データ分析へのAI導入メリットと課題、AI 導入ステップを解説
2025.1.20
株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一
執行役員 マーケティング部長 和田崇
概 要
データ分析には高度なスキルが必要といわれてきましたが、今やAIの登場により身近さが一段と増しています。大量のデータを学習 して推論させるというAIの優れた能力を活用することで、データに基づく高度で客観性の高い意思決定や成果につなげられる可能性も出てきました。AIを活用したデータ分析の基本のほか、AI導入の際の課題や活用事例などについても解説します。
目 次
・AIによるデータ分析とは
・AIをデータ分析に活用する三つのメリット
・分析作業の自動化による効率化
・高度な未来予測によるコスト削減
・パーソナライズサービスの提供
・AIデータ分析のトレンド
・AIを活用したデータ分析のリスクと課題
・データの品質と偏り
・ブラックボックス化と説明責任
・セキュリティーとプライバシーの懸念
・倫理的・法的な課題
・導入・運用コストと専門人材の不足
・AIを活用してデータ分析を行うためのステップ
・ゴールを明確にする
・必要なデータをそろえる
・データ形式を整える
・モデルやツールを選定する
・分析結果の確認と評価をする
・AIを活用したデータ分析事例
・複数フォーマットのデータを分析・回答する生成AI
・過去データから類似度をスコア化し、マッチング
・ニオイセンサーデータの分類
・まとめ
AIによるデータ分析とは
AIを活用したデータ分析によって、従来の統計的手法に比べ、より高度で効率的なデータ処理が可能になります。AIは膨大な量のデータからパターンやトレンドを検出し、未来の予測や意思決定を支援することができます。
AIの大きな特徴の一つに、継続的な運用によって能力を向上させられる点があります。運用を続けることによって実地のデータが蓄積されていき、そのデータでまたAIを学習させて精度向上が図れるからです。
また近年AIでは、数値やメタデータに基づく構造化データに加え、画像や音声、テキストといった非構造化データの解析能力が飛躍的に向上しています。さまざまな形態のデータを加工しなくても分析対象にできるという強みも持っているということです。
参考：Jitera「AIとビッグデータの関係性」
AIをデータ分析に活用する三つのメリット
データ分析をAIに任せることによって、期待できるメリットを三つ挙げます。
分析作業の自動化による効率化
一つ目は、分析作業そのものの飛躍的な効率化です。例えば、数百万件に及ぶ販売データや顧客データを、AIなら短時間で分類・分析できるため、人間が手作業で行う場合に比べてはるかに効率的です。これがうまくいけば、人的リソースを価値創出・向上のために割り当てられ、組織全体の生産性の向上やイノベーションの創出につなげられる可能性が出てきます。
参考：AI総合研究所「日本のAI導入状況は？現状や実際の導入事例、メリットデメリットを解説」
高度な未来予測によるコスト削減
二つ目は、AIの予測モデルは、過去のデータからトレンドやパターンを見いだし、将来の需要や消費動向を予測することを得意とします 。これにより、企業はさまざまな将来計画の精度を高めることが を改善でき、不要なコストを削減することが可能になります 。
例えば、小売業 であれば、需要予測に基づいて適切な在庫量を確保することで、欠品や過剰在庫を防ぐ活用があります。製造業であれば、 設備の故障を事前に予測してメンテナンス計画を立てることで、ダウンタイムを最小限に抑えることに活用できます。
参考：ゼンリンデータコム「ビッグデータ活用の基本と事例」
パーソナライズサービスの提供
三つ目は、顧客にとって魅力的な体験を提供する上でも役に立つことです。AIによるデータ分析により、顧客ごとの嗜好や行動パターンを詳細に把握して、個別に最適化された、つまりパーソナライゼーションが施されたサービスの 実現につながる からです。
例えばECサイトでは、顧客の過去の閲覧・購入履歴を基に、関連性の高い商品をレコメンドすることで購買意欲を促進させます。サブスクリプションサービスでは、利用状況を基により合うと思われる他のプランを提案し、顧客満足度を向上させる仕組みを構築するケースも見られます。
パーソナライズによる顧客満足度の改善は、顧客のリピート率を高め、長期的なロイヤルティーの向上につながる施策です。ロイヤルティーの向上により、企業は収益基盤をさらに強化させることも図れます。
AIデータ分析のトレンド
