生成AIを活用したデータ分析方法！おすすめ生成AIツールや具体的な方法を徹底解説

デジタル技術を活用したデジタルトランスフォーメーション（DX）を取り入れて業務効率化を図り、生産性の向上を目指す企業が増えています。

しかし、現在日本ではDXの実現や保有するデータ活用を担うデータサイエンティストの不足が問題視されています。実際に、約72%の企業が「データサイエンティストが不足している」と回答しています。

生成AIを活用するとでその問題の一部は解決できるのです。

この記事では、生成AIの概要やデータ分析に活用するメリットとデメリット、おすすめツールを紹介します。最後まで読んでいただくことで、データ分析で生成AIを使用する際の注意点が理解でき、AIを安全に活用する方法がわかります。

ぜひ、最後までご覧ください。

生成AIとは？

生成AIとは、テキストや画像、動画、音声などの新しいコンテンツを生成できる人工知能のことです。近年の急速な発展が社会に与える影響は大きく、2024年のノーベル物理学賞も生成AIの基礎を築いた研究者に与えられました。※1

しかし、生成AIと従来のAIの違いや仕組みがよく分からない方も多いのではないでしょうか？ぜひ、以下を参考にしてください。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAIの違いは、新しいコンテンツを自ら生み出す能力があるかどうかです。

従来のAIは、予測や分類など事前に決められた作業を自動化するのが目的だったのに対し、生成AIはモデルが学習したデータを基にして新しいアイデアやコンテンツを創造します。

この0から1を生み出す能力を利用して創造的な作業の自動化も可能になり、ビジネスや幅広い分野での活用が進んでいるのです。

生成AIは、情報収集の効率化や新しいアイデアを提供する、革新的な技術です。

生成AIの仕組み

生成AIは、与えられたプロンプト（指示や質問）を解析し、学習済みのデータから特徴を抽出して新しいコンテンツを生み出すように設計されています。

この方法には、ディープラーニングという技術が使われ、AIは既に学んだデータを基に適切な回答を見つけ出します。この方法により、新しいテキストや画像、動画などを生成することが可能です。

つまり、生成AIは既存の情報から新しいアイデアや作品を生み出す能力を持っています。

生成AIの種類

生成AIには、画像やテキスト、動画、音声を生成する4つの種類があります。どの種類の生成AIも基本的には、プロンプトの指示に従ってコンテンツを生成します。

画像生成AIは人物や風景など写真風のリアルなものからアートのような抽象的なものまであらゆるものを生成できます。ウェブサイトのバナーなども手間をかけず瞬時に作成可能です。

文章を生成したい場合は、テキストAIを使います。短いビジネスメールも長編小説も生成します。英語などの主要言語への翻訳も得意とし、言語にとらわれないコンテンツ生成が可能です。

数秒の動画をプロンプト指示で生成できる動画生成AIは、実写と見分けがつきにくいレベルの領域に到達しています。※2

音声AIは人間が用意したテキストをAIが作り出した音声で発声でき、さまざまな種類の音声をドラマのセリフやナレーションなど目的に合わせて自在に生成可能です。※3

生成AIは仕事の効率化や新しいアイデアを考えるのに役立ち、これまでの業務プロセスやリソース配分、アウトプットの質を大きく変える可能性があります。

なお、生成AIで自動化する方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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生成AIをデータ分析に使うメリット

デジタル化された情報を活用すれば、トレンドを捉えた新しいビジネス機会の獲得や自社サプライチェーの迅速な状況把握など、収益向上に役立つでしょう。

生成AIを活用するとデータ分析に費やす作業時間を大幅に短縮でき、人件費の削減にも役立ちます。データサイエンティストなど高度なデータ分析スキルを持つ人材を採用できなくても、保有するデータから幅広い洞察を得られます。

ここでは、生成AIをデータ分析に使うメリットを5つ紹介します。

数値化できないデータも分析できる

生成AIを使うと、数値化が難しいデータも分析可能です。

アンケート調査などで収集した製品やサービスに対する顧客の感情（ネガティブ・ポジティブな感情）は、定量分析（数字を使った分析）では捉えにくい要素です。しかし、生成AIを活用してこれらの感情を分析し、お客様の分析に役立てることができます。

