分析における人工知能

美容とファッションの分野における人工知能の分析

AIパワード ビジネスインテリジェンス。はたやすみか現実？

私たちは、人工知能（AI）が私たちの活動方法を変革するという魅力的な時代に生きています。これにはデータパイプラインデザインや分析も含まれます。今日は、AIが自動化されたビッグデータ分析とレポート作成にどのように貢献しているのかについてお話ししたいと思います。もし、この記事を読んでいるならば、ビジネスインテリジェンス（BI）についてはご存知のはずです。私の15年近い分析のキャリアを通じて、人工知能がBIに与える影響についての議論が絶えず続いてきました。AIのBIへの融合とその大きなポテンシャル、それともそれにまつわる騒ぎのほうが大きいのか、はっきりとは言えません。この物語性は、分析とビジネスインテリジェンスにおけるAIの進化する役割についての私の個人的な見解と信念を反映しています。

企業は、毎分集められる膨大なデータに基づいてより良い意思決定をすることを目指しています。BIとは、そのデータを分析して特定の金銭的価値を持つ洞察を生成する学問です。これによって競争上の優位性が得られますが、BIの影響はやや限定的です。そこでAIが登場し、AIパワーによるプロセス自動化の利点をもたらします。では、具体的にどのような仕組みなのでしょうか？

AIパワード ビジネスインテリジェンス。はたやすみか現実？

それはただの一時の輝きなのでしょうか、それとも分析のやり方を変えるのでしょうか？

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AI/BIの融合とその利点

間違いなく、BIはどんなデータプラットフォームデザインにおいても重要な要素ですが、ビジネスに提供できる価値を制限してしまう固有の欠点があります。

分析はBIの基本的なタスクであり、長年にわたってBIの主な焦点はデータの可視化に置かれてきました。その問題は、BI自体がデータの結果を予測したり、提案を行ったりすることができないということです。

予測AI機能

たとえば、Sisenseのトレンドの予測 [1]を考えてみましょう。これは、強力なBIツールに組み込まれた非常に基本的な線形回帰の演習です。アナリスト自身が回帰モデルについて心配する必要はありません。BIツールがすべて行い、そのAIエンジンは以下のモデルを備えています。

• Prophet

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