AI分析とは？ツールの選び方とおすすめ、実践事例を紹介

AI分析とは、AIを使って膨大なデータから規則性やパターン、傾向などを洗い出し、予測・判断することです。人間では処理しきれないデータ量を高速で分析できるため、マーケティングや営業活動の意思決定に役立てる企業が増えています。

AI分析を行なうためには、AI分析ツールの導入が必要になります。

そこで、本記事ではAI分析とは何か、分析の種類・活用例、ツールの選び方を解説します。AI分析について理解を深めるとともに、自社に合ったツールを選定し、AI分析をはじめましょう。

目次

• AI分析とは
• AI分析の種類と活用例
• AI分析ツールが必要な理由
• AI分析ツールを導入するメリット
• AI分析ツールの選び方
• AI分析ツールにはTableau がおすすめ
• Tableauを使ったAI分析の実践事例
• AI分析ツールを導入して蓄積されたデータ活用を促進させよう

AI分析とは、AI（人工知能）を使って膨大なデータから規則性やパターン、傾向などを洗い出し、予測・判断することです。

人間には到底扱えないデータ量を高速で分析できるのが大きな特徴です。また、画像や音声、文章といった非構造化データも分析対象となるため、人間には難しい高精度な分析が可能になります。

AI分析を活用することで、従来よりも精度の高いデータをもとにした意思決定を実現できるため、昨今注目度が高まっています。

分析以外のAI活用事例を知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

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活用例も含めて解説するので、AI分析を行なう際の参考にしてみてください。

以下の記事では、AI分析以外のAIの活用事例を紹介しているので、あわせてご覧ください。

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記述分析とは、過去に起こったことをデータから整理・可視化する分析のことです。たとえば「先月の売上はどの商品が好調だったか」「どの時間帯に問い合わせが集中しているか」といった問いに対して、データをもとに答えます。

以下は、ビジネスシーンにおける活用例です。

• 数百万件の購買データから売上トレンドを可視化
• SNS・レビューデータから顧客行動を把握
• 複数拠点の在庫・物流データを一元集計

データベースに整理された構造化データだけではなく、画像や文章といった非構造化データも分析対象となるため、従来だと分析しにくかった顧客行動やトレンドも把握しやすくなります。

診断分析とは、「なぜそれが起こったのか」という問いに答えるために、原因や相関関係を特定する分析のことです。記述分析で把握した事実に対し、「売上が落ちたのはなぜか」「不良品が増えた原因はどこにあるのか」を深掘りします。

以下は、代表的な活用例です。

• 製造ラインの不良品が増えた原因の特定
• 売上が落ちた店舗の要因分析
• 医療画像から病気の原因となるパターンの検出

従来は熟練者の経験や勘に頼っていたような課題の原因究明が、データにもとづいて客観的に、かつ再現性をもって行なえるようになります。

予測分析とは、過去のデータをもとに将来の出来事や数値を予測する分析のことです。「来月の需要はどれくらいか」「この設備はいつ故障するか」といった問いに対して、データをもとに回答します。

活用範囲は幅広く、代表的なものは以下のとおりです。

• 天候・曜日・イベント情報を加味した需要予測・発注自動化
• 顧客の解約（チャーン）予測
• 設備の故障予兆検知
• 来場者数・来店客数の予測

問題が起こってから対処するのではなく、起こる前に手を打てるようになるのが、予測分析を活用するメリットです。

処方的分析とは、予測の結果をもとに「次に何をすべきか」を導き出すための分析のことです。

「需要が増えるとわかったなら、いつ・どれだけ発注すべきか」「故障の予兆があるなら、どのタイミングでメンテナンスを入れるべきか」といった、具体的なアクションまで示せるところが他の分析手法とは異なります。

以下は、活用例の一部です。

• 配送コストを最小化するルート最適化
• 需要予測に基づく在庫・発注量の自動最適化
• 応募者データからのマッチング・採用候補の提示
• 患者データをもとにした治療計画の提案

「分析して終わり」ではなく、次に取るべき行動まで示してくれるため、意思決定のスピードと精度の向上が期待できます。

AI分析ツールは膨大なデータを自動で処理し、リアルタイムに結果を提示します。従来担当者が数時間かけて行なっていた集計・分析作業が短縮されることで、より早いタイミングで次の意思決定につなげることが可能です。

