はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第二弾となる、本ブログでは、生成AIの仕組みであるLLM（大規模言語モデル、Large Language Models）と、そのデータ分析への応用例を紹介します。 生成AIに関する基本的な解説や画像生成AIとしての解説、識別系AIとの違い、生成AIの活用サービスなどについては、既に多くの記事で扱われているため、本ブログシリーズでは、生成AIの活用事例や、生成AIの仕組みとしてLLM（大規模言語モデル）、LangChainなどのトピックを、「企業のデータ活用」という切り口に焦点を当てて解説していく予定です。 LLMとは？ 生成AI、LLM（Large Language Model）、そしてGPT（Generative Pre-trained Transformer）は、どのような関連性を持っているのでしょうか？以下は、ChatGPTのGPT4にその関係を問い合わせた結果です。 生成AI（Generative AI）は、人間のようなコンテンツ（テキスト、画像、音声など）を作成する技術群を指します。この中で、大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから言語の構造を学習し、新しいテキストを生成する特化したAI（人工知能）の一種です。GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、LLMの一例で、特に事前学習と微調整のフレームワークを用いて、幅広い言語タスクに適応可能なモデルです。GPTは、会話応答、文章生成、翻訳といった様々な応用が可能で、その柔軟性と汎用性から、生成AI技術の代表例とされます。つまり、GPTはLLMの具体的実現形態であり、LLM自体は生成AIの広範なカテゴリー内に位置付けられます。 このように、LLMは、特に言語生成を目的とした生成AIのモデルやフレームワークを指す総称であり、GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、大量のデータから学習して言語を生成する機能を持つLLMの一つの具体的な実装例であると理解することができます。本ブログでは、LLMとGPTは区別せず、ほぼ同じ意味として説明していきます。 なお、関連した技術としてディープラーニング（深層学習）があります。ディープラーニングは、巨大なパラメータ数をもつ多層ニューラルネットワークとよばれる機械学習モデルとその学習技術全般を指します。LLMは、ディープラーニングの一つの応用例で、特に自然言語を扱うタスクに対して最適化されています。 LLMのデータ分析への応用例１ – データ前処理・データ加工 LLMは（大規模言語モデルは）、その名称が示す通り、言語生成を得意とする自然言語処理モデル（或いは、自然言語モデル）の一種です。この能力を活用して、自然言語での問い合わせの意図を把握し、それに応じたプログラム言語のコード（コードジェネレーション）を生成することが可能です。 この技術を用いることで、データ分析における前処理やデータ加工の工程においてもLLMを活用することができます。例えば、以下に示すのは、GPT4を使ってデータクレンジングを行うSQL文を生成させた場合の一例です。 このように、GPTに対して特定の前処理を実施したい内容を指示するだけで、ユーザーが直接プログラムを書く必要がなくなります。提示した例は基本的なものですが、ノーコードインターフェースと組み合わせることで、より高度なデータ前処理やデータ加工を、自然言語の指示だけで実施することが可能になります。また、データ前処理に関する新たなアイデアをLLMに提案してもらうこともできます。 LLMのデータ分析への応用例２ – データ可視化 コードジェネレーションの技術を応用することで、自然言語による問い合わせだけで様々なデータ可視化を実現できます。以下に、アメリカの人口を州ごとに可視化する例を紹介します。 この例では、可視化対象のデータ（アメリカの州ごとの人口）をLLMを通じて取得しました。もちろん、自身で指定したデータを用いることも可能です。このプロセスの背景では、Pythonによる可視化コードが生成され、この場合、ChatGPTがPythonの実行環境と自動的に連携して可視化結果を出力しています。 このようにLLMを活用することで、簡易な可視化なら従来のBIツールを用いるよりも遥かに容易に実現可能です。ただし、現在のところ多くのLLMが直接扱えるデータ量には限界があり、また計算量の増加によりコストが大きくなる点には注意が必要です。 データが複雑になるとハルシネーション（ ブログ１参照 ）のリスクも増えます。