分析の革命: ビジネス インテリジェンスにおける AI の役割

人工知能 (AI) とビジネス インテリジェンス (BI) は 2 つの技術分野であり、これらを組み合わせることで、生のデータを実用的な洞察に変換し、誰でもデータにアクセスできるようにするための強力なツールセットを提供します。 この相乗効果により、企業は膨大なデータ環境を効率的にナビゲートし、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。

このガイドでは、ビジネス インテリジェンスにおける AI の役割と利点から、BI プロセスに AI を統合するために実行できる最初のステップまで、あらゆる内容を説明します。

ビジネスインテリジェンスにおける AI の役割

企業にとっての BI における AI の利点

AI とビジネス インテリジェンス (BI) の統合は企業の運営方法に革命をもたらし、より効率的で、情報に基づいた、機敏なビジネス実践を推進する多くの利点をもたらします。 AI がもたらす主な利点をいくつか紹介します。

技術者以外のユーザーもデータにアクセスできるようになりました

これは、BI への AI の導入がもたらした最も大きな変化です。

従来、技術的背景のないマーケティング担当者やその他の専門家は、複雑なデータセットやツールの操作が範囲外だったため、調査と分析をデータ アナリストに大きく依存する必要がありました。 しかし、AI はこのダイナミックな変化をもたらし、データ アクセスと分析を民主化しています。

このカスタマイズされたアプローチにより、専門のデータ チームへの依存が大幅に軽減され、全体的により迅速かつ自律的な意思決定が可能になります。 AI は本質的に、データを数値に関するものではなく、すべてのチーム メンバーが読んで理解できる洞察に満ちたストーリーに関するものにし、それによって組織の全体的な効率と戦略的能力を向上させます。

予測精度の向上

AI アルゴリズムはパターン認識に優れており、過去のデータを精査して人間が見落とす可能性のある傾向を特定します。 この機能により、市場の動き、顧客の行動、在庫要件に関するより正確な予測が可能になります。 たとえば、AI は季節的な購入パターンを分析して製品の需要を予測し、企業が在庫レベルを最適化し、無駄を削減できるようにします。

市場の変化への迅速な対応

AI システムがデータを処理および分析できる速度は、企業が以前よりもはるかに速く市場の変化に対応できることを意味します。 AI を活用した BI ツールは、さまざまなソースからのリアルタイムのデータ ストリームを監視し、ビジネスに影響を与える可能性のある重要なイベントを意思決定者に警告し、迅速な戦略調整を可能にします。

意思決定の一貫性

AI は、意思決定プロセスの一貫性を維持するのに役立ちます。 バイアスやパフォーマンスの変動レベルの影響を受ける可能性のある人間とは異なり、AI システムは、与えられたデータに基づいて、安定した信頼性の高い分析と推奨事項を提供できます。

さらに、ダッシュボードは解釈の余地のある方法でデータを表示できるため、異なる部門間でさまざまな解釈や意思決定が行われる可能性があります。 ただし、AI はデータを処理して明確な答えを提供し、データをクエリする人や回数に関係なく、一貫した結果を保証します。

ヒューマンエラーの削減

AI は人的エラーを大幅に削減できます。 最も勤勉で経験豊富な専門家でも間違いを犯す可能性はありますが、AI システムは適切に設計および実装されていれば、高い精度で動作します。

広範なビジネスニーズのサポート

AI は、ビジネス プロセスの自動化や洞察を得るためのデータ分析から、顧客や従業員のより効果的な関与まで、幅広いビジネス ニーズをサポートできます。

競争優位性の強化

BI における AI の使用は、企業に競争上の優位性をもたらします。 AI 分析から得られる洞察により、企業はより賢明な投資を行い、業務を改善し、競合他社よりも優れた顧客エクスペリエンスを提供できるようになります。

AI と従来のビジネス インテリジェンス

ビジネス インテリジェンスは伝統的に遡及的な分析アプローチでしたが、人工知能はデータ分析に予測的で規範的な側面を導入します。 この比較では、2 つの間の微妙な違いを調査し、それぞれがビジネス環境においてどのように独自の目的を果たしているかを強調します。

記述的分析: BI における BI 記述的分析の基盤

• 焦点: 履歴データ分析
• 機能: 過去のパフォーマンスのレポート
• ツール: 標準レポート、ダッシュボード、スコアカード
• 成果: 過去の事業活動に関する洞察

予測分析: AI の利点

• 焦点: 将来の成果と傾向
• 機能: 予測とトレンドの発見
• ツール: 機械学習モデル、データマイニング
• 結果: 将来の出来事についての予測

規範的分析: AI のプロアクティブなアプローチ

• 焦点: 起こり得る結果についてのアドバイス
• 機能: 予測に基づいたアクションの推奨
• ツール: シミュレーション アルゴリズム、最適化モデル
• 結果: 意思決定のための実用的な推奨事項

BI と AI の補完的な性質

従来の BI は過去のビジネス パフォーマンスを理解するための基礎を提供しますが、BI の AI は先見性と戦略的ガイダンスを提供することでこれを補完します。 AI を BI 実践に統合することは、従来の手法の必要性に取って代わるものではなく、むしろその手法を強化し、過去のパフォーマンスと将来の可能性の両方についてより包括的なビューを提供します。

ビジネスインテリジェンスにおけるAIの戦略的実装

AI をビジネス インテリジェンスに統合するには、綿密に作成された計画、適切なツールの選択、データの整合性への取り組みが必要です。 次の手順では、AI の実装を既存のシステムとシームレスに統合するだけでなく、ビジネスを前進させる方法の概要を説明します。

