AI分析とはデータインサイトの高速化

企業は長年にわたり、データ分析の取り組みに機械学習モデルを適用してきました膨大な量の財務取引を追跡したり、セキュリティ運用を指揮するアナリストが、人間には不可能なスピードで異常や傾向を発見する機械学習モデルにデータを実行することは、理にかなっています。

現在、大規模言語モデル（LLM）は、毎週のように高度な新機能を獲得しており、データサイエンティストや データアナリストが自動化によってワークフローを変革し、データドリブンなインサイトを組織全体のより多くの人に提供することができる、魅力的な機会を提供しています。

AI分析とは

AI分析は、AI拡張分析と呼ばれることもあり、機械学習、自然言語処理、データ管理技術を組み合わせてビジネス・パフォーマンスを分析する方法です。従来の分析と同様、AI分析の目標は、パターンを見つけること、トレンドを予測すること、インサイトを抽出すること、予測を行うこと、またはそれらの組み合わせを行うことです。その違いは、AIアナリティクスが機械学習（ML）モデルを使用して大規模なデータセットをほぼリアルタイムに分析し、次に強力なLLMを活用してデータの準備と分析、結果の可視化のプロセスを自動化することです。

そのために、AI分析プロセスでは、データ準備、データ・クレンジング、データ・モデリングなど、以前は労働集約的だった多くの作業の自動化を目指しています。データが準備され、分析が開始されると、AI分析システムは調査結果の 可視化を支援し、行動指針を推奨します。AIは大量のデータをほぼリアルタイムにモニターして分析できるため、大量のデータポイントの組み合わせをテストし、それらの関係を特定することができます。

目標は、アナリストが複雑な手動データ準備やデータサイエンスのプロセスを踏むことなく、単にデータのクエリを実行できるようにすることです。

AI分析と従来のデータ分析

従来のデータ分析は、ビジネスパーソンとデータ・アナリストまたはデータ・サイエンティストとの間で行われる、相談的かつ反復的なプロセスです。データ・サイエンティストはデータを準備し、それを解釈するためのテクニックやツールを適用することに重点を置く傾向があり、データ・アナリストはパッケージ化された分析ソフトウェアを使用してビジネスの意思決定を行うことを得意としますが、両者の役割は重複することがよくあります。どちらも、データから何が明らかになるかについての質問や仮説を立てることができるデータ分析のエキスパートと言えます。その後、データを収集し、高度なテクニックやツールを適用して、データ分析が質問に答えているか、または仮説を検証しているかを確認します。そして、これらの調査結果を、デフォルトのビジネス指標を経時的に追跡するダッシュボードに組み込むこともできます。従来のデータ分析は、構造化されたビジネス・データの関係性や傾向を探るビジネスを支援する重要なツールであり続け、ビジネス・パフォーマンスに関するアドホックな質問に回答するうえで役立ってきました。

一方、AI分析では、LLMと個別の機械学習モデルを使用して、人間が分析を行うためのステップを自動化します。ビジネス・アナリストは、ITエキスパートのサポートなしに、動的に情報をリクエストし、合成することができます。ビジネス・アプリケーションからのデータだけでなく、ソーシャルメディア、メール・アプリケーション、画像、ドキュメントなどの非構造化データなど、さまざまなデータを分析できるようにセットアップすれば、AI分析は人間が行うよりもはるかに迅速かつ一貫性のある分析を行うことができます。AI分析が分析を深め、効率の向上を図るためのツールとして、アナリストの間で急速に普及していることも不思議ではありません。

主なポイント

• AI分析は、機械学習を使用して、トレンドの発見、異常の発見、予測を支援することにより、従来の分析手法に基づいて構築されます。
• AI 分析では、高度なLLMとともにMLを適用し、データの準備から分析、可視化まで、分析プロセスの自動化を支援します。
• AI分析では、構造化アプリケーション・データを、ソーシャルメディア・フィード、ドキュメント、メディア・コンテンツなどの非構造化データと組み合わせることで、分析結果を強化します。
• 従来のバッチ・データ分析とは異なり、AI分析は、よりタイムリーな結果を得るために膨大な量のデータを常にモニターして分析できるよう支援します。
• データ・サイエンティストとデータ・アナリストは、AI分析を利用して生産性を向上させ、より多くのビジネスパーソンがインサイトにアクセスできるよう支援します。

