募者の評価を自動で行えるAIを導入しています。このAIソリューションは、過去の面接動画のデータと熟練の採用担当者の評価を学習することで、新しい面接動画の評価を自動判定します。これにより、採用担当者ごとの評価のバラつきや主観的なバイアスなどを採用プロセスから排除し、公正な採用を可能にします。
ソフトバンクでは、AIが合格判定した応募者はそのまま次の選考に進ませ、不合格判定した応募者は採用担当者が改めてチェックするという手法で、評価の正確性を担保しています。これにより同社は採用活動にかかる時間と労力を軽減するとともに、自社に合った人材を確保することに成功しています。

AI分析の方法

続いては、AI分析の方法をステップごとに解説します。

目的の設定

AI分析の最初のステップは目的の設定です。 AIに正確かつ意味のある分析をさせるには、具体的な目的の設定が欠かせません。たとえば「売り上げの増加」や「顧客満足度の向上」などが考えられます。目的を明確にできれば、「売り上げを増加させるためには、顧客の購買行動の傾向や売れ筋商品の特徴の分析が必要だ」というように、AIに分析させるデータ項目も洗い出すことが可能です。

データの準備

次に、分析の目的を達成するために必要なデータを準備します。データは顧客情報や売上データのように企業の内部にあるものだけでなく、官公庁が公表しているオープンデータやソーシャルメディアのデータなど、多岐に亘ります。分析内容によっては、社外のデータを積極的に活用することも重要です。

データの処理

データの準備が整ったら、次はデータの処理です。このステップでは、AIが分析できる形にデータを変換します。AI分析の正確性に悪影響を与える外れ値(極端に大きすぎる、または小さすぎるデータ)の処理や誤字脱字の修正なども、ここで行います。
この工程は時間と労力を多く必要としますが、分析結果の精度に大きく影響するため、丁寧に行いましょう。

アルゴリズムの決定

データの処理が完了したら、「アルゴリズムの決定」へと進みます。アルゴリズムとは、データを分析するための手順やルールのことです。正確な分析結果を得るためには、分析の内容や目的に応じて適切なアルゴリズムを選択することが重要になります。

評価と改善

最後のステップは、「評価と改善」です。AIが学習した結果を評価し、その精度や解釈の可能性などをチェックします。AIが予測した結果が現実のデータとどれだけ一致するか、その結果がビジネス上の意思決定にどのように役立つかなどを見るのがポイントです。そして、結果が目標に達していない場合や、さらなる改善の余地がある場合は、分析手法を見直して改善します。これにより、AI分析の精度と有用性を高めることが可能です。

AI分析する際の注意点

AI分析を実施する上では、以下の点に注意することが重要です。

データの収集

AI分析の基盤となるのはデータです。そのため、まずは大量のデータを収集し、整理する必要があります。とはいえ、ただ多くのデータを集めればよいというわけではありません。そのデータが分析の目的に合っているか、適切な情報を含んでいるかを確認することが重要です。目的に合わないデータを使用すると、分析結果が不正確になったり、無意味な結果が導き出されたりする恐れがあります。結果的に、ビジネスの損失につながる重大な誤解を招きかねません。

人材の不足

AI分析を最大限に活用するためには、データサイエンティストなどといったデータ分析の専門知識を持った人材が必要です。彼らはデータの収集、処理、分析のプロセスを適切に行い、得られた結果を意思決定に活かす方法に精通しています。しかし、そうした高度なスキルを持つIT人材は社会全体で不足しているため、確保するのは容易ではありません。そのため、無理に自社で人材を確保しようとはせず、必要に応じて社外の専門家に協力を依頼することも検討しましょう。

情報の漏洩

データ分析に使われるデータには、顧客情報や社内の機密情報など、重要な情報が含まれることがあります。AIがこれらの情報を扱う場合、ハッキングや不正アクセスによる情報漏洩のリスクには十分に注意しないといけません。重大な情報漏洩が発生すると、企業の評判や信頼性が損なわれ、法的な問題に発展する可能性もあります。そのため、データの保管と利用には十分なセキュリティ対策を講じることが不可欠です。