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データ活用のヒント(コラム)

データをビジネスに活用したいと思っても、そもそも、データ活用に必要な技術やツールはどんなものなのか、どうやったらビジネスに活用ができるのか、など、疑問や不安もあるかと思います。このコラムでは、データ活用で注目される技術やツールの特徴を紹介するとともに、選定・導入時のポイントを解説。代表的なビジネス活用例を交えながら、データ活用のヒントをお届けしていきます。

「データサイエンスの自動化」で、ビジネスの現場はどう変わるのか?

DXやデータ活用は現在、企業にとって極めて重要なテーマとなっていますが、一方でDX人材の不足が大きな課題となっています。この状況を打破するために注目されているのが、機械学習プロセスを自動化する「AutoML」などのツールです。これらのツールは、データサイエンスの高度な専門知識を持たない人でも利用できることから、「データサイエンスの自動化」がより身近になり、データ活用が進めやすくなると期待されています。ビジネスの現場において、これらのツールがどのような影響をもたらすのでしょうか?

AI 機械学習、ディープラーニング(深層学習)の違いとは?

技術の進化とともにAIの実用化が進み、多くの企業で「AIを使うかどうか」ではなく「AIを何にどう使うのか」へとフェーズが変わりつつあります。AI活用の議論がされるなかでも、「機械学習」「ディープラーニング(深層学習)」など、よく聞かれる言葉について“なんとなく理解したつもり”で終わっていないでしょうか。AIを適切に活用し、ビジネス成果につなげるには、まずは正確にその用語や特長を把握することが不可欠です。本コラムでは、機械学習・ディープラーニング(深層学習)の違いについて整理するとともに、それぞれがどんな分野に適しているかを紹介します。

データドリブン経営とは?よくある課題や成功に導くためのポイントを紹介

「データドリブン経営」という言葉が聞かれるようになり久しいですが、実際に取り組む企業が増えている一方で、きちんと実現できている企業はいまだ少数に留まります。しかし、市場環境が急速に変化し続けるなか、企業の競争力を強化していくためにはデータ活用が急務となっています。本コラムでは、データドリブン経営の基本を改めて整理するとともに、実現する際の課題とその解決策までを解説します。

AIを活用した故障予測・異常検知とは?手法や成功に導くポイントを紹介

「設備や機器が故障する前に、その予兆を知りたい」というニーズはさまざまなシーンで見られます。これまでは、 ベテランの経験や勘に依存しがちでしたが、現在ではAIによる故障予測・異常検知が注目されています。センサーなどさまざまなデータから故障の予兆を検知する方法で、AIを活用することで客観的なデータをもとに精度の高い故障予測・異常検知を実現すると期待されています。

AI予測とは?「なぜ必要?」「何に使える?」仕組みからメリットまで解説

「AI予測」とは、その言葉のとおり、AIを用いて未来を予測することを指します。DX推進が叫ばれる今、実際の業務にAIを適用する企業が増えています。もちろんビジネスにおいて大きな効果があると期待されているのですが、なぜAI予測が必要になるのでしょうか?具体的になにを予測できるのか、メリット、デメリットはなにかなど、「最近注目されているAI予測について、自社で使えそうなものなのかを判断するためにも、概要を押さえておきたい」という方に向けて、基本的な内容をまとめました。

機械学習の予測モデルの基本を理解する。代表的な手法から手順・事例まで

機械学習で予測分析を行う際に必要となるのが「予測モデル」です。過去のデータから関係性を見出し、既存の傾向をより正確に推定する予測モデルを作成し、新たなデータに適用することで、未来を予測しますが、アルゴリズムの選択やパラメータのチューニングなどにより、精度も大きく変わります。本コラムでは機械学習の導入に向けて押さえておきたい基礎知識として、予測モデルとはどのようなものか、代表的なアルゴリズムや構築のプロセスなどを解説します。

予測分析は、何をどう使えるのか?主な手法をユースケースで解説

機械学習を用いてデータを分析し、将来を予測する「予測分析」には、さまざまな手法があり、予測したい内容にあわせて使い分けることで精度向上を期待できます。幅広いシーンで活用が進んでいる予測分析について、その背景を紐解くとともに、「どんなデータから何を予測できるのか」具体的な手法を解説します。

DX 人材(デジタル人材)育成はどう進めるべきか?最適解を考える

多くの企業が DXに取り組む一方で、DX 推進を担う「DX人材」の育成に悩む企業も少なくありません。いざDX人材を育成しようとしても、具体的にどのようなスキルを身につければよいのか、なにを学べばよいのかがわからない、と悩むことになります。また、DXを進めるには、データ分析をはじめとするデジタル技術に関する専門知識やデジタル技術さえあれば大丈夫、というわけではなく、ビジネスに関するドメイン知識も不可欠で、両者をどうつなぐかも大きな課題です。本コラムでは、DX 人材を取り巻く現状とあわせ、人材育成の方法を解説します。

