AI分析とは？できることやメリット・デメリット、必要な流れから活用事例をわかりやすく徹底解説
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AI分析とは？できることやメリット・デメリット、必要な流れから活用事例をわかりやすく徹底解説
皆さんはAI分析というデータ分析の方法を知っていますか？
AI分析によるデータ分析でできることは多いので、上手く活用できればさまざまな分析に役立てることができます。ただし、AI分析にはさまざまなメリットがある一方で、デメリットや注意点もあるので注意が必要です。
メリットやデメリットを踏まえた上でAI分析を行う際に必要な流れやポイント、活用事例などを知ることが大切です。
AI分析とは？
AI分析とは、その名の通りAIの技術を最大限活用して行われるデータ分析法の一つです。
AIは多種多様な分野の学習を積み重ねることによって精度が高い分析ができるようになるため、あらかじめAIに学習させる必要性があります。
AI分析は手動で分析するよりも圧倒的に効率が良くなり、人間では到底不可能な膨大なデータ処理と高度な高速計算ができるのがポイントです。
大量のデータを高速で処理し、精度が高い分析結果を出せるのがAI分析の最大の特徴だと言えます。
AI分析を自社で行う場合、基本的にPythonが使われていることが多い
AI分析を自社で行う場合、基本的にプログラミングを駆使することになります。
主にPythonをメインに使われていることが多く、プログラミングスキルを身に付けないとスムーズにAI分析を行うことが難しいでしょう。
自社でAI分析を活用する場合は、必ずプログラミングのスキルを身に付けてから行うことが重要です。
AI分析でできること
AI分析でできることは、基本的に機械学習とディープラーニングの積み重ねによって膨大なデータの高速処理と計算ができることです。
AI分析は膨大なデータから学習するための法則性や学習ルールをAI自身で導き出して分析結果の精度を上げる機械学習と、同じく膨大なデータからAIが自動的にさまざまな特徴と法則性を学習するディープラーニングによって高度なデータ分析ができるようになります。
どちらも高度なAI分析を行うのに欠かせない学習であり、もはや人間が手動でできるデータ分析の領域を遥かに超えています。
AI分析のメリット
AI分析のメリットは、以下の通りです。
- 人材活用の強化ができる
- 業務の属人化が実現できる
- 製造業におけるミスを検知してくれる
- 社員一人一人にかかる負担を軽減する
- 生産性が向上する
それでは、AI分析のメリットについてご説明しましょう。
人材活用の強化ができる
AI分析を導入することによって、人材活用の強化ができるのが大きなメリットです。
AI分析によって社員や従業員が有効的に稼働させられるという意味ではなく、有用な人材を一つの業務に集中させずに適材適所の配置ができるのが大きなポイントです。
ベテランの社員や従業員の経験則からなる勘やコツなどもAI分析によって実現できることも多いため、同時に社内教育にかかるコストも効率良く削減できるのがポイントです。
業務の属人化が実現できる
業務の属人化とは、一つの業務が一人の担当者に集中してしまうことです。
業務を効率化させる上ではベテラン一人に業務を任せておけばいいと思うかもしれませんが、それはおすすめできません。一人の担当者に丸投げしている状態だと、その担当者が何らかの理由で業務が遂行できなくなった場合、誰も担当できなくなってしまうからです。
担当者が数日休んでしまっただけでも現場に大きな支障をきたしてしまいますし、もしも退職してしまったらその後の業務は誰が担当するのか混乱してしまいます。
誰がどの業務を担当するのか困ったときに役立つのが、AI分析です。
AI分析は一人で業務を担当していた社員・従業員の考えややり方などのさまざまな情報を分析します。そこからもたらされる分析結果を社内全体で共有することで、属人化が防げるのがポイントです。
属人化を未然に防ぐことができれば、担当者がいなくなったとしても代役となる担当者が業務をこなすのに困ることがありません。
製造業におけるミスを検知してくれる
製造業において製造機器における製品の品質維持や不具合の検知といったさまざまな業務を行うときに、絶対にミスが許されない場面でAI分析が役立ちます。
製造業でAI分析を活用すると、AIが正確に製造機器や製品の不具合などを検知することができます。社員や従業員が手動で不具合やミスなどを検知しようとするとムラが出る可能性がありますし、不具合やミスなどを見逃してしまう可能性があるでしょう。
AI分析であれば、どの製造機器に不具合が発生しているのか、どの製品にミスがあるのかがハッキリと分かるので、ミスなく業務がこなせるのがメリットです。
社員一人一人にかかる負担を軽減する
企業によっては人手不足による労働力不足が深刻化していたり、なかなか採用活動が思うようにいかず、社員・従業員一人一人が負担する業務量が多くなったりすることも多いのではないでしょうか。
