AIを用いたデータ分析とは？活用事例や手順も紹介

AIやデータ分析に関心はあるものの、双方がどのように関係しているのかイメージが湧かない人は多いですよね。

そこで、この記事ではAIを用いたデータ分析とは何なのか、その概要を例も交えて解説します。AIを用いたデータ分析の利点、実施する流れや注意点も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

本記事を読む前に、そもそもAI・データ分析とは何なのか、その特徴をおさらいしておきたい人は次の記事を参考にしてください。

→ 人工知能（AI）とは？仕組みやできること、将来展望も紹介

→ データ分析とは？活用例や手法、必要なスキルもわかりやすく解説

この記事の監修者

AIを用いたデータ分析とは？

AIを用いたデータ分析は、複雑なデータから価値ある洞察を抽出し、予測分析や意思決定プロセスを強化する技術です。機械学習アルゴリズムを使用することで、従来の分析手法では見落とされることの多いパターンや関連性を明らかにすることができます。

例えば、消費者行動の予測、健康リスクの識別、市場動向の分析など、様々な分野での活用が見られます。AIの進化に伴い、データからの知見を深く掘り下げることが可能となり、ビジネス戦略や研究開発において新しい可能性を切り開いているのです。

AIを用いたデータ分析の例

ここからは、実際にAIを用いてどんなデータ分析が行われているのか、その例を5つにまとめて紹介します。

テキストから感情を分析する

AIを活用したテキストからの感情分析は、顧客フィードバックやソーシャルメディアの投稿を理解するのに役立つ技術です。企業はこの技術を用いて、消費者の感情を自動で識別し、製品やサービスの改善点を見つけることが可能になります。

例えば、レストランのレビューを分析することで、客の満足度や不満の原因を把握できます。この方法は、顧客満足度を向上させ、ビジネス成長に寄与するといえるでしょう。

参考：感情認識AI

航空写真の建物変化領域を検出する

AI技術を用いた航空写真からの建物変化領域検出は、都市開発や災害後の影響評価に重要な役割を果たす技術です。この方法により、時間をかけて撮影された写真を分析し、建物の増減や破壊された領域を正確に特定できます。

例えば、地震後の都市部での被害範囲を迅速に把握し、救助活動や復興計画の立案に役立てることが可能です。この技術により、迅速な対応と資源の最適な配分が可能となり、災害対策や都市計画における意思決定を支援します。

参考：公益財団法人 日本測量調査技術協会「空中写真を用いたAIによる建物変化検出(PDF)」

在庫推移をシミュレーションする

AI技術を利用した在庫推移のシミュレーションは、企業が需要変動に効果的に対応し、過剰在庫や品切れのリスクを最小限に抑えるのに役立つ手段です。このアプローチにより、過去の販売データや市場トレンドを分析し、将来の在庫需要を予測できます。

例として、小売業者が季節ごとの販売傾向を分析し、特定の商品の在庫を適切に管理することが可能です。これにより、販売機会の最大化とコストの削減を実現し、企業の競争力を高めることができます。

参考：株式会社グリッド

採用面接の内容を分析する

AIの導入による採用面接の内容分析は、人事部門がより公平で効果的な採用決定を行うのに役立つ手段です。この技術を用いることで、面接中の言葉遣い、話し方、非言語的コミュニケーションなど、応募者のソフトスキルを定量的に評価することが可能です。

例えば、特定の成功指標と関連付けられたキーワードやフレーズの使用頻度を分析することで、応募者の適性をより正確に把握できます。この方法は、採用プロセスのバイアスを減らし、企業が最適な候補者を選出するのを支援します。

参考：採用管理システムsonar ATS

戸建ての売却価格を査定する

AIを活用した戸建ての売却価格査定は、市場データを基に正確で迅速な価格設定を実現する技術です。この技術では、地域の不動産取引履歴、物件の特徴、市場のトレンドなど、複数の要因を分析して価格を算出します。

例えば、同じ地域内の類似物件の売却実績を比較分析することで、現実的かつ競争力のある価格を提案できます。この方法は、売却期間の短縮や売却価格の最適化に寄与し、物件所有者にとって有利な結果をもたらすでしょう。

参考：日本経済新聞

データ分析にAIを活用する5つの利点

ここからは、データ分析にAIを活用する利点を、5つにまとめて紹介します。

業務の効率化

業務の効率化は、現代のビジネス環境において重要な要素です。これにより、時間とコストの節約が可能になり、企業の競争力を高めることができます。

例えば、AIを活用することでデータの抽出から入力・集計・分析・出力までの一連の業務を自動化し、従業員がより戦略的な業務に集中できるようになります。このアプローチは、生産性の向上とともに、ミスの減少にも寄与するでしょう。業務の効率化は、企業が資源を最大限に活用し、市場での成功を確実にするための鍵と言えます。

