AI テクノロジーは成熟し、民主化が進むにつれて、新しい方法でデータ分析プラットフォームやワークフローに統合されています。
人工知能は、医療から製造、販売に至るまで、さまざまな業界の多くのプロセスを変えています。 IMFは、世界経済を変革し、変化を起こそうとしていると述べています。 求人の約 40% それは自動化と、さまざまな業務でタスクを完了するためのより効率的な方法をもたらすからです。データはこれらすべての改善の中心であり、AI が重要な改善をもたらすのは当然のことです。 データの利用方法の進歩.
2024 年には、データ分析のトレンドが出現または定着しつつあります。 AIが重要な役割を果たしている データがどのように収集、集約、分析、表示されるかについて。ここでは、AI を活用した分析の分野における最も注目すべき開発のいくつかをまとめて紹介します。
拡張分析
拡張分析では、人工知能と機械学習を使用して、データを発見して精査する人間の能力を強化します。基本的に、AI システムの使用方法を知っている人なら誰でも、AI を活用したプラットフォームまたはツールを通じて自分で分析を実行できるようになります。
拡張分析は、必ずしも会話型ユーザー インターフェイスを通じてではありませんが、データ分析の民主化を実現する上で重要な役割を果たします。
現在、拡張分析ソリューションにはサービス コンポーネントとソフトウェア コンポーネントが含まれています。サービス コンポーネントには、データ コンサルテーション、トレーニング、継続的サポートが含まれます。ソフトウェア コンポーネントはクラウドベースまたはオンプレミスのソフトウェア ツールのいずれかですが、ほとんどの AI アルゴリズムはクラウドを通じて処理されます。エッジ AI はまだ幅広いアプリケーションに適用可能ではないため、まだ広く採用されていません。
拡張分析市場は次のようになると推定されています。 27.6％CAGR この目覚ましい成長は、組織が従来の分析には通常含まれていないさまざまな要因や変数を活用しようとする、顧客中心の分析に対する需要の高まりによるものと考えられます。
ガートナーが発表した 包括的なディレクトリ レビューおよび評価された拡張分析ソリューションの数。これらのソリューションは、AI がデータ分析を強化し、データ収集から分析、データ サイエンス機械学習 (DSML) モデルの開発に至るまで、一般のユーザーが直感的な方法でデータを分析できるようにする最良の方法の一部を表しています。
会話型データ探索
組織の急速なデジタル化と消費者のデジタルトランザクションの導入の増加を考慮して、現代の企業は加速度的にデータを生成し、消費しています。そのため、ビジネス インテリジェンス チームは、管理不能になったり、最適に利用されなくなったりする可能性のあるデータの爆発的な増加に対処しています。組織は大量のデータを活用せずに蓄積している可能性があります。
生成 AI の助けを借りて、企業は会話形式でデータを探索できます。ユーザーは、自分が持っている情報を利用するために、データ分析やビジネス インテリジェンスの専門家である必要はありません。チャットボットや副操縦士を実行し、質問や指示を入力するだけで、必要なデータや洞察を得ることができます。
組織によっては、これを Generative Business Intelligence (Gen BI) と呼んでいます。 Gen AI を活用して BI を簡素化し、より多くのユーザー、特にビジネス データ分析に習熟していないユーザーが BI にアクセスできるようにします。
Gen BI は、大規模なデータ プールから一連のデータを取り出し、データを解釈し、意思決定を促進するための有用な洞察を生成し、その場でグラフやその他のプレゼンテーションを作成できます。このソリューションの一例は、Pyramid Analytics の Generative BI です。これは 1 分以内に洞察を提供するように設計されており、誰でもビジネス データ分析を実行でき、完全なダッシュボードを最初から作成することもできます。 ほんの少しの口頭説明を使用して.
