AI を使用してより正確なビジネス上の意思決定を行うにはどうすればよいでしょうか? 4種類のデータ分析 | ビジネスにおける AI #14

人工知能の力をどのように活用して、詳細なデータに基づいて、さらに関連性の高いビジネス上の意思決定を行うことができるでしょうか? データ分析の種類とそれを AI でどのようにサポートできるか、またデータの見方に革命をもたらすツールについて見ていきます。

AIがサポートする4種類のデータ分析

人工知能がサポートできる最も重要なタイプのデータ分析は次のとおりです。

• 記述分析(記述分析とも呼ばれる) は、分析の最も単純な形式です。 これには、履歴データ、つまり社内ですでに何が起こったかに関するデータの収集と整理が含まれます。 通常、人工知能を使用する必要はありません。 AI は、非常に大量のデータが分析される場合、またはアナリストが人工知能がこれまで研究されていない新しいパターンを発見すると期待する場合にのみ使用されます。
• 拡張分析– 分析用のデータの編集や、さまざまなチャート、表、プレゼンテーションによる結果の視覚化などのタスクでアナリストをサポートするツールです。 AI が準備したデータに基づいて、アナリストは、情報の入力と分類を行うチームの助けを必要とせずに、収集した資料をより簡単に結論付けることができます。 ここでは、無料の ChatGPT ツールを使用するか、Visme や Datawrapper などのフリーミアム オプションを使用できます。


データの視覚化の例。

出典: academy.datawrapper.de

• 予測分析– 既存のデータからパターンを見つけることに重点を置き、それに基づいてより正確な意思決定を行い、潜在的なリスクを特定できるようにします。 人工知能は、統計モデリング、機械学習 (ML、機械学習)、およびデータ マイニング技術を使用して、将来のイベントを予測します。
• 規範的分析– 規範的分析とも呼ばれ、上記すべてと同様に、過去の状況に関するデータを収集します。 ただし、その目的は最も複雑であり、その運用は人工知能に最も依存しています。 これは、特定のビジネス状況において最善の行動を示すことを目的としているためです。

意思決定 – 人間 vs. AI

あらゆるタイプの正確な意思決定を行うための基礎となるのは、イベントとプロセスの間の関係に関する知識です。 未来を予測しようとする人間も人工知能も、過去のデータを収集して分析することである程度の成功の可能性があります。

統計的には、より正確な決定を下す可能性は、より閉鎖的なシステム、つまり外部の影響を受けない状況によって与えられます。 同様の過去の関係をさまざまな方法で説明する、より広範なデータセットによっても、成功の可能性が高まります。

人工知能は、はるかに大量のデータを分析し、人間の目には見えないパターンを認識できるため、人間よりも有利です。 AI はたとえば次のようなことができます。

• 場所に応じて会社のサービスに対する需要が周期的に変化することを確認します。
• 様々なデータから構成されるマーケット情報をより正確に分析し、
• 見た目に魅力のない履歴書から、候補者の会社にとって最適なスキルの組み合わせを見つけ出します。

ただし、人間には、意思決定を行う際に、会社の状況に対する影響が明白または間接的ではない可能性がある外部要因を考慮に入れることができるという、人工知能に勝る利点があります。 人間がデータを解釈すると、次のことが可能になります。

• 自分の選択の倫理的、社会的、法的側面を考慮し、
• 彼らの仮定と結論に疑問を持ち、批判的に評価する。
• 顧客やビジネスパートナーとの既存の関係を考慮します。

意思決定方法

ビジネス上の意思決定に伴うリスク、不確実性、責任に対処するために、企業はプロセスをより簡単かつ秩序立ったものにする方法を採用しています。 これらには次のものが含まれます。

• アイゼンハワー マトリックス– 緊急性と重要性の軸に基づいたシンプルなタスクの優先順位付け手法です。 これにより、タスクを 4 つのカテゴリに分類できます。
• 緊急かつ重要 – 直ちに実装する必要があります。
• 重要ではあるが緊急ではないため、実装の期限を計画する必要があります。
• 緊急だが重要ではない – 他の人に委任することも、完全にスキップすることもできます。
• 緊急でも重要でもない、不必要で時間がかかるもの。