特徴量とは?AI 活用でなぜ必要なのか、なぜ重要なのか、基礎から解説

AIの進化とともに、実際の業務への適用を検討する企業が増えています。実用化にあたっては「いかに精度を高めるか」が大きな課題となります。そこで、AIの精度向上においてAIの手法の1つである「機械学習」において、精度向上の鍵を握るのが「特徴量」です。本コラムでは、「AIを活用するために基本的な知識をまず押さえておきたい」といった方のために、特徴量に関する基礎知識をという方へ、「特徴量」とはどのようなものか、その精度を高めるための設計方法についてまとめました。

機械学習とは?なぜ注目されるのか、手法・活用事例まで詳しく解説

企業のDXにおいて、大きなテーマとなっているデータ利活用。なかでも実用化が進むAIは、データから新たな価値を生み出せるのではないかと注目されています。その中核を担うのが「機械学習」であり、様々な領域での活用が始まっています。今回は、「そもそも機械学習とはどんなもので、なにができるのか、その全体像をつかみたい」といった方に向けて、機械学習の重要性から手法、活用例などを解説します。

AutoMLができること・できないことは?ユースケースも紹介

機械学習に様々な期待が寄せられる一方、実用化に向けて「専門知識のある人材がいない・足りない」「機械学習の各プロセスに時間がかかる」など課題が多いのも現状です。その解決策として機械学習プロセスを自動化する「AutoML」が注目を集めています。
専門知識を持つデータサイエンティストでなくても、機械学習を活用できる「データサイエンスの民主化」を進めるためにも有効とされていますが、具体的にどのようなプロセスを自動化できるのか、実用化するために課題はないのか、詳しく解説します。

MLOpsとは?早くから検討すべき理由と、これからの機械学習のあり方

機械学習(Machine Learning/ML)の検討を始める企業が増えていますが、実用化に向けてあわせて考えておきたいのがその運用です。「まだ特定の業務への適用を考えている段階で、運用まで検討するには早い」という声もありますが、機械学習では、早い段階から本番環境での運用まで含めて検討することが大切です。そこでキーワードとなるのが「MLOps」です。本コラムでは、MLOpsとはどういうものなのか、なぜ必要なのかといった基本から、これからの機械学習のあり方まで解説します。 

データ分析ツールとは?導入するメリットや選定時のポイントについて解説

データ分析ツールは、小売業界での顧客データ分析や人事部門における構成比分析、製造業における生産管理など活用のケースが年々増えています。そこで求められているのが、分析結果をわかりやすい形で可視化し、ビジネスにおける意思決定スピードを上げることです。そのために選定時に気をつけなければならないポイントは何なのか。詳しく解説します。

データマイニングとは?代表的な手法から活用ポイントまで詳しく解説

データマイニングは大量のデータから有用な知見を見つけ出し、ビジネスに役立てていく技術で、過去のデータから市場動向、顧客の嗜好性などを予測することに活用され始めるなど、注目を集めています。クレジットカード不正利用の検知や小売業におけるマーケティング施策立案、製造業の設備管理にも活用されるデータマイニングのメリットやビジネス活用のポイントを解説します。

ビッグデータ分析とは?分析手法から活用ポイントまで詳しく解説

ビッグデータに触れる機会は増えてきていると思いますが、近年は従来のデータよりも大量かつ多様なデータに変わり、これを分析した知見をビジネスに活かす動きが活発になっています。ECサイトの改善をはじめ、PHRという分野やMaaS分野への活用など活用範囲は大きく広がっています。その時、どんな分析手法があるのか。活用のポイントは何なのか。詳しく解説します。

AI分析とは?メリットや注意点、活用方法について徹底解説

製造業、小売業をはじめとしたあらゆる業界で活用が進むAI。ビジネスでの活用例も様々な企業から発表されており、商品の需要予測やコールセンターにおける業務改善、水道管の劣化予測、顧客のチャーン予測、来場者予測など多様な業種・業務に広がっています。AI分析のビジネス活用で得られるメリットは何なのか。そもそもAI分析にはどんな手段があるのか。詳しく解説します。

売上予測とは?ビジネス活用のメリットや、精度向上のポイントについて徹底解説

売上予測とは、客観的なデータで将来の売上を予測することで、この結果は、事業計画策定、在庫管理、予算管理、人材マネジメントといった広い分野で活用され始めています。そこで求められるのは、データの精度で、データ精度が企業経営に大きな影響を及ぼします。データ精度向上のためにどんな注意点があるのか。ポイントを詳しく解説します。