AIを活用したデータ分析のすすめ

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AI分析とは

AI（Artificial Intelligence）は人工知能と呼ばれ、言語や認識といった人間の知能を人工的に構築し、コンピュータに実行させる技術のことを指します。AI分析は、AIを活用して行う分析のことです。

AIは、機械学習やディープラーニングのように、膨大なデータからパターンやトレンドを見つけ出し、自ら学習する能力を持つことが特徴です。学習を重ねることで精度が高まり、人間のような認識・予測・判断・識別・提案などを行えるようになっていきます。以下に、AI分析において重要な３つのキーワードについて解説します。

1.機械学習

AIに用いられる代表的な技術が、機械学習です。機械学習とは、文字や画像、音声などのデータを基に分析し、ルールやパターンを学習させる技術のことを指します。膨大なデータを基に学習を重ねることで、出力結果の精度が向上します。

2.ディープラーニング

AIの学習方法のなかでも、特に注目されている技術がディープラーニング（深層学習）です。ディープラーニングには、「ニューラルネットワーク」という人間の脳の神経回路に似たしくみが用いられており、これを複数層結合させることで、複雑で高精度なデータ処理が可能となります。そのため、膨大なデータから自動的にデータの特徴を発見することができます。

3.生成AI

生成AIは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」ともよばれ、新たに文章・画像・音声などのコンテンツを生成するAI技術です。適切な回答を予測して既存コンテンツを出力するのではなく、ディープラーニングによる自己学習で新たな回答を創造し、オリジナルコンテンツを出力できることが特徴です。 

具体的なサービスの例として、テキスト生成ツール『Chat GPT』『Bard』などが挙げられます。これらはテキストで必要事項を入力し、AIが回答するという対話型AIサービスとなっており、LLM（Large Language Mode/大規模言語モデル）とよばれる技術が用いられています。LLMは、与えられた入力テキストに基づき、それに続く文章や文章全体を生成することが可能であり、実際に文章要約や質問に対する回答、機械翻訳、プログラムコードなどの用途で実用化されています。

※関連記事：生成AIをマーケティングで活用するために意識すべきこととは

AI分析を行うメリット

マーケティングにおいてAI分析を行うメリットを4点、解説します。

1.客観的な現状把握

マーケティングに取り組む際、まず大事なのが現状把握をすることです。膨大なデータを用いてAI分析を行うと、現状を客観的に把握できます。さまざまな角度から現状を把握することで、課題を早急に発見でき、次に実施すべきアクションを迅速かつ正確に導き出すことが可能です。

2.精度の高い予測

人間の手で行う分析は、どうしても担当者の主観が入ってしまいます。そのため、かつての分析方法では、予測の精度にばらつきが生じてしまうことも。それに対し、AI分析は、データに基づく客観的な分析が可能です。膨大なデータを高速処理し、精度の高い未来予測ができるため、需要の予測や生産計画などに役立ちます。

3.機会損失を防ぐ

意思決定が遅れると、機会損失につながるリスクが高まります。AI分析は、データの高速処理による高精度な分析ができるため、迅速な意思決定が可能に。客観性とリアルタイム性の高いAI分析の活用によって、機会損失を防ぐことができます。

4.業務の効率化

AI分析により抽出された高品質なデータは、業務の効率化にも役立ちます。
また、属人化していたデータ分析作業を自動化することで、作業効率が向上し、人件費のコストカットや生産性の向上につながることも期待できるでしょう。

AI分析を行う際のポイント

AI分析を行うに当たって、押さえておきたいポイントを４つ解説します。

1.分析の目的を具体的に

AI分析を実施する際には、あらかじめ目的を明確に定めておきましょう。たとえば「課題の発見」や「売上アップ」など、具体的な目的を立てることが重要です。データ分析そのものが目的とならないよう、あくまでAI分析は目的を達成するための手段の一つであることを理解しておきましょう。

2.オープンデータの活用

データ分析の目的によっては、社内のデータのみでAIに学習させるには限界があるかもしれません。そこで活用したいのが、オープンデータです。オープンデータには、動画や画像といったなどさまざまな種類があり、誰でも自由に利用できます。

ただし、なかにはデータを活用する際にコストが発生したり、許諾の手続きが必要になったりするものもあるので、事前に確認しておきましょう。

3.データクレンジングの実施

データクレンジングとは、データの相違や不足、重複などを特定し、それらを修正、削除することでデータを高品質にする手段のこと。データ分析および管理の前段階で行われます。

収集したままのデータには、ノイズとよばれる不要な要素が含まれていることも。データクレンジングしないままデータを用いると、AIが誤学習する恐れがあります。分析を実行する前にデータクレンジングを行い、データの品質を高めておくことで、高精度な分析が可能となります。

4.クラウドサービスの利用

企業がAI分析を実施する環境を社内で構築する場合、サーバー環境の構築や、分析の専門知識をもつ人材の採用などに莫大なコストが発生してしまいます。

そこでおすすめしたいのが、クラウドサービスの利用です。オンプレミス型と比較すると低コストであり、導入後すぐの運用が可能なものも多くあります。環境の構築とコストのハードルを下げつつ、高精度のAI分析を利用できます。

AI分析に役立つツール

AI分析をする際には、自社のニーズや環境に合ったツールを選択することをおすすめします。ここでは、分析に強みのあるツールを紹介します。

1. 専門的な分析が可能：見える化エンジン

料金プラン

・要問い合わせ

特長・強み

「見える化エンジン』は、株式会社プラスアルファ・コンサルティングが手掛ける、生成AIを搭載したテキストマイニングツールです。SNSや問い合わせログ、各種アンケートなどのデータを基に、生成AIと対話を行いながら、顧客ニーズの探索やインサイトの深堀り、施策の提案などを実行。さまざまな分析の効率化・高度化を支援する、国内シェアNo.1のツールです。