そのため、LLMの可視化結果を盲目的に受け入れるのではなく、直感に反する結果が得られた場合は元のデータを検証し、真偽を確かめることが重要です。 LLMのデータ分析への応用例３ – データサマリー、レポート LLMは、データ加工や可視化といった単一のタスクに留まらず、より複雑なデータ分析タスクもこなすことが可能です。次の例では、従業員データをCSVフォーマットで入力し、サマリーレポートを作成しています（データソースはKaggleのオープンデータを使用）。 この例を見ると、「サマリーレポートを作成してください」という抽象的な要求に対しても、LLMがデータ項目ごとの概要を自動生成していることが確認できます。一方で、性別のサマリとしては男性が６０％（882/1470）を「男性従業員が多数を占めています」と解釈しており、単に生成AIの日本語を鵜呑みにするのではなく、その背後の数字の確認には注意が必要です。 これまでの3つの応用例を組み合わせ、より具体的な指示をLLMに出せば、データの加工、レポート作成、そしてレポート内でのデータ可視化という、データ分析プロセス全体をLLMのサポートによって大幅に簡素化できます。現時点ではLLMの技術的な限界が存在し、データ分析実務で利用するとなると、このブログで紹介されているような単純な例のようにはいきませんが、近い将来、企業のデータ分析に革命をもたらすことは間違いないでしょう。 ブログ1 では、この変化に伴い求められる企業のデータ人材のスキルについて議論しました。このようなデータ分析の新しいアプローチは、事業部門を中心とした ビジネスアナリティクス の推進力となるでしょう。 dotData InsightでのLLMの活用例 dotDataでは、「データからの知識」である特徴量と、生成AIを融合した dotData Insight によって企業の ビジネスアナリティクス を推進しています。dotDataの独自のAIが、従来の手作業による分析では発見することができなかった、或いは、数週間から数ヶ月もの時間がかかっていた、複雑な業務データの重要なパターン（特徴量）を抽出します。dotData Insightでは、データの品質の改善、生成される特徴量の自然言語による説明、特徴量に対するビジネス解釈の支援など、さまざまな用途でLLMを活用しています。dotData Insightを利用することで、統計的事実としての特徴量をdotDataのAIが導き出し、その解釈や洞察に基づいた施策の立案を、LLMが対話形式で支援します。 生成AIに関するブログシリーズ 生成AIブログ – パート1　： 生成AIとは？ – 生成AIは企業のデータ活用をどのように進化するのか？ 生成AIブログ – パート2　：LLMとは？ – 大規模言語モデルのデータアナリティクス応用（このブログ） The post LLMとは？ – 大規模言語モデルのデータアナリティクス応用 appeared first on dotData .

はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。企業における生成AIの活用の鍵となるのは、企業内のデータです。また、 データを活用する上で必要とされる人材 にも、大きな影響を与えています。 このブログは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、生成AIの可能性についてのシリーズの第一弾です。どのように生成AIが企業のデータ活用を変える可能性があるのか、そしてそれが企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）戦略の核心であるデータ戦略と人材戦略にどのような影響を与えるかについて概説します。 生成AIに関する基本的な解説や画像生成AIとしての解説、識別系AIとの違いなどについては、既に多くの記事で扱われているため、本ブログシリーズでは、今後、生成AIの活用事例や、生成AIの仕組みとしてLLM（大規模言語モデル）、LangChainなどのトピックを、「企業のデータ活用」という切り口に焦点を当てて解説していく予定です。 生成AIを理解する上で重要な３つの「知識」 生成AI、あるいはジェネレーティブAIとは、大規模言語モデルやLLMと呼ばれる巨大なニューラルネットワークモデルであり、文書や画像など、様々なコンテンツを生成することができるAIモデルで、ユーザーからの自然言語による質疑を入力とする対話型AIです。 生成AIとデータ活用の関係を深く掘り下げるには、理解すべき３つの「知識」があります。 第一の知識は、「世界知識」としての生成AIが学習している情報です。生成AIは、インターネット上などから収集された大量のデータを、巨大なニューラルネットワークモデルに学習させた「世界の知識のデータベース」のようなものです。