AI(人工知能)やビッグデータを活用した「データアナリティクス」をご紹介

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企業が経営戦略の立案や市場調査、さらには経営管理や業務の効率化を行う上で欠かせないのがデータの分析、すなわちデータアナリティクスです。このデータアナリティクスを行う際に近年AI(人工知能)ビッグデータを活用する事例が増えています。これまでは扱うことができなかった種類のデータを大量に分析することで、人間による直感や経験だけでは導き出せなかった新たな知見が得られるとして注目を集めています。
今回はそんなデータアナリティクスについて簡単にご説明した後、実際の企業によるAIとビッグデータの活用例をいくつかご紹介します。

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目次

データアナリティクスとは?

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アナリティクス(analytics)という言葉はそもそも「分析学、分析論」すなわち「分析すること」を意味します。データアナリティクス(またはデータ分析とも言います)とはある目的に基づいて統計や数学、機械学習などの分析手法によって分析した大量のデータから、役に立つ未知の知見やパターンを導き出す技術のことです

データアナリティクスを行うことでデータのパターンや関係性が明らかになるので、ビジネスの分野では問題解決や作業効率化に役立てられています。
それまで人間の推測に基づいて行われていた意思決定も、こうしたデータアナリティクスを利用することでより効果的に行うことができるようになるのです。

ビッグデータとは

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近年ニュースやインターネットでしばしば取り上げられている「ビッグデータ」という言葉の意味を簡単に説明します。ビッグデータとは従来のシステムでは記録・解析が困難な巨大なデータ群であり、特に日々膨大に生成される様々な種類の非構造化データ・非定型的データを指します。

近年ではAI(人工知能)をはじめとしたテクノロジーが進化したことによってこれまでは記録・保存・処理することが難しかったデータも簡単に入手し取り扱うことができるようになりました。また、今では多くの人がスマートフォンを持っており、人々の日々の活動に関するデータも収集できます。

このような今まで扱われることがほとんどなかった形式のデータを大量に集めて、ビジネスで活用したり革新的なシステムやサービスをもたらしたりすることが期待されています。データから私たちの生活に役立つ新たな知見を得ることが目的であるという点では「データアナリティクス」と共通していると言えます。

ビッグデータを活用したデータアナリティクス

ビッグデータとAI(人工知能)を用いたデータアナリティクスによって生み出された新たな知見や、サービス等の実際の活用例をご紹介します。

走行データから渋滞を改善したホンダ

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ホンダは登録者数200万人以上のカーナビサービス「ホンダ・インターナビ」からデータを収集しておりその量は毎月2億㎞にもの上ります。それらのデータを解析してホンダは交通渋滞を回避するためのルート案内を可能にしました。

また、5000万件以上の急ブレーキを踏んだ情報と歩行者・ドライバーからの投稿情報、さらに警察の事故情報をすべて機械によって統合して地図上にマッピングすることによってセーフティマップを作り上げました。このセーフティマップによってドライバーは経路上の危険な地点を前もって把握できるようになりました。
実際にホンダと協定を締結した埼玉県では交通事故や急ブレーキが減少するなど大きな成果も出ており、ホンダがビッグデータを活用することで実現した新たな交通安全プラットホームが注目を集めています。

飲料の配置で売り上げを伸ばしたダイドードリンコ

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飲料を主力商品とする飲料メーカーのダイドードリンコは自動販売機の商品サンプルの配置の決定にビッグデータを活用しています。
ダイドードリンコがデータアナリティクスを行う上で、従来の消費者アンケートに加えて注目したのが「アイトラッキング・データ」でした。「アイトラッキング・データ」とは消費者が自動販売機を利用する際にどこを見て商品を認識しているのかを表すデータです。

分析の結果をもとに主力のコーヒー商品を左下に陳列したところ売り上げが前年比の1.2%上昇したのです。これは従来この業界で定石とされてきた配置方法、左上からZ字型に動く人間の視線に合わせて左上に主力商品を置く配置方法を覆す結果となりました。
このようにダイドードリンコは今まで目をつけられていなかったデータを活用して売り上げを伸ばすことに成功しました。

更新頻度とジャンル分けの改善で売り上げを伸ばした楽天

楽天グループは自社が開発した巨大なデータベース「SuperDB」を活用して収集した約50社の楽天グループの情報から新しい商品の提案方法を模索してきました。
楽天は顧客データ・販売データを活用したレコメンド機能に加えて新たに売れ筋商品ランキングの更新頻度アップとジャンルの細分化、カテゴライズの改善、さらには検索精度の向上を試みました。

楽天市場における「楽天プロダクトランキング」において売り上げを分析した結果、更新頻度が高いほど売り上げがアップするだけでなく、ジャンルが細かく細分化されているほど売り上げがアップすることが分かったのです。
この結果を踏まえて楽天がランキング更新頻度をアップさせてジャンルを従来の20~30倍に細分化したところ売り上げが大きく伸びました。

また、入力ミスや異なった呼び名から正しいキーワードを表示する機能の追加や、より鮮明な商品画像の採用、誤ったカテゴライズをされている商品を正しい場所に登録するなどの取り組みによっても売り上げが大幅に伸びました。

このように楽天では顧客の消費行動に影響を与える様々な要因を明らかにするためにビッグデータが大いに活用されています。

おわりに

今回ご紹介した企業によるデータアナリティクスの例は数多くある中のほんの一部にすぎません。近年ではこうしたAI(人工知能)やビッグデータを活用したデータアナリティクスが主流になりつつあり、これからもますます多くの企業がこうした手法を試みるでしょう。
解決したい問題や達成したい目標を明確にしたうえでデータの分析を行うという、データアナリティクス本来の原則を忘れずにAIやビッグデータを上手く活用することが求められているのではないでしょうか。

今回ご紹介したようなデータアナリティクスやAI、ビッグデータに関わる知識をスクールで身に着けたいという方が近年増えています。
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