【入門者必見】AI分析とは？メリットやおすすめのツール、活用事例を徹底解説！

近年、AIをはじめとしたIT技術が発展を続けています。AIに関しては、自動運転や自動翻訳、お掃除ロボットなどの家電機器によって、一般の人々にとっても身近な存在となっています。幅広い分野で認知度を高め続けているAIですが、その中でも特に注目を集めているのが「AI分析」です。

そこで本記事では、AI分析の概要や活用のメリット・デメリット、AI分析の具体的な流れについて解説いたします。AI分析の実践方法や具体的な活用事例について知りたい方は、ぜひ参考にしてみてください。

AI分析とは?定義からメリットデメリットまで徹底理解

AI分析とは、言葉の通りAIを活用してデータを分析することを指します。AI技術の発展に伴い、AI分析の注目度も高まり続けていますが、AI分析が具体的にどのような役割を担っているのか、またAI分析を実施するメリット・デメリットについては知らないという方も多いのではないでしょうか？

まずは、AI分析の概要やメリット・デメリット、AI分析の特徴について解説いたします。AI分析に関する基本的な知識を得たい方は、こちらの内容を参考にしてみてください。

AI分析とは?

AI分析とは、AIが膨大なデータを取り入れ、それらの傾向を分析し、今後の状況を予測するというプロセスのことを指します。AI分析によって予測されたデータは、ビジネスシーンや医療・介護の現場、また公的な機関でも活用されています。

そんなAI分析を活用することで、どのようなメリットを得ることができるのでしょうか？また、AI分析を活用するデメリットとは一体どのようなものなのでしょうか。まずは、AI分析を活用するメリット・デメリットについて見ていきましょう。

メリット

AI分析を活用するメリットは、主に以下の三点です。

効率的な人材活用を実現できる
機材の不具合を瞬時に察知できる
労働力不足を解消できる

AI分析を活用することで、人材を効率的に活用することができます。職務環境に関する分析をAIが行うことで、従来は人間が行っていた業務を機械に代替させることが可能となります。その結果、従業員が適した環境で働くことができるようになるのです。スキルや経験が求められる業務についても、機械が業務を担当することによって、教育にかかるコストを軽減することができます。

また、AI分析を活用することによって、製造機器や製品の不具合を検知することができます。これにより、機械の故障が原因の業務中の事故を未然に防ぐことが可能となります。また、製品の品質を一定に保つことができるので、顧客満足度の向上も目指せます。機械や製品の不具合に関する調査は、人間が行えばばらつきが生じる恐れがありますが、機械・AIに一任することで、正常に実施することができます。

労働力が足らない部分をAIで補うことによって、労働力不足の解消を目指すことも可能です。近年がAI技術が高まり、対応可能な業務の内容も増えてきています。労働力不足に悩んでいる企業にとって、AIがもたらすメリットは大きいと考えられます。

デメリット

次に、AI分析の導入によって予想されるデメリットについて解説いたします。AI分析を取り入れることで起こりうるデメリットは以下の通りです。

データの管理が困難
情報漏えいの危険性がある

AI分析を行う場合、対象となる膨大なデータを管理する必要があります。精度の高いデータ分析を実施するには、過去の顧客データや取引履歴を含む膨大なデータが欠かせません。このようなデータは日々増加していくため、AI分析用のデータを外付けハードディスクなどで保管する場合、すぐに容量をオーバーしてしまいます。

近年はAI分析を行うことを前提としたDWH（データウェアハウス）という仕組みが一般的になっています。DWHでは、AI分析に最適な形でデータを保管することができるため、AI分析を実施する際は、DWHの導入を検討してみてもいいでしょう。

また、お話した通りAI分析では大量のデータを取り扱うため、情報漏えいのリスクにも注意を払う必要があります。特に、個人情報を取り扱う場合には、十分に保管状況を整備する必要があるでしょう。

万が一、情報漏えいが発生した場合、損害賠償や企業としての信用失墜などの甚大なダメージを負うことになります。AI分析を実施する際は、情報漏えい対策を徹底的に行うことが大切です。

AI分析の特徴

従来人の手で行っていたデータ分析をAIが行うという点こそが、AI分析の最大の特徴であると言えます。AIをデータ分析に活用することで、データの分析速度や分析量が格段にアップします。膨大な量のデータを活用した精度の高い分析結果を得ることができ、また分析担当者の主観や経験が結果に混じることがないため、従来よりも客観的で信頼度の高い情報を獲得することが可能となります。

また、AI技術によりデータ分析を自動で行うことが可能となったことで、効率的なデータ分析が実現し、膨大な情報の中から高度な情報の発掘・分析をスピーディに行えるようになりました。膨大な量のデータの中から重要な情報を発掘する手法のことを、「データマイニング」と呼びます。AI分析は、このデータマイニングを得意としています。

さらに、AI分析は機械学習やディープラーニングと組み合わせることで、特定の作業の自動化や、より高精度な処理が実現します。

AI分析は今後も技術的な発展を続け、より幅広い分野で活用されることが予想されています。

AI分析の流れを解説

様々な分野からのニーズを獲得しているAI分析ですが、具体的にはどのような流れで分析を行っているのでしょうか？こちらでは、AI分析の具体的な流れについて解説しています。AI分析の実施方法について知りたい方は、ぜひ参考にしてみてください。