企業データ活用においては、「外部データ」の利用がしばしば重視されますが、特にインターネット上で入手可能な外部データは、生成AIのもつ「世界知識」を通じてアクセスすることが可能になります。 第二の知識は、「ドメイン知識」としての業務経験や業務マニュアルに記載された情報としての専門知識を指します。生成AIは広範な一般知識を持ち合わせているものの、特定の企業や業界特有の知識は自ら持っているわけではありません。そのため、生成AIを業務に適用するには、ドメイン知識をデータ化し、生成AIと組み合わせる必要があります。ドメイン知識の重要性は、生成AIの登場前から企業のデータ活用において認識されていましたが、生成AIを活用する上ではこの知識のデータ化が不可欠です。 第三の知識は、業務で蓄積されたデータ内に潜むパターンや「データから導き出される知識（特徴量）」です。 企業でのデータ分析の目的 は、一般的な知識や直感ではなく、データから関連するパターンを発見し、客観的な事実に基づく意思決定を行うことにあります。生成AIはデータ分析を置き換えるものではなく、世界知識、ドメイン知識、そしてデータからの知識（特徴量）を統合することで、企業のデータ活用を進化させる鍵となります。 解約分析を例にすると、生成AIに顧客が解約する理由を問うと、一般的な理由を回答します。しかし、自社の顧客がなぜ解約してしまうのかを明らかにすることは、生成AIでは対応できません。また、営業部門のセールスプレイブックには、「顧客のサービス利用頻度が下がった場合には解約のリスクが高まるため注意が必要」「アカウント営業を通じた顧客エンゲージメントの向上が重要」といった解約防止のための知見や業務の知識（ドメイン知識）が記載されています。一方で、業務データを分析すると、顧客の行動履歴から解約への兆候となる様々なパターンを特定することができます。これにより、データに基づく客観的な解約防止策を策定できるだけでなく、顧客の解約傾向の変化に対する新しい洞察や気付きを得ることが可能になります。 生成AIによるデータ活用の２つのアプローチ 生成AIを活用したデータの扱い方には、2つの大きく異なるアプローチが存在します。それぞれ異なる用途に適しています。 まず第一のアプローチとして、生成AIにドメイン知識を学習させ、それを基に要約、ドキュメントのドラフト作成、文書検索などのタスクを、特定の業務に応用する方法があります。前述したように、このアプローチでは、ドメイン知識を生成AIが扱いやすい形式で整理し、RAG（Retrieval Augmented Generation）やファインチューニングといった技術を用いて生成AIと統合します。このプロセスで特に重要なのは、生成AIに供給するデータの質です。通常、高品質で構造化された大量のテキストデータや辞書の準備が求められます。 次に、第二のアプローチでは、生成AIに直接データ分析を行わせるか、または分析作業を支援させる方法があります。例として、ChatGPTにCSVファイルを入力すると、データのサマリーや基本的な可視化を自動的に生成してくれます。こうしたデータ分析や可視化は、将来的にはBIツールよりも、瞬時に結果を提供できる生成AIによって行われるようになるかもしれません。ただし、生成AIが大規模な業務データを直接扱うことは難しく、またその利用コストも高くなりがちです。そのため、従来のBIツールによる分析と、生成AIを活用した手軽な分析を、適切に組み合わせて利用することが重要となります。 生成AIのデータ活用におけるハルシネーションの問題 生成AIの活用において直面する課題の一つが、「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。これは、生成AIが回答を作り出す過程で、誤った情報を正確なものとして提示してしまう問題を指します。例として、会議の議事録を自動生成する際、実際には合意されていないアクションアイテムを、合意されたかのように記録してしまうケースが挙げられます。統計モデルとしての性質上、生成AIではこの問題を完全に回避することは難しく、ある程度のハルシネーション発生は避けられない現実として受け入れなければなりません。 特に、本ブログで取り上げているデータ分析への生成AIの適用にあたっては、ハルシネーションは無視できない重要な課題です。データ分析では、統計的分析結果の正確性が最も重要であり、そこから導き出されるビジネス上の意味合いや決定に影響を与えます。しかし、生成AIを使った分析では、特にデータが複雑な場合、ハルシネーションによって分析結果そのものが誤って生成される恐れがあります。