あなたの会社が自動データ収集からどのようなメリットを得られるか

調査によると、企業は生成するデータの約 80% を無駄にしています。 これは、洞察、知識、可能性が無駄になることに相当します。 ただし、一部の企業では依然としてデータを手動で処理しており、これは単調で時間のかかる作業であることを考えると、これは驚くべきことではありません。

自動データ収集ツールは、社内に残っているすべてのデータだけでなく、関連する外部ソースからのデータも収集するのに役立ちます。 Itrex Group のようなデータ分析サービス プロバイダーと契約して、これらすべてのデータを理解し、ビジネスを変革する洞察を導き出すことができます。

では、自動データ収集とは何でしょうか?

自動データ収集は、人間の介入なしにさまざまなソースから自動的にデータを収集し、企業のデータベース/システム内の対応する場所に保存するプロセスです。

AI アルゴリズムを使用してさまざまな種類のデータを取得するのが一般的です。 たとえば、音声認識モデルは音声からデータを収集でき、光学式文字認識モデルはテキストを分析できます。 これらのツールの中には、情報を分類して有用な洞察を生み出すこともできるものもあります。

これらのツールはどのタイプのデータを処理できますか?

• 構造化データは、 Excel スプレッドシート、表形式の CSV ワークシート、SQL データベースなど、人間と機械の両方が「読み取る」ことができる高度に組織化されたデータです。
• 非構造化データは、事前定義されたデータ モデルに従って配置されていないため、ソフトウェア ツールによる読み取り、収集、分析が困難になります。 フリー テキストは一般的なタイプの非構造化データですが、画像、Web ページ、ビデオ コンテンツも含まれます。 調査によると、アクセス可能なデータの約 80 ～ 90% は構造化されていません。
• 半構造化データは、上記の 2 つのタイプの中間です。 特定のセマンティック データ モデルに準拠していませんが、何らかの構造を持っています。 一例として、構造化されているものの、必ずしもセマンティックな意味を持たない XML ファイルがあります。

物事を大局的に理解するために、信頼できる自動データ収集ベンダーの一例として Rossum を取り上げてみましょう。 同社のソリューションは、自己学習 AI アルゴリズムを導入し、事前定義されたテンプレートに依存せずに非構造化データを抽出します。 Rossum のツールには、抽出と検証の 2 つのフェーズがあります。 検証中に、アルゴリズムは信頼度スコアを割り当て、人間の専門家にスコアがしきい値を下回るデータをレビューするよう促します。

データ収集の自動化と手動の比較

一部の企業では依然として手動のデータ入力に依存しており、スタッフに過大な負担をかけています。 このプロセスには、あるソースから別のソースへの情報の入力またはコピー＆ペースト、音声ファイルの文字起こしなどが含まれます。手動でのデータのキャプチャには時間がかかります。 そして従業員は些細な業務に忙しいため、資格や専門知識が必要な業務を行うことができません。

さらに、統計によると、手動でのデータ入力はエラーが発生しやすいことがわかっています。 ヘルスケアを例に考えてみましょう。 この分野での間違いは潜在的に生命を脅かす可能性があります。 手動データキャプチャは、エラー率が 3 ～ 4% であることが証明されているにもかかわらず、依然として一般的です。

エラー許容度が低い場合は、自動データ収集を検討してください。

自動データ収集の利点

• エラーを削減し、より高いデータ品質を確保します。 手作業によるデータ入力では、従業員の勤勉さと専門知識にもかかわらず、エラーが発生することがよくあります。 このような間違いには、データのタイプミス、エントリの欠落、エントリの重複などが含まれます。 人間とは異なり、AI やロボティクス プロセス オートメーション (RPA) を活用したツールは、疲れたり感情的になったりするために間違いを犯すことはありません。 また、正確性を確保するために、自動データ収集プロセスの一部として検証を含めることもできます。
• 手動タスクの時間を節約します。 データの収集は手動で行うと面倒な作業になりますが、自動ツールは人間が行うよりも単純に大規模なデータセットから情報を取得するのが速いのです。
• スケーラビリティの向上。 業務が拡大し、収集されるデータの量が増えると、増大する作業負荷に対処するために追加のスタッフを雇用する必要があります。 自動化されたデータ収集方法に依存すると、それに応じてシステムを拡張できます。 人間の従業員とは異なり、ボットは必要に応じて昇給を求めることなく年中無休で働くことができます。
• コストの削減。 自動データ収集ソリューションの実装は、一見すると高価なオプションのように見えますが、長期的には人件費から解放されます。 言うまでもなく、手動によるデータ収集にはエラーがつきもので、高額な罰金や風評被害につながる可能性もあります。

