洞察の提示と分析の提供
データを前処理した後、AIはエンドユーザーにとって理解しやすい形で洞察を提示し分析を提供することにとりわけ長けている。いくつかの簡単なプロンプトを使うことで、AIはデータ内の発見事項を、わかりやすいダッシュボード、ストーリー、レポートとして提示できる。発見事項は、各オーディエンスの主要業績評価指標（KPI）で重要な指標や、最も理解しやすい提示形態に基づいて、異なる対象向けに調整できる。
データ分析の主要なインターフェースは自然言語になるだろう。BIツールでクリックやドラッグをする代わりに、人間の専門家に尋ねるように質問すればよい。「中小企業（SMB）における直近のマーケティングキャンペーンのリード獲得への影響はどうだったか、またその前のキャンペーンと比べるとどうか」といった具合だ。GPTのような大規模言語モデル（LLM）に支えられた生成AIがリクエストを解釈し、分析を実行し、チャートとナラティブを備えた包括的な回答を返す。
このアプローチにより、データ分析は組織内の誰にとってもより身近なものになる。これにより、データ分析の専門家はより複雑な課題に集中できる一方、他の人々もデータをより探究しやすくなり、より適切な意思決定が可能になる。
ベライゾンはグーグルのAIを用いて、カスタマーサービス担当者が情報を整理し、顧客の質問により適切に対応できるよう支援している。その結果、売上はほぼ40%増加している。
予測分析の提供
データ分析におけるAIの最もエキサイティングな応用の1つは、予測的洞察の提供能力である。過去データとリアルタイムデータを高度なアルゴリズムと組み合わせ、組織がトレンドやリスクを予測できるようにする。統計モデルを用いて、さまざまな事業上の意思決定に対する結果を予測することさえ可能だ。
幅広く高品質なデータセットに基づく予測分析により、組織は業界の出来事への対応や自社の施策立案において、より能動的かつ俊敏になれる。
UPS（ユーピーエス）はAI駆動の経路最適化モデルを活用し、配達時間を改善しつつ、毎年1000万リットル規模の燃料を節約している。同社のORION（オリオン）プラットフォームは1ルートあたり200以上のデータポイントを利用しており──人手ではモデル化が不可能な水準で──最も効率的な経路を生成する。
今日のAIは相関関係の発見に非常に優れているが、相関と因果の区別に苦労することが多い。次のフロンティアは「因果AI」（Causal AI）であり、物事がなぜ起きているのかを理解する助けとなる。これにより企業は、 受動的な意思決定から真に能動的な戦略へと移行し、介入の結果を確信を持って予測できるようになる。
将来のシステムは、あなたが質問するのを待たない。データストリームを継続的に監視し、顧客エンゲージメントの急落やサプライチェーンの混乱といった重要なイベントや異常を特定し、診断と推奨行動を添えて能動的に通知するようになる。
