AIがデータスクレイピングとデータ分析を自動化する方法

ここ数年、AI は反復作業を自動化するだけでなく、人間のように「考える」能力を開発し、創造力を活用することで私たちの生活に革命をもたらしました。真面目な話、皆さんのうち何人が「Chat-GPT」を使って詩を作ったり、「Suno」を使って別のラブソングを作ったりしたことがあるでしょうか?

おそらく、人間が退屈なコピー作業のすべてを担わなければならなかった暗黒時代から、交渉や戦略立案といった本当の仕事が人間に委ねられる、よりハイテクな未来へと移行する時が来ているのでしょう。

AI時代のデータスクレイピング

AI搭載のWebスクレイピングツール

現代では、通常、1 つまたは複数のソースからオンラインでデータを収集します。収集アクションは反復的であるため、面倒なプロセスを自動化できます。これを行うには、多くのデータ収集ツールが利用できます。または、好みに応じて、 Web スクレイピング ツールと呼ぶこともできます。

インターネットからデータをスクレイピングする古い方法は、Web サイトの HTML ルールに依存して対象データに移動するため、問題が生じる可能性があります。HTML 構造が変更されると、スクレイピング ルールは無効になります。言うまでもなく、最近の Web サイトでは、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために JavaScript のインタラクションが使用される傾向があり、これにより、データを正確に取得することがさらに難しくなります。

しかし、AIの助けを借りれば、ウェブサイトの変更に簡単に対処できます。たとえば、あるツールを見てみましょう。コード不要のスクレイパーツールであるOctoparseは、直感的なスクレイピングインターフェースにAIを統合することに専念しています。

AI を活用して Web ページ要素の自動検出を改善し、初心者でも簡単にスクレイピングを開始できるようにします。AI は、Web ページ上のデータ フィールド、ボタン、その他のインタラクティブ要素を識別する精度を高め、新しいユーザーの学習曲線を短縮します。初期設定を簡素化することで、ユーザーは技術的な知識がなくても効果的なスクレイピング ワークフローをすばやく作成できます。

より上級のユーザー向けに、Octoparse の AI はスクレイピング ルールの作成と調整を支援できます。トレーニングが完了すると、AI は Web サイト構造の変更に対応するために必要なコードを生成および変更できます。この機能により、Web サイトが進化してもスクレイピング ルールが有効なままになり、手動による介入や継続的なメンテナンスの必要性が軽減されます。ユーザーは AI に頼って複雑な調整を処理し、中断を最小限に抑えて継続的なデータ抽出を保証できます。

AIを活用したロボティックプロセスオートメーション（RPA）

ソフトウェアとシステム内またはシステム間の反復的かつ定期的なステップを自動化するAI ベースの RPA ツール(ロボティック プロセス オートメーション) もあります。

「ロボティック プロセス オートメーションは、物理的なロボットでも機械的なロボットでもありません」とKofaxの最高戦略責任者、クリス ハフ氏は言います。ロボティック プロセス オートメーションは、人間とコンピューターのやり取りのほとんどを模倣して、職場で最も日常的で反復的なタスクやプロセスを大量かつ高速に実行できます。たとえば、ファイルをある場所から別の場所に移動したり、貨物の予約を行ったりする必要があるとします。

AI が自動化に加わることで、物事をよりインテリジェントに行うことができます。たとえば、AI は自然言語処理 (NLP) を使用して、どのドキュメントとファイルを処理するかを決定するのに役立ちます。AI はテキストとコンテンツを読み取って解釈し、さまざまな自動化ワークフロー用に分類できます。

また、簡単な自然言語を使用して AI と対話できるため、AI は私たちの要求に応じて、さらには過去のパターンや状況に基づいて RPA ワークフローを自動的に構築できます。AI が私たちの生活や仕事の強力なパートナーになる時代が到来しました。

AI時代のデータ分析

機械学習の魔法に支えられた AI は、大規模で複雑なデータセットを処理し、パターンと異常を特定することで正確な予測と洞察を引き出すことができます。

数字を計算するだけではありません。最近の AI はそれよりもはるかに賢くなっています。

AIデータクリーニング

データの形式は常に一貫しているわけではなく、不正確な部分が含まれる場合もあるため、AI は重複したエントリ、住所のスペルミス、値の欠落、場所の形式の一貫性の欠如などの異常を特定することで、データのクリーニングと前処理に役立ちます。

Octoparseの AI は、抽出されたデータの予備的なクリーニングにも役立ちます。AI アルゴリズムを適用して生データをフィルタリングおよび精製することで、ユーザーは分析に役立つ高品質の出力を受け取ることができます。この自動クリーニングプロセスは、エラーや不整合を排除するのに役立ち、手動処理が少なくて済む、よりクリーンなデータセットを提供します。その結果、ユーザーは面倒なクリーニング作業に時間を費やすのではなく、データの分析に集中できます。

AIデータ可視化

AI は、人間の目では見逃してしまうようなわずかな変化も明らかにするインタラクティブなチャートやグラフを作成できます。リアルタイムのデータが AI システムに継続的に供給されるため、ダッシュボードには最新の傾向やパターンが反映され、迅速な対応が可能になります。

たとえば、ThoughtSpot は AI と検索主導のインターフェースを活用して、データの探索と視覚化を簡素化します。さまざまなデータ ソースに接続して情報を 1 つのプラットフォームに統合し、関係性とコンテキストを定義する論理データ モデルをユーザーが作成できるようにします。ThoughtSpot の検索バーに自然言語クエリを入力すると、ユーザーは AI に解釈させて関連データを取得させることができます。プラットフォームはこれらのクエリに基づいてインタラクティブなチャート、グラフ、ダッシュボードを生成し、ユーザーはこれをさらにカスタマイズできます。

AIデータインサイト

人間は、状況から洞察を引き出すのが得意です。しかし、最もレベルの低いデータアナリストでさえ、グラフの解釈とデータ処理のスキルを習得するには長い時間がかかります。そこで、AI を使用すると、必要な洞察を得るための時間とコストを大幅に節約できます。強力で計り知れない NLP (自然言語処理) 機能を備えた AI は、予測分析や感情分析を行うのに役立ちます。

Eコマースでは、 Octoparse VOCのようなAIベースのデータ分析ソリューションは、何千もの企業が自社製品の売れ行きを徹底的に把握するのに役立ちます。顧客プロファイル（誰が、いつ、どこで、なぜ）、肯定的/否定的なフィードバックから満たされていないニーズや購入前の懸念まで、このツール（拡張機能も含む）は、後の製品開発やマーケティングキャンペーンの方向性に重要となる詳細な情報を提供します。

価格監視については、いくつかの AI ツールを使用すると、このプロセスを迅速かつ簡単に行うことができます。Competera は、小売業者が価格戦略を最適化できるように設計された AI 搭載の価格設定プラットフォームです。アルゴリズムと機械学習を使用して、需要の弾力性など、多くの要因に基づいて価格設定を最適化します。

AI が予測分析において重要な役割を果たしていることは明らかです。AI ベースのデータ分析ツールは、将来のパターンを予測することで、企業が常に先手を打つのに役立ちます。

結論

AIが学習し、適応するにつれて、データが頭痛の種になる時代は終わります。AIが計算した可能性のうち、どの可能性を採用するかを選択するのは、指揮官である人間です。