自動化されたデータ収集方法

自動化のメリットを理解した後、データ収集を自動化する方法を見てみましょう。

OCR、OMR、ICR

光学式文字認識 (OCR) は、入力およびスキャンされた文書、PDF ファイル、画像内のテキストを「理解」できる AI を活用したテクノロジーです。 このテクノロジーは、いくつかの例を挙げると、財務文書、法的報告書、患者情報などを処理できます。

インテリジェント文字認識 (ICR) は、手書きテキストに特化した、より高度な形式の OCR です。 人にはそれぞれ独自の書き方があるため、手書き文字の識別は複雑です。

光学式マーク認識 (OMR) は、多肢選択式の質問への回答や投票結果など、人間がマークした情報をキャプチャできます。

インテリジェント文書処理 (IDP)

IDP は、ドキュメントを読んで理解し、分類し、1 つのファイル内の特定の情報を検索できる、AI を活用した高度なテクノロジーです。 たとえば、請求書を読み取り、口座番号を抽出し、口座名義人の住所に関連付けることができます。 IDP は、保険、法律、銀行など、文書を大量に扱う業界に特に役立ちます。

自然言語処理 (NLP)

NLP は、人間の書き言葉を解釈して生成する人工知能の分野です。 音声認識と組み合わせて音声を処理できます。 NLP ソリューションのアプリケーションの 1 つは、感情分析を実行し、さまざまなソースからのデータに基づいてブランドに対する顧客の認識を測定することです。

音声認識

音声認識ツールは、人間の音声を解読し、人間の音声からデータを抽出して分類できます。 企業は音声認識を導入して口頭による顧客調査からデータを自動的に収集でき、病院は音声認識を使用して医師の音声からデータを取得し、対応する患者の EHR に入力できます。

データマイニング

データ マイニング技術は、大規模なデータセットから傾向、パターン、その他の貴重な情報を発見することを目的としています。 言い換えれば、手動では処理できない膨大な量のデータを理解するのに役立ちます。 たとえば、金融機関はデータマイニングを使用して金融取引を分析し、不正行為の兆候を検出できます。 小売業者はこの技術を適用して、顧客のレビューを含む Web ページ上の顧客のセンチメントを検出できます。

低レベルの自動データ収集方法

データベースのクエリ

データベース クエリとは、事前定義された期間またはトリガーに応答して実行される体系的なクエリを通じて、データベースから特定のデータを自動的に取得することを指します。 たとえば、銀行はこの自動データ収集方法を使用して、取引データベースに体系的にクエリを実行し、さまざまな支店からの情報を集約して損益計算書を作成できます。

QRコードとバーコード認識

この自動データ収集方法には、バーコードや QR コードなど、暗号化されたデータを含むコード化された画像の処理が含まれます。

小売業界では、この技術を使用して在庫レベルを追跡し、製品に関する追加情報を表示し、顧客が支払いをできるようにします。 たとえば、スターバックスでは、顧客が QR コードをスキャンして、お気に入りの飲み物について知ることができます。 また、Amazon Go は QR コードを利用してチェックアウト不要の店舗を実現しています。

ウェブスクレイピング

スクレイピング ボットは Web を巡回して Web サイトからデータを抽出します。 会社の連絡先、業界統計、製品情報などの有用な情報を取得し、収集したデータをスプレッドシートまたはその他の形式にエクスポートできます。 より高度なツールは JSON ファイルを使用できます。

Web サイトにはさまざまな形式があるため、スクレイピング ツールの機能も異なります。 CAPTCHA をバイパスできるものもあります。 Web スクレイピング ツールの応用例の 1 つは、ビジネス ディレクトリやソーシャル メディア プロフィールから関連情報を収集して、企業の見込み顧客発掘を支援することです。

アプリケーション プログラミング インターフェイス (API)

多くのオンライン プラットフォームは、他のプラットフォームが API 呼び出しを通じて構造化データにアクセスするために使用できる API を提供しています。 たとえば、ソーシャル メディア プラットフォームは、さまざまなソフトウェア ボットがソーシャル メディアの監視を実行できるようにする API を提供できます。

すべてのオンライン リソースが API を提供しているわけではないことに注意してください。 また、API が十分に文書化されていないため、アクセスが困難になる場合もあります。

IoTベースの自動データ収集

センサーデータの収集

モノのインターネット (IoT) アプリケーションのコンテキストでは、センサーはさまざまな種類のデータを自動的にキャプチャするのに役立ちます。 たとえば、予知保全のユースケースでは、デバイスに取り付けられたセンサーが温度、振動、その他のパラメータを収集して、デバイスの状態の異常を探すことができます。 ヘルスケアでは、IoT デバイスは患者のバイタルサインをキャプチャして、慢性疾患やその他の障害の監視に役立ちます。

