AI 分析の概要とビジネス向けの上位 5 つのユース ケース

マッキンゼーによる最近の調査では、コンサルタント会社が「AI ハイパフォーマー」と分類した回答者は、利子税引き前利益 (EBIT) の少なくとも 20% を人工知能に帰することが明らかになりました。 Accenture による別の調査では、調査対象の組織のうち、実際に AI 導入で成功を収めているのはわずか 12%であることがわかりました。これらの企業では、収益の 30% が人工知能によるものです。

これは逃した機会だと思いますか?次に、AI 分析、AI 分析がビジネスにどのように役立つか、および実装中に予想される課題について詳しく知るために読み続けてください。たぶん、これはあなたにインスピレーションを与え、 AI 開発サービス プロバイダーに連絡するために必要な知識を与えるでしょう。

AI アナリティクスとは何ですか? 従来のアプローチとどう違うのですか?

分析は、データから意味のあるパターンを抽出し、解釈して伝達することで機能します。分析への従来のアプローチは時間がかかり、労力がかかりますが、AI を使用して強化することで、プロセスを大幅にスピードアップし、結果の精度を高めることができます。

従来の分析では、ユーザーはダッシュボードを作成して、定義済みのルールに従って厳密にデータが処理される「if-then」プログラミングを使用して、ビジュアライゼーションのパターンを見つけます。これらのダッシュボードは、特定のビジネス要件に対応しており、範囲が限定されています。従来の方法では構造化データしか扱えません。

AI 分析とは、機械学習やその他のAI サブセットなどのテクノロジーを使用してデータ分析のプロセスを自動化することを指します。人工知能分析は、画像や音声などの複雑な非構造化データを処理できます。これは事前定義された仮説に限定されるものではなく、予期しない結果で驚くことがあります。静的な従来のアプローチとは異なり、AI ベースの方法では、ユーザーはデータを動的に集約してさまざまなクエリに回答できます。

Gartner によると、データ分析には 4 つの主要なアプローチがあります。

1. 記述的分析は、履歴データを解釈します。ビジネス インテリジェンス ツールとダッシュボードを使用して傾向を分析し、過去に何が起こったかを理解します。未来を予測するものではありません。
2. 診断分析では、データ マイニング技術を使用して、何かが起こった理由を理解します。
3. 予測分析は、条件が一定のままであれば、将来の結果を予測するのに役立ちます。ここでAIの出番です。
4. 処方的分析アプローチは行動主導型です。特定の結果を達成するための最善の方法を決定するのに役立ちます。

Gartner は、複雑なビジネス上の問題を解決し、データに基づいた意思決定を行うために、予測分析と処方分析を組み合わせることを提案しています。したがって、次のことができるようにしたい場合：

• すべてのビジネス上の質問に対してダッシュボードを作成するのではなく、ビジネスのさまざまな側面に関するデータをすばやく集約します
• 洞察に満ちた推奨事項を受け取る
• 問題を別の視点から見る
• 特定のことが「なぜ」起こったのか、そして今後の変化を「どのように」起こすのかを理解する

それなら、AIデータ分析はあなたが試してみたいものです.

人工知能分析の上位 5 つのユースケース

従来のアプローチに対する AI 分析の利点がわかったところで、ビジネス上の問題の解決に AI 分析を適用する方法を見てみましょう。

1. AI 分析は、センチメント分析の助けを借りてカスタマー エクスペリエンスを向上させます

感情分析は、テキストを分析することによって、ブランド、製品、およびサービスに対するクライアントの感情を検出するために使用される自然言語処理の分野です。企業はこの手法を適用して、ソーシャル メディアの投稿、アンケートの回答、顧客のレビューなどを調査し、ブランドの評判を測り、顧客のニーズを理解することができます。

銀行セクターにおける AI を活用したセンチメント分析

銀行はセンチメント分析を展開して、ユーザーが自社の製品やサービス、および組織での全体的なエクスペリエンスについてどう考えているかを発見します。また、金融機関はこの戦術を使用して、競合他社のキャンペーンに対する顧客の反応を評価し、より成功した例を模倣することができます。

AI を活用したセンチメント分析を利用して顧客の意見を理解する 1 つの例は、ダーラムに本拠を置く Atom Bank です。同社は、アンケートやオンライン コミュニティからのデータを分析して、クライアントがバンキング アプリについてどう感じているかを発見しました。データは、「認証」テーマが否定的な感情に関連付けられていることを明らかにしました。また、「顔認識が機能しない」など、フラストレーションを引き起こす永続的な問題も認識されました。

Atom銀行は、AIベースのデータ分析から得られた知識を使用して改善を行い、大手レビュープラットフォームであるTrustpilotによると最高評価の銀行になりました.

