生成AIでデータ分析する方法は?活用方法やおすすめの生成AIツールを解説

「データ分析に大きなリソースを割いている」

「データ分析を自動化したいが、方法がわからない」

と考えている方もいるのではないでしょうか。

データは企業の重要な資産といえますが、活用するには高度な分析が必要になる場合もあります。「データ分析」と聞くと専門知識が必要な難しい業務と感じられますが、生成AIを活用すればデータを自動で分析できます。

本記事では、生成AIでデータを分析するメリットや注意点、おすすめのツールを解説します。実例も交えながらデータ分析の手法を解説しますので、ご自身の業務に活かせる方法がないかを考えながら読み進めてみてください。

目次

データ分析を加速させる”生成AI”とは?

生成AIとは、学習データをもとに、創造的な新しいコンテンツを生成するAIです。テキストや画像、音声などのコンテンツを新たに作り出すことができます。

生成AIの性能は飛躍的に向上しており、品質が要求されるビジネスの場面でも活用が進んでいます。これまで人手をかけて行っていた業務を生成AIが代替すれば、省力化や効率化が実現するでしょう。

生成AIの特徴

生成AIは、新たなコンテンツを生成できるという特徴を持っています。これは、異常検知やOCR(光学文字認識)をするAIとは異なる性質です。

AIは大きく「生成AI」と「認識AI」に分けられますが、異常検知やOCRは特定の対象物を「認識」するAIです。一方で、生成AIは画像やテキストなどの新たなコンテンツを「生成」します。

このように、クリエイティブな創作活動ができるAIが「生成AI」と呼ばれています。

生成AIでデータ分析をするメリット

生成AIでデータ分析をするメリットは、以下の4つが実現するためです。

  • 非構造化データの処理
  • 効率的なデータ分析
  • コストの削減
  • 新しいアイデアの発見

それぞれの理由や具体的な活用例を解説します。

非構造化データの処理

生成AIを活用すれば、これまで処理が難しかった非構造化データの処理ができるようになります。そもそも非構造化データとは、規則性のないデータのことで、テキストや音声、動画などが挙げられます。対して構造化データには、ExcelやCSVなどが挙げられます。

これまでAIがデータを分析するには、形式化された構造化データが必要でした。しかし、生成AIは非構造化データの内容を認識できるため、テキストや画像、音声ファイルなども処理できるようになりました。

効率的なデータ分析

生成AIは非構造化データを構造化データに変換できるため、データの前処理をする手間が省けます。Excelへの打ち込みやデータを整理する手間が省けるため、高速なデータ分析が実現します。

また、分析以外にも生成AIを活用することで、さらなる効率化が可能です。例えば、紙で実施したアンケート調査をOCR(光学文字認識)を利用して結果を読み取り、生成AIで分析すれば、人が行う作業を大幅に削減できます。

このように、活用次第ではデータの前処理から分析までを効率化し、自動化や省力化を推進することが可能です。

コストの削減

生成AIを活用すれば、データ分析において自動化できる工程があります。生成AIを活用して自動化の工程を増やせば、人が行う業務が減るため人件費の削減につながります。

ただし、データ分析において自動化を推進するには、生成AIにかかるコストが必要です。導入する際には、削減できるコストが初期費用とランニングコストを上回るかどうかを確かめ、損失を被らないように注意しましょう。

新しいアイデアの発見

生成AIは、学習内容から新たな案を生み出すことが可能です。そのため、新しいアイデアや発見などを得ることができます。

これまで多くの業務に活用されてきた認識AIは、画像やテキスト内にある特定の対象物を認識するAIです。すでにあるモノを認識する用途で用いられるため、新たに何かを生み出すクリエイティブな活動はしませんでした。

しかし、生成AIは新たに画像やテキストなどを作り出すことができます。よって、分析に活用すれば、新たなトレンドやパターンを見つけることが可能です。

生成AIでデータ分析をするデメリット

生成AIでデータ分析をすることで多くのメリットを得られますが、利用するデメリットもいくつかあります。

  • 結果の一貫性
  • 誤差やエラーのリスク
  • プライバシーとセキュリティ

それぞれの理由や対策案を解説します。

結果の一貫性

生成AIは統計に基づいて結果を出力するため、内容によっては一貫性のない結果を出力する場合があります。出力された結果が全く正しくないこともあるため、注意が必要です。

経営に関わる重要なデータ分析や、顧客に提出する分析レポートなどは、念のために人が確認した方がよいでしょう。また、生成AIは誤った情報を出力する可能性があることを考慮して、業務に活用する範囲を決めておくと安全です。

誤差やエラーのリスク

生成AIは、予測しない理由で誤差やエラーを起こす可能性があります。そのため、出力結果を検証せずに分析すると、正しい結果が得られないことがあります。

特に、GPTやGeminiなどの大規模言語モデルは計算が苦手です。1桁✕1桁などの単純な計算は正しく処理できますが、4桁✕4桁などの計算は間違えることが多くあります。

データ分析の際には数値を扱う場合が多いですが、結果を全てうのみにせず、ファクトチェックを怠らないようにしましょう。

プライバシーとセキュリティ

生成AIを利用する際には、プライバシーとセキュリティの面で問題が発生する場合があります。特にインターネットに接続して利用するクラウド型の生成AIを利用する場合には、機密情報の流出やプライバシーの侵害に注意しましょう。