AI分析についての説明

AI 分析は、機械学習、LLM、データ可視化などの高度なテクノロジーを活用し、ビジネスの意思決定を改善します。AI分析は従来のデータ分析の多くの側面を自動化するため、分析にかかる継続的なコストを削減し、精度を向上させ、アナリストがより高度な戦略的思考に集中できるよう支援することができます。

従来のビジネス・アナリティクスと同様に、AI分析はMLツールを使用して大量のデータを処理します。従来の分析とは異なり、AI分析は、画像やドキュメントなどの非構造化データであっても、データ収集、クリーニング、分類などのタスクを自動化でき、データを常にモニターしてパターンの学習、異常の特定、相関関係の検出を行います。これにより、AI分析は、大規模で複雑なさまざまなデータソースからでも、ほぼリアルタイムでインサイトを提供することができます。

現在のビジネスにおけるAI分析の重要性

企業は、より良い意思決定を支援するために、データ分析ツールや専門知識に長年投資してきました。AI 分析は、データ分析を自動化し、さまざまなデータをより迅速かつ正確に処理することで、ビジネスの意思決定を大幅に改善できるように支援し、人間の手作業ではおそらく気づくことのなかったインサイトを明らかにします。これにより、ビジネス・リーダーは、たとえば市場のニーズを予測して在庫を調整するなど、より先行的に行動し、情報に基づいたリアルタイムの意思決定を行うことができます。

AI分析は、データ入力の自動化、データのクレンジングと分類、ダッシュボードやレポートのその場での作成、ビジネスパーソンへの分析やインサイトの説明など、日常業務の効率化にも役立つため、重要性が高まっています。

AI分析の仕組み

AI分析は、LLMとMLテクノロジーを使用してデータを分析・解釈します。組織のデータのパターン、傾向、異常を認識するようにトレーニングされたシステムは、予測や推薦を行うことができます。AI分析は、マーケティング、金融、医療、製造など、さまざまなビジネスや分野で使用されています。データに基づく意思決定と運用効率の向上を目指すビジネスであれば、AI分析の恩恵を受けることができます。

以下に、知っておくべき用語をいくつかご紹介します。

• 機械学習: ML は、AIの下位分野であり、IT チーム、データ・アナリスト、およびデータ・サイエンティストは、プログラミングを超えた学習を可能にするデータのパターンを認識するために、自己改善するアルゴリズムとコンピューティング構造を使用します。
• ディープラーニング: 機械学習と同様に、ディープ・ラーニング・プロセスは、人工ニューラル・ネットワークと呼ばれるコンピュート・ノードの配置で実行されます。これらのネットワークは人間の脳をモデルとしており、コンピューターが予測を立てたり、言語を処理・解釈するなどの複雑なタスクの実行を可能にします。
• 予測分析: ビジネス・アナリティクスは、将来の事象を予測することを目標に、現在および過去のビジネス・データを分析します。この手法は従来のデータ分析で長年使用されてきましたが、現在ではAI分析を実現するクラウド・インフラストラクチャのスピードと処理能力の恩恵を受けています。
• 大規模言語モデル： LLMは、ニューラル・ネットワークのアーキテクチャを使用して、AIが言語の意味と画像の内容の両方を理解できるようにし、人間のプロンプトに対する最適な応答を支援するAIの一分野です。これらのモデルは、言語およびイメージを生成することもできます。
• ニューラル・ネットワーク: 階層化されたコンピューター・ノードの配列は、人間の脳のアーキテクチャを模倣しています。AI分析のユースケースでは、ニューラル・ネットワークは、AIモデルがパターン認識や意思決定などのタスクを実行するための学習を支援します。
• コグニティブ・コンピューティング: コグニティブ・コンピューティング・アーキテクチャは、人間の脳と同様に機能します。これにより、コンピューターはデータ・パターンにおける、かつてないほど複雑なパターンの認識を学習することができます。

AI分析の実際の活用例とユースケース

AI分析は、日常の業務に高い効率性と深い機能の両方をもたらすため、データ・アナリストやデータ・サイエンティストにとって急速に不可欠なものとなりつつあります。以下はその例です。

