生成AIを活用したデータ分析とは？おすすめのツールや分析のコツを解説

生成AIは、膨大な量のデータセットを学習しており、幅広い分野のデータを組み合わせた分析が可能です。データ分析の専門知識がなくても、人と会話するような感覚で指示出しできるため、活用が広がっています。

本記事では、生成AIによるデータ分析のメリットや具体的なプロセスを解説します。記事後半では、データ分析に生成AIを活用するポイントや注意点、具体的なツールなども紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

生成AIによるデータ分析とは、生成AIを用いてデータの予測や分類、可視化といった高度な分析を自動化することです。データサイエンティストのような専門知識がなくても、売上予測や異常検知、需要予測など、幅広い分野においてデータ分析が可能となります。

生成AIの進化が続いており、複雑なデータ分析に対応できるレベルになってきていることも、注目を集めている理由のひとつです。

データ分析に生成AIを活用するメリットは、次の通りです。

• 会話ベースで指示出しができる
• 膨大な知識量がある
• 非構造化データを処理できる
• データクレンジングを効率化できる
• コストを削減できる
• 新たなアイデアを創出できる
   

会話ベースで指示出しができる

生成AIは、「プロンプト」と呼ばれる指示文を受けてコンテンツを生成する仕組みです。これにより、人と会話するような感覚でデータ分析の指示出しができます。

「この売上データから傾向を教えて」「グラフを作って」などと指示することで、データ分析の専門知識やスキルがなくても分析結果が得られます。
 

膨大な知識量がある

生成AIは膨大なデータセットを学習しています。そのため、幅広い分野のデータを組み合わせてさまざまな解析を行うことが可能です。

AIは、トレンドや専門分野などの最新情報に関するアウトプットに弱いといわれることがありますが、これは「カットオフ」と呼ばれる仕組みによるものです。

AIは、ある時点で区切る形で過去の情報を学習しているため、最新情報についてはアウトプットの精度が下がることがありますが、生成AIの場合は検索機能で情報をカバーできます。それにより、最新の情報をベースにしたアウトプットにも対応できます。
 

非構造化データを処理できる

生成AIをデータ分析に活用すると、非構造化データが処理できる点もメリットです。具体的には、画像や音声の解析、顧客の感情分析などに活用されています。

非構造化データとは、表やグラフのように構造化されていないデータ群のことで、テキストや画像、音声、SNSへの投稿などがあげられます。決まった数値や表形式で整理された構造化データとは異なり、いわゆる「生データ」のままでは扱いづらいのが非構造化データの難点です。

従来、AIを用いてデータ分析を行うには、形式化された構造化データが必要でしたが、生成AIの進化により、非構造化データのデータ分析もできるようになりました。
 

データクレンジングを効率化できる

データ分析を行う際は、誤った値や欠損しているデータ、重複しているデータなどを修正・整理する「データクレンジング」が必要です。データクレンジングによって質の高いデータを準備することで、より高精度なデータ分析が期待できます。

膨大なデータの中から欠損値や異常値を除く作業は時間がかかりますが、生成AIを活用することで質を担保しつつスピードも高めることができ、作業の大幅な効率化につながります。
 

コストを削減できる

生成AIを導入することで、データ分析に必要な前処理やマーケティングリサーチ、解析、レポート作成といった作業をプロンプトで実施できるため、コスト削減につながります。

データ分析の専門知識やスキルを持った人材の採用には手間とコストがかかりますが、生成AIを活用したデータ分析は専門知識なしで実施可能です。データ分析を外注化している場合は、その分のコストを削減できます。
 

新たなアイデアを創出できる

データ分析に生成AIを活用することで、高度な分析が可能となり、新しいアイデアや未知のパターンの発見につながります。

従来の手法では、データから既存のルールや既知のパターンから法則性を特定する方法が一般的でした。

生成AIは膨大なデータを統合的に学習しているため、従来の分析では見落としてしまうような関係性を特定することが可能です。データを深く分析することで、ビジネスや研究における新しい発見や価値ある洞察を得るきっかけにもなるでしょう。
 