生成AIを活用することで、新たなビジネスチャンスや顧客理解の深化に繋がる可能性を秘めています。

分析から意思決定まで迅速に行える

生成AIの活用によって、分析そのものだけでなくデータの準備から洞察を導くまでの工数や時間が短縮され、迅速な意思決定につながります。

生成AIは、膨大なデータを高速で分析し新しいパターンや傾向を発見します。トレンドや自社状況をデータを基に迅速に捉えられれば、競合他社よりもスピーティーな意思決定を行い、競争力を強化できるでしょう。

生成AIは定型業務も効率化・自動化できるので、人件費の削減や労働力不足の解消にもつながります。

各種コストが削減できる

生成AIをデータ分析に活用すれば、分析にかかるコストの削減に役立ちます。

従来のデータ分析方法に比べ、生成AIは高速で効率的に大量のデータを処理できます。例えば、人事や財務、取引情報など社内には膨大な量のデータが保管されていますが、データの形式やフォーマットはバラバラです。

データ分析を行うには、データを分析可能な形にひとつずつ変換し、値の欠損や数値型なども修正する必要がありました。この処理にはデータ処理のスキルも必要で、専門人材を配置しなければ困難です。

生成AIは、データを与えてプロンプトで指示するだけで自動的に処理を行います。専門人材が実行するよりも早く結果を得られ、人件費と作業時間の短縮につながります。

未発見のパターンが見つけられる

生成AIは、データの中に存在する規則性や特定のパターンを見つけるのが得意です。、そのため、従来の手法では見過ごされがちな未発見のパターンや規則性を発見できます。

生成AIは、膨大なデータセットから新しい傾向や関連性を抽出する能力を持っています。そのため、人間が解析するのが難しい複雑なデータも効率的に分析でき、ビジネスにおいて新たな洞察を得ることが可能です。

膨大なアイデアが生み出せる

生成AIをデータ分析に使うと、新しいアイデアや解決策が見つかります。

例えば、小売業界で顧客の購買データを分析し、新商品の提案や販売戦略を導き出せます。また、医療分野では患者データから治療法のヒントを得ることも可能です。

生成AIはデータに存在する傾向を発見し、これを基にクリエイティブなアイデアや仮説を生成できます。

生成AIをデータ分析に使うデメリット

生成AIは、既存の情報を学習して新しいコンテンツを生み出すツールです。全ての出力が正確で、ユーザーの要求を満たすとは限らないため、データ分析に使う際には注意が必要です。

生成AIは、誤った情報を出力したり、基本的な計算をミスしたりする可能性があります。そのため、生成AIの出力には慎重に対応し、デメリットを理解しておくことが重要です。

ここでは、データ分析で生成AIを使う主要な3つのデメリットを紹介します。

出力にばらつきがある

生成AIをデータ分析に使うデメリットとして、出力にばらつきがあることが挙げられます。

AIは複雑なデータや新しいパターンに対して予測が不安定になりがちで、これが分析の正確性を損なう可能性があります。そのため、AIによる分析結果は常に慎重に検証する必要があり、場合によっては人間の判断を組み合わせることが重要です。

このような方法により、生成AIの利点を活かしつつ、リスクを最小限に抑えることができます。

ハルシネーションが混じる

生成AIをデータ分析に使用する際の大きなデメリットは「ハルシネーション」、すなわち誤った情報や不正確なデータが生成されるリスクです。

AIは、不完全または偏ったデータを基に分析を行うと、現実と異なる結果を生み出す可能性があります。そのため、AIによる分析結果は常に慎重に検証し、実際の現状と照らし合わせることが重要です。

このようなリスクを理解し、適切に管理することで、生成AIをデータ分析に効果的に活用することが可能になります。

数の処理が苦手

生成AIをデータ分析に使用する際のデメリットは、数値処理における精度の低さです。

生成AIは、基本的な計算でさえ間違えることがあり、データ分析の正確性に影響を与える可能性があります。そのため、AIによる計算結果は常に慎重に検証し、特にビジネス上の重要な意思決定にはAIの出力だけに頼らず、人間のチェックを組み合わせることが重要です。

生成AIは多くの分野で有用ですが数値処理の精度には限界があるため、その点を理解し適切に活用することが重要です。

なお、生成AIの企業利用・開発のリスクとその対策について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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データ分析に使える生成AIツール7選！

生成AIをデータ分析に使えば業務の効率化やコスト削減に役立ちますが、どのようなツールを使えばよいか分からないという方もいるでしょう。

ここでは、データ分析に使えるおすすめの生成AIツールを7つ紹介します。これらの生成AIツールを導入することで、効率的にデータ分析ができ作業時間が短縮できます。

それぞれの特徴を解説するのでぜひ、参考に導入を検討してみてください。

ChatGPT

ChatGPTのAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)は、データをアップロードして分析するのに便利なツールです。