• ビジネス・オートメーション。AI分析は、ドキュメント・フローなどのビジネス・プロセスの自動化を支援します。ドキュメントを読んで理解し、署名を認識できることにより、自動化されたドキュメント・フローは、保険、財務、不動産などの企業による迅速な意思決定や障害回避を支援します。
• データ・セキュリティ 機械学習モデルは、データ・ポイント間の予測されるパターンや繰り返し発生する関係を見極め、膨大な量のデータをほぼリアルタイムに処理することができます。これにより、内部不正から攻撃の兆候までを示す可能性のある異常を特定することができます。
• 法律。AI分析は、法律事務所が調査、証拠開示、準備書面作成といった労働集約的な実務を効率化できるよう支援します。
• 物流 AI分析は多くの場合、ストリーミング・データを取り込んでリアルタイムに分析できるため、天候の遅れや道路の閉鎖、さらには大渋滞などの障害に直面しても、動きの速いロジスティクス企業がタイムリーな意思決定を行えるよう支援することができます。
• 医療 AI分析は、さまざまな方法で医療の改善を支援することができます。ひとつは、プロセスフローとサプライチェーン・インテリジェンスを向上させることで、医療行為をより効率的にし、医療スタッフが患者により多くの時間を費やし、サプライチェーンの追跡やメモを書く時間を減らすことができます。AIはまた、X線やその他の画像スキャンを読み取ることで、放射線科医などの専門医に手を貸すこともできます。医療の発見においては、AI分析は研究者が膨大な生物学的データに隠された治療法を特定するのを支援し、発見のプロセスを大幅に短縮します。
• 製品設計。製品設計は、AI分析の新たな活用最方法です。ユーザーレビューや素材特性など、さまざまなデータを分析することで、製品デザイン企業はAIに創造性を発揮させ、消費者がまだ望んでいることすら気づいていないアイテムの開発における新たな方向性を提供することができます。

AI分析のメリット

AI分析を導入した組織は、多くの場合、人間の分析ではわからないデータのパターンや傾向を特定する新たな機能があることに気づきます。その結果、より十分な情報に基づく意思決定やデータに基づく推奨が可能になることが多く、運用効率の向上、顧客満足度の向上、ひいては収益性の向上につながる可能性があります。日常レベルでは、AI分析は反復的な作業を自動化するために役立ち、従業員はより戦略的で創造的な取り組みに集中することができます。

AI分析がビジネスの成長と成功を支援する具体的な方法がいくつかあります。

• より正確な分析：AIを使用してデータ分析を自動化することで、分析プロセスのばらつきやヒューマンエラーの可能性を排除できるよう支援します。
• 意思決定の向上：データ・アナリストが構造化データと非構造化データの両方を迅速かつ自動プロセスで準備、分析できるようにすることで、意思決定プロセスに多くの情報をもたらす効率的な方法となります。
• コスト削減: AI分析は、レポートの実行やダッシュボードの構築に必要な人手を削減しながら、より迅速な分析を実現できるよう支援し、生産性を向上させ、組織全体でデータに基づく意思決定にかかる総コストを削減します。
• スケーラビリティ：AIシステムは、人間ができることをはるかに超えて、リアルタイムに大量のデータを分析するために役立ちます。AI分析は、データセットが大きく、増大し、多様な場合に威力を発揮します。
• イノベーションの向上: AIアナリティクスの中心にあるLLMとMLは、常にビジネスの成果をレビュー、分析、予測しています。これらのAIによるクエリは、データ・サイエンティストの前提に縛られることなく、完全に新しいインサイトや予測を提供することができます。

AI分析がデータ分析を加速する仕組み

AI分析は、MLを使用して大量のデータを解釈することで、スキルの高いデータ・サイエンティストのチームでもかかる時間の数分の一で、パターンを特定するプロセスを加速できるよう支援します。この効率の向上により、組織は非構造化データであっても、収集したすべてのデータに基づいて、より迅速かつ十分な情報に基づく意思決定を行うことができます。

AI分析は、いくつかの方法を介して、よりスマートなビジネスの成果を実現できるよう支援します。

• 大量のデータを迅速に処理： AI分析プロセスは、多くのソースからさまざまな形式のデータを準備できるよう支援することができ、機械学習はそれを迅速に分析することに優れています。
• 結果と行動方針の予測：AI分析を使用して、ビジネス・アナリティクスは、ほぼリアルタイムの情報を使用して、予測と推薦事項をより的確にできるよう支援します。
• 複数のソースからデータを分析：AI分析は、データの統合、準備、そして分析プロセスのスピードアップに役立てることができます。これは、たとえば業務アプリケーションからの構造化データであっても、テキスト・ドキュメント、画像、Webコンテンツからの非構造化であっても同様です。
• より幅広いアプリケーション：AI分析は新しい機能を獲得しています。現在は、テキスト・クエリをSQLに変換してデータをクエリし、画像からテキストによる説明を抽出し、データ入力を迅速化し、データ分析と可視化を提供するなど、すべて人間の手を借りずに行うことができます。

