AIデータ分析ツール比較おすすめ4選

「日々の業務にAI活用を推進する必要があり、担当者の負担が増え続けている」

「構造化データと非構造化データが混在し、データ集計に1日数時間かかっている」

「AI研修で学んだ内容を受講者の半数以上が活用できていない」

AIデータ分析ツールを利用すれば、ノーコードでのモデル構築やPDCAサイクル構築など、企業の業務課題に対応します。この記事では、おすすめのAIデータ分析ツールを比較し、選び方のポイントを解説します。

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AIデータ分析ツールとは、機械学習や深層学習などのAI技術を活用してデータの分析をおこなうツールです。人間や単純なプログラムでおこなっていたデータ処理や分析を、AIが自動的にパターン学習、予測することで高度化や効率化を実現します。

AIは学習し続けることによって分析精度を向上させることができます。膨大なデータから複雑なパターン検出や高度な予測もAIであれば短時間で実行します。多くの企業が意思決定の高度化や業務効率化を目的にAI分析の導入を進めています。

大量データ分析を高速処理で自動化できる

AIは人間では処理しきれない大量のデータを短時間で処理し分析ができます。数日かかっていた集計や分析作業は瞬時に完了し、業務効率化と生産性向上につながります。​またモデル構築やレポーティングの自動化により、担当者の手作業を大幅に削減できます。

高精度な予測により迅速な経営判断を支援する

機械学習モデルは複雑なパターンを学習するため、経験や勘に頼るよりも高い精度で予測や分類を行えます。人には発見が難しい相関関係もAIが見出すことで、新たなニーズや課題を得ることができます。​

属人化対策や人材不足対策を実現

データ分析は特定のデータサイエンティストやアナリストに依存しがちです。AI分析ツールを導入すれば、属人的なノウハウを自動化できます。少人数でもAIが分析業務をすることで、効率的にデータ活用が進められます​。組織全体のデータ利活用能力を底上げする効果があります。

リアルタイムで変化を検知できる

AIモデルを一度構築すれば24時間365日稼働し続けることが可能です。人間のように疲労によるミスもありません。データをリアルタイムに監視することで異常を検知したり、最新のデータで継続学習させて精度を維持したりと、常時稼働や継続的改善ができます。

インフラ環境と運用体制の構築が必要

AI分析を効果的に行うには、分析リソースやソフトウェア環境などインフラ面の整備も必要です​。オンプレミス型であれば、サーバーの用意や分散処理基盤の構築、クラウドにおいてもデータの連携設定やセキュリティ設定など考慮すべき点があります。

導入後もモデルの定期的な再学習や精度モニタリング、システムの保守運用が発生します。AIを継続的に活用できる運用体制の確立が必要です​。

専門人材不足や知見やノウハウ不足が発生しがち

AI活用には一定の専門知識が求められます。ツールの使いこなしや結果の正しい解釈にはデータサイエンス人材の関与が望ましく、専門人材の確保が課題となる場合があります​。

自社独自の分析モデルを作る場合、結果の検証・改善する場合にはドメイン知識とML知識を併せ持つ人材が不可欠です。人材不足の状況下でAIプロジェクトを回すには、外部パートナーの協力を得たり、既存社員の育成に取り組むなどの対策も必要になるでしょう。

AI依存による判断ミスが起こりやすい

AIの判断ロジックはブラックボックスになりやすく、結果に対する説明責任を果たしにくいという問題があります。現場で「なぜその予測結果になったのか」を説明できないと意思決定に活かしづらい場合もあります。

またAIの判断に過度に依存すると、データに偏りがあった場合に偏った結論を出してしまいかねません。人間の意見や分析と併用し、結果の妥当性を確認するプロセスを組み込むことが望ましいでしょう。

ツールの使いやすさや専門性の有無が必要か

データサイエンティストなど専門性の高い人材がいるなら、コードを書いて利用するプラットフォームやオープンソースを組みわせることで有効活用ができるでしょう。

一方、専門知識が不足している場合、ノーコードやローコードで使えるツールがおすすめです。誰が利用するかによって、ツールに求められるインターフェースや機能性が変わるため、自社の人材にマッチしたツールを選定することが大切です。

自社の利用目的や課題に適しているか

自社で解決したい課題や業務領域に、ツールが強みを持っているか確認しましょう。テキストデータを扱うなら自然言語処理（NLP）機能に優れたもの、画像解析が必要なら画像系の事前学習モデルが充実したものを選ぶのがおすすめです。

またマーケティング施策の最適化が目的であれば、セグメンテーションや効果測定が備わったている製品、金融サービスの分析であればセキュリティ対策が充実している信頼性の高いツールなどが代表的です。

多くのツールは汎用的に使えますが、各サービスごとに得意分野や業界があります。自社のニーズに適しているものを選びましょう。

既存システムと連携がしやすいか

社内で利用しているシステムやデータ基盤との連携しやすさが重要です。オンプレミスのデータベースで管理している場合は、そのデータにアクセスしやすいツールを選びましょう。API連携やコネクタの有無、対応するデータフォーマットなど技術的適合性を確認し、自社インフラへの組み込みのしやすさを比較しましょう。

たとえばMicrosoftならAzureのAIサービスやGoolge（AWS）ならSageMakerなど、既存システムとの相性を考えることで導入費用や社内の運用リソースを大幅に削減することができます。

企業規模と予算が適しているか

一般的に大手企業であればデータ量も多く高度な分析ニーズがあるため、柔軟にカスタマイズ可能で統合的なプラットフォームが向いています。一方、中小企業では費用抑えて専門人材が不要な使いやすさを重視したツールが適しています。企業規模に見合った範囲で選定しましょう。

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