AIを活用したデータ分析は、近年急速に進化し、その市場規模も拡大しています。総務省の「令和6年版 情報通信白書」によれば、世界のAI市場規模は2022年に前年比78.4％増の18兆7148億円に達し、2030年まで加速度的な成長が予測されるなど、今後のさらなる規模拡大が期待できます。
また、日本国内ではAIシステム市場が2023年に6858億7300万円となり、2028年には2兆5433億6200万円に拡大すると見込まれています。特に生成AI分野の成長は著しく注目されており、2023年の670億ドルから2032年には1兆3040億ドルと大幅な成長が予測されています。
行政機関でも生成AIの導入意欲が高まっています。SASの調査では、調査対象者の68％が導入を検討し、そのうち74％が12〜24カ月の間の導入を計画しています。民間・公的機関を問わず、今後生成AIを使ったデータ分析は当たり前のものとなっていくと考えるべきでしょう。
参考：総務省「令和6年版 情報通信白書」
SAS「政府機関向け生成AI導入レポート」
AIを活用したデータ分析のリスクと課題
AIを活用したデータ分析は、多くの期待が集まる一方、そのアプローチについて懸念も残ります。今後AI活用を推進していく際に、以下の課題をどのように乗り越えるかが、鍵を握るでしょう。
データの品質と偏り
AIモデルの性能は、学習に使用するデータの質に大きく依存します。不正確なデータや偏りのあるデータを使用すると、モデルの予測精度が低下し、誤った推論を出力する可能性があります。
AIによるデータ分析を行うためには、データ収集の段階からその質に配慮することが重要です。
ブラックボックス化と説明責任
高度なAIモデルは、その推論の過程が可視化されず、いわゆる「ブラックボックス化」することがあります。そうなると、結果の妥当性を説明することや、説明責任を果たすことが難しくなるほか、意思決定の際の障害となることもあるでしょう。AIデータ分析の推論の過程を可視化し、外部監査の実施や透明性の確保を図る必要があります。
セキュリティーとプライバシーの懸念
AIシステムは膨大なデータを扱うため、その運用過程においてサイバー攻撃やデータ漏洩のリスクが高まります。特に個人情報や機密情報が流出した場合、企業の信用失墜や法的トラブルに発展する可能性があり、リスクを最小限にとどめる体制を整えることが重要です。データの暗号化やアクセス制御を強化し、脆弱性の評価を定期的に実施することが求められます。
倫理的・法的な課題
AIによるデータ分析はこれまでの通り有用ですが、過度に依存してしまうと、AIの判断が倫理的に問題視されるケースや、法的な規制に抵触するリスクを見逃してしまう可能性があります。
例えば、AIが学習データの偏りを引き継いで差別表現を出力する場合です。AIの出力結果を鵜呑みにしてしまった結果、ブランドを毀損するという、評判リスクが出てきます。
AI導入に際しては、あらかじめ倫理的ガイドラインを設け、定期的な監査を実施することが重要です。
AIの導入・運用コストと専門人材の不足
データ分析だけでなく、AIシステムの導入や運用には、コストが少なからずかかり、さらに専門知識を持つ人材の確保が難しいという課題があります。初期投資の段階はもちろん、継続的にコストが発生するため、費用対効果を正しく評価し、予算をどのように確保するかが重要です。
参考：AI未来研究所「AIプロジェクト失敗事例から学ぶ教訓」
AI総合研究所「AI導入時の課題と解決策」
AIを活用してデータ分析を行うためのステップ
AIを活用してデータ分析を推進していくためには、以下のステップに則ることが求められます。
ゴールを明確にする
まず「何を達成したいのか」というゴールを明確に設定することが重要です。
売り上げの向上、業務効率の最適化、顧客満足度の改善など、具体的な目標を設定することで、データ分析の方向性が定まり、関係者間での目標共有が可能となります。
必要なデータをそろえる
ゴールを設定した後は、分析に必要なデータを収集します。社内データだけでなく、市場動向や競合の情報など、外部データを活用することで、分析の精度をさらに向上させることができます。
データ収集に際しては、その網羅性や正確性を確認することが重要です。データにそうした面の品質に問題がある場合、AIが適切な学習を実施できなくなるためです。
データ形式を整える
収集したデータはそのままでは分析に適さない場合が多く、AIに入力する前に加工します。具体的には、クレンジング、正規化、異常値の除去、欠損値の補完などを通じて、AIが効果的に学習できる状態にします。
この過程では相応の時間と人手を必要とするため、最近ではこの作業自体をAIにさせたり、専門会社に委託したりするケースも見られます。
モデルやツールを選定する