AI分析の課題と限界

AI分析には、そのメリットのすべてに課題と限界があります。成功には、質の高いデータ、適切なモデルを選択する機能、そして時にはシステムが結果を導き出すまでの過程における透明性の欠如を受け入れることが必要です。AI分析チームは、既存システムとの統合や、AIテクノロジーの導入とメンテナンスに伴うコストという課題にも直面しています。

導入を成功させるために対処すべき課題と制限には、次のようなものがあります。

• 統計的選択の先入観：人間による監視なしでは、AIは単に偏ったデータを取り込み、偏った結果を出す可能性があります。
• 初期コストと起動時間: AI分析の初期コストは、適切な分析ツールとAIモデルを特定し、データフローを確立することに加え、コンピューターの機能とデータの専門知識を揃えることから発生します。これらのプロセスが確立され、設定コストが満たされて初めて、AIは継続的なインサイトを提供することができます。
• 技術的な専門知識： AI分析は、データ・アナリストやデータ・サイエンティストにとってワークフローの改善を支援する強力なツールですが、その設定や出力の評価には、多くの監視や専門知識が必要です。このようなスキルがない企業は、データ・エキスパートの採用およびコスト負担が困難となる可能性があります。
• 透明性：相談しながら繰り返し実行する従来のデータ分析とは異なり、AI分析は自律的に実行するため、当初の設計に説明可能性を組み込むことが重要になります。

AI分析と倫理上の考慮事項

AI分析における倫理的な配慮事項は、通常、データプライバシー、透明性、先入観、説明責任などの問題を中心に取り上げることができます。企業は、自社のポリシーに沿った方法でデータの収集と使用を検討し、AI分析のクエリの結果が策定された経緯をユーザーが理解できるように取り組むことができます。

AI分析が責任ある有益な方法で使用されるよう支援するうえで考慮すべき点は次のとおりです。

• プライバシー：AIモデルは膨大かつさまざまなデータセットに基づいてトレーニングされるため、機密情報を含むそれらのデータセットからの情報が、不注意にもAIの出力内容に含まれる可能性があります。
• セキュリティ： AI分析は、多くの異なるデータストアから引き出された情報で実行される可能性があります。これらのデータベースと、それらの間でデータを移動させるネットワークは、それぞれセキュアに保たれていることからメリットを得ます。
• 公平性： すべての分析プロセスには統計的な先入観があり、AI分析も例外ではありません。先入観のあるデータセットに依存するAI分析は、その先入観が分析を導き出すために使用しているデータセットに含まれているため、特定のグループを優先する可能性があります。
• 説明責任：AI分析などの自動化プロセスは、分析の背後にある複雑な詳細を抽象化することで生産性を向上させるように設計できます。しかし、その抽象化によって、企業が自動化された分析に基づいて行動した場合、特定のプロセスや行動に説明責任を持たせることが難しくなる可能性があります。人間とコンピューターのインタラクティブなパートナーシップは、これに対処する良い方法の1つです。
• 人間の監視: AI分析はプロセスを自動化するように設計されていますが、組織はビジネス・アナリティクスがビジネスと倫理的な考慮事項に確実に準拠するよう支援するために、人間とコンピューターのパートナーシップを確立し、データ入力とAI出力の両方を定期的に監視することを検討する必要があります。
• 法的および規制コンプライアンス: どのような企業においても、AI分析プログラムは、法的および規制レポートを考慮して設計されるよう考慮する必要があります。

AI分析の未来

AI分析が基本的に期待されることは、膨大なデータを分析し、トレンド、パターン、インサイトなど、人間には決して見出せないようなものを特定することで、ビジネスの最適な意思決定を支援することです。その短期的な成果として、顧客をより深く理解し、反復的な作業を自動化する機能が得られます。長期的には、AI分析はイノベーションとビジネス成長の中心的要素になると考えられます。

Oracle Analyticsコミュニティは、未来を切り開くための支援をしており、参加者はテクノロジーの探索、質問、ライブ・ラボへの参加などを行うことができます。具体的には、技術的な進化とアプリケーションには、いくつかの明確な傾向があります。

• AI分析の今後の進化. AI分析の中心となるLLMやその他のAIモデルは、急速に進化しています。一般提供されているLLMは、コーディング、コンテンツ開発、カスタマーサービスにすでに変化をもたらしています。こうしたAIモデルが人間の微妙な能力の模倣においてより高度なものになるにつれ、人間の意思決定のパートナーとしてのAI分析が、大規模組織における分析の主流となります。
• AI分析の今後の活用. さまざまなデータセットから大量のデータを分析し、リアルタイムに分析する機能を持つAI分析は、今後さらに多くの業界で活用されるようになります。エンターテイメントや小売業の顧客にはより的を絞った推薦事項、金融機関・保険会社には不正検出の迅速化、医療現場では患者転帰の改善をサポートできるようになる可能性があります。

