高度なビジネスアナリティクスへの人工知能（AI）の導入により、データディスカバリープロセスにおける最高レベルの自動化が可能になりました。その結果生まれたのがAIアナリティクスです。このハイエンドテクノロジーソリューションは、人間の制約にとらわれることなく、データアナリストの役割を果たします。
AI 分析により既存の労働力を増強できるため、ビジネス担当者とアナリストの両方が、これまで以上に包括的に調査され、非常に実用的な、より迅速かつ優れた洞察を得ることができます。
AI アナリティクスとは何ですか?
AI 分析は BI またはビジネス インテリジェンスのサブセットであり、ソフトウェア ソリューションはデータ分析のプロセスにおける推論や学習など、特に人間に関連する動作を表示します。
実践面では、これはAIが人間が広範囲にわたる分析を行うために行うプロセスを自動化することを意味します。AIは、あらゆるデータの組み合わせをテストし、複数のデータポイント間の関係の階層構造をそれぞれ特定することができます。そして、人間よりもはるかに高速にステップを実行できます。
分析の目的が、企業がそれに応じて行動できるようデータをより深く理解することである場合、AI 分析は、オンデマンドで質問に非常に深く、比類のないスピードで答えることに全力を尽くす経験豊富なデータ サイエンティストのグループとして機能します。
ビジネスインテリジェンスにおける人工知能の現状
人工知能は、高度な分析分野における重要な要素です。分析の全体的な影響を理解するには、現状の高度なデータ分析と比較することが重要です。
多くの企業にとって、データ分析は専門のデータアナリストチームに委任される、時間のかかるプロセスと捉えられています。チームは、利用可能なデータを用いて仮説を検証し、同時にビジネスパーソン向けのレポートを作成する責任を負います。ビジネスパーソンは最終的に、関連する質問をしたり、レポートの情報に基づいて行動を起こしたりします。
分析システムが高度化するにつれ、「パースペクティブモデル」への移行が進んでいます。この移行により、企業はプログラムから得られる実用的な洞察に基づいて意思決定を行うことができます。
AIは重要な要素とみなされています。AIは、トレンドを観察し、潜在的な問題を排除または修正するために学習する技術です。しかし、ビジネスの観点から見ると、学習能力だけでなく、より良い進路を予測できるシステムを導入することは、収益性の高い未来への長い道のりとなります。
例えば、製造業では、分析システムは既存データを解釈して需要を分析したり、重要なスケジュールやメンテナンスが必要になったときに役立ちます。小売業では、予測分析は消費者の嗜好や行動に関する洞察を提供し、全体的な需要の増加を予測するのに役立ちます。
予測分析は、天気予報から病気の分析・診断、スポーツパフォーマンスの向上、保険分野におけるリスク管理、さらには金融セクターに至るまで、あらゆる分野において既に広く活用されています。また、マーケティングや人事など、特定のビジネス機能における特定領域の改善に向けた、高度なAIを活用した分析への需要も高まっています。
AIを活用した予測分析におけるデータの重要性
データは貴重な資源です。しかし、その応用範囲を理解すれば、その価値は高まります。AIを予測分析に統合することで、組織は既存のデータからより多くの価値を引き出すことができます。例えば、AIを活用した予測分析を類似のシナリオに適用することで、望ましい結果を確実に得ることができます。
AIを活用した予測分析は、迅速な意思決定のために、分散したデータリソースから最新の情報を取得し、処理することが求められるシナリオにおいて特に重要です。さらに、従来の予測システムのような過去のデータが、将来の行動予測にあまり役立たない特定の状況もあります。世界的なパンデミックが防護具や防護機器の全体的な需要にどのような影響を与えたかを分析できます。ハイエンドの予測システムであっても、需要の急増を予測できるようなデータから推測することはできなかったでしょう。
データの活用
予測分析の分野における人工知能向けのエンタープライズ グレードのアプリケーションは、それぞれのユース ケースのより広範な範囲をカバーするのに役立ちます。
AIを予測分析と併用することで、製品ライフサイクルの加速、リソース配分の改善、運用効率の向上につながります。さらに、統合されたAIシステムと社内外のデータソースを連携させることで、適切な仮説を立て、それを検証し、得られた結果から学習することが可能になります。これは、組織が現状のビジネスに対する全体的な理解を深めるだけでなく、将来の成長機会にも焦点を当てることができることを意味します。
アナリティクスは、様々なソリューションや分野を活用する、より広範な用語と捉えることができます。テクノロジーに関する議論全体において、アナリティクスは重要な位置を占めるようになるでしょうが、万能薬となるわけではありません。簡単に言えば、既存のアナリティクス機能に人工知能システムを導入するには、強固なデータ基盤へのアクセスが必要になります。企業は膨大な量のデータにアクセスすることが求められています。しかし、ビジネスに有益なデータ活用能力は、複雑性の増大、レガシーアプリケーションへの対応が不十分なインフラストラクチャ、そして限られたスキルセットといった要因によって損なわれることがよくあります。
未来について考える
現代の企業がそれぞれの分析機能を進化させる必要があるという事実を認識することは、その方向への第一歩に過ぎません。実際に重要なのは、企業が業務を適切に遂行するために必要なツールセットです。このステップは、それぞれのサービスプロバイダーに依存する傾向があります。
データの可視化は、得られた洞察を適切な行動へと変換する上で重要な役割を果たします。スマートなアプリケーションを活用して効果的なデータプロビジョニングを実現することで、最高レベルの可視化を実現し、高い効果を発揮することができます。
結論
人工知能（AI）の未来は、依然として不合理な恐怖を煽り立てています。しかし、ビジネスリーダーは、AIを活用した予測分析がなぜ重要なのか、そしてそれがどのように夢を現実に変えることができるのかを理解する必要があります。