例えば、企業内部の機密情報を分析にかけたとき、何らかの方法でデータが盗まれる可能性があります。

予測できない原因でプライバシーやセキュリティに問題が発生することもあるため、原因を完全に排除することは不可能です。そのため、機密情報の入力に関するルールを作るなどの対策を講じるようにしましょう。

データ分析に役立つおすすめの生成AIツール

生成AIにもさまざまな用途があるため、全ての生成AIをデータ分析に活用できるわけではありません。ここでは、データ分析に役立つおすすめの生成AIツールを3つ紹介します。

  • ChatGPT
  • Copilot
  • Gemini

ChatGPT

ChatGPTの公式サイト
出典:OpenAI

ChatGPTは、OpenAI社が提供する大規模言語モデル(LLM)です。質問への回答や文章執筆などの基本的な言語モデルの機能に加えて、画像や音声といったテキスト以外のコンテンツを分析する機能も持っています。

ChatGPTは言語モデルですが、数値を用いたデータの分析も可能です。例えば、Excelのデータを添付して分析の範囲や観点などを入力すると、指示通りに分析を行います。

”Data Analysis”を用いたデータ分析例

ChatGPTのさまざまな機能が利用できるGTPsでは「Data Analysis」が利用できます。Data Analysisでは名前の通りデータ分析が可能であり、データと条件を指定して質問すると短時間で結果が得られます。

実際に、GPTsでData Analysisを選択して、以下のデータをData Analysisで解析してみます。

Data Analysisの解析データ

ここでは、データを要約するよう指示します。

ChatGPTのプロンプト例

その結果、データの特徴や意味を分析して、自然言語で説明してくれました。要約を求めるだけで、平均給与や標準偏差といったデータや、具体例まで提示してくれます。

GPTsについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

GPTsとは?便利すぎるChatGPT新機能の使い方、注意点を紹介

Copilot

MicrosoftCopilotの公式サイト
出典:Microsoft

Copilotとは、Microsoft社が提供する生成AIツールです。主に、WordやExcelなどといったMicrosoft社の製品内を、生成AIの機能で効率化や自動化をサポートします。

Wordでは言語生成モデル、PowerPointでは画像生成モデルが用いられるなど、さまざまな種類のAIが活用されています。Microsoftの製品を多用している企業に向いている生成AIツールです。

Copilotについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

Microsoft 365 Copilot とは?何ができるかや料金、使い方を紹介

Gemini

Geminiのスクリーンショット
出典:Google

Geminiとは、グーグル社が提供する生成AIツールです。Copilotと同じくテキストや動画、音声などさまざまなコンテンツに対応した生成AIツールであり、用途は多岐にわたります。

数値以外にもさまざまなコンテンツの解析に対応しているため、画像や音声などの非構造化データの分析にも活用できます。

Geminiについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

Geminiとは?Google開発のAIモデルの使い方、特徴、Ultraの性能などを紹介

生成AIによるデータ分析が役立つ場面

生成AIによるデータ分析は、具体的に以下のような場面で活用できます。

  • 見積書の作成
  • 採用活動

具体的な活用方法やメリットを解説します。

見積書の作成

見積もりの算出は、サービスの価格を決める重要な業務です。しかし、企業によっては見積もりの技術が確立されていないことや、見積もりに時間がかかるという問題があります。

そこで多くの取引を機械学習させた生成AIが見積もり案を作ることで、短時間かつ専門的な知見なしで見積もりを算出できます。一方、初めから適切な見積もりが出せるとは限らないため、担当者による確認が必要です。

活用次第では、大まかな見積もりを素早く提示できるようになったり、請求の見落としを防いだりできます。

採用活動

採用活動は、企業で実際に働く人材を選定する重要な業務です。採用活動では、データでは判断しきれない要素も見る必要があるため、完全に自動化することは難しいですが、生成AIを活用することで効率化することができます。

例えば、企業の選考・評価基準や採用実績などのデータを学習した生成AIが、求職者が提出したエントリーシートの内容を確認すれば、志望度や辞退可能性などを算出できます。

特に、応募者が多数いる企業には、業務の省力化が見込めます。求職者の氏名をインターネット上のビッグデータで自動検索することもできるため、選考の高度化にもつなげられます。

まとめ|データ分析には生成AIを活用しよう

生成AIでデータを分析することで、効率化や省力化などさまざまなメリットを得られます。しかし、利用方法によってはミスリードや企業秘密の漏洩などのリスクもあるため、利用者が細心の注意を払う必要があります。

今後も、技術進歩によりさらに多くのAIが業務に活用されていくと考えられます。競合他社に後れをとらないよう、自社に活用できるAIの活用方法を考えてみてはいかがでしょうか。

\ 高品質×高速開発 /
ノーコード・ローコード開発ならBOLT

「Webアプリケーション開発を高品質かつ高速で依頼したい…」そんな方に弊社のBOLTをご提案します。

  • 企画・提案力を武器にした上流工程支援
  • 高品質と高速を両立する開発支援
  • お客様第一の進行管理
  • 継続的なアップデート体制

システム開発の内製化やDXでお悩みの方はぜひご相談ください!

  • URLをコピーしました!

お役立ち資料



資料請求はこちら

資料請求

お問い合わせはこちら

お問い合わせ
目次