ビジネスインテリジェンスを変革するAIの優れたユースケース

ディープラーニング対応ソフトウェアから自動運転車、スマートロボットから IoT アプリケーションまで、AI アプリケーションはあらゆるところに存在します。人工知能技術は、ガートナー社の新興技術のハイプサイクルにおいて特別な順位にランクされており、テクノロジーの世界で人工知能が果たす役割が比類のないものであることを示しています。

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しかし、AI のビジネス インテリジェンスと分析機能は、収益源を改善し、貴重な洞察を提供するというコンセプトから、企業にとって大きな魅力となっています。実際、企業におけるデータの量と複雑さが増すにつれ、企業はビジネスを強化するために AI を導入するようになっています。

人工知能と機械学習により、企業はより価値のある洞察を得ることができ、業界のトレンドやユーザーの行動を予測できるようになります。そのため、企業はソリューションをアップグレードするために AI 開発者の採用を急いでいます。研究機関の調査によると、ビジネスインテリジェンスにおける人工知能の利用により、企業は数十億ドル相当の情報を得ることができるという。

では、ビジネス インテリジェンスで人工知能をどのように活用できるでしょうか? ここでは、ビジネス インテリジェンスにおける人工知能の大きな可能性について説明します。

人工知能はビジネス インテリジェンス アプリケーションをどのように強化するのでしょうか?

ビジネス インテリジェンスとは、ビッグ データを収集、処理、分析するために設計されたプロセスのことです。この目的のために、企業は Tableau、Datapine、Zoho Analytics などのさまざまなビジネス インテリジェンス ツールを利用できます。

このプロセス中に、システムが企業に提供する価値を妨げる問題がいくつか発生します。たとえば、データが大量になると容量の制約が発生し、それを回避する必要があります。

（１）人工知能はビジネスインテリジェンス能力を向上させる

ビジネス インテリジェンスの真の可能性は、大量のデータをより詳細な洞察に分解することで測定できます。これにより、企業は全体像の中で詳細を理解できるようになります。 AI はビジネス インテリジェンス アプリケーションの容量と機能も向上させます。しかし、実際の問題はリアルタイムの洞察において発生する可能性があります。

実際、ビジネス インテリジェンスの主なプロセスは、データの処理と視覚化です。しかし、ビジネス インテリジェンスでは、このデータ結果をリアルタイムで生成して傾向を予測することはできません。人工知能と機械学習などの最新テクノロジーを組み合わせることで、リアルタイムの洞察とトレンドを生み出すことができます。ビジネス インテリジェンス機能を向上させることで、企業の価値を高めることができます。

（２）ギャップを埋める

AI を活用したビジネス インテリジェンスは、企業がこれまで調べることができなかったデータに関する重要な洞察をもたらすことができるため、企業にとって大きなメリットとなります。 AI 駆動型ビジネス インテリジェンス アプリケーションは、新しいデータを処理し、ビジネスに役立つ傾向を特定します。

機械学習、自然言語処理、予測分析などの最新テクノロジーの使用により、有用な洞察が得られます。企業にとって、傾向を理解するには単にデータを視覚化するだけでは不十分であり、ギャップを埋めることができるツールが必要であり、AI はそれを実現します。

（３）人材不足問題の解消

ビジネス インテリジェンスは、複数のソースからのデータを処理することで、視覚的な形式でデータ検出を提供します。ただし、データの表現は読みにくい場合があります。しかし、AI には、情報を最も単純な規模で定義および拡張し、企業が実用的な洞察を得ることを可能にする機能があります。

さらに、人材の問題もこの過程を妨げるでしょう。多くの AI 開発企業は、これらの問題に対処するためにビジネス インテリジェンスにテクノロジーを導入しています。 AI を使用すると、適切なソフトウェア処理を通じて人材不足によって引き起こされる問題の一部を解消できます。また、タスクをデータ アナリストに簡単に委任することもできます。

（4）複雑なプロセスを簡素化する

ビジネス インテリジェンス ソリューションを使用しても、データの調査は複雑なプロセスです。プロのデータ分析者は、実用的な洞察を得るために何百ものグラフを調査する必要があります。ただし、AI はディープラーニング、機械学習、自然言語処理 (NLP) を使用してこのプロセスを簡素化できます。