Advanced Data Analysisを使えば、データの読み込みや分析、クリーニング、視覚化などが簡単にできます。このツールは、Pythonを使って分析を行い、他の言語のコードも理解可能です。つまり、データ分析の全工程をAIがサポートし、手間を省くことができるのです。

Advanced Data Analysisを活用することで、データ分析の時間と労力を大幅に削減でき、より効率的な作業を進めることができます。※4

Copilot in Excel

Copilot in Excelは、データを簡単に分析、理解、視覚化するための生成AIツールです。

このツールは、Excel内でデータを深く掘り下げ、理解を深めるのに役立ちます。Copilotを使うことで、データの強調表示やフィルタリング、並べ替えを簡単にでき、複雑な計算の数式列の提案も受けられます。

したがって、重要な仕事に集中し、効率的にデータ分析を行うことが可能です。

Copilot in Excelは、データ分析における時間と労力を節約し、より高度な分析を実現するための強力なツールです。※5

DataRobo

DataRoboは、生成AIを含むさまざまな機能を使ってビジネスデータの分析や活用を支援するプラットフォームです。

専門的なプログラミング知識やデータ処理知識がなくてもノーコードで生成AIや予測AIのモデルを構築でき、どのような企業でもデータに基づいた意思決定を迅速化できます。

製品の出荷量予測や需要予測、金融業界における融資リスク予測など、幅広い業界で活用されています。※6

Gemini（Duet AI）

GeminiはGoogleが開発する生成AIのひとつで、GmailなどGoogle Workspaceで使えるさまざまなアプリケーションに搭載が始まっています。

以前は「Duet AI for Google Workspace」という名称でしたが、2024年2月に「Gemini for Google Workspace」に変更されました。

例えばGmailでは、ビジネスメールを自動生成する、砕けた文章をフォーマルに変更する、返信文を生成するなどが可能です。一から自分で内容を調べて作成するよりも迅速に作成できます。

Google ドキュメントでもビジネス文書を指示に従って自動生成させることで、草案作成の迅速化が可能になります。※7

QuickSight Generative BI

QuickSight Generative BIは、自然言語でのダッシュボードの作成やデータ分析が可能な生成AIツールです。

このツールは、自然言語での質問に基づいてインタラクティブなダッシュボードを作成し、機械学習を利用してデータのパターンや外れ値を自動的に探します。

QuickSightは、毎週週百万のダッシュボードビューを提供し、エンドユーザーがより適切なデータ駆動型の意思決定を行えるようにします。このツールの主な特徴は、会話形式の質問に対して関連する視覚化を提供し、高度な分析を実行する能力です。

QuickSight Generative BIは、データ分析を行う際に迅速かつ効率的な洞察を提供し、ビジネスの意思決定を支援するツールです。※8

Rows

Rowsは、AIを使って自動的にデータ分析を行うことができる最新の表計算ソフトウェアです。

このツールは、スプレッドシートの使い勝手を活かしながら、データを直感的に扱えるように設計されています。

Rowsを使用すると、社会メディアやデータウェアハウ、広告プラットフォームなどからのデータを簡単にインポートでき、コードを書く必要がありません。

さらに、GPT-3を活用してデータリストの作成や質問への回答、顧客フィードバックの分類が可能です。チームでの共同作業やインタラクティブなウェブサイトとしてスプレッドシートを共有することもできます。

Rowsは、表計算ソフトの便利さを活かしながら、さまざまなツールと連携してデータをAIで分析できます。※9

Alteryx

Alteryxは、社内全体でデータ活用を推進できるよう設計された統合プラットフォームで、誰もが使いやすい操作性を持ちながらAIを含む高度な分析機能が利用可能です。

生成AIを用いた機能により、メール作成やデータ分析要約の迅速化、データ分析結果のプレゼンテーション資料の生成、作業手順の文書化を自動化するなどの効率化が期待できます。

自社の分析の成熟レベルや、目指すべき方向性などをすばやく把握できる機能も便利です。※10

生成AIを用いたデータ分析が役立つケース

生成AIの活用事例を見ると、どのように自社のデータ分析に使えるかを具体的に検討できるでしょう。

デジタルマーケティングを成功させるには、市場やターゲット顧客の理解が欠かせません。そのために、顧客の属性情報や過去の購買データなどを分析しますが、必要な洞察を得るまでに多くの時間とデータ処理作業が必要です。