オラクルの活用によりAIのスピードでビジネスデータを改善

オラクルは、企業へのAI分析の導入を支援することができます。オラクルをパートナーにすることで、貴社のデータ・アナリストとデータ・サイエンティストは、業界をリードする分析プラットフォームと自動データ管理プラットフォームに加え、さまざまな分析タスクに対応するすぐに使えるサービスを利用できます。

Oracle Analyticsプラットフォームは、ビジネスパーソンとデータ・エキスパートがAI分析プロセス全体でコラボレーションできるクラウドネイティブなサービスを企業に提供します。これには、データの取り込みとモデリング、データの準備とエンリッチメント、可視化、およびデータ・セキュリティとガバナンスの厳重な管理が含まれます。オラクルのデータ管理プラットフォームとビジネス・アプリケーションには、機械学習と自然言語処理のテクノロジーが組み込まれており、AI分析を組織全体に提供できるよう支援します。

テクノロジー企業がLLMの開発に邁進し続ける中、これらのAIモデルの驚異的な機能は、データ分析ツールに急速に浸透していくことになります。今後、データ分析の分野に参入する企業は、AIによる分析ツールの活用を検討することになります。こうしたアナリストの次のステップは、組織のAI分析プロセスの導入を推進し、企業全体でより多くの意思決定者が最新のデータに基づくインサイトを利用できる未来を切り開くことです。

AI分析に関するFAQ

AI分析に必要なスキルを教えてください。

データ・サイエンティストやデータ・アナリストが現在備えているスキルから始めて、組織内にAI分析プロセスを確立するうえで重要となるスキルは数多くあります。プログラムが稼働したら、ビジネス・ナレッジはあるものの、データ分析の専門知識はあまりない人でも、ネイティブなテキストや音声プロンプトを使用して詳細な分析ができるようになることを目指します。

AIアナリストの職務内容を教えてください。

AIアナリストは、最新のAIツールとLLMを使用して分析を強化し、専門家でなくてもテキストや自然言語のプロンプトを使用してデータ分析を実行できるようにします。

データ・サイエンティストがAI分析において行う作業について教えてください。

データ・サイエンティストは、AI分析プロセスの構築に不可欠な存在です。データ・サイエンティストは、問題を定義し、AIの基盤となる分析アプローチを設計する能力をもたらします。また、AIの運用をモニターし、その出力内容を説明できるよう支援するための責任も負うことがあります。

人工知能は分析の一形態でしょうか。

分析と同様に、人工知能もさまざまな形式のデータの取り込みと解釈に基づきます。ただし、AI分析は、高度なデータ操作手法を使用して、ビジネスデータの傾向、相関関係、異常を引き出し、その結果を明確にするために役立つ可視化を提供するように設計されています。

分析と人工知能の違いを教えてください。

人工知能はデータ分析にとって重要ですが、より幅広い機能をカバーしています。人工知能は、ほとんどのビジネス・アナリティクスのニーズをはるかに超えるコード、テキスト、画像、その他のコンテンツを生成するために使用することができます。しかし、画像やドキュメントから情報を引き出し、アプリケーション・データと組み合わせるAIの機能は、データ分析を通じて提供されるインサイトに強力な影響を与える可能性があります。

AI分析が人間のアナリストに取って代わることは可能でしょうか。

現時点では、AI分析は人間のアナリストに取って代わることはできませんが、個々のアナリストの生産性と創造性を大幅に向上させることは可能です。現時点では、AI分析は人間のアナリストに取って代わることはできませんが、個々のアナリストの生産性と創造性を大幅に向上させることは可能です。

AI分析は中小企業でも利用可能でしょうか。

強力なMLとLLMに基づいて構築されたクラウドベースのサービスの成長により、中小企業でもデータをアップロードしてインサイトを抽出することが可能になりました。AI分析は、インサイトに富んだデータ分析に必要なデータの専門知識を民主化しています。

AI分析の開始方法を教えてください。

企業は、AIモデルを活用し、データの専門知識や先行投資をほとんど必要とせずに分析を提供する、増加する分析ツールを理解するために、クラウド・プロバイダーに問い合わせる必要があります。