生成AIをデータ分析に応用する際には、たとえ効率化が可能であっても、ユーザーは生成AIの提供する結果を盲目的に受け入れるのではなく、直感に反する結果が得られた場合は元のデータを検証し、真偽を確かめるための分析スキルやリテラシーが求められます。 生成AIによって変わる「データ人材」 生成AIが台頭する中で、企業内のデータ人材にはどのような変化が求められるのでしょうか？生成AIは、あくまで一つのツールに過ぎず、データ人材を置き換える存在ではありません。しかし、データの可視化やサマリー作成といったシンプルな作業は、生成AIによって自動化されるようになります。このため、分析業務は大幅に効率化されることになるでしょう。重要なのは、生成AIが提供するサマリーや可視化の内容を精査するリテラシーに加え、単に「データを分析するスキル」を超え、「データ分析結果をもとに業務改善策を提案できる能力」がより一層求められるようになります（ ビジネスアナリティクスの実現するDX人材とデータドリブンな組織文化の変革 ）。 また、生成AIを使いこなすためには、１）生成AIに高品質なテキストデータを入力することでドメイン知識を覚えさせる、２）生成AIに対する「プロンプト（Prompt）」と呼ばれる命令文を正しく記述する、ことが必要になります。そのため、生成AIを前提としたデータ整備は、今後ますます重要性がますことになります。プロンプトについては、「プロンプトエンジニア」と呼ばれる役割が出現しています。これは生成AIへの命令文をチューニング可能な人材で、短期的には生成AIのアプリケーションを開発するために企業に必要な人材となります。一方で、データ分析との関連からは、プロンプトエンジニアよりも、業務部門やデータを活用する人材が、生成AIを活用してどのようにデータからの洞察を引き出すか、というプロンプトの使い方を知ることが重要となります。 dotData Insight – 特徴量と生成AIが変革するビジネスアナリティクス dotDataでは、「データからの知識」である特徴量と、生成AIを融合した dotData Insight によって企業の ビジネスアナリティクス を推進しています。dotDataの独自のAIが、従来の手作業による分析では発見することができなかった、或いは、数週間から数ヶ月もの時間がかかっていた、複雑な業務データの重要なパターン（特徴量）を抽出します。そして、データからわかる統計的な事実としての「特徴量」を、生成AIの「世界知識」で補完し、実用的なビジネス仮説の検討を支援します。この融合により、業務部門はデータの洞察を直感的に理解し、新しいビジネス仮説を立て、戦略立案や施策実行をより効果的に行うことができます。 生成AIに関するブログシリーズ 生成AIブログ – パート1　：生成AIとは？ – 生成AIは企業のデータ活用をどのように進化するのか？（このブログ） 生成AIブログ – パート2　： LLMとは？ – 大規模言語モデルのデータアナリティクス応用 生成AIブログ – パート3　： 生成AIとLangChain 生成AIブログ – パート4　： 生成AIの可能性を引き出す効果的なプロンプトエンジニアリングの方法 生成AIに関するウェビナー 生成AIのセキュリティ 併せて読みたい：「 【2024年最新】おススメの企業向けAI関連サービス・開発会社まとめ 」 The post 生成AIとは？ – 生成AIは企業のデータ活用をどのように進化するのか？ appeared first on dotData .

このブログシリーズの冒頭で、 パート１ ではビジネスアナリティクス（BA）の基礎と、それが企業にとってなぜ重要なのかを探りました。続く パート２ では、BA、ビジネスインテリジェンス（BI）、および予測分析（PA）の目的と役割の違いについて深く掘り下げ、これらの分析手法が企業の意思決定と業務最適化にどのように貢献するかを解説しました。今回、パート３では、ビジネスアナリティクスを成功させる鍵となる人材と、データドリブンな意思決定を文化として組織に根付かせる方法に焦点を当てます。 デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展に伴い、データを活用し、データに基づいた意思決定を行う能力が企業にとって必須のものとなっています。技術の導入だけでは不十分で、データを効果的に活用し、業務目標を達成できる人材（DX人材）の育成、およびそのような 意思決定プロセスを支持する組織文化の確立 が求められます。 高度な分析スキルを持つデータサイエンティストの育成も重要ですが、ビジネスアナリティクス人材の育成が特に企業のデータ利活用文化を形成する上で中心的な役割を担います。これらの人材は、業務目標に対してデータに基づく客観的な施策を立案する能力を持ち合わせています。