生成AIによるデータ分析は、次のステップで進めていきましょう。

1. 分析の目的を設定する
2. データを収集する
3. データの前処理・整理を行う
4. データを分析する
5. 結果をビジネスに活用する
    

1. 分析の目的を設定する

まずは、データ分析を行う理由を明確にしましょう。

ここでポイントとなるのが、最終目的を明確にしたうえで、データ分析の目的を決めることです。

• 最終目的：新規契約数を増やしたい
• データ分析の目的：チャネルごとの流入数を把握する

例えば、最終目的が「新規契約数を増やしたい」だった場合、まずは現状把握が必要です。この場合、データ分析の目的は「チャネルごとの流入数を把握すること」になります。

大切なのは、データ分析を行ったあとに得られた結果を活用するのではなく、目的に合わせて必要なデータを絞り込むことです。それによって無駄なプロセスがなくなり、分析に必要なツールも選びやすくなるでしょう。
 

2. データを収集する

続いて、必要なデータを収集します。データ収集は、分析の基盤となる重要なプロセスです。

データ収集には、アンケート調査やインタビューなどによって直接集める方法に加えて、Webサイトからデータを自動的に収集する「Webスクレイピング」や、異なるシステム同士を連携する「API」を利用するなどの方法があります。範囲が膨大になる場合は、生成AIのリサーチ機能を活用してみるのも良いでしょう。

十分なデータ量を確保できない場合は、政府や自治体の公表しているデータを活用する方法も有効です。
 

3. データの前処理・整理を行う

収集したデータには、欠損値や異常値、重複データなどが含まれています。精度の高い分析を行うには、それらのデータを整理し、分析しやすい形に整える必要がありますが、データの前処理は時間のかかるプロセスです。

生成AIを活用することで、従来の手法では時間のかかったデータ補完や異常値の特定、非構造化データの処理の効率化が可能となります。
 

4. データを分析する

ここまでの準備が整ったら、生成AIツールを用いて分析を行います。ツールごとに得意とする処理が異なるため、あらかじめツールの特徴を把握し、目的に合ったものを使うことが大切です。

また、データ分析の精度を高めるためには、AIのアウトプットに対してプロンプトを調整しながらフィードバックを繰り返すのがポイントです。最終的なアウトプットをイメージしながら、細かなステップに分けてAIに指示を出しましょう。
 

5. 結果をビジネスに活用する

最後は、データ分析によって得られた結果をビジネスに活用するステップです。

このステップでは、最初に設定した目的に合わせて分析結果を読み解き、取るべきアクションを明確にしましょう。それによって、ヒト・モノ・カネといった限りある企業のリソースを有効活用できます。

データ分析はあくまでも目的を達成するための手段です。分析結果を踏まえて、「その結果から何がわかるのか」「具体的にどのようなアクションを取るべきか」といった情報へと落とし込んだうえで、経営戦略やマーケティング施策の立案、業務改善などにつなげましょう。
 

データ分析で生成AIを使用する際のポイントは、次の通りです。

• 元となるデータの質を高める
• プロンプト（指示文）を工夫する
• 最終的なチェックは人間が行う

それぞれのポイントを詳しく解説します。
 

元となるデータの質を高める

高精度な分析を行うには、元となるデータの質を高めることが重要です。分析の前にデータの前処理と整理を行うことになりますが、この「データクレンジング」のステップを慎重に行うことが高精度なデータ分析をするうえでは欠かせません。