小売業における顧客の感情を理解する

小売業者は、ソーシャル メディア、顧客からのフィードバック、および顧客サポートのクエリを分析して、ブランド全般または特定のマーケティング キャンペーンに対して人々がどのように感じているかを調べることができます。感情分析は、小売業者が今後のトレンドを常に把握するのにも役立ちます。

北米の衣料品小売業者は、顧客のソーシャル メディア、特に TikTok を調べて、傾向を特定し、さまざまなユーザー ペルソナとどのように一致するかを示しました。その結果、小売業者は、生地、デザイン、価格などのさまざまな衣料品のトレンドが、さまざまなバイヤー ペルソナにどのように適合するかについて深い洞察を得ました。この組織は、ターゲットを絞ったキャンペーンと衣料品ラインの設計にこの情報を使用しました。

2. AI アナリティクスによる予知保全による設備ダウンタイムの削減

AI 駆動の予測分析は、さまざまなマシンから収集されたデータを処理して、スケジュールされた人間による検査に頼るのではなく、リアルタイムでマシンの状態を理解できます。予知保全は、リモート マシンへのアクセスが非常に困難であり、危険でさえある石油およびガス産業の場合など、アクセスが困難な機器にとって特に価値があります。

しかし、予知保全アプリケーションは、他の分野にも利益をもたらす可能性があります。

製造における予知保全

AI アナリティクスは、ものづくりにおいて多くのメリットをもたらします。過負荷の設備、半分の能力で稼働している設備、または故障しそうな設備を特定して、生産プロセス全体を遅らせることができます。

自動車部門の大手サプライヤーである ZF Friedrichshafen は、Microsoft と提携して AI を使用してプロセスを最適化しました。このプロジェクトの一環として、同社はギア部品生産ラインの予知保全に注力しました。寿命間近のホーニング盤のホーニングリングを交換したい。最終的な人工知能分析ソリューションは、生産ラインに影響を与える前に、ホーニング リングの破損の 99% を検出できました。

輸送における予知保全

運輸業界では、予知保全における AI データ分析が車両の誤動作を検出し、トラックが人里離れた場所で立ち往生する状況を回避するのに役立ちます。たとえば、ベルギーの鉄道会社である Infrabel は、温度や消費電力を測定するセンサーなど、さまざまな種類のセンサーを線路に使用しています。データを分析した後、同社のオペレーターは、過熱や異常な電力消費のドリフトを検出し、都合のよいときに修理のために車両を停止させることができます。

3. AI分析が在庫最適化の需要を予測

在庫管理に対する従来のアプローチは、顧客の注文データに依存しています。この方法は効果的ですが、使用するデータ ソースが限られているため、在庫過剰や在庫不足につながることがよくあります。 AI 分析により、サプライ チェーン マネージャーは、現在の傾向、過去の販売、さらにはソーシャル メディアのコンテンツなど、幅広いデータを検討できるようになります。

McKinsey によると、人工知能分析をサプライ チェーン管理業務に組み込むことで、エラーを最大 50% 削減し、販売機会の損失を約 65% 削減できます。

Ikea は、最大 200 のソースからのデータを分析して各製品の人気を予測できるAI 主導の需要予測ツールを使用しています。このツールは、季節の変化、お祭り、天気予報などの要因を考慮でき、当日から 4 か月先まで需要を予測できます。この新しいツールにより、イケアの予測精度は 98% に向上しました。

4. AI 分析により、パーソナライズされた製品を作成できます

ここでも、大量のデータを処理する AI アナリティクスにより、さまざまな分野で事業を展開する企業がパーソナライズされた製品やサービスを作成し、適切なタイミングで適切な人々に表示できるようになります。

