「データの民主化」のススメ

ビジネスサイエンスに重要なテクノロジーと利用時の注意点

佐藤豊 (Tableau)

2021-11-18 06:30

 前回は、人工知能(AI)で予測分析を可能にする「ビジネスサイエンス」の意義について説明しました。今回は、実際に分析を行う際に重要となるテクノロジーや気を付けておくべき点などについて解説します。

意思決定を加速する強力な予測機能

 AIを使った予測機能により、過去のデータから何が起きたかを理解するだけでなく、将来に起きる可能性のある予測と、現時点で取ることのできる推奨事項をもって、今日の意思決定に未来を反映できます。


 過去データから未来を予測できるように学習パターンを蓄積した、機械学習プラットフォームが有効になります。事業について熟知したアナリストは、コードを書くことなく予測モデルを構築・展開できます。ユーザーはデータをロードして、使用したいビジネスメトリック、例えば、売り上げや利益の最大化、入荷待ち時間の最短化などを特定できます。データから自動的にパターンが発見されて、予測モデルが完成します。

 予測モデルが分析やビジネスの文脈に合うものであれば、ユーザーは新しいデータを使用して一般的な予測が可能になります。AIの力により、ビジネスの文脈で容易に解釈できる分析や予測が可能になります。

ビジネスサイエンスを生かすための注意点

 ビジネスサイエンスを効果的に日々の業務や仕組みに取り入れ、その結果を意思決定に反映していくには、どのような点に注意したらよいのでしょうか。組織としてビジネスサイエンスを採用し、展開していく際に考慮すべき重要な点があります。協力体制の構築や倫理的に使用可能な適切なバランスが組織には不可欠です。

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