具体的には次のような処理を行います。

• 表記ゆれをなくす
• 数字を全角から半角に直す
• 余計なスペースを削除する
• 入力規則を統一する
• 重複データを削除する

生成AIを用いると、データクレンジングもスピーディーに実行できます。
 

プロンプト（指示文）を工夫する

プロンプト（指示文）を作成する際は、次のようなポイントを意識しましょう。

• 生成AIに役割を与える
• データの概要を伝える
• 具体的かつ明確な指示を与える
• 出力フォーマットを指定する

上のポイントを踏まえたプロンプトの具体例を紹介します。

プロンプトが複雑になりすぎるとアウトプットの精度が低くなるため、一度ですべての結果を得ようとしないことも重要なポイントです。

プロンプトを通じて生成AIとやり取りを繰り返し、段階的にアウトプットを得ることを意識しましょう。
 

最終的なチェックは人間が行う

生成AIは、一貫性のない結果を出すことがあります。また、出力結果に誤った情報が含まれている可能性も考慮しなければなりません。

分析結果は慎重に解釈・検証し、最終的には人間による確認や判断を行うのがポイントです。

Explainable AI（説明可能なAI）を活用することも解決策のひとつになります。なぜその分析結果に至ったのか、生成AIの思考プロセスを可視化できます。
 

データ分析に生成AIを活用すると、質とスピードが向上する一方で、次のような注意点もあります。
 

セキュリティリスクがある

生成AIによるデータ分析には、セキュリティ上のリスクがあります。

代表的なセキュリティリスクのひとつが、情報漏洩です。機密情報や顧客の個人情報を生成AIに入力すると、それが学習データとして使用され、情報漏洩につながる可能性があります。

生成AIをデータ分析に活用する際は、信頼のおけるツールを選んだうえで、プロンプトの内容を学習データとして使用しないようにする設定などを行いましょう。
 

高度な分析には知識が必要

生成AIを用いると、専門知識がなくても一定レベルのデータ分析は可能です。しかし、より高度な分析にはAIエンジニアやデータサイエンティストなどの専門家が持つ知識やスキルが欠かせません。

生成AIが向いている業務は、テキストデータの要約やパターン認識、グラフやレポートによるデータの可視化などです。一方で、緻密な計算が必要な分析やリアルタイムの情報分析、因果関係の証明といった複雑な業務には対応できないことがあります。

データ分析の目的に応じて手法を使い分けると良いでしょう。
 

ここでは、データ分析に活用できる生成AIツールを紹介します。

• ChatGPT
• Copilot in Excel
• DataRobot
   

ChatGPT

出典：ChatGPT

ChatGPTは、テキスト・画像生成やプログラミングコードの補助に使用できる代表的な生成AIツールで、データ分析にも活用できます。

ChatGPT-4以降に搭載されているデータ分析機能「Advanced Data Analysis」で、プログラミングコードの実行も可能です。データのアップロードから前処理、統計解析、グラフの作成・可視化など高度なデータ分析に対応できます。サポートされているデータの出力形式も、CSV・Excel・画像・音声・XMLなど幅広いのが特徴です。

Copilot in Excel

出典：Excel の Copilot のヘルプとラーニング

Copilot in Excelは、Microsoft社が提供する生成AIツールです。エクセル内でのデータ分析や可視化が可能で、具体的には次のようなことができます。

• データのフィルタリング
• 数式の生成
• データの強調表示

プロンプトで指示を出すことで、数式を作成・編集できるのはもちろん、データのグラフ化も行えます。
 

DataRobot

出典：DataRobot | NTTデータ - NTT DATA

DataRobotは、ローコード・ノーコードで生成AIモデルを構築し、機械学習モデルの構築や予測モデリング、データ分析などを行うことができるプラットフォームです。生成AIや予測AIの開発から運用までを1つのプラットフォームで完結できるため、セキュリティやガバナンスの面で大きなメリットがあります。

データ分析の具体的な活用例としては、製品出荷量予測や融資リスクなどの高度な分析、需要変動の詳細な予測などがあります。

プログラミングやデータサイエンスの知識を持ったユーザーに向けて、高度なデータ分析を実施するための機能も備わっています。
 

幅広いシーンで活用されている生成AIは、データ分析にも活用できます。専門知識がなくてもデータ分析が可能になるだけでなく、非構造化データの分析やデータクレンジングの効率化、新たなアイデアの創出など、多くのメリットがあります。

生成AIツールには、それぞれ特徴があるため、データ分析の目的を明確にしたうえでニーズに合ったものを選びましょう。

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