1. ビジネスのニーズと目標の評価

BI に AI を導入する最初のステップは、ビジネスのニーズと目標を徹底的に評価することです。 ビジネスが AI で何を達成しようとしているのかを理解することで、ツールの選択と実装計画の設計が決まります。

意思決定プロセスを効率化するための重要な質問は次のとおりです。

• BI で AI を使用して解決する具体的なビジネス上の問題は何ですか? データ分析の強化、予測精度の向上、または特定の BI プロセスの自動化ですか?
• AI 統合から最も恩恵を受けることができるのは、当社のビジネスのどの分野ですか? マーケティング、販売、運営など、すぐに改善が見込まれる特定の部門や機能はありますか?
• どのような種類のデータがあり、AI はその分析にどのように役立つのでしょうか? 高度な処理能力を必要とする大量の非構造化データを扱うのでしょうか?
• 現在の BI 機能は何ですか? AI はそれをどのように補完または強化しますか? 既存の BI ツールを AI で強化することを検討していますか? それとも両方を組み合わせた新しいソリューションが必要ですか?
• BI における AI は、当社の全体的なビジネス戦略とどのように連携するのでしょうか? この統合は、市場の拡大、顧客エクスペリエンスの向上、コスト削減などの長期的な目標をサポートしますか?
• AI を BI プロセスに統合することで予想される ROI はどれくらいですか? 成功をどのように測定するのでしょうか?また、重要な業績評価指標は何ですか?

適切な AI ツールの選択

適切な AI ツールを選択することが重要です。 市場では、AI を活用した幅広い BI ソリューションが提供されており、それぞれが独自の機能セットを備えています。 企業は、データ視覚化、予測分析、自然言語処理など、特定の要件に合わせたツールを選択する必要があります。

データ品質の確保

AI システムの良さは、処理するデータによって決まります。 BI における AI の成功には、高いデータ品質を確保することが不可欠です。 これは、正確で最新のデータセットを維持するためのデータ収集、クリーニング、管理のプロセスを確立することを意味します。

AIと既存のBIシステムの統合

BI に AI を実装する場合、統合は重要な課題です。 新しい AI ツールは、既存の BI システムやデータ インフラストラクチャとシームレスに連携する必要があります。 これには、互換性を確保し、進行中の運用の中断を最小限に抑えるための技術的な専門知識が必要になる場合があります。

トレーニングと開発

従業員は、AI で強化された BI システムを使用できるようにトレーニングを受ける必要があります。 これには、技術的なトレーニングだけでなく、AI が人間の意思決定をどのように補完できるかについての理解を深めていくことも含まれます。

AI を BI システムに統合すると、いくつかの懸念が生じる可能性があります。

• 多くの従業員は、AI ツールが複雑すぎて理解して効果的に使用できないのではないかと心配しています。 BI システムに統合された AI ツールがユーザーフレンドリーなインターフェイスを備えていることを確認します。 非技術スタッフ向けに AI をわかりやすく説明する包括的なトレーニング セッションを提供します。
• マーケティングにおいて重要な人間の直感や判断が AI に取って代わられるのではないかという懸念があります。 AI は人間の意思決定に代わるものではなく、補完するものであることを明確に伝えます。 AI がデータ主導の洞察によって人間の直感をどのように強化できるかを紹介します。
• BI システムに AI を導入するために必要な財務投資に関する懸念に対処するには、初期コストを上回る長期的な節約と効率の向上を強調します。
• 従来の手法と比較して、AI によって生成される洞察の精度と信頼性について懐疑的なのも、よくある課題です。 パイロット プログラムを使用して、AI によって生成された洞察の精度と付加価値を実証します。

モニタリングと継続的改善

導入後は、BI システムにおける AI のパフォーマンスを監視し、継続的に改善することが重要です。 ビジネスが投資から最大の価値を確実に引き出せるように、AI モデルを改良し、プロセスを調整する必要がある場合があります。

どうすれば始められますか?

Improvado は、マーケティング パフォーマンスを分析するまったく新しい方法である AI Assistant を導入しました。 これは、平易な英語で分析関連の質問をすることができ、すぐに洞察を得ることができるチャットのようなプラットフォームです。 アシスタントは質問を SQL に変換し、データセットにクエリを実行して、回答またはレポートを提供します。

アシスタントに次のような質問をすることができます。

• 対象地域全体での広告支出のペースをどのように調整しているかを示します。
• 現在の四半期で最も高い ROI を生み出した上位 5 つのキャンペーンを表示します。
• 過去 90 日間で最も高い CPA を記録した Google と Bing のキャンペーンはどれですか?
• 2023 年 10 月から 9 月までの Google 広告のコンバージョン率を比較します。

これらはすべて、実際のユーザーが AI アシスタントに尋ねる質問です。

答えが得られたら、アシスタントとの会話を続けて、結果を解釈し、より詳細なデータやキャンペーンに関するアドバイスを提供するように依頼できます。

AI アシスタントは、ChatGPT に似たカスタム大規模言語モデル (LLM) と Text-to-SQL テクノロジーを利用して、アシスタントが英語を解釈してデータをクエリし、洞察を提供できるようにします。

マーケティング データ分析へのこのようなアプローチにより、複雑なクエリやコーディングの必要性が大幅に軽減され、技術者以外のユーザーでもデータにアクセスしやすくなります。

よくある質問