ジェネレーティブAIによるデータ分析の革命

ジェネレーティブ AI は、データ分析の分野でいくつかの驚くべき価値あるユースケースを生み出すことで、画期的なテクノロジーとして登場しました。ジェネレーティブ AI は、データ処理、解釈、価値生成において前例のない機能を導入することで、データ分析の世界に革命をもたらしました。ジェネレーティブ AI が 2022 年に初めて登場して以来、組織はジェネレーティブ AI を使用して顧客体験を向上させ、コストを削減し、効率を高める方法を模索してきました。この記事では、ジェネレーティブ AI が組織がデータとやり取りし、分析し、データから価値を引き出す方法をどのように形作っているかについての私の見解を示します。

データ分析に関するビジネス上の課題

データはあらゆる組織の生命線ですが、膨大な量のデータから意味のある洞察を生み出すことは、干し草を金に変えようとするようなものです。これは、古代水夫の歌にある「水、水、どこにでもある、飲む水の一滴もない」という皮肉な表現を思い出させますが、ここではそれを「データ、どこにでもある、見る価値もない」と言い換えたいと思います。データはますます複雑になり、さまざまなソースから来ることが多くなるため、企業は依然としてデータから価値を生み出すために奮闘しています。膨大なデータ量、部門間でサイロ化された情報、データ構造とタイプの複雑さにより、複数のドメインにまたがるデータを解釈して共通の理解を得ることはほぼ不可能です。また、データの 80% は非構造化データ (メール、ソーシャル メディアの投稿、ビデオ、オーディオ ファイル、ドキュメントなど) であり、分析のために簡単にアクセスできないという事実もあります。技術に詳しくないビジネス ユーザーは、複雑な分析ツールで課題に直面することが多く、予算が急増するにつれて熟練したデータ サイエンティストを雇うことになります。さらに、データは時間の経過とともに進化するため、意思決定者は時代の先を行くためにリアルタイムの洞察を見逃すわけにはいきません。

一般的な分析生成AIの使用例

組織データに関する課題についていくつか触れたので、次は Gen AI がどのように私たちを救ってくれるのか、私の見解をお伝えしたいと思います。

生成 AI は、膨大な量のデータで事前トレーニングされた大規模なディープラーニング モデルである大規模言語モデル (LLM) によって駆動されます。トランスフォーマーは、プロンプトに基づいてテキスト、画像、ビデオ、グラフ、レポート、要約を生成できます。プロンプトとは、「このブログ投稿を 50 語以内で要約してください」など、生成 AI ツールに何をすべきかを指示する命令です。Gen AI 開発者は、大量のデータに基づく AI モデルを作成し、ビジネス ユーザーが意思決定、予測、または推奨を行うために使用できます。アルゴリズムが明示的にプログラムされている従来のルールベースのシステムとは異なり、データ駆動型の生成 AI は、遭遇するデータからパターン、関係、および動作を学習することに優れています。

Gen AI のデータ関連ユースケースの 1 つは、データのクリーニングと前処理、リアルタイムの洞察の生成、予測シナリオ モデリング、自動レポート作成と視覚化の自動化です。たとえば、小売企業は Gen AI を使用して、顧客の購入パターンを分析し、パーソナライズされたマーケティング推奨事項を生成し、在庫要件を予測し、さらには価格戦略を最適化することができます。ここから Gen AI の魔法が始まり、ユースケースのリストは広範で増え続けています。Generative AI を使用すると、データ分析を、専門家だけが理解できる複雑で時間のかかるプロセスから、俊敏でアクセスしやすくインテリジェントな意思決定ツールに変えることができます。

しかし、これはまだ始まったばかりです。上の図は、データ分析における Gen AI のさらに多くのアプリケーションを示しています。これには、自然言語プロンプトからクエリやコードを生成することによる SQL または Python へのテスト、データセットの説明とタグを作成するよう Gen AI に依頼することによる自動メタデータ生成、組織のポリシーとドキュメントに基づいて 24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供するチャットボットの作成、ダッシュボードやデータの視覚化を作成するよう Gen AI に依頼することによるジェネレーティブ ビジネス インサイト (BI)、さらには Gen AI を使用して特定のデータ セットの 1 回限りの分析を実行することなどが含まれます。

アナリティクスに Gen AI を導入する

分析や BI プロセスで Gen AI を使用する前に、まずデータが準備できているかどうかを判断します。このブログ記事「データは Gen AI に対応していますか?」がそのプロセスに役立ちます。テキストから SQL/Python へ: 技術的な隔たりを埋める

Gen AI の機能の中で、私が特に興味深いと思うのは、自然言語プロンプトを正確な SQL クエリに変換する機能です。マーケティング マネージャーが、深い技術的専門知識を持たずに顧客セグメンテーションを理解したいと考えているとします。データ エンジニアに頼る代わりに、Gen AI に「過去 3 か月間に購入した顧客の年間支出額上位 10% を表示」と入力するだけで、回答を得ることができます。

Generative AI は、この人間が読めるプロンプトを複雑な SQL クエリに瞬時に変換し、必要な正確な情報を取得します。この機能は確かに時間を節約しますが、特に強力だと思うのは、非技術者が高度なデータ分析を独自に実行できるようになることです。Gen AI は単独でサイロを解体し、組織全体でデータ アクセスを民主化できます。