自動データ収集の主要なビジネス アプリケーション

以下に、自動化されたデータ収集手法とデータ分析ソリューションおよび機械学習を組み合わせて、競合他社における地位を強化する方法の 5 つの例を示します。

機械学習用にデータを準備する方法については、ブログで洞察に富んだガイドをご覧ください。

ユースケース #1: 適切な情報を提供して健全な意思決定を行えるようにする

データが増えれば増えるほど、今後のトレンドや独自のプロセスについての理解が深まります。 自動化されたデータ収集が意思決定をどのようにサポートできるかは次のとおりです。

• 市場調査のスピードアップ。 Web スクレイピング ボットを利用してソーシャル メディアやその他のオンライン プラットフォームをクロールし、最新の市場トレンドや競合他社の活動を把握できます。 このすべての情報を自由に使えるようにすることで、管理者が生産やその他のプロセスに優先順位を付けるのに役立ちます。
• 従業員のパフォーマンスを追跡します。 自動化されたデータ収集プロセスは、人事内部の意思決定もサポートします。 このツールは、従業員の出勤状況、パフォーマンス、社内での取り組みやボランティア活動のレベルに関するデータを収集し、昇進の決定やトレーニングや教育の機会の特定に役立ちます。

実際の例:

• スターウッドのホテルは、経済状況、地域のイベント、気象条件に関するデータをさまざまな情報源から取得して、動的価格設定を調整しています。 たとえば、有名な公演が地元の劇場で行われる場合、それに応じて近くのホテルの宿泊料金を変更します。
• Netflix は 3,000 万件を超える番組と 400 万件の顧客評価を分析し、後に大ヒットとなる映画やシリーズに賭けました。

ユースケース #2: 生産性のハードルを明らかにする

自動的に収集されたデータを次の目的で使用できます。

• 内部業務を合理化します。 自動ツールは、生産プロセスや組織内のその他のプロセスに関連するさまざまなタスクに関するデータを集約できます。 このデータを分析すると、フロー内の非効率性や阻害要因を把握できます。 言うまでもなく、データを自動的に収集することは、手動で行うよりもすでに生産性が高くなります。
• 予知保全を容易にします。 計画外の機器のダウンタイムは、生産性の最大 20% の損失につながる可能性があります。 企業は、機器パラメータに関するセンサーデータを自動的に集約して、故障の初期の兆候を示しているデバイスを特定し、残りのプロセスを妨げることなく適切なタイミングで修復することで、これを回避できます。

実際の例:

Journal of Nursing Administration に掲載された研究では、患者のバイタルサイン測定値を自動的に収集し、対応する EHR フィールドに転送することで、手動入力と比較してエラーが 20% 削減され、場合によっては測定ごとに最大 2 時間測定時間が短縮されたことが示されています。 、それにより看護師の生産性が向上します。

使用例 #3: マーケティング キャンペーンを正しい方向に導く

製品レビュー サイトやソーシャル メディア プラットフォームなど、さまざまなソースからデータを集約すると、ターゲット ユーザーをセグメント化し、顧客の行動を理解するのに役立ちます。 この知識があれば、マーケティング担当者は、煩わしい一般的なメッセージを全員に送信するのではなく、パーソナライズされたキャンペーンを作成し、最も受け入れやすい人々に製品やサービスを宣伝することができます。

自動化されたデータキャプチャにより、見込み顧客にスコアを割り当てて製品とのやり取りを理解し、潜在的な購入者/パートナー/コラボレーターを決定できるため、リード生成を改善できます。

実際の例:

• American Express は、顧客離れを予測し、軽減するために、顧客の過去の取引を含む 115 の変数に関するデータを集約しました。 同社は、数カ月以内に実際に閉鎖される口座の 24% を予測することに成功しました。
• Amazon は、購入、エンゲージメント、ウィッシュリストなどの膨大な量の顧客データに依存し、この情報を分析してユーザーサブグループにターゲットを絞った広告掲載を考え出します。

ユースケース #4: 最適な在庫レベルを確保する

センサーを使用して在庫製品を監視している場合、自動データ収集ツールは、販売統計、需要パターン、および一般的な市場傾向とともに在庫データを集約できます。 この組み合わせにより、需要の増加に合わせて製品を補充する時期がわかり、トレンドではなくなった製品の高価な補充をいつ回避できるかがわかります。

実際の例:

大手製造・流通会社 Aliaxis は、生産スケジュールや販売記録に関する自社データと、サプライヤー情報、顧客レビューなどの外部データを組み合わせて在庫を管理しています。 データ分析の助けを借りて、同社は次のことを実現しました。