小売におけるパーソナライズされた製品とターゲットを絞ったマーケティング

AI 分析は、より優れたオーディエンス セグメンテーションを実行できるため、カスタマイズされたマーケティング キャンペーンが可能になります。これにより、小売業者は、行動を起こす可能性が高い顧客にインパクトのある広告を送信できます。また、企業は AI を活用したレコメンデーション エンジンを自社の e コマース プラットフォームにプラグインして、クライアントの好み、人口統計、現在のトレンドに基づいて製品を提案できるようにすることができます。

英国の靴小売業者は、人工知能とデータ分析を使用して Web サイトで製品を推奨する実験を行い、カートに追加する率が 8.6% 増加したことを確認しました。

ヘルスケアにおける個別化された治療

ヘルスケアにおける AI 分析では、患者のバイオマーカー、遺伝子情報、およびその他のヘルスケア データから洞察を得て、さまざまな治療オプションに対するその人の反応を予測できます。これにより、効果が見込めない場合に高価な薬を処方するのを避けることができます。

日本の千葉大学は、治療前に卵巣がん患者のゲノム、臨床、および代謝データを処理するために AI 分析を使用し、典型的な治療にうまく反応する可能性が低い、予後がかなり悪いグループを発見しました。その後、研究者はこれらの結果を使用して、この集団セグメントの個別化された治療法を開発しました。

5. 人工知能分析が顧客の行動を予測

ここでも、大量のデータを処理する AI アナリティクスにより、さまざまな分野で事業を展開する企業がパーソナライズされた製品やサービスを作成し、適切なタイミングで適切な人々に表示できるようになります。

顧客離れの防止

ソーシャル メディア、カスタマー レビュー、サポート チケット、およびその他の情報を分析することにより、AI アナリティクスは、満足できず、競合他社への乗り換えを検討している顧客を特定できます。これにより、この顧客を離れさせて新しい顧客を引き付けるために高い代償を払う代わりに、この顧客を維持するために必要な措置を講じることができます.調査によると、新しいクライアントを獲得することは、既存のクライアントを維持するよりも5 倍の費用がかかります。

予定のノーショーの予測

予約を逃すと、米国の医療制度に毎年約 1,500 億ドルの費用がかかります。人工知能主導のデータ分析により、病院や開業医は、通知なしで予約をスキップする可能性が高い患者を予測できます。

ボストン小児病院の研究者は、気象条件に加えて、患者の病歴、保険の有無、人種、母親の教育レベルなどの情報を分析して、ノーショーの可能性を特定できるAI モデルを構築しました。研究チームはまた、アルゴリズムに何らかのリマインダーを実装することを提案しました。これにより、モデルは、予約を逃す可能性が高い患者を特定した後、患者がテキストメッセージまたは電話から恩恵を受けることができるかどうかを判断し、好ましい方法。

データ分析における AI の実装に関連する課題

人工知能プロジェクトは、失敗率が高いことで知られています。 Forbes は、AI プロジェクトの 60% から 80% が失敗すると報告しています。 Gartner は、 プロジェクトの 85% が正しい軌道から外れているという、さらに厳しい状況を描いています。

直面する可能性のある主な困難と、成功の可能性を高める方法を探ってみましょう。 AI に関連する課題の詳細については、ブログをご覧ください。また、AI を使用して目標を達成するのに役立つ詳細なAI 実装ガイドも提供します。

不十分なトレーニング データ

調査によると、企業の 96% が AI 分析に関してデータ関連の課題に直面しています。適切なトレーニングに対する要求を完全に満たす既存のデータセットを常に見つけることができるとは限りません。既存のセットは偏っている、対象母集団に対して一般的すぎる、不完全である、または単に不正確である可能性があります。カリフォルニア大学と Google Research が実施した最近の調査では、実務家や研究者の間でデータの「大量借用」が行われていることが明らかになりました。これは、あるタスクに取り組んでいるコミュニティが、別の環境で使用することを意図したデータを採用していることを意味します。 「借りた」データでトレーニングされたモデルは、フィールド固有のケースに精通していないため、正確な結果が得られる可能性は低いです。