本ブログでは、ビジネスアナリティクス人材が企業にどのような価値をもたらし、企業文化にどのような変革を促すかを詳述します。 企業におけるデータ利活用組織の課題 企業におけるデータ利活用において、多くの組織が構造的な課題によって、その価値を最大限に引き出せずにいます。分析部門は、全社の分析要求に答えるためにリソースが常に逼迫しており、データの分析だけでなく、その整備や管理も主導する必要があります。これにより、価値あるインサイトの生成が遅れることがあり、組織にとって重要な意思決定プロセスの遅滞を招く原因となっています。 一方、業務部門は日々の業務に追われる中で、分析結果をどのように活用するかの具体的な経験が不足している場合が多いです。分析されたデータを解釈し、それを基に施策を検討する教育を受けていないため、分析部門から共有される分析結果を業務改善に活かすことができない状況が発生しています。 その結果、分析部門と業務部門の間には、データの活用方法やその価値に対する理解の差が生じ、データに基づく業務改革がなかなか進まない大きな要因となっています。組織がこの課題を乗り越え、データを活用した業務改革を推進するには、分析部門と業務部門の協力体制の構築、データリテラシーの向上、そしてデータを活用するための組織文化の醸成が必要不可欠です。 ビジネスアナリティクスを支える３つの人材像 データの洞察を組織の業務に根付かせるためには、データリテラシーを有する人材の育成が不可欠です。分析を行う専門家だけではなく、分析結果を実業務に応用する能力を持った人材が、この取り組みの中心となります。ここで紹介するのは、 ビジネスアナリティクス を支える３つの主要な人材像です。 第一の人材像は「分析結果の受け手」 です。 業務部門には、データ分析の結果を自らの業務に応用できる人材が不可欠です。これらの人材は分析結果を業務の文脈で解釈し、データに基づいた施策の立案と実行に直結させることができます。データリテラシーは、全社員が身につけるべき基本的なスキルであり、ビジネスアナリティクスの真髄を体現する人材です。 第二の人材像は「データを分析できる人材」 です。 データの加工から分析の実施に至るまで、データを適切に活用できる能力を有する人材です。統計学の知識、BIツールの操作、SQLを含むデータ処理技術は、この人材に求められる重要なスキルです。分析部門の専門家に加えて、業務部門でも自律的な分析を行える人材の配置が望まれます。 第三の人材像は「分析と業務の橋渡しができる人材」 です。 業務の課題や目標を理解し、それをデータ分析の課題に変換する能力を有する人材は、分析部門と業務部門の間に架け橋を築きます。高度な技術スキルよりも、ビジネスの課題を分析ユースケースに落とし込み、必要なデータを調整することが主な役割です。 これらの人材像は、企業がデータリテラシーを文化として確立し、データドリブンな意思決定を行うために必要な鍵となります。適切な育成と配置を通じて、業務効率の向上と戦略的なビジネス成長を実現することが期待されます。 ビジネスアナリティクス人材によるデータリテラシーの定着 データドリブンな意思決定は、今日の企業が持続可能な成長を達成するための鍵です。この目標に向けて、企業がデータリテラシーを内部に定着させることは、極めて重要です。このプロセスにおいて中核となるのが、ビジネスアナリティクスを担う３つの人材像です。彼らが連携することで、企業は真にデータドリブンな組織へと変革を遂げることができます。 「分析と業務の橋渡しができる人材」 は、この変革のハブとなります。彼らは業務部門の課題を深く理解し、それをデータ分析のテーマに落とし込むことで、業務改善や新しいビジネスチャンスの探求を推進します。この役割を担う人材は、分析部門と業務部門のギャップを埋め、組織内のデータ利活用の機運を高める重要な役割を果たします。 一方で、「データを分析できる人材」 は、分析の実務を担当します。彼らは業務部門に配置され、日常業務に直結したデータ分析を実施することで、データ分析の自律性を高めます。また、より高度な分析が必要な場合には、分析部門との円滑なコミュニケーションを通じて、専門的な分析を迅速に実施することができます。 そして、「分析結果の受け手」 が、分析部門と業務部門の橋渡しを行います。彼らは日々の業務において、分析結果を効果的に活用し、継続的な業務改善を推進します。データに基づいた意思決定を行うためのデータリテラシーを持ち、組織全体のデータ駆動型の意思決定を推進するカギとなります。 これらの人材が連携し、それぞれの役割を果たすことで、企業は日々の業務にデータリテラシーを組み込み、ビジネスアナリティクスを文化として定着させることができます。このような組織では、データは単なる情報の集積ではなく、経営の意思決定を導く貴重な資産となります。 