データ分析用の AI ツール トップ 5 | ビジネスにおける AI #84
公開: 2024-03-15データ分析用AIツール - 目次
- AI はどのようにしてデータ分析を知識に変換するのでしょうか?
- データ分析で AI を使用する主な利点
- データ分析用のトップ AI ツール
- データ分析から最も恩恵を受けるのはどのビジネス分野ですか?
- まとめ
AI はどのようにしてデータ分析を知識に変換するのでしょうか?
ビッグ データとは、人間による管理が困難な大規模で複雑なデータセットを指します。 ここで、AI は、その量を処理するだけでなく、情報の抽出、処理、分析を容易にするソリューションを提供します。
たとえば、ドキュメント分析モジュールが付属した ChatGPT Plus などの AI データ分析ツールは、顧客データを分析し、そのデータに基づいてパーソナライズされたマーケティング メッセージを作成し、キャンペーンの効果を向上させることができます。 一方、Tableau のようなプラットフォームは AI を使用して高度なデータ視覚化を作成し、製品やサービスの開発に関連する可能性のある傾向を特定するのに役立ちます。
データを知識に変換するという文脈において、AI は次のことを可能にします。
- 予測モデリング– AI は予測を行い、潜在的なシナリオを分析し、最も好ましい結果を決定できます。
- セグメンテーション分析– 人工知能のおかげで、マーケティング キャンペーンの有効性に大きな影響を与えるターゲット グループを正確に特定することができます。
- データ クリーニング– データ分析に最適な AI ツールがデータ エラーを自動的に特定して修正し、アナリストの時間を節約します。
- データの視覚化– Power BI などのツールを使用すると、対話型のグラフやレポートを作成でき、傾向を理解しやすくなります。
これらのトップ AI ツールを使用すると、企業は確かなデータ分析に基づいて、より適切なビジネス上の意思決定を行うことができます。
データ分析で AI を使用する主な利点
AI を使用することの 2 つの主な利点は、自動化と予測データ分析です。 自動化により、アナリストは反復的なタスクから解放され、戦略に集中できるようになります。 AI には人間による偏見がなく、驚くべき速度でデータを処理し、キャンペーンの結果を予測し、プロアクティブな洞察を提供します。
データ分析に AI を使用する利点は主に次のとおりです。
- 時間とリソースを節約し、戦略的な分析と適切なアクションの実行に使用できます。
- データ分析の標準化により、データ処理や分析の専門スキルを習得することなくデータの追跡が可能になり、
- ファイルをツールに直接アップロードすることでデータ分析のエラーを最小限に抑え、データ分析の信頼性を高めます。
データ分析用のトップ AI ツール
データ分析に適切な AI ツールを選択することは、ビジネスの成功に大きな影響を与える可能性があります。 ここでは、市場で入手可能な最高の AI ツールの概要を示します。
チャットGPTプラス
OpenAI によって開発された最も有名な強力な AI 言語モデルは、次のことができます。
- テキストと画像を生成し、
- データを分析し、
- 自然な書き言葉と話し言葉で質問に答えます。
Plus、Team、Enterprise プランで利用できる有料バージョンでは、自然言語コマンドを使用してレポートを自動化したり、Python または R でデータ変換のための分析スクリプトを作成したりするために使用できます。
ChatGPT のプロンプトにファイルを添付できる機能のおかげで、簡単に「データと対話」できるため、ChatGPT は最高の AI ツールの 1 つになります。 ユーザーの指示に正確に従うことが大きな利点ですが、欠点は、他のソフトウェアを使用して分析用にデータを準備する必要があることです。
ただし、ChatGPT は以下を処理できます。
- 繰り返される行、
- データが欠落している、
- 単位の不一致、
- 外れ値の特定、
- エラーチェック、そして
- データのクリーニング、前処理、分析、視覚化。
AI は構造化データとうまく連携します。 Excel または CSV ファイルをアップロードし、ChatGPT にデータの記述、処理、分析、視覚化、解釈を指示できます。
タブロー
Tableau は、データ分析と視覚化のためのプラットフォームです。 これにより、複雑なデータセットを簡単に解釈できます。 直感的なインターフェイスのおかげで、ユーザーはプログラミング スキルを必要とせずに高度なダッシュボードを作成できます。
Tableau には、ユーザーが自然言語でクエリを作成し、適切なデータ視覚化を自動的に作成できる「データに聞く」機能があります。 この機能は、人工知能を使用してユーザーのクエリを解釈し、データ駆動型の回答を提供します。 Tableau は、データ分析を自動的に実行して貴重な洞察を提供する「データの説明」など、他の AI ベースの機能も提供します。
出典: Tableau (https://www.tableau.com/)