言い換えれば、Gen BI はビジネス インテリジェンスを民主化します。これにより、ビジネス インテリジェンス チームの一員ではない人でも、AI の助けを借りて独自のデータの発見、統合、分析、プレゼンテーションを行うことができます。これにより、組織はさまざまなソースから賢明な分析入力を取得して、より多くの情報に基づいた決定を下すことができ、役割ベースの慣例によって障害を受けることがなくなります。
AI を活用した分析を説明可能に
人工知能はすでに一般的になりました。これは、カメラから IoT 家電、オンライン カスタマー サービスのチャットボットに至るまで、日常の人が使用するさまざまなテクノロジーに統合されています。多くの人が、AI がどのように機能するかを理解せずに、知らず知らずのうちに AI を使用してきました。
この AI の説明可能性の欠如は、一部の分野では憂慮すべきことであると考えられています。人々は理解できない、あるいは正確ではないかもしれない機械知能に依存しているのではないかという懸念があります。現在、ChatGPT や Gemini などのほとんどの生成 AI 製品は、存在しない Web ページのソースを引用する場合など、「幻覚」、または非現実的な「事実」の捏造を示し続けています。これは、特に AI を使用してデータを分析し、ビジネス上の意思決定を導くための洞察を生成する場合に、深刻な懸念材料となります。
AI の説明可能性を実現するために設計されたソリューションがいくつかあるのはこのためです。その一例として、Google は、開発者が理解するのに役立つように設計された Explainable AI ツールとフレームワークのセットを提供しています。 機械学習モデルを解釈する.
もう 1 つの例は、組織が信頼できる AI データ ソリューションを構築するのに役立つ Fiddler の AI Observability Platform です。 解釈可能性メソッドを通じて 統合勾配やシャプリー値などの説明可能な AI 原則。
データ分析ソリューション プロバイダーが製品を宣伝する際、自動化、自然言語処理、コンピューター ビジョン、大規模言語モデルを宣伝するだけではもはや十分ではありません。組織は、AI システムの制御を維持し、理性と一貫性をほのめかすランダムに生成されたデータの逆流に対処しているわけではないことをユーザーに安心させるために、説明可能性も考慮に入れています。
合成データの使用
合成データとは、機械学習と分析を容易にするために設計された人工的に生成された情報を指します。これは、実際のイベントやエンティティから収集された情報に基づく実世界のデータとは逆です。
合成データの有用性については多くの人が疑問に思っていますが、特にデータのプライバシーとセキュリティに関する法律や規制の増加を考慮すると、合成データは実際には重要な目的を果たしています。データの収集や利用には多くの制限があるため、顧客行動分析を行う場合のように実際のデータを使用することは避ける必要があります。
ある研究によると、今年末までに、 データの約 60% AI システムの構築に使用されるのは合成になります。これは直観に反するように聞こえるかもしれませんが、現実世界のデータのみに依存して AI を構築することは、特にデータが地理的に広範囲に分散した現実を表すと想定されている場合には困難です。合成データは機械学習データのギャップを埋め、非常にコスト効率が高く、より制御可能なオプションを提供します。
データ分析で合成データを使用するのは意味があるのでしょうか?特定の状況、特に仮説的なシナリオを検討する場合には、確かにそうなります。 AI を活用した分析プラットフォームは、合成データを使用して、現実世界のデータが利用できない状況でもプロセスと結果を調べることができます。
合成データには、現実世界の状況、アクション、オブジェクトをキャプチャする際に制限があります。ただし、予測データ分析に使用する利点は、制約を簡単に上回ります。特に、合成データが Mostly AI、Betterdata、Clearbox AI などの信頼できるプロバイダーからのものである場合、その違いは重要ではなくなります。
要約すれば
AI の支援により、データ分析は引き続き改善されており、特にデータ分析の実行、洞察の生成、構造化された情報の提示を容易にするトレンドの台頭が顕著です。会話型データ探索、拡張分析、説明可能な AI、合成データの使用は、洞察の速度と質の向上に役立つと同時に、技術者以外のビジネス リーダーにとっても分析をより利用しやすくしています。
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