dotData ビジネスアナリティクス人材育成サービス dotDataのビジネスアナリティクス人材育成 は、業務部門のデータ活用課題に応えます。分析部門のリソースが逼迫する中で、業務部門をデータ活用の主役となるビジネスアナリティクスの人材を育成します。データを見える化するビジネスインテリジェンス（BI）教育と機械学習を前提とした高度なAI教育のギャップに対応し、BIの次のステップとして、データ内のパターン（特徴量）を活用しビジネスを分析する実践的な能力を育成します。また、分析を業務に定着させるため、分析実施者だけでなく、分析結果を理解する人材のリテラシー向上と、業務部門と分析部門間の橋渡し役の育成を通じ、実践的なデータ活用を実現します。 まとめ 本ブログシリーズでは、ビジネスアナリティクスの理解深化を目指し、BA、BI、PAの役割とそれらを支える人材の重要性を探りました。データリテラシーを身につけ、データを戦略的に活用できる人材が、企業がデータドリブンな意思決定を行い、競争優位を確保する上で不可欠です。データリテラシーは 社員研修 を実施して身に付ける企業も増えています。この変革を達成するためには、分析結果を業務に活かす「受け手」、データを的確に分析する「分析者」、そして両者を繋ぐ「橋渡し人材」の三者三様の協働が必要です。 組織全体でデータリテラシーを高め、それを文化として根付かせることが、データを新時代のオイルから価値ある洞察へと精錬するプロセスの核心です。ビジネスアナリティクスの真価を引き出し、未来への成功を切り開くためには、これらの人材が企業の最大の資産となるでしょう。 ビジネスアナリティクスブログシリーズ パート1： ビジネスアナリティクス：データを基点で業務を分析 パート2： データから洞察へ：ビジネスインテリジェンス、ビジネスアナリティクス、予測分析の統合ガイド The post ビジネスアナリティクスの実現するDX人材とデータドリブンな組織文化の変革 appeared first on dotData .

このビジネスアナリティクスに関する ブログシリーズのパート1 は、ビジネスアナリティクス（BA）の基本概念とその重要性について解説しました。今回のパート2では、BAと密接に連携しつつ、企業のデータ利活用を強化するビジネスインテリジェンス（BI）と予測分析・データサイエンスの相互関係に焦点を当てます。これらの手法は、企業がデータに基づく意思決定を行う上で重要な役割を果たし、相互に補完し合いますが、それぞれのアプローチと目的には違いがあり、この違いを理解し、目的に応じて適切な手法を選択することが、効果的なデータ戦略の鍵となります。 ビジネスインテリジェンス（BI）とは？ ビジネスインテリジェンス（BI）は、複雑な業務データを可視化し、企業の業務部門や経営者が経験や直感だけに頼らず、データに基づいた客観的な議論を行えるように支援します。BIの目的は、過去から現在にかけてのデータを明確にして、企業のパフォーマンスを定量的に把握し、業務プロセスを透明化することです。 BIツールの活用により作成されるダッシュボード、レポート、アラートを通じて、経営層や部門責任者はビジネスの現状をリアルタイムに把握し、重要な経営指標（KPI）の追跡が可能になります。特に営業部門においては、BIは売上や成約率などの営業関連指標の可視化を通じて、すべての関係者が客観的な情報に基づいて営業戦略を議論し、意思決定を行うための支援を提供します。 BIの核となるのは、データの「見える化」であり、このプロセスはMicrosoft Excelのような一般的なツールから始めることができます。より高度な分析には、TableauやMicrosoft PowerBIのような汎用的なBIツールや、SalesforceやSAPのように特定の業務システムに統合されたBI機能を利用することで、さらに深い洞察が得られます。 ビジネスアナリティクス（BA)とは？ ビジネスアナリティクス（BAまたはビジネス分析）は、データに基づいて業務プロセスの理解を深め、データ・ドリブンなビジネスの意思決定を促進する方法論です。BAの主な目的は、データから得られる洞察を活用して業務改善策を計画および実施することであり、ビジネスインテリジェンスが提供する「見える化」と予測分析が目指す「予測」に対して、具体的なビジネス活動の分析に焦点を置いています。 ビジネスアナリティクスの応用例には、営業やマーケティング部門での顧客セグメント分析を通じたセグメントターゲティング、顧客ペルソナ分析に基づく製品企画、離反分析を利用したサービス改善などがあります。これらの分析は、「見える化」を超えてビジネス目標達成に向けた具体的な分析活動を行いますが、必ずしも高度な統計数理や機械学習を要するわけではありません。 