導入時の活用支援も充実しており、東京・大阪・福岡の3拠点でのトレーニングや、専任コンサルタントによるフォローも行っています。

※参考：見える化エンジン

2. チャットに対応したAIツール：AIチャットくん

料金プラン

・無料プラン：（毎月5通まで無料）
・プレミアムプラン：月額980円、年額9,800円（チャット無制限）

特長・強み

「AIチャットくん』は、株式会社piconが運営するチャットツールで、250万人を超えるユーザーが利用しています。対話型AI『ChatGPT』を、LINEで友達追加をする操作だけで簡単に始められる仕組みとなっており、悩み相談からビジネスメールの作成まで幅広い用途に利用可能。LINEを踏襲した操作環境になっているので、親和性が高いことが特長です。

また、音声認識にも対応。人間の声や会話をAIが分析し、テキストデータへ変換。その内容に基づいて、ChatGPTが返答するという仕組みです。

※参考：AIチャットくん

3. 文章生成ツール：ChatGPT

料金プラン

・ChatGPT：無料
・ChatGPT Plus：20米ドル

特長・強み

「ChatGPT』は、アメリカのOpenAIが開発した文章生成AIツールです。チャットのような形式でテキストを入力すると、AIが人間のように自然で適切な回答文を提示するため、汎用性の高さが特長といえます。実際に、記事の要約や翻訳、メールの文章生成などに使用されています。

なお、2023年3月にChatGPTのAPIが公開されたことで、すでにリリースされているさまざまなアプリケーションに、ChatGPTが搭載され始めています。

※参考：ChatGPT

4. 画像生成ツール：DALL・E3

料金プラン

・要問合せ

特長・強み

「DALL・E3』は画像生成AIツールで、テキストを入力すると、その内容に沿った画像を自動生成することが可能です。「ChatGPT』と同様、アメリカのOpenAIが開発しており、「ChatGPT』と統合した高性能なテキスト分析能力が特長です。たとえば「赤い風船を持った犬」というテキストを入力すると、その要素を含む画像が生成されます。

生成AIの課題でもある著作権や安全性にも配慮されており、リアリティのあるオリジナルコンテンツの自動生成に成功しています。

※参考：DALL・E3

AIツールの選び方

ここではAIツールの選び方のポイントについて解説します。

1. 必要な機能の有無

AIツールにもさまざまな種類がありますが、AI分析を実施する際に、自社にとって必要な機能が備わっているかどうかを見極めることが大切です。まずは、自社の課題を発見し、その解決につながる機能が備わっているかを確認しておきましょう。

2. 操作性

多機能で高性能なAIツールを選んでも、操作が複雑だと使いこなすことが難しくなってしまいます。自社でAIツールを積極的に活用するためには、実際に活用するスタッフにとって扱いやすいものを選ぶ必要があります。シンプルで、かつ直感的に操作できるものがおすすめです。

3. コスト

AIツールには、比較的低コストで導入できるものから高額なものまで、幅広く提供されています。まずは、初期費用が予算をオーバーしていないかを確認しましょう。その後、費用対効果を見極めて、予算に合うツールを選びましょう。

4. 導入実績

導入実績は、多ければ多いほど信頼につながり、安心して導入に踏み込むことができるでしょう。特に、同業種での導入事例があると、社内の稟議を通しやすくなる可能性も。この他にも導入後のサポート体制が整っているかどうかも確認しましょう。

AI分析の活用事例

AI分析を活用したマーケティング施策が増えている今、具体的な活用事例を知りたい方もいることでしょう。今回は、2つの企業の活用事例を紹介します。

1. 株式会社セブン＆アイ・ホールディングス

株式会社セブン＆アイ・ホールディングスでは、「生成AIファースト」を掲げ、さまざまな業務において生成AIの活用を試みています。マーケティング業務での活用例としては、会員向け販促メールの自動配信や、景品表示法の確認、誤字・脱字のチェックなどに活用しています。
なかでも、グループ企業の株式会社セブンイレブン・ジャパンでは、商品企画の時間削減を目的として生成AIを導入。店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品の文章や画像をスピーディーに生成することで、商品企画にかかる時間を90％削減できる見込みです。こうして削減された時間をクリエイティブな業務に充てることで、市場のトレンドを押さえた商品や、顧客ニーズにマッチした商品を生み出すことをねらいとしています。

※参考：大手日本企業の生成AIの活用事例30選｜9つの活用方法も紹介

2. エノテカ株式会社

世界中のワインを販売しているエノテカ株式会社では、日本最大級のワイン通販サイト「エノテカ・オンライン」を運営しています。そこで、2,000種類を超えるワインの味わい要素について、AI分析を用いて関連づけた「味わいベースレコメンド」を構築し、ソムリエの接客に近いおすすめワインの提案を実現。顧客一人ひとりに最適なワインを提案することができ、「あなたへのおすすめ商品」欄からの購入率が2倍になりました。

※参考
・AIによるデータ分析とは？事例やメリットも含めて分かりやすく解説
・エノテカ株式会社 | お客様の声・導入事例 | Rtoaster (アールトースター)

AI搭載の分析ツールで、パーソナライズされた顧客体験を

AIツールを活用したデータ分析は、自社の現状把握や課題の発見、未来の予測において有効な手段です。迅速で的確な分析は、業務効率化にも役立つでしょう。このようなメリットを享受するために重要なのは、データの収集です。AIの学習能力を活かすためには、十分な量のデータが不可欠。自社データが不足する場合は、オープンデータなども活用するとよいでしょう。

そして、データ分析の目的を明確にし、クレンジングを行ったうえで、自社に適したAIツールを導入します。

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