データの収集から結果の要約までにかかる時間は、数週間から数カ月に及ぶことも珍しくありません。データを与えて分析作業を生成AIに指示すると、クラスタリングやペルソナ作成などは詳細な手順を指示しなくても瞬時に結果を出力します。

経験や専門的なデータ処理スキルに依存していたプロセスを生成AIに任せることで、作業効率化や新たな価値創造につながるでしょう。

ChatGPTとExcelを使ったデータ分析のやり方をプロンプト交えて解説

この章では実際にデータ分析のやり方を解説していきます。データ解析ツールとしては、先に紹介したChatGPTを使います。ぜひ、参考にしてみてください。

Excelデータを読み込む

まずはデータ分析を行うためのデータをChatGPTに入力します。

主なやり方は以下の2つです。

1. ファイルをアップロードする(ChatGPT有料会員のみ)
2. データをChatGPTに直接貼り付ける

ファイルをChatGPTにアップロードするためには、ChatGPTの入力欄左側のクリップマークをクリックして行います。この操作はChatGPTの有料会員でないとできません。

無料会員の方は、Excelデータを直接ChatGPTに貼り付けることで、データ入力が完了します。今回使用したデータは以下です。

分析で利用するExcel関数(VBAコード)を生成する

Excelデータの分析で必要となるVBAコードを生成する必要があります。ChatGPTに先の項目でExcelデータを読み込ませたら、ChatGPTにプロンプトを入力します。

たとえば、以下のプロンプトを入力してみてください。

「入力したデータは、とある八百屋で売れた野菜の個数を14日間記録したものです。各野菜の平均個数を算出し、平均個数以下のセルを赤く塗りつぶすVBAコードを生成してください。」

すると以下のような結果が返ってきます。

Sub ColorBelowAverage()

Dim ws As Worksheet

    Dim dataRange As Range

    Dim vegRange As Range

    Dim avg As Double

    Dim i As Long, j As Long

    ' 使用するワークシートの名前を設定します。適宜変更してください。

    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("売上")

    ' データが存在する範囲を設定します。この例では、2行目から15行目まで、そしてB列からI列までと仮定しています。

    ' 実際のデータに応じて範囲を調整してください。

    Set dataRange = ws.Range("C2:G16")

    ' 列ごとにループを実行し、平均値を計算後、条件に合うセルを塗りつぶします。

    For i = 1 To dataRange.Columns.Count

        Set vegRange = dataRange.Columns(i)

        avg = Application.WorksheetFunction.Average(vegRange)

        For j = 1 To vegRange.Cells.Count

            If vegRange.Cells(j).Value <= avg Then

                ' 平均以下の値を持つセルを赤く塗りつぶす

                vegRange.Cells(j).Interior.Color = RGB(255, 0, 0)

            Else

                ' 平均を超える値の場合は、塗りつぶしをクリア (必要に応じて)

                ' vegRange.Cells(j).Interior.ColorIndex = xlNone

            End If

        Next j

    Next i

End Sub

生成したコードを使い分析する

入力したデータのExcelファイルを開き、VBAエディタを開きます。

開き方は、「Alt」+「F11」が便利です。VBAエディタの左メニューから分析するExcelファイルを選びます。

左メニューの「コードの表示」を選択し、白いウィンドウにVBAコードを貼り付けます。

最後に実行ボタンかF5を押して、手順は完了です。

なお、ChatGPT×Excelについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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生成AIをデータ分析に活用して成長につなげよう！

生成AIは従来のAIとは異なり、文章や画像、動画など新しいコンテンツを作成可能です。データ分析に生成AIを活用すると、人件費削減や作業時間の短縮、新しいアイデアの提供などのメリットがあります。

しかし、生成AIを使う際には、誤った情報や不正確なデータに基づいて分析するリスクがあります。これは「ハルシネーション」と呼ばれ、間違った意思決定に導く可能性があるため、生成AIの特徴を正しく理解して情報の正確性を確認することが重要です。

正しく生成AIを活用すれば、業務の効率化や新しいビジネスが可能になります。ぜひ、生成AIの活用を検討してみてください！

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最後に

いかがだったでしょうか？

生成AIによるデータ分析の活用は、貴社の成長に不可欠な要素です。データサイエンティスト不足という課題に対し、生成AIがどのように効率的な分析や迅速な意思決定を支援できるか、ぜひご確認いただき、貴社の課題解決の一助にしてみてください。

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