さらに、これらのテクノロジーを使用して人間と機械のコミュニケーションのギャップを埋めることも、この問題の解決に役立ちます。人工知能技術と機械学習により、機械は人間の言語を理解できるようになり、データ分析でつながりや洞察をより簡単に見つけられるようになります。

さらに、AI を活用したビジネス インテリジェンスにより、企業は大量の構造化データと非構造化データを処理できるようになります。

まとめると、人工知能がビジネスインテリジェンスにどのように役立つかを理解することができます。実際の使用例をいくつか見てみましょう。

ビジネスインテリジェンスにおける人工知能の例

（１）SAP - AIがデータベースを有用な情報に変える

ビジネス インテリジェンスにおける AI の主な利点は、企業が情報を収集するデータベースを管理できるようにする SAP のクラウド プラットフォームである HANA に見られます。このソリューションは、アプリケーション、データベースなどのさまざまなソースからデータを受信して​​複製します。

ユーザーは、オンプレミス サーバーとクラウド プラットフォームを通じてプラットフォームにアクセスできます。 HANA には、金融取引、デバイス、センサー、デスクトップからの情報を取り込むのに十分な可能性があります。たとえば、従業員がスマートフォンやタブレットを使用して購入を記録する場合、HANA を活用して傾向や異常を特定できます。

（２）Domo – ビジネスダッシュボード向けAI

Domo は、企業向けの非常に大規模な SAP 機械学習プロジェクトではありません。しかし、Domo はより速いペースでその範囲を拡大しています。ビジネス管理ソフトウェアの開発会社である Domo は、5 億ドル以上の資金を調達し、企業が実用的な意思決定を行うのに役立つデータを収集するダッシュボードを開発しました。

このクラウドベースのダッシュボードは、ビジネスに合わせて簡単に拡張できます。したがって、あらゆる規模の企業がこのシステムを簡単に活用できます。 Domo がサードパーティ アプリケーションからデータを収集し、テーブルの分析やシナリオで使用できるようにするためのネイティブ ソフトウェア コネクタが 400 個以上あります。

Domo を使用する企業は、Salesforce Square、Shopify、Facebook などの多くのアプリケーションからデータを取得し、顧客、製品、売上に関する貴重な洞察を得ることができます。たとえば、販売者は電子商取引プラットフォームからデータを抽出し、ソフトウェアを管理できます。

この情報は、製品のパフォーマンスなどの観点からリアルタイムで抽出されます。

（３）Apptus — 営業支援のためのAI

機械学習は、さまざまな方法でアプリケーションを改善するために使用できます。イノベーション主導の AI 開発会社によって開発された Apptus を使用すると、企業は販売パイプラインを改善するために実行できるアクションに関する推奨事項を見つけることができます。 Apptus は、顧客の意図や購買習慣を把握することで企業の収益増加を支援する専門ソフトウェアです。

Apptus には、消費者の予測的理解を活用して販売を自動化できるように設計された電子販売ソリューションがあります。このソフトウェアは機械学習とビッグデータを組み合わせて、どの製品が消費者に魅力的かを判断し、企業が検索を変更してより適切な推奨を提供できるようにします。

(4) アバナード – ビジネスインサイトのための人工知能

Avanade は、Accenture と Microsoft の共同イニシアチブであり、Cortana Intelligence Suite や、予測分析とデータに基づく洞察の発見のための他の多くのソリューションを基盤としています。

このプラットフォームは、企業がより多くのビジネス視点と洞察を獲得し、分析を通じて消費者の行動を理解するのに役立ちます。

結論

ビジネス インテリジェンス アプリケーションは、ビッグ データを理解できるようにすることで、企業にとって大きな資産となります。企業のニーズは時間とともに進化しますが、AI はその可能性を最大限に発揮することができます。

企業はデータを処理して視覚的な結果として提示する必要があるため、リアルタイムで正確なトレンド予測を行うことができるソフトウェアが非常に重要です。そこで AI は真の可能性を発揮し、企業が市場でのブレークスルーを追求できるようになります。

エンタープライズ エコシステムにテクノロジーを実装する方法を理解するために、企業は最新のテクノロジーの統合と AI 機能の専門知識を持つビジネス インテリジェンス コンサルタントの支援を受けることができます。