AIによるデータ活用事例とは？ビッグデータの概要や課題を解説

IT技術が加速度的に成長している昨今、データの量もそれに応じて増大しています。ビッグデータを分析する際には、AIを用いたデータ処理が必要不可欠です。本記事ではビッグデータに関する共通認識を示し、ビッグデータをAIを用いて活用する事例をご紹介します。

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ビッグデータの概要

ビッグデータは、従来のデータベース管理システム等では記録や保管、解析が難しい膨大なデータ群のことを指します。昨今の情報社会では、あらゆるデータを取得することが可能です。それらの膨大なデータを分析することで、生活やビジネスの生産性を高めることが期待されています。

ビッグデータの定義

ビッグデータには統一された定義はありませんが、昨今のビジネスシーンでは下記「3つのV」を満たすものがビッグデータとされることがあります。

• Volume（容量）数テラバイト〜数ペタバイト程度のデータ量
• Variety（種類）テキスト、音声などの様々なデータ
• Velocity（スピード）変化する環境においてデータがリアルタイムに対応する

価値（Value）を加え、「4つのV」とすることもあります。

ビッグデータを活用するメリット

ビッグデータの活用は、データを有効利用し新たな価値を生み出す方法として期待されています。ビッグデータの活用メリットは、大きく2つあります。1つは、過去と現在を分析し、将来を予測できることです。未来予測は生産性や収益率の向上にも関わってきます。2つ目は、既存のサービスに新たな付加価値をつけることができることです。例えばGoogleやYahooなどのWEB広告は、これまでの広告ではブラックボックス化されていた費用対効果をアナリティクスツールで可視化することで付加価値を提供しています。

AIの活用事例紹介

AIによるデータ活用は、多くの業界業種、ビジネスシーンで行われています。ここでは3つの事例をご紹介していきます。

人事への活用

企業にとって人材の採用は必要不可欠です。採用する際には書類選考や適性テストを行いますが、それだけでは本当にどの人材が自社に適しているのかを判断することは難しい現状があります。そこで、AIによるデータ分析の出番です。今まで採用した人の学歴、特技、仕事への貢献度など、採用するにあたって必要なデータを集め分析し、どのような特徴を持った人がどのような部署で活躍できるのかを判断することが可能になります。書類や面接だけでは分からない、自社に最適な人材の傾向が定量的に可視化することができるのです。

自動運転機能

昨今話題の自動運転の技術にも、AIによるデータ分析が利用されています。AIが晴れの日や雨の日、昼間や夜間などの走行シーンのデータを収集し、ディープラーニングによって様々なシチュエーションに合わせた走り方を学習することが可能です。常にAIがデータを学習することで、どのような場面でも事故なく安全に運転できるようになる確率が上がります。

医療行為への応用

医療の現場でもAIによるデータ分析は力を発揮します。NTTデータの実証実験事例では、ICU（集中治療室）内の各種医療機器から得られる情報を1つのプラットフォームに集約し、集約されたバイタルを含む各種データを基に、患者が合併症を発症するリスクを予測するモデルを開発しています。

ビッグデータ活用の課題

データの流通量は日々増大していますが、流通量の増加が生むデメリットも存在します。ビジネスの場ではどのような注意が必要なのか、ビッグデータを活用する上でのリスクにはどのようなものがあるのかをご紹介していきます。

品質が均一ではない

ビッグデータといえど、一元管理されているわけではないため、その品質が均一ではありません。ビッグデータの中には、誤植や無意味な情報も含まれています。データ分析・活用の精度を高めるためには、分析可能な形に整理し、品質を均一にする必要があります。

ビッグデータを扱うための環境整備が必要

前述したように、データ分析の前提としてデータの品質を均一化することが求められるため、均一化するための仕組みを用意する必要があります。また、大量のデータを格納するためのストレージや、計算するためのコンピュータを用意しなければなりません。また、顧客情報等のデータは機密情報であることが多く、高度なセキュリティーが必要となります。

データサイエンティストの不足

データサイエンティストの採用需要は日に日に増しており、企業も採用活動に苦戦しています。日本ではIT人材そのものが不足していることに加え、人材育成には大きなコストと時間がかかります。

データ活用にAIを用いるならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ！

大量のデータを分析し企業活動に応用するためには、上記のような環境整備や人材確保が必要です。準備が整っていない中でも今すぐにでもAIによるデータ活用をしたいと考えている企業担当者様には、TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。

専門知識なしで簡単に導入可能

UMWELTは、プログラミング不要でデータ分析に役立つ多数のアルゴリズムを搭載しています。需要予測から在庫管理、シフト自動作成、マテリアルインフォマティクスまで対応可能です。データサイエンティストやAI人材を採用することなく、現場にAIデータ分析システムを即時導入可能です。

低コストで導入・運用できる

UMWELTはサブスクリプション形式のため、運用コストも低価格です。また、クラウド型のため初期コストも抑えることができます。UMWELTでは用途に応じて柔軟なプランをご用意しています。

AI人材の育成にも役立つ

UMWELTでは導入・運用フェーズでコンサルタントによる伴走型支援を行います。担当者様・チームと一体となりプロジェクトを進めることで、AIによるデータ活用を実現するだけでなく、現場でのAI人材育成にも繋げることができます。

まとめ

ビッグデータをAIを用いて活用する事例は数多くあります。そのメリットは多くありますが、ビッグデータを扱うためには環境整備や専門人材の確保が必要です。TRYETINGが提供する「UMWELT」であれば、AIによるデータ活用を短期間・低コストで実現することが可能です。AI導入を検討している方や、AIでビッグデータを活用したいとお考えの企業担当者様は、UMWELTをぜひご検討ください。

参照文献

ビッグデータの活用と分析に至るプロセス｜総務省
https://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_3_1.pdf

NTTデータとeverisが医療機関と共同でICU（集中治療室）向け医療データ分析ソリューションの開発に向けた実証実験を開始｜NTTデータ（2016）
https://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2016/011500/

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