モデル トレーニングの品質を向上させる方法として、データ サイエンティストはドメインの専門家やデータ所有者と協力して、その分野を代表するトレーニング データセットをコンパイルする必要があります。また、手動で、または Supervise.ly などの注釈ツールを使用して、クリーンで正確にラベル付けされていることを確認する必要もあります。

特に他の国や文化からのデータを解釈する必要がある場合は、ドメインの専門家への相談をスキップしないでください。成功した AI スタートアップである CrowdAI の最高経営責任者である Devaki Raj 氏によると、「自動化を効果的にするには、問題に最も近い人々から情報を得る必要があります。」

偏った結果

AI モデルによって生成される結果は、トレーニング データに大きく依存します。また、このデータが厳密に調査されていないと、民族的、年齢的、およびその他の種類のバイアスが簡単に侵入し、アルゴリズムを揺るがして誤った予測を提供する可能性があります.適切な初期トレーニングを行ったとしても、学習を続けるにつれて AI アルゴリズムにバイアスが生じる可能性があります。

この懸念を克服するには、アルゴリズムがインクルージョンを念頭に置いて設計され、代表的なデータでトレーニングされていることを確認してください。また、展開後は、制御フレームワークに投資し、定期的な監査を実施して、すべての人工知能主導のデータ分析ツールが適切で偏りのない結果を生み出すようにします。

テクノロジーに関連する高額な費用

機械学習と深層学習のアルゴリズムは、機能するために膨大な量の電力を消費します。彼らは、ますます多くの GPU とコアを動作させる必要があります。そして、これはすべてかなり費用がかかります。クラウド コンピューティングのおかげで、すべてのリソースを社内に持つ必要はありませんが、それでも安くはありません。また、アルゴリズムがよりインテリジェントで正確であるほど、開発コストが高くなります。

AI の実装コストとデータ分析コストの背後にある要因の詳細については、ブログを参照してください。

優先度の高いユース ケースを特定し、MVP を作成してアイデアを検証し、改善すべき領域を特定することで、初期の開発段階での費用を最小限に抑えることができます。最初から極端な精度を求めて成功し、資金不足で立ち往生しないでください。プロジェクトが実行可能であるという証拠が得られたら、より関連性の高いデータを AI 分析ツールに徐々にフィードして、精度を向上させることができます。

AI アルゴリズムのブラックボックス性

一部の業界では、システムがどのように結論に達したかを詳しく説明していない場合、人工知能とデータ分析の推奨事項を受け入れることが困難です。説明の必要性は、コンプライアンスの原則または個人的な理由により発生します。たとえば、ヘルスケアの分野では、医師が AI モデルが推奨する治療法を選択する根拠を理解していなければ、その治療法を処方することは困難です。

意思決定に透明性が必要な分野では、説明可能な AIを導入できます。これは、人間のユーザーが AI アルゴリズムの出力を理解できるようにする一連のプロセスです。説明可能な AI 技術により、ユーザーは偏った不正確な結果を見つけて修正することもできます。ただし、ホワイト ボックス モデルには、対応するブラック ボックス モデルの予測能力が欠けていることに注意してください。

では、AI 分析は努力する価値があるのでしょうか?

人工知能分析は実装が難しく、すべての組織がこの取り組みに成功しているわけではありませんが、展開を成功させることで得られるメリットはたくさんあります。競争が激化しているこのペースの速い世界では、企業は従来の分析を使用して戦略的な質問に答えるために何ヶ月も無駄にする余裕はありません。彼らは、AI主導のデータ分析に依存し、同じ結果をはるかに迅速に達成できる企業に市場での地位を失うでしょう.

革新的な AI スタートアップである Orbital Insight の最高経営責任者であるJames Crawford 氏が説明した時間枠を見てください。

また、現在、分析タスクにどのくらいの時間を費やしていますか?意思決定能力を向上させ、AI 分析が備えているその他の利点を獲得したい場合は、信頼できるビッグデータ分析コンサルタントに連絡して、データを最大限に活用してください。

AI分析でビジネスを強化することに興味がありますか?お問い合わせください！お客様の予算とユースケースに最適なアプローチを考案し、モデルのトレーニングを支援し、アルゴリズムに偏りがないことを確認します。