Generative AI は SQL 生成のさらに先へ進み、自然言語記述を完全に機能する Python コードに変換することでデータ サイエンスのワークフローを加速します。データ サイエンティストやアナリストは分析要件を平易な英語で記述できるようになり、システムはデータ操作、統計分析、機械学習モデル開発用の対応する Python スクリプトを生成します。このトピックについて詳しく知るには、このブログ投稿「データ分析における Generative AI - AI によってデータへのアクセスが容易になる仕組み」が役立つかもしれません。

会話型AI: プロンプトを意味のある洞察に変換する

Gen AI は、現実世界に影響を与えるインテリジェントな推奨事項と状況に応じた提案を生成する可能性があります。次のような実際のシナリオを考えてみましょう。医療提供者が Gen AI を使用して複数の部門にわたる患者の転帰を分析したり、小売チェーンが複雑な顧客行動分析を生成してクロスセリングの機会を特定したりします。Gen AI は、データ内の潜在的な隠れたパターンを特定し、関連する追加分析を提案し、すぐには明らかでない可能性のある潜在的なリスクや相関関係を強調し、意思決定を強化する状況に応じた洞察を提供することで、推奨事項を提供できます。

たとえば、Gen AI を使用すると、月間収益を照会する営業部長は、要求されたデータを受け取るだけでなく、潜在的な成長機会、季節的な傾向、または新興市場セグメントに関する追加の洞察も得ることができます。

自動メタデータ生成

これは Gen AI の私のお気に入りの使い方の 1 つです。重要ではあるが人間にとっては面倒なタスクを Gen AI が引き受けてくれるからです。Gen AI はデータセットのコンテンツと構造を分析して、データ製品用の豊富なコンテキスト メタデータを自動的に作成できます。包括的な説明を生成し、データ資産に関連するタグを識別して提案できます。

セマンティック タグ付けモデルは、インテリジェントでコンテキストを認識するタグを作成し、自然言語理解を使用してデータ要素間の微妙な関係を識別できます。自動タグ付け機能により、データの検出可能性とデータ管理が向上し、手動でのタグ作成にかかる時間が節約されるため、効率が向上します。

この豊富なメタデータにより、社内外の関係者と資産を共有することでコラボレーションが簡素化されるだけでなく、データ ガバナンス ポリシーと制御への準拠も容易になります。

チャットボット: 顧客サポートの強化

組織はチャットボットの助けを借りて顧客サービスを強化するために会話型 AI を使用しています。会話型 AI は、過去のやり取りから学習する機械学習 (ML) と、人間のやり取りに応答する自然言語処理 (NLP) を使用して機能します。チャットボットは人間の会話をシミュレートし、24 時間いつでも即座に応答することで顧客体験を向上させます。

チャットボットは、基本的な問い合わせに対する待ち時間を削減またはなくすのに役立ち、ユーザーが関連情報をリアルタイムで見つけるのに役立ちます。チャットボットは、ナレッジ ベースの統合や、ユーザーへのコンテキスト認識応答の提供に役立ちます。これらすべての利点は、ユーザー満足度の向上、サポート コストの削減、ユーザーへの一貫したパーソナライズされたサポートの提供に大きく貢献します。これらすべての利点は魅力的に思えますが、応答の正確性と関連性を確保するために、明確に定義された制約とガードレールを使用してチャットボットを徹底的にテストする必要があります。

Gen BI: データ分析の民主化

これは私のお気に入りの Gen AI の応用例の 1 つです。ほとんどの社内ユーザーは、会社のデータに直接アクセスできることでメリットを得られると考えているからです。「Generative BI」とは、ビジネス ユーザーが会話型 AI を使用して会社のデータにアクセスし、カスタマイズされた視覚化とダッシュボードを生成するときに使用する用語です。つまり、Gen AI ツールは Gen BI ツールになります。

Gen BI を使用すると、NLP、カスタム ダッシュボードを作成するためのオーサリング ツール、データ統合、レポートを簡単に利用できるコラボレーションを統合できるセルフサービス AI 分析を提供できます。

Gen BI の本質は、BI チームの手を離れてユーザーに直接アクセスできるようにすることで、分析へのアクセスを民主化することです。Gen BI は、より多くの非技術系ユーザーや関係者がデータを直接操作できるように支援します。AI を BI ソリューションに統合すると、動的なダッシュボードの自動生成、インテリジェントなチャートとグラフの作成、自動視覚化の推奨、コンテキストに応じたデータ表現が可能になります。

次のステップ: データを使って Gen AI を試す

このブログ記事では、データ分析の課題をいくつか指摘し、今日から Gen AI を分析に活用するために試すことができる 5 つのユースケースを紹介しました。Gen AI には、サイロ化されたすべてのデータにアクセスしやすくし、最終的には顧客チャットボットから洞察に富んだ販売ダッシュボードまで、あらゆる用途でより使いやすくする力があります。

ぜひお試しいただきたいのは、AVRIO は AI を活用したデータ プラットフォームで、直感的な会話を通じてすべてのデータ (構造化データと非構造化データ) からリアルタイムの分析、洞察、機会、推奨事項を生成することができるという点です。カスタマイズされたデモについては、こちら からお問い合わせください。