Josh Dunham氏は、配送データ・分析企業Reveelの共同創業者兼CEOである。
データは長い間「新しい金」と呼ばれてきたが、その採掘には歴史的に専門知識、多大な時間、そして相当なリソースが必要だった。何十年もの間、組織は高度な訓練を受けたデータサイエンティストに依存して、膨大なデータセットのクリーニング、分析、解釈を行ってきた。これらの専門家が生データを実用的な洞察に変え、組織の戦略的決定を導き、新たなビジネスチャンスの発見を支援してきた。高度なデータ分析作業には常に高いコストが伴ってきた。具体的には、トップ人材の採用、専門分析チームの維持、インフラ更新への継続的な投資などである。
そこに人工知能（AI）が登場した。わずか数年で、AIはデータサイエンスの経済性を根本的に変えた。かつては専門的なスキルを必要としていた作業が、より速く、より正確に、そしてコストの何分の一かで実行できるようになった。実際、多くの場合、これらの作業はデータサイエンティストではなくビジネスユーザーによって完了できるようになっている。
一般ユーザーへの権限付与
多くの分析プロジェクトの背後にある反復的だが不可欠な作業を考えてみよう：データのクリーニングと構造化、基本的な可視化の生成、ルーティンな統計分析の実行。過去には、これらのステップは訓練を受けたデータサイエンティストによる注意深い作業を必要とし、完了までに数日または数週間かかることが多かった。今日、AI搭載ツールはこの作業の多くを自動化している。アルゴリズムは異常を特定して修正し、チャートやダッシュボードを生成し、さらには分析アプローチを推奨することもできる。
その結果、データ利用の民主化が進んでいる：カスタマーサービス、マーケティング、オペレーションなどの役割を担うビジネスユーザーが、以前はPh.D.や同等の経験を必要としていたタスクを実行できるようになった。例えば、私自身の組織では、AIによってカスタマーサービスチームがデータサイエンスチームを待つことなく、パフォーマンス指標、業界トレンド、顧客フィードバックを直接分析できるようになった。かつてはスケジューリング、双方向のやり取り、そして少数の高度な訓練を受けた従業員の専門知識を必要としていたことが、今では数日ではなく数時間で完了できるようになっている。
データ分析の民主化の他の例には以下のようなものがある：
• 小売業者が店舗マネージャーに販売パターン、在庫レベル、プロモーションを分析するAIツールを提供。マネージャーは分析チームを関与させることなく、人員配置や商品配置に関する決定を下すことができる。
• 銀行の融資担当者はAI支援プラットフォームを使用して、信用リスクとデフォルト確率を迅速に評価し、データサイエンティストの関与を減らすことができる。
• 医療提供者はAIを使用して患者記録の異常を検出し、看護師や管理者が臨床データアナリストの作業を待つことなく、より迅速に問題に対処できるようにする。
役割の再定義
この変化はデータサイエンティストの重要性を低下させるものではなく、むしろその役割を再定義するものである。反復的または手続き的なタスクから解放されることで、データサイエンティストは新しい予測モデルの設計や、深い専門知識を必要とする複雑なビジネス問題の解決など、より価値の高い作業に集中できる。AIによってデータサイエンティストはより革新的になれるのだ。
例えば、ビジネスユーザーがAIの助けを借りて定型的な販売トレンドレポートを生成する一方で、データサイエンティストは顧客生涯価値のモデリング、価格戦略の最適化、新製品発売の影響の深い探求に集中できる。製造業では、AIツールによってライン監督者が生産指標と品質管理をモニタリングできる一方、データサイエンティストはダウンタイムを防ぐための予測メンテナンススケジュールをモデル化できる。節約された時間は競争優位性をもたらす可能性のある作業に再投資される。
分析の拡大
もう一つの重要な経済的変化は規模である。より多くの従業員が分析を実行できるようにすることで、企業は部門や機能全体にデータ駆動型の洞察の範囲を拡大できる。
マーケティングチームはより頻繁にテストを実行でき、物流の専門家はより高い精度で在庫ニーズを予測でき、HRチームは労働力のトレンドをより適切に分析できる。Eコマースプラットフォームはカスタマーサポート担当者に購入履歴の洞察を提供するためにAIを使用でき、応答時間を短縮し顧客満足度を向上させる。エネルギー産業では、AIを使用して機器のパフォーマンスと環境指標をモニタリング・分析でき、エンジニアは最適化と長期計画に集中できる。
用途のリストは続くが、かつては一握りの専門家に限られていたものが、現在では組織全体で使用される一般的なスキルセットになる可能性がある。AI搭載の民主化されたデータ分析により、組織はより迅速に動き、より良い決定を下し、データ投資の価値を拡大することができる。
現実のものにするために
AI駆動型分析の経済性は魅力的な機会を提供するが、それを実現するには思慮深い導入が必要である。以下に始めるための重要なステップをいくつか紹介する：
1. アクセスしやすいAIツールを探す。 直感的なインターフェースと組み込みのガイダンスを備えたプラットフォームに投資し、非技術系の従業員がデータサイエンティストの監視なしに安全かつ効果的にデータを探索できるようにする。
2. 役割と責任を再定義する。 データサイエンティストは反復的なデータ準備ではなく、高インパクトのプロジェクトとビジネスユーザーの指導に集中すべきである。ツールを展開する前にチームの準備を整える。
3. データリテラシーを促進する。 一般の従業員にAI生成の洞察を解釈するスキルを提供する。トレーニングプログラム、ワークショップ、継続的なサポートは、チームが自信を持ってツールを使用し、結果に疑問を持つべき時を知るのに役立つ。
4. 監視を実施する。 データ、分析、AIの民主化には、結果の誤解や一貫性のない方法論などのリスクがある。検証と品質管理のための明確なプロセスを確立する。
5. パイロットを実施する。 クイックウィンを達成できる場所を探し、そこから成長する。まず組織全体で信頼を構築し、価値を実証する。
データサイエンスの経済性は変化した。AIツールによって、データから価値を抽出することがより速く、より安く、より簡単になり、ビジネスユーザーに権限を与え、データサイエンティストがより複雑な課題に取り組むことを可能にした。これを今認識する企業は、より良くスケールし、意思決定を加速し、最終的に競争優位性を獲得することができるだろう。
