テクノロジーの進化に伴い、データ分析の分野でも生成AIを活用できるようになってきました。生成AIは従来のAIとは異なり、新しい情報やコンテンツを生成することができる能力を持っています。本ブログではデータ分析における生成AIの可能性、メリット・デメリットを解説するとともに、おすすめの生成AIツールも紹介しています。データ分析の効率化や新たなビジネスチャンスの創出に興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください。
1. 生成AIでできるデータ分析とは?
生成AIは、人工知能（AI）の一種であり、新しい情報やコンテンツを生成することができます。従来のAIとは異なり、生成AIは大量のデータを学習し、そのデータに基づいて新しい情報を作り出すことが可能です。
生成AIは、文章、画像、音声、ビデオなど、様々なメディア形式での生成が可能です。これは、ディープラーニングモデルを使用して行われます。ディープラーニングモデルは、膨大なデータセットを学習し、予測や生成の精度を高めることができます。
たとえば、生成AIを使用して文章を生成する場合、自動的に自然な文章を作り出すことができます。また、画像生成では特定の条件やコンテキストに基づいて新しい画像を生成することもできます。
生成AIは、さまざまな分野で活用されています。例えば、コンテンツ制作では、ブログ記事や商品説明文などのコンテンツを自動的に生成することができます。さらに、既存の商品画像をもとに新しいバリエーションの商品画像を生成することも可能です。また、顧客対応の自動化にも応用されており、顧客からの問い合わせに対して自動で適切な回答を生成することができます。
生成AIを活用したデータ分析は、業務の効率化や新しいビジネスの創造に役立ちます。次のセクションでは、生成AIを活用したデータ分析のデメリットについて詳しく説明します。
2. デメリットを理解する
データ分析に生成AIを活用する際には、いくつかのデメリットに注意が必要です。以下では、生成AIを使用する際のデメリットについて紹介します。
2.1 出力のばらつき
生成AIをデータ分析に使用する場合、出力にはばらつきが生じる可能性があります。AIは複雑なデータや新しいパターンに対して、予測が不安定になることがあります。これは分析の正確性に悪影響を及ぼす可能性があります。そのため、AIによる分析結果は注意深く検証する必要があります。特に重要な場合には、人間の判断と組み合わせることが重要です。
2.2 ハルシネーションのリスク
生成AIをデータ分析に使用する際のデメリットは、ハルシネーション（幻覚）のリスクです。つまり、誤った情報や不正確なデータが生成される可能性があります。AIは不完全または偏ったデータをもとに分析を行うと、現実と異なる結果を出すことがあります。したがって、AIによる分析結果は慎重に検証し、実際の現状と照らし合わせる必要があります。このリスクを理解し、適切に管理することにより、生成AIをデータ分析に効果的に活用することができます。
2.3 数値処理の精度の低さ
生成AIをデータ分析に使用する際のデメリットは、数値処理の精度の低さです。生成AIは基本的な計算でも間違えることがあり、これがデータ分析の正確性に影響を及ぼす可能性があります。そのため、AIによる計算結果は注意深く検証し、特に重要な意思決定にはAIの出力だけに頼らず、人間のチェックも組み合わせることが重要です。生成AIは多くの分野で有用ですが、数値処理の精度には限界があるため、その点を理解し、適切に活用する必要があります。
以上が、生成AIをデータ分析に活用する際のデメリットです。これらのデメリットについて理解し、対応することで、生成AIの利点を最大限に活かすことができます。
3. データ分析への生成AI活用メリット
データ分析に生成AIを活用することには多くのメリットがあります。以下にその中から5つを紹介します。
3-1. 数値化できないデータも分析可能
生成AIをデータ分析に使うことで、数値化が難しいデータも分析できるようになります。たとえば、顧客の感情やネガポジ（ネガティブ・ポジティブな感情）など、従来の定量分析では捉えにくかった要素を生成AIを活用することで分析しやすくなります。これにより、顧客の行動や嗜好をより具体的に理解し、効果的な顧客分析に役立てることができます。
3-2. 分析から意思決定まで迅速に行える
生成AIをデータ分析に使うことで、意思決定を迅速に行うことができます。生成AIは膨大なデータを高速で分析し、新しいパターンや傾向を発見する能力を持っています。そのため、ビジネス上の意思決定を迅速に行うことができます。また、生成AIは定型業務を効率化・自動化することもできるため、人件費の削減や労働力不足の解消にも貢献します。
3-3. 各種コストが削減できる
生成AIをデータ分析に活用することで、時間とお金のコスト削減が可能です。生成AIは従来のデータ分析方法に比べて高速かつ効率的に大量のデータを処理することができます。これにより、人件費や作業時間を削減でき、経済的な利益を得ることができます。たとえば、手作業で大量の書類を整理する代わりに、生成AIを使って書類を自動的に分類・整理するシステムを導入することができます。
3-4. 未発見のパターンが見つけられる
