自動分析とは？自動化による5つのメリット

自動化は、ロボットが人間に取って代わるということではありません。

自動化とは、反復作業を効率化し、人間が行っている仕事を排除するシステムを導入することだと主張する人もいるかもしれませんが、現実はそうではなく、もっと希望に満ちたものです。自動化は、人間がすでに行っている作業を単に自動化するだけではなく、インテリジェントに行うことによって、人間の生産性を高め、業務を楽にしながら、より戦略的な仕事に取り組むことのできる環境を実現してくれます。

自動化によって、データ業務担当者はより大きな疑問に答え、より変革的なビジネス成果を追求し、毎日貴重な時間を注ぎ込んでいる手作業の負担を軽減できるようになります。

このブログでは、自動分析とは何か、データアナリスト、データサイエンティスト、ビジネスユーザーが日常業務で自動分析をどのように活用できるのか、またなぜ活用すべきなのかについて掘り下げていきます。

分析、データサイエンス、AI、プロセス・オートメーションを横断した統合自動化プラットフォームに投資する組織は、トランスフォーメーションイニシアチブの範囲を拡大し、持続的な競争優位性を築くことができるでしょう。

John Santaferraro氏

EMA社
アナリティクス、BI、データサイエンス、リサーチディレクター

自動分析とは何か

平日の大半の時間を取られるような、データの整理、解析、クレンジング、フォーマット化といった作業を思いうかべてみてください。このような手作業での繰り返しが多い作業は、すべて自動化することができます。

自動分析とは、ソフトウェアとAI（一般的には機械学習アルゴリズムや生成AI）を使用して、エンドツーエンドの分析を自動化することです。ビジネスプロセスの自動化（BPA）と同様に、自動分析では、多様なシステム（データウェアハウス、分析プラットフォーム、ダッシュボードツールなど）に接続し、統合されたエンドツーエンドの分析ワークフローを作成することができます。

自動分析ソリューションを使えば、データの収集、データの準備とブレンド、データの分析、レポートの作成、モデルの構築、さらには関係者向けのメールの要約やパワーポイントの資料作成など、分析ライフサイクルのあらゆる部分（またはそのすべて）を自動化できます。

自動分析には次のような種類があります：

自動機械学習（AutoML）：AutoMLプラットフォームは、ローコード、ノーコードソリューションの使用により、データワーカーによるモデルの迅速なデプロイを支援します。このソリューションを用いることで、ビジネス上の問題の定義、適切な機能の選択、モデルのコード記述や微調整まで、モデル構築プロセスのあらゆるステップを自動化することができます。

生成AI：今日の自動分析ソリューションの多くが、生成AI機能をツールに統合することで、データ業務担当者が分析ライフサイクルのステップをさらに効率的に自動化できるようサポートしています。例えば、Alteryxの生成AI機能は、分析ワークフローの目的、入力、出力、および主要なロジックのステップのサマリーを生成することで、ガバナンスの向上や文書化を支援しています。この機能を用いることによって、主要ステークホルダーとインサイトを共有するためのパワーポイント資料やメールを素早く作成できるようにもなります。

分析の自動化: Alteryxのような分析自動化プラットフォームでは、データの取り込み、準備とブレンド、変換、レポート作成などの、エンドツーエンドの分析プロセスを自動化することができます。視覚的で直感的に操作できるインターフェイス上で、分析ワークフローを一度構築すれば、その後は半永久的に自動化することが可能です。これらのソリューションは、分析ワークフローの最後にファイルやデータセットを自動的に修正するRPAシステムのような、他のソリューションにも容易に接続し、統合することができます。

ビジネスインテリジェンス：ビジネスインテリジェンスとは、データを分析し、それによって得られたインサイトを、データの可視化やダッシュボードによって共有するために用いられる戦略やテクノロジーを指します。自動分析によって、ビジネスインテリジェンスのステップを自動化し、データに潜むインサイトを自動的に浮かび上がらせ、さらにダッシュボードの生成機能により、主要ステークホルダーが情報に基づいた意思決定を行うために必要な情報を常に入手できる環境を実現できるようになります。

自動分析はさまざまな形で取り入れることができ、データ業務担当者の時間のかかる作業を支援するだけでなく、予測モデルの構築など、より技術的なデータ分析やデータサイエンスの活用におけるハードルを下げ、データ業務担当者の可能性を今までになく広げます。

アナリティクスのプロフェッショナルは、批判的思考者であり、クリエイティブな問題解決者であり、エンドユーザーのためのソリューションを構築する上で欠かせないアクティブなリスナーです。しかし、他の多くの職業と同様に、アナリティクスのライフサイクルには、人間の介入や監視を必要とする反復的で退屈なタスクが数多く存在します。生成AIの登場により、こうした作業を自動化する絶好の機会が生まれています。これにより、人間の労働者が、新規プロジェクトの立ち上げ、ビジネスに対するより深い理解、組織へのより大きな価値の提供といった、本来人間が取り組むべき戦略的な活動に多くの時間を費やすことが可能になりました。

Peter Martinez

ソリューションマーケティング担当ディレクター

分析を自動化すべき理由

より迅速なインサイトの獲得からエラーの削減まで、自動分析の活用によって得られるメリットをいくつか挙げてみましょう。

手作業の削減

表計算ソフトでの手作業によるデータ準備とクレンジングが、長年のデータ業務担当者の悩みの種となっています。ある調査では、一般的なアナリストがデータ準備に1日2時間（年間約500時間）もの時間を費やしていることが指摘されています。

自動分析を利用することによって、データの処理時間を80%程度削減したBank al Etihadのように、同様の作業をわずか数秒で完了できるようになるため、大幅な時間の節約を実現できます。