人材不足の解消

人材不足は、多くの業界が抱える課題ですが、AIの活用により効果的に解決に導けるでしょう。技術の進化により、特にAIや機械学習を活用した自動化が、必要なスキルセットのギャップを埋めるのに貢献しています。

例として、AIのチャットボットが顧客サービスを担当することで、従業員はより専門的な業務に集中できるようになります。これにより、企業は成長のための新たな機会を見出すことができるのです。

AIの活用による人材不足の解消は、組織が発展するための重要なステップになるでしょう。

精度の高い分析

ビジネスには精度の高い分析が欠かせません。それにより、会社はより良い決断ができるようになります。

例えば、消費者の好みや市場の動向を詳しく分析することが可能です。これらの情報から、新しい商品の開発やサービスの改善に役立つ洞察を得られます。

AI技術を利用することで、膨大なデータから重要な傾向を見つけ出せます。その結果、企業は失敗を避け、成功へと導く戦略を立てやすくなります。

つまり、精度の高い分析は、より賢いビジネス運営の支えとなるのです。

人的なミスの防止

人的なミスの防止は、企業が効率性と生産性を向上させる上で重要です。技術の導入、特に自動化とAIの活用は、繰り返し発生するミスを大幅に減少させることができます。

例えば、大量のデータを同じ作業で繰り返し処理する業務を人が担当した場合、不注意や疲れからミスが起こる可能性があります。一方、AIは決められたルールに従って動作するため、大量のデータでもエラーや誤りなく処理が可能です。

結果として、全体の業務プロセスがスムーズになり、企業の全体的なパフォーマンスが向上します。

属人的な判断の解消

個人に依存するような判断の解消は、組織の意思決定プロセスを客観化し、一貫性をもたらします。AIの活用は、データに基づく分析を通じて、個人のバイアス（思い込み）や主観を排除できます。

例えば、AIを用いた採用プロセスでは、応募者のスキルや経験を公平に評価し、最適な候補者を選出することが可能です。このアプローチにより、効率的かつ公正な意思決定が促進され、組織全体のパフォーマンス向上に寄与するのです。

データ分析にAIを活用する際の注意点3つ

利点が多いものの、データ分析へのAI活用時は注意しなければならない点がいくつかあります。

ここからは、データ分析にAIを活用する際の注意点を、3つにまとめて紹介します。

情報漏洩に気をつける

AIのデータ分析を安全に行うためには、情報漏洩への対策が不可欠です。データの取り扱いには最大限の注意を払い、セキュリティ対策の徹底が求められます。

例えば、データ暗号化やアクセス権限の管理を行うことで、外部からの不正アクセスや内部からの不正な情報流出を防げます。また、定期的なセキュリティ研修を通して、従業員のセキュリティ意識の向上を図ることも重要です。

これらの対策を講じることで、AIを活用したデータ分析の安全性を高めることができます。

十分な量の教師データを用意する

AIを学習させる際には、多くの「教えるための例」が必要です。これを一般に「教師のデータ」と呼びます。

例えば、子どもに物の名前を教えるとき、一度だけではなく、さまざまな状況でその物を指して名前を教えますね。この方法で、AIも多くの例を通じて、正しく学ぶのです。

画像認識を学ばせたい場合、さまざまな角度や光の条件で撮影された多数の写真を用意します。そうすることで、AIは一つ一つの画像から、共通の特徴を見つけ出し、正確に「これは何か」を識別できるようになります。

このように、多様な教師のデータを準備することが、AIを賢くする鍵となるのです。

AI人材を確保する

AI技術の効果的な活用には、専門知識を持つ人材の確保が欠かせません。AIプロジェクトは複雑で、データの前処理からモデルの設計、実装、評価に至るまで、多岐にわたる専門スキルが求められます。

例えば、自然言語処理(NLP)のプロジェクトでは、言語学の知識と機械学習の技術が必要です。このような専門知識を持つ人材を確保することで、AIプロジェクトの成功率を高め、イノベーションを加速させられます。

企業は、教育プログラムの提供や専門家の採用を通じて、必要なAI人材を確保する戦略を立てましょう。

AIのデータ分析に使えるツール3選

AIのデータ分析に使えるツールは数多く存在します。ここでは、おすすめのツールを3個紹介します。

Rows AI

Rows AIは、スプレッドシート内で直接AIを活用できるツールです。ユーザーは、データ分析、自動化、予測などを行うためにAI機能を利用できます。

これにより、複雑な計算やデータ処理が簡単になり、ビジネスの意思決定プロセスを加速させるでしょう。Rows AIは、非技術的なユーザーでも簡単に高度なデータ操作を行えるように設計されています。

