近年、AI（人工知能）の活用はさまざまな業界で進んでおり、業務の効率化や意思決定の迅速化に貢献しています。SES（システムエンジニアリングサービス）業界においては、AIツールによるマッチングなどに活用されています。

本記事では、AI分析の仕組みやメリット、活用事例について解説します。

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AI分析とは

AI分析とは、AIが大量のデータを解析し、ルールやパターンを抽出することで、現在の状況を判断し、未来の予測を行う技術です。AIは人間では処理しきれない膨大なデータを迅速に分析し、ビジネスに役立つ情報を提供します。

AIの学習方法

AIの学習方法には主に「機械学習」と「ディープラーニング」の2つがあります。

機械学習は、大量のデータをAIに学習させる際、人がある程度の指針を示しながら分析を進めていきます。

ディープラーニングは、機械学習の一種で、人の指示を最小限に抑え、データから自動的に特徴を抽出して学習を行う高度な技術です。

BIツールとの違い

データ分析のツールとして「BI（ビジネスインテリジェンス）」もあります。

AI分析は、データのパターンを抽出し、分析や予測までAIが行います。BIツールは、人間が分析する際の補助ツールとして、データの可視化などに利用します。

AI分析を導入するメリット

業務効率化につながる

AIは文章、音声、画像、動画など、幅広い種類のデータを分析できるため、業務の効率化に大きく貢献します。

たとえば、手作業で行っていたデータ入力や集計作業を自動化することで業務時間を削減できます。
AIを活用したレポート作成の自動化では、分析結果をリアルタイムで可視化し、迅速な報告が可能になります。
カスタマーサポートにおいてもAIチャットボットを活用することで、問い合わせ対応を自動化し、人的リソースの削減につながります。

こうしたAI活用によって、作業負担が軽減されるだけでなく、業務の精度向上や生産性の向上も期待できます。

意思決定を迅速にする

ビジネスの意思決定において、膨大なデータを短時間で分析し、最適な判断を下すことは非常に重要です。AI分析を活用することで、市場の変化をリアルタイムで把握し、迅速な対応が可能になります。

たとえば、SNSやニュースのデータを解析することで、最新の市場トレンドを把握し、的確な戦略を立案できます。
経済データや取引履歴を分析すれば、リスクの兆候を事前に察知し、適切な対応策を講じることができます。
消費者の購買傾向を分析することで、需要予測を行い、最適な在庫管理も実現可能です。

これらの活用により、経験や勘に頼らないデータ主導の迅速な意思決定が可能になります。

属人化を解消できる

企業において属人化は大きなリスクとなります。特定の社員しか業務の詳細を把握していない場合、その社員が退職すると業務が停滞する恐れがあります。AIを活用することで、このリスクを軽減できます。

AIは過去の業務プロセスや対応履歴を学習し、業務ナレッジを可視化するため、業務の引継ぎが容易な環境を構築できます。
業務フローにAI管理を取り入れれば、手順の標準化と自動化が進み、一貫した業務遂行が可能になります。
また、過去のトラブル事例をAI分析しておくことで、適切な解決策を提示してくれ、トラブル対応の属人化も防ぐことができます。

情報共有が進むことで、業務の属人化を解消し、組織全体の業務効率が向上します。

人材不足を解消できる

現在、多くの業界で人材不足が深刻な課題となっています。AIを活用することで、この問題を解決することが可能です。

たとえば、契約書作成やデータ入力などの単純作業をAIが代行することで、業務の負担を軽減できます。
AIがSESエンジニアと案件の適性を分析し、最適なマッチングを実現することで、営業活動の効率が向上します。また、AIがエンジニアのスキルデータを分析し、適切なトレーニングプランを提案することで、人材育成のサポートも可能になります。

AIの導入により、人手不足の課題を解決し、より重要な業務に人員を割くことができるようになります。

AI分析に必要なこと

適切なデータの収集

AI分析を成功させるためには、適切なデータの収集が不可欠です。分析に必要なデータを大量に用意し、それを適切な形で蓄積する仕組みを整える必要があります。まず、どのようなデータが分析に役立つのかを明確にし、それに基づいてデータを収集します。

データの種類としては、顧客の購買履歴、アクセスログ、センサーデータ、業務プロセスの記録などさまざまなものが挙げられます。これらのデータを取得するためには、デバイスやシステムなどを活用し、データをリアルタイムで収集できる環境を整備することが重要です。

データ分析を行うための環境

AI分析を実施するには、データを蓄積するデータ基盤や、分析するためのシステムが必要です。大容量のデータを保存できる環境があれば、大量のデータを一元管理し、必要な時に分析を行うことが可能になります。

また、データ分析には専用のソフトウェアやクラウド環境の活用が有効です。自社にシステムを構築すると、膨大なコストと時間がかかってしまいます。クラウドサービスを利用することで、スピーディーかつ低コストで環境を整備できます。

データ分析に特化した専門の人材

AI分析を活用するためには、データサイエンティストやデータアナリストなどの専門的なスキルを持った人材が必要になる場合があります。データの収集、整備、分析、可視化などの各プロセスには、それぞれ専門的な知識が求められます。

