生成AIとBIがもたらすデータ分析の進化と課題解決への道

生成AIとBIの融合がもたらす新たな可能性

生成AIの進化により、データ分析の方法が劇的に変化しています。従来は専門的な知識やスキルが必要だったデータの集計やグラフ作成が、もはや自然言語での問いかけのみで可能になる時代が到来しました。企業は、この生成AIとBI（ビジネスインテリジェンス）を駆使することで、自社の基幹システムやSaaSなどに蓄積されたデータを横断的に分析し、業績の把握や業務の改善、迅速な経営判断へとつなげる期待を抱いています。

しかし、生成AIやBIツールを導入したからといって、自動的に社内データを活用できるわけではありません。データが分散し、あるいはその定義や集計ルールが統一されていなければ、分析結果の正確性や信頼性が確保できず、宝の持ち腐れとなってしまうのです。また、BIを導入してもごく一部の担当者しか活用せず、業務現場や会議でのデータ可視化が無意味に終わる危険もあります。

データ未整備が招くBI活用の停滞

大量のデータを持つ企業でも、そのデータを有効に活用できていない現状を抱えています。基幹システムやSaaSに分散するデータの所在が把握できず、分析基盤の整備まで至らないことがしばしばあります。さらに、BI導入を検討している企業でも、何を分析するのか、どれほどの効果が期待できるのか説明できないといった理由から、社内での導入判断がなかなか進まないのが現状です。実際、基幹システムのデータとBIツールの結果が一致せず、信頼性の低い分析結果を経営判断に活用できないケースも多く見受けられます。

BIツールが一部の担当者にしか使われない状況も問題です。SQLやグラフ作成などの専門知識を要するため、一部の担当者がこれらのツールを使いこなせず、結果的にExcelでの集計・加工に戻ってしまう事態も。加えて、運用ルールも整備できず、分析対象の変更やダッシュボードの修正を業者に依存することになり、利便性を損なう事も多々あります。

これを解決するためには、データの整備・統合、運用体制の構築と利用者のスキル向上、分析する目的の明確化が必要です。しかし、生成AIによる分析を行うには、元データの正確な定義や集計ルールの統一も求められ、これらの環境を整備することが必須です。従って、どうやってデータ整備から業務への定着を図っていくかが重要な鍵となります。

データウェアハウス（DWH）の重要性

本セミナーでは、BI導入前に直面する課題や、導入後にデータが定着しない理由に関する背景を整理し、どのように解決につなげていくかを解説します。特に、DWHの必要性についても触れます。DWHは、基幹システムへの負荷を軽減したり、複数のシステムからのデータを統合したり、集計ルールの統一に寄与します。

生成AIが自然言語での分析を容易にする一方、正しいデータの統合や定義の整合性が以後の分析の質を左右します。

さらに、大規模な一括導入ではなく、特定の業務やデータを対象にした小規模なスタートを推奨します。無理なく効果を確認しながら、徐々にデータ活用の範囲を広げ、業務に定着させる方法をお伝えします。

加えて、FutureRaysが推奨するYellowfinとAWSを組み合わせた分析環境についても紹介し、実際のダッシュボードやレポートの画面デモを通じて、分析や可視化の具体的なイメージを伝えていきます。正確なデータ分析を日常の業務や経営判断に繋げるために、どのような整備や運用を行うべきか、具体的な考察を行います。