ChatGPTを含め、ジェネレーティブAIが著しい発展と浸透をしていく中で、これまで以上にAIの導入に前向きな企業やブランドも多くなってきつつあります。その中でも、ここ数年で国内でもよく見聞きするようになった「AI分析」について本記事では詳しく解説しています。
AI 分析とは何か？
ChatGPTを含め、ジェネレーティブAIが著しい発展と浸透をしていく中で、これまで以上にAIの導入に前向きな企業やブランドも多くなってきつつあります。
その中でも、ここ数年で国内でもよく見聞きするようになった「AI分析」について詳しく見ていきましょう。
AI分析の背景と基本的な機能
IT業界従事者にとって「データアナリスト」は親しみのある言葉ですが、世界的に見ると、もはや人ではなくAIがその業務を担う時代へと変革しつつあります。
これまでデータアナリストたちが施策を行う際には、浮上した仮説を裏付けるために、根拠が確立できるまで多くの時間を費やしながら一定期間のデータを参照し検証を行っていました。
これに対しAI分析では、アルゴリズム学習に則って素早く大量のデータを読み込み分析・解析するだけでなく、モニタリングすることも可能です。
人力の作業工程では、「リソース」「正確性」「拡張性」の面で改善の余地が残っていましたが、AIは広いスコープを持ちリアルタイムかつ高い精度でデータを収集・学習できます。
そのため、2023年現在では多くの企業やブランド内で実用化されており、業務の効率化や改善化だけでなく、ビジネスの創出面で大きく貢献しています。
AI分析を導入することでもたらされるメリット
人が多くの時間を割いてアナログで分析作業を行う場合よりも圧倒的に時間短縮となるため、浮いた時間を事業戦略など他の重要な部分に回すことができます。
また、それぞれにリソースやフェーズ、相性もあるため、全ての企業やブランドが即座にAI分析の導入に踏み切れる訳ではありません。
そのため、他社より早く舵を取ることで、サービス向上・組織拡大の両面で競合との差別化を図ることができるはずです。
そして、自社の顧客に紐づくデータを収集・分析・監視しているからこそ見えてくる「課題」の解決に取り組む姿勢は、DXが注目される昨今の情勢に加えて「顧客志向」と捉えられブランディングにも繋がるでしょう。
ビジネスにおけるAI 分析の活用場面
いまや、AI分析の用途は一部の最先端領域だけといった限定的なものではなく、あらゆる産業で活用されています。
例えばマーケティング領域では、顧客のデータや行動履歴・嗜好性などを踏まえ分析することで、より明瞭かつ効率的なプロモーションが可能となりました。
また医療や福祉、製造業といった専門性が必要とされる業界では、製品・サービスの品質管理や、ミス・不手際の防止にも寄与しています。
国民の有名企業・ブランドがAI分析を実際に導入している事例を見てみましょう。
NetflixやSpotifyでの顧客分析とレコメンド機能
私たちの多くが日常的に使用している「Netflix」と「Spotify」も、そのサービスの基盤を支えているのはAI分析です。
無意識のうちに「おすすめ」「レコメンド」機能を使っていますが、ユーザーがサービスを利用するほどに、Aアルゴリズムが顧客一人ひとりを学習し、よりパーソナライズされたレコメンドを実現しています。
資生堂のパーソナライズされたスキンケアシステム
現在は終了していますが、資生堂は以前、一人ひとりに最適な「肌体験」を提供する『Optune』を提供していました。
スマートフォンアプリをダウンロードし肌を撮ると、水分や毛穴、体内リズムなど、ユーザーのデータやその日のデータをクラウド上で分析します。
そして、その分析結果をもとに、およそ80000通りのパターンからユーザーに最適なスキンケアを専用IoTシステムが抽出してくれるというものです。
キューピーの深層学習と画像処理技術による業務効率化
AIの導入に積極的なことで知られるキューピーですが、食品の原料検査技術には特に目を見張るものがあります。
対応できる原料が限られてはいるものの、不良品検知の精度は高く、人が作業をしていた時と比較して1/3の工数カットに成功しました。
この技術は目を凝らした長時間の作業から解放されるだけでなく、ほぼ100%の『良品検知』ができることから、ミスや事件の防止も同時に実現しています。
本格的なAI分析の導入を進める上で必要なこと
AI分析のもたらすメリットがわかっても、専門的で高度な技術であるため、今日から業務で活用できるわけではありません。
AI分析の導入を実現するには、下記2点を意識しながらスモールステップを積み重ねていくことが重要です。
コンパクトでもデータ分析を行い、ビジネスに反映する
正確で実用レベルのAI分析を行うには、大量な「データ」の蓄積が必要です。一定期間での分析を終えたら、ビジネスへ取り込んでみましょう。
「負」であった部分が解決されたり、改善が見受けられたなら、ひとまず成功です。
分析フローを見直したり、具体的にサービスへどう影響したり取り入れるべきか、所属部署以外のメンバーにも共有し、方針や業務をチューニングしていきます。また、データ分析と一言で言っても、使用される手法は数十個存在します。
用途に応じた分析方法について理解を深めることができれば、複数の手法を組み合わせることで、より高度なデータを導き出すといったことも可能になります。
多くのデータの収集と分析を繰り返す過程で精度に磨きがかかるため、できるだけ早く、そして多く実践して規模の大きいビジネスにも耐えうるAI分析の体制を構築しましょう。
人材の確保と投資
AI分析を事業の中で活かせるようにするには、AI分析に長けた人材の確保が必須です。
AI分析は、基盤の整備から継続的なアップデートまで、広範囲にわたり非常に高度な分野のため、専門的な知見や技術を備えた人材確保を避けては通れません。
そして、最先端のAI分析として活用するには、人材確保だけでなく「環境」も重要です。
常に担当者が高いパフォーマンスを発揮できるように、機材の充実や能力向上が望める業務へアサインするなど、より良い環境構築への投資までがセットと言えるでしょう。
AI分析の技術は留まることなくアップデートされ、さらに多くの産業において貢献する存在になることは間違いありません。
AI分析を導入し、慢性的な課題になりがちな業務フローの改善やサービスの品質向上、人的リソース不足の解決に取り組んでみるのはいかがでしょうか。