AI は、アイゼンハワー マトリックスを使用するビジネス アナリストが分析タスクを緊急性と重要性によって自動的に分類し、優先順位付けと計画を容易にするのに役立ちます。

• SPADE (密度正規化イベントのスパニングツリー進行分析) – チーム全体の経験の共有に基づいた意思決定に対する 1 人の責任を強調する多面的なフレームワーク。 これはビジネスだけでなく、医療診断でも使用されるツールです。 AI は、データ分析、オプションのシミュレーション、各決定の結果のアルゴリズムによるモデル化によって検索をサポートできます。
• アジャイル インセプション– アジャイル チームの作業の最初の概念および意思決定フェーズのためのフレームワークを作成します。 その主な瞬間は次のとおりです。
• 製品のビジョンとビジネス目標を定義します。
• オプションとリスクの分析、ソリューションのプロトタイピング。
• 最も優れたアイデアを選択し、MVP を決定します。

AI はリスクをモデル化し、オプションをシミュレートし、データに基づいて最適なプロトタイプを推奨できます。

• 統合的思考– 可能性の探求とソリューションの迅速なプロトタイピングに焦点を当てた方法であり、ChatGPT や Google Bard などのツールがうまく機能します。

AI がサポートする 4 つの意思決定領域

人工知能は、単純ではあるが労働集約的なデータ分析の意思決定と、大規模なデータセットの処理が必要な意思決定の両方に使用されます。 これらには次のものが含まれます。

• 文書をデータベースに入力する- 文書が紙の形で会社に届けられた場合や、不完全または構造化が不十分なデータが含まれている場合でも、AI は情報を正確に整理し、文書がどのコレクションに属しているかを判断します。
• 自然言語で尋ねられた質問に答える- 意思決定により、人工知能は尋ねられた質問に正確に応答し、フォローアップの質問をして主導権を握ることができます。
• ビジネス プロセス管理– データが不完全な場合、AI はプロセス マップに含まれる代替の次のステップのいずれかに進むことを決定できます。
• プロセスの自動化– 人工知能の働きにより、企業にサービスを提供するさまざまなプログラム間のワークフローの自動化が可能になります。

ビジネスデータ分析に最適なAIツール

以下は、データ分析の中で最も困難な規範的分析に役立つ最新世代のツールで、データに基づいて結果を改善するために何をする必要があるかという質問に答えます。 いずれも独自に決定することはありませんが、その機能により、データに対する客観的かつ多面的なアプローチが大幅に促進されます。

1. ChatGPT コード インタープリター– ChatGPT Plus 加入者が利用できるツールで、最大 170 MB のデータの分析、視覚化、解釈を備えています。 その最大の利点は、質問者のコマンドに正確に適応することですが、欠点は、別のプログラムで分析するためにデータを準備する必要があることです。 ただし、コード インタープリターは、繰り返し行、不正確なデータ、および単位の不正確さを処理し、外れ値を検出し、エラーをチェックし、データをクリーンアップ、前処理、検査および視覚化することができます。 AI は構造化データを非常にうまく処理します。 Excel スプレッドシート、CSV ファイルなどをアップロードし、コード インタープリターにデータの記述、処理、評価、視覚化、解釈を実行させることができます。
2. Tableau – 自然言語クエリを入力し、適切なデータ視覚化を自動的に生成する「データに聞く」機能を提供します。 AI を採用してユーザーのクエリを理解し、データ駆動型の応答を提供します。 Tableau は、データを自動的に解釈してその意味についての洞察を提供する「データの説明」など、他の AI ベースの機能も提供しています。
3. Improvado – さまざまなソースからのマーケティングおよび販売データを 1 か所に統合​​する分析ツール。 Improvado の主な利点の 1 つは、Google 広告、Facebook 広告、または Salesforce との統合が可能であることです。 カスタム レポートやダッシュボードを作成するだけでなく、データを迅速かつ簡単に分析できます。

まとめ

人工知能によってサポートされるデータ分析は、ビジネスの意思決定に新たな次元の可能性をもたらします。 AI には、より大規模なデータセットを分析し、そこに隠されたパターンを見つける可能性がありますが、人間の判断や直感に取って代わるものではありません。 最高の AI ツールを通じた人間とテクノロジーのコラボレーションは、より多くの情報に基づいて正確に、確かなデータに基づいて意思決定が行われる未来への鍵となります。

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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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