ビッグデータ時代に機械学習 (ML) がビジネスを推進する 5 つの方法

世界がますますデジタル化されるにつれて、かつてない量のデータが毎日生成され、組織にはこの膨大な量のデータを精査して処理するためのツールが必要になります。企業は機械学習を利用して、大量のデータを迅速に処理し、さまざまな方法で有効活用できるモデルを構築しています。

データを効果的に使用すれば、機械学習は意思決定、予測、パーソナライゼーション、効率性の向上、資産管理という 5 つの主要領域で企業組織に大きな影響を与えることができます。

意思決定をマスターする

機械学習は、企業がデータを処理および分析する方法に革命をもたらし、これまでにない速さで洞察を得られるようになりました。意思決定者がより早く洞察を得ることができれば、より早く重要な決定を下すことができます。競争上の優位性は、数分や数時間ではなく、数ミリ秒にある場合があります。

たとえば、企業のセキュリティ環境における異常を識別するようにトレーニングされた機械学習 (ML) ベースのソフトウェアは、データ侵害を即座に検出し、組織内の適切なチームに通知することができます。これらの機械学習モデルのインテリジェンスにより、チームは効果的な修復、顧客データの保護、ビジネス評判の維持、コストのかかる是正措置の回避について迅速な意思決定を行うことができます。

機械学習の意思決定のメリットを最適化するには、組織は適切なデータを収集し、データ モデリング環境に入力する必要があります。次に、有用な予測モデルを構築し、このデータを使用して予測を行う必要があります。データ チームは、これらの洞察を得るために手動の方法 (現在ほとんどの企業が行っている方法) を期待すべきではありません。代わりに、これらの予測は意思決定者が毎日使用するシステムにフィードバックされる必要があります。理想的には、「リバース ETL」と呼ばれるものを使用して意思決定プロセスを完全に自動化することもできます。

ETL (抽出、変換、ロード) は、ソース側から宛先側へデータを抽出 (抽出)、変換 (変換)、ロード (ロード) するプロセスを表すために使用されます。 ETL という用語はデータ ウェアハウスでよく使用されますが、その適用範囲はデータ ウェアハウスに限定されません。

より正確な需要予測

特にサプライ チェーンがいつでも中断したり遅延したりする可能性がある場合には、予測は意思決定よりも価値がある場合があります。今日のビジネス組織 (電子商取引など) は、市場の動向や顧客の行動を予測しなければならないという大きなプレッシャーにさらされています。機械学習モデルをデータ分析に組み込むことで、需要の予測をより正確かつ堅牢に行うことができ、在庫管理の効率化とコスト削減につながります。

サプライ チェーン管理は複雑なオペレーティング システムに直面しており、多くのリンクと参加者を持つサプライ チェーンは本質的に混沌としています。非常に予測不可能に思えるかもしれませんが、データが全体の平均、傾向要素、季節要素に分解されると、自己回帰予測モデルは非常にうまく機能します。これにより、無駄な在庫を削減しながら、削減の最大化に伴うリスクを定量化できます。有害事象（在庫不足など）の発生確率を定量化すると、管理可能になります。

顧客体験をパーソナライズする

今日のエンドユーザーと消費者は、欲しいものを欲しいときに手に入れることに慣れています。このようなパーソナライズされたカスタマイズされたエクスペリエンスを作成することは、今日の市場で競争するための重要な戦略です。機械学習プラットフォームを使用すると、ユーザーの行動を分析し、購入履歴に基づいて製品を追加するなど、パーソナライズされた推奨事項を提供できます。

世界的大手の Amazon は、機械学習を使用して製品を推奨し、顧客に提案を行う小売業界の代表的な例です。機械学習によってよりパーソナライズされた体験が提供されるようになると、Amazon の売上は飛躍的に増加するでしょう。

私たちがよく使用する他の 2 つの例は、Spotify と Netflix のストリーミング推奨です。これらも機械学習アルゴリズムに基づいています。これらのアルゴリズムは、ユーザーが聴いた曲や視聴した番組を分析して、他の関連コンテンツを識別し、推奨します。 Netflix は、機械学習アルゴリズムを通じてパーソナライゼーションとコンテンツの推奨を組み合わせることで、マーケティングコストを 10 億ドル節約しました。

組織の効率性を向上させる

機械学習と AI 機能は、生産性だけでなく、組織内の効率性と革新性も高める鍵となります。機械学習により、コンピューターが反復的なタスクを引き継ぎ、人間の手よりも速く完了できるようになるため、組織は人的資源をより価値の高い活動にシフトすることができます。

優れた機械学習モデルは、ドキュメントをスキャンして相互参照し、人間の目では追いつけない速度と効率で徹底的なドキュメント検索を実行できます。これにより、規制遵守や法的調査に関連する情報検索活動のコストが削減され、従業員は会社の業務の他の側面に創造的に取り組んで戦略的価値を付加できるようになります。

資産をより効率的に管理・維持する

企業にとって、資本や資産のメンテナンスやアップグレードが必要になる時期を正確に判断することが難しい場合があります。さらに、こうした取り組みにはコストがかかる可能性があります。予測機械学習モデルは、機器やコンポーネントのパフォーマンス データを収集して、それらの状態を監視し、資産の残存寿命を計算できます。 Siemens Power & Gas は、タービンからセンサーデータを取得してメンテナンススケジュールを最適化することで、これに成功しました。これらの AI を導入するコストは当初は非常に高額ですが、経済的メリットは非常に明確であり、時間の経過とともにコスト上の利点はますます大きくなります。

別の業界の例: 銀行やその他の金融機関は、機械学習モデルを使用して「異常な」取引を識別し、異常なアクティビティが発生したときに関連チームに警告することができます。

大量の企業データを処理するのは常に課題を伴いますが、ビジネスを活性化し、競合他社よりも優位に立つためには、意思決定者は機械学習を活用してその可能性を最大限に引き出す必要があります。もちろん、上記や他の多くの機械学習アプリケーションで最高の結果を達成するには、これらのマシンにすべてのデータを入力するだけでなく、正しくトレーニングする必要があります。機械学習モデルがクリーンなデータセットを使用するようにすることは非常に重要です。組織のデータの品質は、組織が得る洞察の品質に直接相関しています。