パワーBI
Power BI は、AI を統合して詳細な分析とデータの視覚化を実現する Microsoft 製品です。 AI Insights などの AI ベースの機能を備えており、ユーザーはデータ内の隠れたパターンや関係を発見できます。
Power BI は、構築済みまたはカスタムの機械学習モデルを使用してデータを効率的かつ簡単に強化するための AI ベースのツールの包括的なセットを提供します。 AI Insights として知られる Microsoft Power BI の人工知能により、次のことが可能になります。
- テキスト内の感情分析、
- キーワードやフレーズの抽出、
- 言語の識別、および
- 固有名詞の認識。
顧客レビューの分析、製品レビューの主要なテーマの自動検出、電子メールの言語の認識、新聞記事内の人物、組織、場所の名前の識別に使用されます。 Power BI では、画像に自動的にタグを付けたり、内容を説明するラベルで分類したりするなど、画像を操作することもできます。 製品画像の分類、風景や動物の写真のタグ付け、顔やロゴの認識、画像上のシーン説明の作成に使用されます。 さらに、Power BI は Azure と統合されているため、高度な分析モデルとクラウド機能にアクセスできます。
出典: Microsoft Power BI (https://powerbi.microsoft.com/)
マイクロソフトエクセル
データ分析に最適な 2 番目の Microsoft ツールは、Microsoft 365 Copilot を利用した Excel です。 このスイートは、自然言語を使用して視覚化とデータ クエリを作成する機能を備えた、利用可能な最高の AI ツールの 1 つです。 AI を活用した Excel は、Microsoft 365 サブスクライバーが年間 99 ドルから利用できます。
ポリマー
Polymer は、複雑な構成や急な学習曲線を必要としないインテリジェントなデータ分析ソリューション (BI) です。 これにより、数分でビジュアライゼーションの作成、ダッシュボードの構築、データの表示が可能になります。 その主な機能と利点は次のとおりです。
- 簡単なデータ統合— Polymer を使用すると、データセットを簡単に転送して、探索と視覚化を開始できます。 技術的なスキルは必要ありません。
- インサイトの自動化- この優れたツールは、人工知能を使用して、傾向、パターン、異常、予測などのデータからインサイトを自動的に生成します。 ユーザーは自然言語で質問し、図や表の形式で回答を受け取ることもできます。
重要なのは、納得できない場合は、Polymer が 14 日間の無料トライアルを提供していることです。 料金プランはユーザーあたり月額 9 ドルから始まります。 また、開発者は、ビジュアライゼーションとダッシュボードを簡単に共有してコメントできるだけでなく、エクスポートして Web ページやプレゼンテーションに埋め込むこともできるようにしました。
出典: ポリマー (https://www.polymersearch.com/)
データ分析から最も恩恵を受けるのはビジネスのどの分野ですか
さまざまなビジネス部門がデータ分析を活用して、競争上の優位性を獲得し、市場と顧客をより深く理解できます。 以下にいくつかの例を示します。
- AI による市場トレンドの予測- ChatGPT などのツールは、中小企業の発展と変化する市場状況への適応にとって重要なトレンド予測を支援します。
- 競合分析における AI – AI ツールを使用して競合他社の行動を分析し、独自のビジネス戦略を最適化できます。
- 顧客を理解する- セグメンテーションと AI データ分析は、大規模なデータセットの分析に役立ちます。これは、リソースが限られている中小企業にとって特に役立ちます。 たとえば、Polymer はオンライン アクティビティに基づいて顧客を自動的にセグメント化します。
- 自動レポート生成– レポートプロセスを自動化することで時間とリソースを節約し、企業はビジネスの他の主要分野に集中できるようになります。 たとえば、Microsoft Excel は、CRM システムからのデータに基づいて販売レポートを自動的に生成できます。
まとめ
データ分析に最適な AI ツールを使用することで、企業は効率を向上させるだけでなく、新たなビジネス チャンスを発見し、顧客をより深く理解することができます。 これらすべてがより良い意思決定と市場でのより強い地位につながります。 分析プロセスに AI を導入することは、企業に具体的なメリットをもたらし、長期的な成功を達成するのに役立つステップです。
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著者: ロバート・ホイットニー
JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。
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