データ収集→データ前処理

AI分析を行う上で重要なのが、必要なデータを十分に収集することです。AI分析を実施した結果、どのような成果を得られるのかについて明確にイメージすることができたら、次はどのようなデータを集めるべきなのかについて調べていきましょう。収集するデータは既存のものだけでは不十分な場合もあります。そのようなときには、不足しているデータを自力で収集しなければなりません。ネット上に公開されているオープンデータを活用したり、企業や研究所などが公開しているデータセットを活用することもおすすめです。

AI分析に必要なデータを収集することができたら、次はデータの前処理を行います。データの前処理は、AI分析の工程の中で最も時間を要すると言われています。具体的には、以下の処理を施す必要があります。

説明変数の加工（特徴量抽出）
外れ値処理
学習データ数調整
画像データの加工
テキストデータの加工

上記の処理を行うことで、精度の高い分析を実現することができます。データの前処理にかかる手間をサポートするサービスもリリースされているので、必要に応じて活用してみることもおすすめです。

AIモデル構築→推論

AI分析に必要なデータの収集・前処理が終わったら、次はAIモデルの構築を行います。AIモデルを構築する際は、分析のゴールと整合性のあるアルゴリズムを選ぶこと、データ数とアルゴリズムの相性を検討することの二点に注意する必要があります。データ数とアルゴリズムには相性があり、選択するアルゴリズムによっては、分析結果の解釈しやすさに差が生じる場合があります。現在、モデルの構築で用いられるアルゴリズムは、およそ20種類存在しているため、その中から最適なものを検討してみてください。

AIモデルを構築できたら、推論過程に移ります。モデルの精度や学習度合い、解釈性や学習処理の実施時間について評価し、分析に活用していきましょう。推論過程では多角的な評価を取り入れることが、有効なAI分析実現のポイントになります。様々な評価を取り入れて、より良いAIモデルの実現を目指しましょう。

TwitterでのAI分析方法

SNSの一種であるTwitter（現X）のデータを活用してAI分析が行えることをご存知ですか？こちらでは、Twitterを活用したAI分析の具体的な手法について解説いたします。

Twitterを活用したAI分析について知りたい方は、こちらの内容を参考にしてみてください。

Twitter APIを使用したデータ取得

Twitter APIとは、外部のアプリケーションがTwitter上の機能やデータを利用できるようにする仕組みを指しています。Twitter APIを活用することで、Twitterのサイトやアプリを利用せずとも、ツイートの投稿やタイムラインの取得、いいねなどの操作を行うことができます。

そんなTwitter APIの一種であるAI分析ツールは、様々な機能を搭載しています。例えば、ユーザーのツイートを深層学習を用いて分析し、そのユーザーの性格や興味、趣味などの情報を抽出します。ユーザーのフォロワーとの関係性や、ツイートのリアクションの傾向について分析することも可能です。AI分析ツールを活用してツイートデータを取得することで、ユーザーは自身の投稿の傾向や趣味、関心などを客観的に確認することができます。Twitterのデータを活用してAI分析を行う場合は、Twitter APIを活用してデータを取得しましょう。

収集したデータを分析ツールで解析

Twitter APIを活用してデータを取得したら、分析ツールで解析を行います。TwitterのデータによるAI分析の結果は、マーケティングやビジネスの分野で活用することができます。例えば、企業がTwitterのAI分析を活用することで、顧客の声や市場のトレンドを把握することが可能となります。また、インフルエンサーや著名人が活用すれば、自身のファンとの関係性やファンのニーズを明らかにすることもできるでしょう。

AI技術を活用したツイートの自動分析は、その内容や感情を詳細かつ正確に把握することができます。短時間での情報収集が実現したり、客観的な情報を集めやすいなど、得られるメリットも大きいです。Twitterのデータをビジネスや

AI分析で実現できること

AIや機械学習の技術が一般に浸透したことに伴い、AI分析のニーズも高まってきました。AI分析を行うサービスは、数々の企業が提供をスタートしており、いずれも高く評価されています。

では、そんなAI分析を活用することで、どのようなことができるようになるのでしょうか。こちらでは、AI分析でできることをご紹介いたします。AI分析に求められるものは、主に以下の三点です。

感情分析
画像分析
その他の分析

それぞれについて詳しく解説していきます。

感情分析

感情分析とは、一般的にAIが人間の感情や気持ちの変化などを読み取ることを指します。テキストや音声、表情などから人間がどのような感情を抱いているのかをAIに予測させることが目的です。従来、人間の感情を読み取ることは人間にしかできないとされてきましたが、AI技術の目まぐるしい発展に伴い、機械もデータをもとに感情値を分析できるようになりました。