そんな中で分析を初めとする業務をAIに任せることで、社員・従業員一人一人が負担する業務量を減らせます。分析業務だけでもかなりの負担になりますが、AI分析によって効率良く分析業務を行うことができれば、労働力不足を少しでも補うことができるでしょう。
生産性が向上する
AI分析を活用することによって生産性が向上するのも大きなメリットです。
これまで時間がかかっていた作業をAIに任せることによって業務効率化が実現できる他、人力で行っていた分析作業をAI分析に任せることで、より正確な分析結果が出せるようになります。
今まで人力で行っていた作業でしたが、AI分析であれば迅速かつ正確な分析結果が出せるので生産性の向上につながります。
AI分析のデメリット
AI分析のデメリットは、以下の通りです。
- 大量のデータを管理しなければならない
- 情報漏洩のリスクがある
- 自社のみでAI分析を行うのが難しい
それでは、AI分析のデメリットについてご説明しましょう。
大量のデータを管理しなければならない
AI分析を行うにあたって重要なのは、膨大な量のデータを用意しなければならないことです。
いくら迅速で正確な分析結果が出せるとはいえ、そのためには今まで以上に大量のデータを集めて学習させなければなりません。しかし、大量のデータを用意しなければならないので、データを保管する場所の容量に注意しましょう。
必要なデータは常に増加していくため、容量に注意しないとあっという間に容量不足になってしまうため、あらかじめ大量のデータを保管できるように対策する必要性があります。
情報漏洩のリスクがある
大量のデータを保管し続ける関係上、顧客の個人情報を管理することもあるでしょう。
顧客の個人情報は絶対に外部に漏洩しないようにする必要性があるため、外部に情報漏洩しないようにするための徹底したデータ管理が必要不可欠です。
万が一情報漏洩をするようなことがあれば、顧客からの信用が失われると共にブランドイメージも著しく損なうことになるでしょう。大量のデータを管理する場合、第三者に奪われないようにセキュリティ対策を行うことが大切です。
自社のみでAI分析を行うのが難しい
AI分析は確かに利便性が高い分析方法ではありますが、AIに関する技術や実績を持つ専門家でないと自社のみでスムーズな分析業務を行うのは難しいでしょう。
とはいえ、専門家に依頼するとなると報酬が発生するため、自社のみでAI分析を行うのか、依頼料をかけてでも専門家に依頼するか決める必要性があります。
AI分析を行う際に必要な流れとは？
AI分析を行う際に必要な流れは、以下の通りです。
- AI分析によるゴールを明確にする
- 分析に必要なデータを用意する
- スムーズに分析できるように前処理を行う
- モデルを作成する
- モデルを評価する
以上の作業工程で最も時間や手間がかかるのが、データの前処理です。
全工程の8割強は前処理にかかると言っても過言ではありません。分析に必要なデータを用意しても、そのままAI分析に使えるわけではないので、AI分析ができるように前処理が必要です。
AI分析の活用事例
AI分析の活用事例は、以下の通りです。
- 商品の需要を予測する
- コールセンターの業務改善
- 工場設備の劣化具合の判定
それでは、AI分析の活用事例についてご説明しましょう。
商品の需要を予測する
AI分析を活用することで、どんな商品の需要があるのか予測できます。
これまでの商品需要の予測はすべて手動で行っていた他、その予測も担当者の経験則などからくるものなので、外れることも少なくありません。毎日の業務負担による疲労が溜まったり考えがまとまらなかったりすると、ますます予測が難しくなるでしょう。
しかし、AI分析によって購買情報や顧客情報などのさまざまなデータを基に、どんな商品の需要があるのかが予測できるのが大きなポイントです。
コールセンターの業務改善
AI分析によってコールセンターの業務内容も改善されています。
これまでは短時間で顧客からの質問に応えなければならず、マニュアルに従って回答しようとすると時間がかかっていました。その上、時間帯によっては問い合わせが集中したりクレーム対応に追われたり、覚えることがとにかく多かったりと激務になりやすい問題があります。
しかし、AI分析によって問い合わせの履歴から読み取れる回答などのデータを学習することで、問い合わせ内容の回答を即座に導き出してくれるのがポイントです。
工場設備の劣化具合の判定
AI分析を活用すれば、いつ故障するか分からない工場設備の劣化具合を見極めることができます。
AIが設備の状態とメンテナンス周期に関するデータを把握することによって、設備の状態に応じてメンテナンスの必要性を判断してくれるのがポイントです。
効率良くメンテナンスができるようになれば、メンテナンスなどにかかるコストを効率良く削減できます。
まとめ
AI分析でできることは非常に多く、今回ご紹介した事例以外にもさまざまな分野で活用されています。
もちろん自社でAI分析を行うときはプログラミングスキルなどが必要なので、専門家に依頼する必要性があるでしょう。
その点を踏まえたとしても、効率良く業務を行うのに欠かせない分析方法だと言えます。
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