Copilot in Microsoft Power BI

Copilot in Microsoft Power BIは、データ分析とビジュアライゼーションを強化するAIツールです。この機能を使用すると、自然言語でクエリを入力し、インサイトやトレンドを即座に抽出できます。

ユーザーは、複雑なデータセットから意味のある情報を簡単に見つけ出し、効果的なビジネス意思決定をサポートする洞察を得ることが可能になります。

Advanced Data Analysis

Advanced Data Analysisは、複雑なデータセットから深い洞察を引き出すための高度な手法を指します。統計モデリング、機械学習、ビッグデータテクノロジーなどを活用して、予測分析、パターン認識、データマイニングを行うのです。

この分析により、ビジネスの意思決定、市場のトレンド予測、顧客行動の理解が格段に向上します。

AIを用いたデータ分析の流れ

AIを用いたデータ分析は次の流れで行います。

このアプローチにより、AIを活用したデータ分析を効果的に行うことができます。

AIを用いたデータ分析に関するよくある質問

最後に、AIを用いたデータ分析に関するよくある質問へまとめて回答します。

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いはなんですか？

AIエンジニアは、機械学習モデルの設計や開発、実装に焦点を当てています。一方、データサイエンティストはデータの収集、処理、分析を主に行い、ビジネスに有益な洞察を提供することができます。

例えば、AIエンジニアは新しい推薦システムの開発を担当することがありますが、データサイエンティストはそのシステムに供給するためのデータを分析し、選定することができます。

下記の記事では、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いを紹介しています。未経験でも目指せるのか気になっている方はこちらも参考にしてください。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いを徹底解説

更新日：2024年4月29日

データ分析の仕事にはどんなものがありますか？

データ分析の領域には多様な職種が存在します。データサイエンティストは複雑なデータセットから洞察を引き出し、ビジネス戦略に貢献することができます。

また、ビジネスアナリストはデータを解析して業務改善の提案を行うことが主な仕事です。データエンジニアは、データの収集・整理システムを構築し、分析しやすい環境を作り出すことができます。

これらの職種は、データを活用して組織の意思決定を支援することに共通しています。

下記の記事では、データ分析を仕事にする職業を紹介しています。データ分析を学んだ後はどの様な職業に就けるのか気になる方はこちらも参考にしてください。

データ分析を仕事にする職業一覧！各職種の平均年収や将来性も紹介

更新日：2024年4月29日

AIでデータ分析を行うのにPythonは必要ですか？

AIでのデータ分析にPythonは非常に重要です。Pythonは、豊富なライブラリとフレームワークにより、データの収集、処理、分析を容易にすることができます。

例えば、PandasやNumPyはデータ操作に、MatplotlibやSeabornはデータの可視化に役立ちます。TensorFlowやPyTorchのようなライブラリは、機械学習モデルの構築とトレーニングを簡単に行うことが可能です。

このようにPythonは、データ分析やAI分野での作業を効率化し、より複雑な問題解決を可能にするために不可欠です。

下記の記事では、Pythonのデータ分析でできることをはじめ練習方法も紹介しています。データ分析の練習方法や成果を出すポイントが気になる方はこちらも参考にしてください。

Pythonのデータ分析を練習する方法4選　成果を出すコツまで紹介

更新日：2023年5月18日

挫折なくAIを用いたデータ分析スキル磨くなら

独学でAIを用いたデータ分析スキルを習得しようとしている人のなかには、

と不安な人もいますよね。

実のところ、AIを用いたデータ分析の学習途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%がプログラミングの学習途中で「挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

いざ独学でAIやデータ分析を学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「AIを用いたデータ分析のスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、データサイエンティストへの就職や転職を実現できるほど実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

分割料金	一括料金	受講期間
4,098円~	16万5,000円~	1ヶ月~

• データサイエンススキルの習得に特化したコースあり
• 累計指導実績4万5,000名以上
• 給付金活用で受講料が最大70%OFF

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、データサイエンティストへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、データサイエンスの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してプログラミングスキルを習得できますよ。

公式サイトで詳細を見る

まとめ

AIを用いたデータ分析は、複雑なデータセットから価値ある洞察を引き出し、予測分析や意思決定を支援する技術です。例えば、消費者の感情分析や在庫推移のシミュレーションなど、多岐にわたる分野で応用されています。

これにより、ビジネスの効率化や精度の高い分析が可能となり、新たな価値を生み出しています。しかし、情報漏洩のリスク管理や十分な教師データの確保、専門人材の育成が欠かせない課題です。AIの適切な活用には、これらの点に注意を払うことが重要です。