感情分析の活用方法は、テキストなどのデータから「怒っている」「悲しんでいる」などの感情を読み取ることだけではありません。例えば、ECサイトの顧客レビューからポジティブな意見とネガティブな意見を客観的かつ公平に取り扱い、データとして可視化することもできます。企業はそのデータをもとに、より良いビジネスを展開するための施策を打ち出すことも可能です。

感情分析はビジネスシーンでも活用されている技術です。製品やサービスの改善策を考案するために、今後もAIによる感情分析は様々な分野で活用されることが予想されます。

また、以下の記事では感情分析について詳しく解説しているため、感情分析に関する情報をお求めの方は、ぜひ参考にしてみてください。

感情分析とは？AIとPythonを使った手法とツールを徹底解説

画像分析

画像分析とは、カメラやセンサーにより取得した画像について、形状などの特徴を認識する技術のことを指します。現在、画像分析は様々なシーンで活用されています。

例えば、白黒の画像パターンから商品情報を読み取るバーコードや、画像データからテキストを認識してデジタルデータに変換するOCR、スマートフォンのロックを解除したり、セキュリティで使用されている顔認識機能も画像分析の一種です。

近年はAIの発展に伴い、画像分析の機能はさらに制度を高めています。具体的には、農業分野における作物の育成状況監視や防犯カメラでの不審者検知、医療現場では、病理診断補助としても活用されています。

画像分析の技術が一般化したことで、人手不足の解消や働き方改革の実現が進められました。今後も様々な場面で画像分析の技術は活用されることが予想されます。

その他の分析例

AI分析には感情分析や画像分析以外にも以下のような技術があります。

音声分析
テキスト分析
運転技術分析
人材分析

近年注目を集めている自動運転技術の開発分野にもAI分析技術が取り入れられています。自動運転による事故を回避するためのシステム作成や、操縦者のいらない自動運転の開発にAI分析が活用されています。自動車の走行シーンや交通に関するデータを収集・解析したのち、AIに学習されることで、正常な自動運転を実現します。

ほかにも、人材採用の場面でもAI分析技術は活用されています。エントリーシートの識別や個人情報。履歴情報の識別をAIが行うことで、効率的で適正な審査を行うことが可能となります。

今後も様々な業界でAI分析の導入が進むと考えられます。AI分析は、業務効率化や人々の安全な生活の維持に大いに役立てられています。

AI分析の具体的な活用事例

多くの業界で幅広く取り入れられているAI分析ですが、具体的にはどのような活用事例があるのでしょうか？こちらでは、AI分析の活用事例について解説いたします。AI分析の導入を検討している方は、こちらの内容を参考にしてみてください。

マーケティング分野での活用事例

マーケティング分野にAI分析を用いることで、以下のような効果を期待することが可能です。

データの分析・予想
パーソナライズされたマーケティングの実現
SNSデータの分析
相性の良いインフルエンサーの発掘

マーケティング分野において、顧客のニーズや流行を正しくくみ取り、サービスや製品に反映させることは非常に重要な課題となります。課題の解決には、サービス・製品に関するデータの分析が不可欠です。AIはデータ分析を効率的かつ迅速に実現します。

マーケティングにAI分析を導入したサービスの一つが、動画配信サービスの「Netflix」です。NetflixはAIによって分析されたユーザーの行動データを反映して、ユーザーにとって最適なコンテンツを勧めるサービスを展開することに成功しています。個々の視聴傾向やどんなコンテンツが求められているのかを把握し、使用感の良いサービスを実現しました。

参照：https://www.netflix.com/jp/

生産性向上のための活用事例

AI分析を導入することで、業務における生産性の向上を実現することができます。例えば、労働力不足の解消や働き方改革の推進、効率的な業務の実現など、業務に関する様々な問題を解決すべく、AI分析は活用されています。

具体的な活用事例の一つとして、タイヤ製造大手のブリヂストンは、AIを導入したタイヤ成型システムを導入しています。従来、人間の高度な技術とノウハウが必要だったタイヤの成型業務について、大量の情報とデータが取り込めるAIが分析したことで、その内容を機械がコピーすることができました。結果として、人材教育に必要なコストや、人手不足などの問題の解決に繋がりました。

ブリヂストンはAI分析の導入によって、より精度の高いタイヤの製造に成功しています。今後も様々な製品の製造にAI分析は活用されることでしょう。

参照：https://www.bridgestone.co.jp/corporate/news/2016052502.html

AI分析のまとめ

今回はAI分析の概要やAI分析を行う手順、具体的な活用例について解説いたしました。AI分析はすでに様々な業界で活用されている技術であり、AI分析を行うためのサービスも提供されています。

企業はAI分析を導入することで、多くのメリットを得ることができます。ビジネスにおける諸問題を、AI分析が解決することも可能でしょう。労働力不足や業務効率の改善など、解決が困難な問題については、AI技術を取り入れる対策が有効です。ビジネス環境の改善を目指す場合は、ぜひAI分析を取り入れてみてください。

また、AI分析についてお困りの方は、実績豊富な株式会社Jiteraに一度ご相談ください。貴社の要件に対する的確なアドバイスを提供することをお約束いたします。

【入門者必見】AI分析とは？メリットやおすすめのツール、活用事例を徹底解説！