BAを実現するためには、様々な データ分析ツール が利用されます。データの可視化がBAの基礎となるため、BIツールを使用してBA活動を行うことができます。また、PythonやRなどのプログラミング言語を用いることで、より柔軟かつ高度な分析が可能になります。しかし、最も重要なのは、使用するツールやデータを超え、ビジネスプロセスを深く理解し、データに基づいて洞察を得る能力です。 予測分析（PA）とは？ 予測分析、またはデータサイエンスは、機械学習技術を用いて過去のデータからパターンを特定し、将来のイベントを予測するモデルを構築するプロセスです。このアプローチの本質は、データに基づく予測を利用して、業務プロセスを最適化し、自動化することにあります。予測分析は、ビジネスインテリジェンスの「見える化」とは一線を画し、具体的な予測結果を実業務システムに統合し、業務プロセスの自動化を実現します。 営業分析の場合、成約予測モデルを用いて成約確率が高い商談に営業リソースを集中させる、商品推薦モデルにより顧客にパーソナライズされた商品提案を行う、売上予測モデルを使って売上目標と予測値の乖離時に目標達成のための追加アクションを促すなど、様々な応用が考えられます。 予測分析の実施には、PythonやRなどのプログラミング言語と、TensorFlowやScikit-learnといった機械学習ライブラリが広く用いられています。これらのツールは、データの前処理からモデルの訓練、評価、そしてデプロイメントに至るまで、予測分析プロジェクトの全段階をサポートします。しかし、技術的ツールの使用に加えて、機械学習に対する深い理解と、分析結果を業務に応用するための高いデータリテラシーが組織内で必要です。 dotData Insightによるビジネスアナリティクス dotData Insigh tは、業務部門を主体とした ビジネスアナリティクス を可能にする革新的なデータ分析プラットフォームです。このプラットフォームは、AIによって発見されるデータ内の隠れたパターン（特徴量）を、直感的かつ使いやすいインターフェイスを通じて提供します。これにより、業務部門は自らデータからインサイトを引き出し、迅速かつ効果的なデータドリブンの意思決定を行うことができます。dotData Insightを利用することで、企業はデータの潜在的な価値を最大限に引き出し、ビジネスの成長を促進することが可能です。 dotData Insightは、手作業の分析プロセスでは見過ごされがちだった、あるいは発見するのに数週間から数ヶ月を要するような、業務データ内の複雑なパターンを迅速に特定します。dotData IndotDataのAIが発見する特徴量を、生成AIの「世界知識」で補強し、実践的なビジネス仮説を導き出します。この融合により、業務部門はデータからの洞察を直感的に把握し、新たなビジネス仮説を立て、戦略の策定や施策の実行をより効果的に進めることができます。 まとめ このブログではシリーズパート２として、ビジネスアナリティクス（BA）、ビジネスインテリジェンス（BI）、および予測分析（PA）が企業の意思決定プロセスと業務最適化にどのように貢献するかを探求してきました。これらの分析手法は、それぞれ独自の強みと応用領域を持ち、相互に補完し合いながら、データドリブンな意思決定を支援します。 ビジネスインテリジェンス（BI）は、過去と現在のデータを「見える化」し、企業が業務やビジネスの状況を定量的に把握する基盤を提供します。 ビジネスアナリティクス（BA）は、BIによって得られるデータを基に、データから洞察を得て業務改善策を計画および実施します。 予測分析（PA）は、機械学習技術を活用た将来予測によって、業務プロセスの自動化および最適化を目指します。 データは、現代企業にとっての新時代のオイルと言えます。データドリブンな意思決定によって、企業は競争優位性を確保し、市場での成功を加速させることが可能です。その鍵は、データ分析方法の違いを理解し、適切な手法を選択してビジネスの具体的な課題解決に応用する能力にあります。 dotDataは、企業の「データを分析するスキル」よりも、「データを基にビジネスを分析する能力」を育成するために ビジネスアナリティクス人材育成サービス を提供しています。ご興味のある方は、お気軽に お問い合わせ ください。 ビジネスアナリティクスブログシリーズ パート1： ビジネスアナリティクス：データを基点で業務を分析 パート3： ビジネスアナリティクスの実現するDX人材とデータドリブンな組織文化の変革 The post データから洞察へ：ビジネスインテリジェンス、ビジネスアナリティクス、予測分析の統合ガイド appeared first on dotData .