データ分析はBIからAIの時代へ―データの民主化を加速する3つの理由
データ分析はBIからAIの時代へ。せっかくBIツールを導入したのに、使いこなせる人が限られていたり、分析のスピードが上がらなかったりと、「データの民主化」に悩んでいませんか？
本コラムでは、弊社が10年の試行錯誤を経てたどり着いた、生成AIによるデータ活用の新常識を解説します。自然言語（人間が話す言葉）で問いかけるだけで誰もが即座に分析結果を得られる、BIからAIへと進化すべき3つの納得の理由とは。組織を劇的に変えるヒントをご紹介します。
生成AI活用に至るまでの10年の歩み
数年前からChatGPTが注目され始めたのを契機として、今やAIという言葉を見聞きしない日は無いほど日々いろいろなニュースが飛び込んでくるようになりました。読者の皆様も恐らくビジネスの色々なシーンで生成AIを活用していることでしょう。特に最近はRAGという仕組みが一般的になり、社内に蓄積されたデータを生成AIで活用する取り組みが増えてきています。
弊社でも10年かけて様々なデータ分析・活用の取り組みを進めてきています。大きな流れで申し上げると以下のような内容です。
- Step1. 経営ダッシュボード開発（経営状況を可視化）
- Step2. ダッシュボード全社展開（各部門で必要な可視化を実施）
- Step3. データプラットフォーム構築（社員が好きな時にデータ活用）
- Step4. 生成AI活用（日本語で対話しながらデータ活用）
※詳細は本コラムでは割愛させていただきますが、気になる方はぜひお問い合せください。
▼生成AIについてもっと詳しく知りたい
⇒ 生成AI（Generative AI）｜用語集
BIだけでは越えられなかった「データ民主化」の壁
ここで取り上げたいポイントは、Step3からStep4への移行です。
Step3で社内のあらゆるデータを集め、社員がいつでも好きな時にアクセスし、BIツールを使ってダッシュボードを自ら作ることができるようになったことにより、データ分析・活用は一気に広がりました。ただ、弊社はITの会社ではありますが、それでもBIツールを使いこなせない社員、データにアクセスできない社員が一定数おり、いわゆる「データドリブンな会社になる」ための、「データの民主化」を進めるには課題が残ってしまったのです。
日本語で“誰でも”分析できる生成AIデータ活用とは
この課題を解決するためStep4では生成AIを活用することになりました。既に社内のデータは集められているため、このプラットフォームに生成AIを統合することでバージョンアップを図りました。これにより、日本語で質問すると社内データに基づいて回答する仕組みができあがったのです。以下はその画面イメージになります。
上記画面イメージは、「直近3ヶ月の売上を教えて」という問いかけに対して回答を返しているところを切り取っています。もちろんこれだけではなく「A商品に絞って」とか「グラフにして」等の追加リクエストにも応えてくれるので、ユーザーは生成AIと対話しながら欲しいデータを探し出し、状況を把握し、アクションにつなげるための深掘りができるようになります。
弊社のこの取り組みをご紹介するとかなりの企業様が興味を持たれ、「ぜひやってみたい」と仰ってくださいます。まだ世の中的には普及しているとは言えないですが、まさに今、生成AIを活用してデータ分析を行う企業が増えているのです。
なぜ今、データ分析はBIからAIへ向かうのか
少し前までは、データ分析と言えばBIツール（TableauやPower BIなど）を使うことが普通でしたが、なぜここにきて生成AIを使うという流れになったのか？理由は大きく3つです。
- 敷居が低くレベルは高い
- 圧倒的にスピードが早い
- ライセンスコストの削減
さて、それでは一つずつご説明いたします。
① 敷居が低くレベルは高い
タイトルを見て矛盾していると思われた方もいらっしゃるかと思います（笑）が…ご説明しますね。まず、生成AIを使ったデータ分析では、基本的にユーザーはデータのありかを意識せず、ダッシュボードの見方を知らなくても、日本語が話せてキーボードが打てれば分析ができます。そういった意味で非常に敷居が低いと言えると思います。
他方、投げかける質問（プロンプト）は一度きりではなく、気になった点をどんどん深掘りしていけるので、よりレベルの高い分析ができるのです。
例えば
- 新規の売上が全体のどれくらいの割合なのか？
- その新規の商談は何をきっかけに始まることが多いのか？
- 商談をクロージングするまでにどれくらいの期間がかかっているか？
- 営業担当によってその期間はどれくらい違うのか？
- 期間を短くしていくために考えられる施策は？
等、データさえあればより具体的に深堀して、洞察（インサイト）を発掘していくことができるのです。
そういった意味で、ITの専門操作に時間を割くよりも、ビジネス上の重要な意思決定に集中したい管理職層の方々（例えば比較的上位の管理職層）には特にうってつけのツールだと思います。
② 圧倒的にスピードが早い
前項でいくつかのデータ深掘り例を記載しましたが、これらをBIツールで可視化するためには、（もちろん会社ごとの事情によりますが）一定期間（1ヶ月～数ヶ月）かかるのではないかと思います。社内の情報システム部に頼んだり、ITベンダーに頼んだりする場合は、その都度時間もかかるし、コストもかかります。
見たいデータや見たい切り口が定まっている、そしてそれを定期的に見たいということであれば、情報システム部やITベンダーに作ってもらう方が良いと場合がありますが、「試しに」見てみたいとか、「例えば」こんな切り口だとどうなるだろう？のような試行錯誤する過程では、疑問をぶつけてすぐに返ってくるという生成AIの環境がより効果的であると考えます。
③ ライセンスコストの削減
ここまで生成AIを使ったデータ分析のメリットについて記載してきましたが、最後はコストの観点です。お客様からよく聞かれる嘆きの一つに、「BIツールのライセンスが高い」というものがあります。もちろんツールによって金額は様々ですが、ユーザー数が増えるとどうしても掛け算で金額が増えるので、「本当に全員必要なの？」と言われると困ってしまう方は少なくないのではないでしょうか？
生成AIでデータ分析環境を弊社が構築する場合は、ユーザー数によってライセンスが増加していくことにはならないため、ライセンスコストを気にせず、全社にデータ分析を拡げていくことが可能と考えております。ぜひこれを機会にご検討いただければと思います。
データの民主化を次のステージへ
さて、ここまで『データ分析はBIからAIの時代へ―データの民主化を加速する3つの理由』をご説明しましたが、ご理解いただけたでしょうか？
既にAIに取り組まれている方々は、「生成AIだと回答精度に問題があるのでは？」と思われたかもしれません。一方まだ取り組まれていない方は、「生成AIで社内のあらゆるデータを見られるような環境を作って大丈夫？」と心配になったかもしれません。弊社はこうしたよくある疑問にお応えする様々なソリューションを提供いたします。ご興味を持たれた方、何かお悩みをお持ちの方がいらっしゃいましたらぜひ弊社にご相談ください。
おすすめコンテンツ
記事を書いた人