データサイエンティストは、データの集計や可視化、分析に加えて、分析結果に基づいた予測やビジネスの課題解決、事業戦略の立案などを担います。一方、データアナリストは、収集・整理したデータからレポートを作成し、提示します。

セキュリティ対策

データには、企業の機密情報や個人情報など、取り扱いに注意が必要なものが多く含まれています。そのため、データの取り扱いに関するセキュリティ対策をしっかりと講じる必要があります。

具体的には、データの暗号化、アクセス権限の設定、ログ管理の徹底などが挙げられます。また、クラウドサービスを利用する場合は、各サービスのセキュリティ対策を理解し、適切な設定を行うことが重要です。データの流出や不正アクセスを防ぐために、定期的なセキュリティ監査や社員のセキュリティ教育も必要になります。

AI分析を行う際のポイント

分析の目的を明確化

AI分析を行う際には、まず分析の目的を明確にすることが重要です。分析結果がどのように役立ち、どのようにビジネスで成果を出せるのかを事前に定めることで、分析が効果的なものになります。

例えば、売上の向上を目的とする場合、購買データやマーケットデータを活用して、ターゲット顧客の行動パターンを把握することが有効です。また、業務の効率化を目指す場合は、社内の業務データを分析し、ボトルネックを特定することが重要になります。

オープンデータの活用

AI分析において、質の高いデータの収集は欠かせません。社内にすでに蓄積されているデータを活用するだけでなく、外部のデータも積極的に取り入れることが求められます。

たとえば、政府機関や研究機関が公開しているオープンデータ、業界ごとの市場調査データなどを活用することで、より多角的な分析が可能になります。データの多様性を確保することで、より精度の高い分析結果を得ることができます。

データクレンジングの実施

収集したデータがそのまま分析に適しているとは限りません。データには不要な要素が含まれていたり、欠損している情報があったりするため、適切な前処理が必要になります。

データの前処理には、「データクレンジング」と呼ばれるプロセスが含まれます。これは、誤ったデータを修正したり、不完全なデータを補完したりする作業を指します。また、異なるデータソースから収集したデータを統一し、一貫性のあるフォーマットに整えることも重要です。

前処理をしっかりと行うことで、AI分析の精度を向上させ、より正確な結果を得ることができます。

特化型AIツールの活用

企業が独自にAIを開発し運用していくことは非常に難しいですが、特化型のAIツールであれば、費用が抑えられ操作も簡単で多くの企業で導入しやすくなります。

現在広く使われているAIツールはこの特化型AIです。自動翻訳、議事録作成、広告の最適化、チャットサポートの自動化など、多種多様なツールが提供されており、目的に合ったAIツールを選ぶことができます。

AI分析の活用事例

売り上げや需要の予測

AIは過去の売り上げデータや市場のトレンド、季節変動を解析することで、売り上げや需要の予測に活用できます。

たとえば、小売業では過去の販売実績と天候データを組み合わせて、特定の時期にどの商品が売れやすいかを分析し、仕入れや在庫管理を最適化できます。飲食業でも、曜日や時間帯ごとの来店客数の変動をAIが分析し、効率的なシフト管理や食材発注を実現します。これにより、余剰在庫の削減や売上機会の最大化が可能となります。

ニーズの把握や予測

AIを活用することで、顧客の購買履歴やWebサイト上での行動データを詳細に解析し、一人ひとりの嗜好やニーズを把握できます。

たとえば、ECサイトでは、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴を分析し、個々に最適な商品をレコメンドするシステムを構築できます。また、SNSの投稿データを収集・解析することで、トレンドや消費者の意見をリアルタイムに把握し、新商品開発やマーケティング戦略に活かすことができます。こうしたデータ活用により、顧客満足度の向上や販売促進につなげることができます。

設備や機器の故障予測

AIは、センサーやIoT機器から収集したデータを解析することで、設備や機器の異常や故障を事前に予測できます。

たとえば、製造業では、生産設備の振動や温度変化をAIが監視し、異常の兆候を検知することで、メンテナンスの適切なタイミングを予測し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。さらに、航空業界では、エンジンや機器のデータをリアルタイムで分析し、運航中の安全性を確保するための予防保全を行っています。これにより、突発的な故障による業務の停止を防ぐことができます。

採用や人事の人材分析

企業の採用活動や人材配置にもAI分析が活用されています。履歴書や職務経歴書、適性検査結果をAIが解析し、企業の求めるスキルや適性に合った人材を選定できます。

SES業界では、エンジニアのスキルセットとプロジェクト要件をAIが自動でマッチングし、最適な人材配置を実現します。また、社内の人材データを分析し、個々の強みやキャリアパスを予測することで、適切な教育プランや異動提案を行うことができます。これにより、企業の採用・育成戦略の精度が向上し、人材の定着率を高めることが可能となります。

SESにおける人材マッチングもAIツールでより効率的に

SES業界においても、AIツールを活用したマッチングは大きなメリットをもたらします。SESに特化したマッチングツールを導入することで、AI分析に必要な環境や人材が揃っていなくても、簡単に活用でき、効率的な営業活動や人材配置が実現可能です。AIをうまく活用し、SES業界における競争力を高めましょう。