インサイトをよりスピーディーに発見

今日のほとんどの企業の分析ワークフローで、数百万行ものデータが使用されています。こうしたビッグデータの時代において、表形式のワークシートはもはや役不足です。大量のデータ用対応した分析自動化ソリューションにすべてのデータを取り込むことで、こうした表計算ソフトの制約を気にすることなく、データの処理や分析を効率的に行えるようになります。データの処理をサーバーにオフロードして分析を高速化できるだけでなく、分析ライフサイクルの複数の工程を自動化することによってあらゆる場面で時間を節約し、ビジネスユーザーが課題の定義や解決に向けて取り組んだり、コストの節約に向けた新たな方法を見つけるなど、より戦略的な業務に時間を割けるようになります。

エラーを回避する

表計算ソフトでの作業は、膨大な量のデータを小さなセルや複雑な計算を駆使しながら行う必要があります。Alteryxのような分析自動化ソリューションは、ワークフローの各ステップでデータに何が起こっているかを正確に確認できる視覚的なインターフェイスを備えているため、コスト損失につながるエラーを効果的に回避できます。また、コピー＆ペーストや値の手入力のようなミスの起こりやすい手作業も、自動化して効率化し、打ち間違いなどによるリスクを減らすことができます。

共同作業

ほとんどの自動分析ソリューションが、クラウドベースまたはハイブリッド方式を採用しており、分析プロセスやワークフローについてチームメンバーと簡単にコラボレーションできます。さらに、自動分析ソリューションを利用することによって、機械学習や予測モデリングへの活用のハードルが大幅に下げるため、今までは考えられなかったようなデータサイエンティストとアナリストの共同作業も実現できるようになります。

キャリアを加速させる

リアルタイムでインサイトを見出し、ビジネスコストを削減し、ミスを回避すれば、社内で注目を浴びることができます。分析自動化ソリューションを活用すれば、以前よりも多くのことを達成できるようになり、キャリアの加速にも役立ちます。

分析の自動化の始め方

分析の自動化に対するアプローチは、組織のニーズによってさまざまですが、以下に開始するにあたってのお勧めのステップをいくつかご紹介します。

ビジネス上の問題を定義する

まず、自動分析ソリューションで何を解決しようとしているのかを明確にしましょう。「事前準備とブレンドを自動化したい」、「機械学習モデルを迅速に反復したい」など、目的を理解することで、チームに適した自動分析ソリューションのタイプを見極められるようになります。

適切なソリューションを選択する

自動分析ソリューションの中には、エンドツーエンドの分析や多数のユースケースをカバーするものがあります。または、オイスターナイフのように、マーケティングキャンペーンの最適化や収益予測など、特定の機能や目的を備えているものもあります。どのようなビジネス課題を解決しようとしているのかが分かったら、その問題に対応でき、堅牢なセキュリティ機能を備え、既存のインフラ、データ、アプリケーションと容易に統合できるエンタープライズグレードのソリューションを探すようにしましょう。そうすることで、予期せぬトラブルが発生することなく、迅速な立ち上げと運用が可能になります。

適切なデータを集める

ソリューションを導入したら、いよいよ自動分析機能を稼働させます。CRM、ERP、財務システム、ソーシャルメディアアカウント、ウェブ分析など、分析したいデータが収集できているかチェックしてから、分析ワークフローを構築し、プロセスを完全に自動化できるかどうかを確認します。

稼働させてから最適化

準備とブレンドを自動化したばかりだから、すぐに予測モデリングに取り掛かれるわけがないと考える必要はありません。そのうちに、より良く改善できる部分が見つかるようになってきます。自動化は、それがなければできなかった以上のことをできるように手助けしてくれます。自動化が進めば進むほど、戦略的で付加価値の高い活動を行う余裕が生まれるようになります。

自動分析の例

分析の自動化の実際の事例をいくつかご紹介します。

需要予測

小売業は常に、いつ、どれだけの在庫を発注すべきかを把握しておく必要があります。しかし、多くの場合、棚上の在庫状況の改善や在庫切れの回避は、推測に任されています。需要予測を活用すれば、仕入れから棚に陳列するまでの商品の流通をモデル化し、こうした当て推量に頼る必要がなくなります。分析を自動化させることで、3つのステップで需要予測モデルを構築することができます。

データ接続：過去の販売データとサプライチェーンのケイパビリティデータを自動的に取り込む。
準備とブレンド：モデルに入力するデータをブレンドし、フォーマット化。
予測モデルの構築：コード不要で、予想される将来の売上を予測するモデルを作成。

財務予測におけるWhat-if分析

多くのFP&A担当者が、財務モデリングの大部分のパートに、表計算ソフトのデータテーブル機能を利用しています。例えば、適切な範囲の金利と期間で表を作成し、データテーブルの入力を指定して結果を生成することでwhat-if分析を行い、さまざまなシナリオを検討することができます。しかし、こうしたアプローチには時間がかかるだけでなく、ミスがつきものです。分析自動化ソリューションを使えば、表計算ソフトと同様のデータテーブル機能を簡単に再現し、はるかに少ない手間や工程でより高い精度を得ることができます。

Alteryxのような分析自動化プラットフォームを使用すると、次のことが可能になります：

時間を節約し、ミスを減らす
複数のシナリオに対応したデータテーブルを作成し、初期テスト後にパラメーターを簡単に変更
いつでも変更できる柔軟性を維持しながら、あらゆるシナリオの計算をハードコードする

月末締めの自動化

毎月の締め近くになると、経理担当者は、その月の財務取引がすべて記録されていることを確認するために、照合作業を行う必要があります。これには、請求漏れの計上、在庫の不一致の解決、予算と支出の比較、結果の分析、レポートの作成などが含まれます。