データの準備が整ったら、分析の目的に応じたAIモデルやツールを選定します。例えば、分類タスクには決定木やサポートベクターマシン、予測タスクには回帰分析やニューラルネットワークを使用する、といった具合です。
また、クラウドベースの分析ツールを使って施策を進めることも増えてきました。データの分析は負荷の大きい作業であるため、外部の計算リソースを頼ることにより、効率的にモデリングが行えます。
分析結果の確認と評価をする
最後に、分析結果を確認し、目標に対する達成度を評価します。モデルの精度や妥当性を検証し、必要に応じてチューニングや再学習をしましょう。また、分析結果がビジネスの意思決定に本当に活用できるかという観点からも検討することも重要です。
参考：AIToolGo「AIデータ分析の統合成功のためのベストプラクティス」
AI未来研究所「AIプロジェクト失敗事例から学ぶ教訓」
AIを活用したデータ分析の事例
AIを活用したデータ分析の事例は、すでに多く見られるようになってきました。弊社事例を含めた三つの事例を取り上げます。
複数フォーマットのデータを分析・回答する生成AI
米国のデータ分析ツール大手のクリック・テクノロジーズは、ビジネス上の課題解決やマーケティングなどに使う生成AIを使った新サービスを2025年5月に始める予定です。企業側が生成AIに問い合わせると、電子メールやワード、エクセルなど複数のフォーマットから大量のデータを集めた後に、独自技術で分析して回答するとしています。
例えばカスタマーサービス部門の担当者が「自社のある製品に高評価を付けた顧客の購入頻度を教えてほしい」と質問すると、受発注履歴や問い合わせ件数、電子メールや顧客からの口コミなどをまとめて分析して生成AIが回答するというシステムです。
参考：日本経済新聞「米クリックが生成AIサービス エクセルやワード一括分析」
過去データから類似度をスコア化し、マッチング
パーソルクロステクノロジーでは、求職者と企業の間で生じるマッチングの精度を向上させるために、Laboro.AIのAIソリューションを導入しました。同社では従来、求職者データを個別に確認し、適切なマッチングを判断する過程が人的リソースを圧迫していました。
Laboro.AIが提供したソリューションでは、過去の求職者データや求人情報を基にAIが類似度をスコア化し、自動的に最適なマッチングを提案します。このAIモデルは、職務経歴、スキルセット、業界動向など多様な要因を考慮してスコアを算出する仕組みです。導入の結果、マッチング成功率が大幅に向上し、従業員の業務負担も軽減されました。
詳しくはこちらをご覧ください。
Laboro.AI「人と職の最適なマッチング」
ニオイセンサーデータの分類
Laboro.AIでは、複数のニオイを分類するためのカスタムAIを開発したこともあります。大手自動車メーカーに導入されて20を超えるニオイの分類に成功し、その中には、同種の商品を区別するような非常に似たニオイも含まれており、分類精度の高さを示しています。
さらに開発した分類器は、一部のデータのみを学習することで、未学習のニオイを分類できることが確認されています。この成果は、新たなターゲットのニオイが追加された場合でも、追加学習が不要になる可能性も秘めていることから、実用性と効率性の面で優れた結果をもたらすでしょう。
詳しくはこちらをご覧ください。
Laboro.AI「ニオイセンサーデータの分類」
まとめ
本コラムでは、AIを使ったデータ分析のメリットや、データ分析にAIを 導入するためのステップを解説しました。データ分析にAIを導入する効果は多大になる可能性がある一方、導入に際してはデータの品質や、分析過程の不透明さ、倫理などの問題などを解決する必要もあります。AIの実装に際しては、これらの課題を乗り越えてリスクを低減するガイドラインの策定や、適切な運用体制を整える必要もあるでしょう。
執筆者
マーケティング部 リードマーケター 熊谷勇一
中央大学文学部卒業、北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了。日本経済新聞社など日経ブランド企業で16年、雑誌、書籍、ウェブサイト、動画などの編集・執筆を手掛けた後、2022年からLaboro.AIに参画。
執行役員 マーケティング部長 和田 崇
立教大学大学院経営学修士（マーケティング論・消費者行動論）。立教大学大学院ビジネスデザイン研究科博士後期課程中退。KDDI株式会社に入社、コンシューマ向け商品・サービスのクロスメディアによるプロモーション施策の立案・企画運営に携わったのち、全国漁業協同組合連合会を経て、2019年にLaboro.AIに参画。マーケティング／ブランディング業務に従事する傍ら、NewsPicksプロピッカーとして活動するほか、日経クロストレンドなどメディア寄稿多数。
