AI関連

経営の在り方を大きく変えるデータ分析は、AIの活用でより容易に

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AI技術は、データサイエンティストにとっては既に身近な存在です。
国外においては特に顕著で、特に米国では既にデータの分析にAIを導入する企業が出てきています。

ですが、現在の日本においては、まだデータ分析の有用性は広く認知されておらず、データサイエンティストという職も希少です。

上手に運用すれば、業務をより効率化し、多大な利益をもたらす事にもつながるデータ分析。

ここでは、AIを活用した分析や、ビッグデータの解析の有効性についてご案内いたします。

情報収集・マーケティング・効果測定までを一元化できる

データ分析にありがちなのが、「今必要なデータが手元に揃っていない」という場面です。

仕事を進めるにはデータを取ってくる必要がありますが、収集・保管している場所の管轄が違う場合は、一筋縄ではいきません。 もしくは、それが店舗などの現場で、日報などの形式で作成している場合だったりすると、現場の都合で提出が遅れるといったことも考えられます。 そのうえ、人が収集する情報にはミスが発生することがあります。

このように、現状では現場とデータサイエンティスト(またはアナリスト)の間には、大きな壁が存在しているといっても過言ではありません。

しかし、ここへ「現場にも対応できるAI」を導入すると、
情報の収集・マーケティングの施策、そして効果測定までを、サイエンティストの下へ一元化することができます。

たとえば、IoT技術との連携も可能な「AIさくらさん」を現場へ投入した場合は、
リアルタイムで収集した情報を、データサイエンティストが自在に活用することができるようになります。
もちろん、収集したい項目に変更があった場合も、AIであれば全てのスポットへ同時に実装することができます。

さらに、AIは与えられた情報をすべて記憶するため、意図せず重要な情報の報告が漏れてしまうといったこともありません。

「AIさくらさん」は、分析において何よりも重要な、「情報の獲得」をも支援してくれるAIです。

面倒なダッシュボードづくりも容易に

ビッグデータ分析において、入手した生のデータをそのまま活かせることは稀です。

解析に回す前にデータの整備を行う必要があるのですが、
実はこの面倒な作業こそが、データサイエンティストの業務の大半を占めています。

これについては、海外の「データサイエンスに関する不都合な真実」という記事で、
「(データサイエンティストの)時間の大半はデータのクリーニングと前準備に費やされる」という皮肉が飛び出しているほどです。

そして、巷でよく言われている「データ分析へのAIの導入」とはまさに、この大部分をAIに任せることでもあるのです。

AIにビッグデータの解析を行わせると、情報内の様々な「傾向」が可視化されます。
これによって、流行や需要などの将来予測を行い、経営に役立てることが可能になります。

もちろん、AIは可視化の段階まで行ってくれるため、ダッシュボード作成に費やされていた時間も大幅に削減されます。

データサイエンティストにとって重要な業務である、マーケティング施策のためのプレゼン資料や、報告書の作成も容易になります。

また、「AIさくらさん」はソーシャルリスニングも可能なので、
ビッグデータを保有していない場合であっても、SNSから情報を解析することも可能です。
世間にあふれるつぶやきから、いろいろなプロモーションを企画することにも役立ちます。

専門外の人も有用性を認識しやすいデータを確保できる

データサイエンティストは、その苦労が周囲に認識されにくいことも悩みの一つとされています。
日本ではデータをもとに意思決定する文化が浸透していないこと、
そして高度な専門職であるために、業務内容に理解を得辛いことがその背景にあるようです。

上手く運用できれば、業務の効率化と絶大な利益をもたらすことが期待できるデータ分析。

たとえば販売業であれば、天候と時間帯、地域の特徴といった情報から、
売れる商品の確保や、ピークを見越した人員の配置が可能になります。

そしてこの場合には、「適切な在庫の確保」と「過剰な人員(=人件費)の削減」が叶うのですが、
実際には売れる商品はありったけ仕入れ、人員は余りがちという場面がよく見受けられます。

データとその運用の有用性が現実にあまり認識されていないことが、分析職の苦労を物語っています。

しかし、AIが実際に獲得した情報が手元にあれば、データサイエンティストの側から経営側へ積極的に働きかけることができます。

また、コミュニケーションができるAIであれば顧客の隠れた需要を聞き出すことが得意なため、
直接的なフィードバックとともに、実際の行動を分析することができるようになります。

人為的なノイズの影響が少ないデータなので、マーケティングの施策を行った後に
実際にその効果が出ているのかを統計・比較することも容易です。

AIは、これまで見逃されてきた潜在需要や、気づきにくかった問題点を可視化できるため、
よりデータの重要性を理解しやすくなるというメリットもあるのです。

まとめ

日本でもサービスの展開が始まっている「AIによるデータ分析」。

ですが、「AIさくらさん」のようなコミュニケーションが得意なAIにおいては、
これまでの基礎的な運用を超え、より広範なサポートが可能になります。

企業の経営者には明確な判断材料を提示し、
データサイエンティストにはよりクリエイティブに働ける環境をもたらすAIは、
今後の日本の経営の在り方を大きく変革していきます。

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