生成AIをデータ分析に活用することで、従来の手法では見過ごされがちな未発見のパターンや法則性を発見することができます。生成AIは膨大なデータセットから新しい傾向や関連性を抽出する能力を持っています。そのため、人間が解析するのが難しい複雑なデータも効率的に分析でき、ビジネスにおいて新たな洞察を得ることができます。
3-5. 膨大なアイデアが生み出せる
生成AIをデータ分析に使うことで、新しいアイデアや解決策が見つかります。たとえば、顧客の購買データを分析し、新商品の提案や販売戦略を導き出すことができます。また、医療分野では患者データから治療法のヒントを得ることも可能です。生成AIは新しい傾向を発見し、これをもとにクリエイティブな案や問題に対する仮説を生成できます。
これらのメリットを活かして、データ分析に生成AIを導入してみることで、ビジネスの効率化や新たな可能性を探求することができます。ただし、生成AIを活用する際にはデメリットも存在するため、事前に確認しておくことが重要です。
4. おすすめの生成AIツールの紹介
生成AIを活用する際には、さまざまなツールが利用できます。以下では、いくつかのおすすめの生成AIツールを紹介します。
画像生成AIのツール
- MyEdit: AI画像編集ツールが豊富に揃った画像編集サイトで、AI画像生成やAIイラスト化が可能です。
- Fotor: 13種類のスタイルから選べるAI画像生成サービスです。
- Canva: AIを使って自動生成されたイラストを作成でき、おしゃれな装飾も可能なサービスです。
- Bing Image Creator: キーワードを入力するだけでAIイラストが自動生成されるツールです。
テキスト生成AIのツール
- ChatGPT: 大規模な言語モデルを使用し、人間のような対話が可能なツールです。文脈を理解する能力も持っています。
- Bing AI: 自然言語処理（NLP）、機械学習、画像認識、音声認識などを組み合わせたツールで、様々な会話スタイルが選べます。
- Gemini（旧Bard): インターネット上のデータにリアルタイムにアクセスして回答ができるツールです。
- Amazon Titan: 不適切な入力や出力を検出し拒否できる設定が可能なツールです。
動画生成AIのツール
- Make-a-Video: オンラインで動画を作成できるツールです。
- Phenaki: ユーザーが簡単に動画を作成できるプラットフォームです。
- GliaCloud: ニュースや記事、スポーツイベント、統計データから動画を生成できるツールです。
- Pictory: テキストを動画に変換するツールで、使いやすいUIが特徴です。
音声生成AIのツール
- VoxBox: AI技術を利用したAI読み上げ技術を搭載したツールです。
- CeVIO AI: 人間の声や発音、歌唱スタイルを高精度に再現できるツールです。
- VOICEVOX: 商用・非商用を問わず無料で利用でき、さまざまなボイススタイルが選択可能です。
以上が、おすすめの生成AIツールの一部です。それぞれのツールには特徴や機能が異なるため、自身のニーズに合ったツールを選ぶことが重要です。生成AIツールを上手に活用して、効率的かつクリエイティブな作業を実現しましょう。
5. 実際のデータ分析手順
実際のデータ分析手順は以下のようになります。
データの読み込み
データ分析を行うためには、まず必要なデータを読み込みます。Excelデータを使用する場合、2つの方法があります。
-
ファイルアップロード機能を使用する（有料会員のみ）
– ChatGPTの有料会員であれば、ChatGPTの入力欄左側のクリップマークをクリックし、ファイルをアップロードします。 -
データを直接貼り付ける
– ChatGPTの無料会員の場合、ExcelデータをコピーしてChatGPTの入力欄に貼り付けます。
プロンプトの入力
データを読み込んだら、分析の要件を指示するプロンプトをChatGPTに入力します。プロンプトは、実現したい分析の目的や要求を明確に記述する必要があります。具体的な要件を明記しましょう。
VBAコードの生成
ChatGPTがプロンプトを受け取ると、VBAコードが生成されます。VBAコードは、Excelデータの分析に必要な計算や処理を実行するためのコードです。生成されたVBAコードをExcelのVBAエディタに貼り付けます。
分析の実行
VBAコードを貼り付けたら、実際に分析を実行します。Excelファイルを開き、VBAエディタで生成されたコードを保存します。その後、「実行ボタン」または「F5」キーを押して、分析を実行します。生成されたコードによって、Excelデータの分析結果が表示されます。
以上が、実際のデータ分析手順です。データの読み込みからプロンプトの入力、VBAコードの生成、そして分析の実行まで、一連の手順を順番に実行することでデータ分析が行えます。分析結果をもとに、経営戦略や意思決定に役立てることができます。
まとめ
生成AIを活用したデータ分析には、出力のばらつきやハルシネーションのリスク、数値処理の精度の低さなどいくつかのデメリットがありますが、従来の手法では捉えられなかった新しい価値や洞察を得ることができます。膨大な量のデータからパターンを見出し、迅速な意思決定を行えるなど、生成AIの長所を活かせば、ビジネス改善や新たなアイデアの創造に役立てることができます。生成AIツールの活用を検討し、適切に管理しながらデータ分析に活用していくことが重要です。