また、従来は感覚や経験に頼っていたところをデータにもとづいた判断へ切り替えられるため、意思決定の精度向上も期待できます。

AI分析ツールはデータ分析にかかる人件費や時間コストを削減できるだけではなく、需要予測をもとに在庫や発注量を最適化することで、無駄なコストの発生も抑えられます。

分析業務にかかっていたリソースを本来の業務に充てられるようになるため、組織全体の生産性向上にもつながるでしょう。

従来はエンジニアやデータサイエンティストが担っていたデータ分析を、AI分析ツールの登場によって現場の担当者が自ら行なえるようになりました。

特定の担当者に限らず、だれもがデータを使って判断・行動できる環境が整うため、組織全体のデータ活用が加速します。

AI分析ツールの導入は単なる効率化にとどまらず、データをもとに判断・行動する文化が醸成されます。

ツールを起点に組織全体でデータを活用する習慣が根付くことで、継続的な業務改善や新たなビジネスチャンスの発見にもつながるでしょう。

現場の担当者が日常的に使えるかどうかが、ツール選定の重要な基準のひとつです。どれほど高機能なツールでも、使いこなせなければ意味がありません。

そのため、コーディングやプログラミングの知識がなくても分析を深く掘り下げられるかどうかを、デモを見るだけで判断せず、無料トライアルで実際に試して確認することが大切です。

無料トライアルが用意されているツールを選ぶと、導入前にミスマッチを防げるでしょう。

ツールを導入しても、社内で使用しているデータに簡単に接続できなければ実務では役に立ちません。自社のデータがどこにあり、どのような形式で管理されているかを把握したうえで、スムーズに接続できるかどうかを確認しましょう。

データを安全に管理しながら現場が自由に分析できる環境を整えられるかどうかが、ツール選定の重要な判断基準になります。

業務データを扱う以上、情報漏洩リスクへの対策が必要になるため、セキュリティとガバナンス機能の充実度を見極めることが大切です。

IT部門がデータを安全に管理しながら、現場が自律的に分析できる環境が整っているかどうかが、組織全体での活用の広がりを左右することになります。

AI分析ツールを導入するときは、導入費用だけではなく総所有コスト（TCO）を試算したうえで判断することが大切です。

運用・保守・人材育成まで含めたコストを比較することで、より正確な費用感を把握できます。

無料ツールでもエンタープライズレベルの要件を満たすには追加の製品や人材・インフラが必要になるケースが多く、導入前に総コストを確認しておくと想定外の出費を防げるでしょう。

Box社は、Fortune 500企業の67%が利用するセキュアなコンテンツ管理プラットフォームを提供するクラウド企業です。

AIを悪用したサイバー攻撃が高度化するなか、膨大なセキュリティデータを迅速に分析して脅威に先手を打つことが急務となっていました。従来はスプレッドシートを使った手作業でのデータ集約が常態化しており、スコアカードの作成に数時間から数日を要するなど、対応のスピードに課題を抱えていたのです。

そこでTableau CloudとTableau Pulseを導入し、AIがセキュリティ指標を自動分析し、脅威や異常をほぼリアルタイムに検知・通知できる環境を整えました。

その結果、データを分析するまでの時間が97%短縮され、月次・四半期レポートの作成時間も92%削減されました。セキュリティ担当者がデータ集計に追われることなく、本来の対応業務に集中できる体制が実現しています。

参考：Tableau で戦略的な視点からセキュリティデータを把握してサイバー脅威にうまく対抗する Box 社

中部電力ミライズは、電力・ガスの小売事業を担う中核企業です。営業活動の高度化に向けて、データをもとにした意思決定の仕組みづくりに取り組んでいます。

以前は複数のシステムやExcelに活動データが分散しており、月次集計に3名が約100時間を要する状況でした。集計作業に追われるあまり要因分析や次の打ち手を検討する余裕がなく、営業判断は経験や感覚に頼らざるを得ない状態だったといいます。

こうした課題を解決するため、TableauとSales Cloudを連携させ、営業活動を「活動・提案・成果」の3軸でAIが自動分析・可視化する仕組みを構築しました。

誰がどこに課題を抱えているかをリアルタイムに把握できるようになったことで、データにもとづいた営業マネジメントが根付いています。

月100時間かかっていた手作業の集計はほぼゼロになり、データを見て「次に何をすべきか」を考える時間へと転換されています。その結果、主要営業KPIが全体で約20%改善され、CRMの利用率も30%から100%へと向上しました。

参考：中部電力ミライズが実践する、CRM × 分析によるデータドリブン営業改革で、主要営業KPIを＋20％改善し、CRM利用率100％を実現