AIといえば、予測や思考といった点が目立つのですが、実際には分析能力も優れています。
特に、大量のデータを収集したビッグデータについては、AIがその分析に向いているといわれています。

なぜ、AIはビッグデータの分析に向いているのでしょうか?

AIがビッグデータの分析に向いているのはなぜ?

現在は、様々な分野でデータ収集が行われています。
例えばコンビニでは、利用客の購入した商品と性別、年代、来店した時間帯などをレジでデータ収集していて、その傾向を分析することで商品の仕入れなどを検討しています。

こういったデータの収集はレジのキーで行われているのですが、やはり忙しい時間帯などは客層のキーを押し間違えることもあり、正確なデータをとるのは難しいところがあります。

しかし、ここにAIを組み込んだ場合はどうなるでしょうか?
まず、AIが分析を行う場合、監視カメラの映像とレジの記録を合わせることでほぼ正確な客層のデータを作成することができます。

また、何も買わずにお店を出ていく客についてはレジでのデータ収集ができないのですが、監視カメラを利用した場合はそういった客についてのデータも収集でき、さらにすべての利用客について平均滞在時間などのデータも得ることができます。
AIがこのようなデータを分析していくことで、より詳しい販売戦略を立てることができるでしょう。
また、AIの真骨頂となるのはビッグデータの分析です。

コンビニで全国のデータを統合したものはビッグデータとなるでしょうが、そのデータを分析していくというのは人間には難しいものがあります。

例えば、最初から項目のあるデータに当てはまる店舗を探すことはコンピューターを利用すれば比較的簡単に行えますが、とある商品がよく売れている店舗の共通点を探せ、といった分析は難しいでしょう。
しかし、AIが分析を行う場合、様々な条件の下で検証を行い、共通点を見つけ出すことができます。

トライ&エラーを厭わずに、延々と分析を繰り返すことができるのがAIの強みといえます。
また、AIはデータを得て学習することで成長します。

ビッグデータは大量のデータの集合体ですから、AIにとっては多くのことが学習できるのです。
その結果、AIが同じような分析を行うたびに、分析が速くなっていくでしょう。

こうした理由から、AIはビッグデータの分析に向いているといわれています。

AIを活用した分析は多くの分野で行われる

先ほどはコンビニを例に出しましたが、AIを分析に活用するというのは多くの分野で行われています。
例えば製造業においては、これまであまり気にしていなかった機器利用のログデータを分析することで機器の故障を予測することが可能となり、また稼働が少ない機器がある場合はその機器を利用するような企業への営業活動に力を入れる、といったことが可能となります。

運送業などでも、交通情報や車両の状態、配達ルートなどを分析して効率のいい配車の計画を自動的に立てられるようになり、1件当たりにかかる時間も短縮できます。

AIがネット上の画像などを収集して、その投稿した人物の情報や背景などを分析することで、商品を購入した人の性別・年代・地域などを分析することも可能となるでしょう。

まとめ

AIは、ビッグデータを分析するのに向いているといわれています。
ビッグデータを分析するのは人間には難しく、時間もかかるのですが、AIに分析を任せることで人間には不可能な精度での分析が可能となり、また条件を満たすまで分析を続けることができます。

AIは学習していくので、同じような分析を行うたびにかかる時間も短縮されていくでしょう。
現在、AIによる分析は様々な分野で活用されています。

今後、さらにAIが進歩していくにつれ、より高度な分析も可能となっていくでしょう。