• 需要を予測し、最適な在庫レベルを維持します
• 時代遅れの在庫慣行を特定する
• 納期、製品の品質、価格に基づいてサプライヤーのパフォーマンスを評価します。 Aliaxis はこれらの洞察を利用してパートナーシップを更新/終了し、サプライヤー契約を交渉しました。

ユースケース #5: 一流の製品品質を維持する

自動的に収集されたデータを分析することで、生産プロセスのさまざまな段階で製品の品質を監視する方法を次に示します。

• 生産ラインからのデータをリアルタイムで収集し、欠陥のある機器や重量、材料構成などの品質基準に適合しない中間製品を探します。
• 生産に使用する原材料の特性評価
• 最終製品の色ムラや形状の異常などを検査し、不適合品を発見します。

また、企業はこのすべての品質評価データを使用して、包括的な品質文書を自動的に生成し、生産を改善する方法についての洞察を得て、製品が業界標準に準拠していることを確認することができます。

実際の例:

Intel はビッグデータを活用して、チップの品質保証プロセスを短縮する方法を見つけました。 これらのチップは伝統的に生産ラインで約 19,000 回のテストを受けます。 同社は大量の過去のデータを分析することにより、ウェーハレベルでの特定のテストに集中することを決定し、品質管理時間を 25% 削減し、1 つの生産ラインで 300 万ドルを節約しました。

自動データ収集の障害

自動データキャプチャには利点が証明されていますが、考慮する必要がある課題もあります。

1. データの管理と検証。 収集されたデータの検証と維持の責任は誰にありますか? このデータはどのくらいの期間システムに残りますか? 個人は自分の個人データにアクセスし、必要に応じて削除できますか? 大量のデータの維持に関連するすべての懸念事項に対処するには、企業が強力なデータ ガバナンスを確立し、必要に応じて外部のデータ管理サービスを活用することが不可欠です。
2. データ品質が低下する可能性があります。 自動化された手法では、手動で検証することが不可能な大量のデータが蓄積される可能性があります。 そのため、強力な検証システムがない限り、自動データ収集ツールによって品質が低く、一貫性のないデータが追加されてしまう可能性があります。 これは、このデータに依存する他のアプリケーションが誤動作する可能性があるため、危険な行為です。 それはあなたの決断に影響を与え、機会を逃してしまう可能性があります。
3. データの所有権とプライバシーの侵害。 データ プライバシーに関しては、場所ごとに要件があります。 大量のデータを毎日収集すると、適切な匿名化を確保し、同意を得て、人々に個人情報を制御させることが困難になる可能性があります。 ただし、遵守しない場合は、経済的損失や風評被害につながる可能性があります。
4. データのセキュリティ。 より多くのデータを保存すると、サイバー犯罪者にとってより魅力的な標的となる可能性があります。 したがって、不正アクセスからデータを保護するためにセキュリティ プロトコルを強化することは理にかなっています。 状況を大局的に見ると、Statista は、2023 年の第 1 四半期だけで世界中で 640 万のデータ ブランチがあると報告しました。
5. 統合の問題。 自動データ収集ツールは、データベースや Web サイト API などのさまざまなソースからデータをキャプチャするため、一貫性がなかったり、重複したり、統一された形式が欠如した情報の山が生成されます。 ただし、このデータを活用するには、一貫した使用可能なビューに保存する必要があります。
6. 導入コスト。 以前に確認したように、データ収集プロセスを自動化すると人件費は削減されますが、それ自体にコストがかかる可能性があります。 システムを取得して統合するには初期投資が必要です。 次に、システムを更新、保守、保護する必要があります。 そして同社は今後も人間の従業員がこのシステムを適切に使用できるよう訓練する予定だ。

それで、ここからどこへ行きますか？

適度な量のデータにアクセスする必要があり、データ処理エラーに対する許容度が高い中小企業を運営している場合は、手動によるデータ収集と処理で問題ありません。 それ以外の場合は、自動データ収集の検討を検討することをお勧めします。

ただし、自動データ収集への切り替えは始まりにすぎません。 所有するすべてのデータを処理するには、強力なデータ管理慣行をインストールすることをお勧めします。 また、業務をさらに変革するには、人工知能ソフトウェア ソリューション、予測分析、その他の強力なビッグ データ サービスの恩恵を受けることができます。 ITRex では、AI を活用したテクノロジーで実績があり、お客様の旅を喜んでサポートさせていただきます。

データドリブンな組織に変革したいと考えていますか? ぜひご連絡ください。 データ収集の自動化、データ管理実践の実装、AI を活用した強力な分析ツールの構築を支援します。

オリジナルは 2023 年 10 月 3 日にhttps://itrexgroup.comで公開されました。