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HEARTCOUNTのAI拡張分析で得られる洞察とは？

東一成(Azuma,Kazunari)

現在、さまざまな場面でAIを活用することが可能となりましt。その中でもデータから洞察を発見するためのツールである、HEARTCOUNT Analyticsの拡張分析機能について、HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。


AI拡張分析の重要性

拡張分析とは？

拡張分析（Augmented Analytics）は、AIと機械学習を活用してデータ分析プロセスを自動化し、洞察の発見を支援する技術です。データの収集、準備、分析を迅速に行い、自然言語処理（NLP）を用いてユーザーが自然な言葉で質問し、直感的にデータから洞察を得られるようにします。これにより、専門知識がなくても高度なデータ分析が可能になり、ビジネスの意思決定をサポートします。何よりも精度や手法以上に、「結果の解釈と理解を助ける」ことに主眼を置いていると言っても良いでしょう。

データからの自動洞察

現代のビジネス環境では、膨大なデータが毎日生成されています。これらのデータを効果的に活用するためには、AI拡張分析が非常に重要です。AI拡張分析は、データから自動的に洞察を抽出し、意思決定を支援します。HEARTCOUNT Analyticsは、これを可能にする強力なツールです。

  • 迅速な洞察：データに潜んでいる、重要な洞察を迅速に提供します。これにより、ビジネスの意思決定プロセスが加速されます。今までの表計算などよりもデータ探索の点ではかなり使いやすいでしょう。

  • 意思決定の向上：ツールを用いてパターンを見つけ出し、アナリストがビジネス上有効かどうかを判断し、より良い意思決定の精度を上げます。これにより、ビジネス戦略の正確性が向上します。

データドリブンによる改善

AI拡張分析は、単にデータを分析するだけでなく、統計的手法からデータに潜むさまざまなパターンをわかりやすく提示し、新たな発見の支援を行います。これにより、企業は常に最新のデータから、今までに知らなかったルールやパターンを見つけビジネスを進めることができます。

ここで重要なのは、あくまでも最終的な判断はアナリストなどの人間の側に委ねられます。機械学習のような意思決定の自動化とも異なるというのがポイントです。

「拡張分析が見つけてきたこのルールを機械学習で解ければ、収益の改善に繋がりそうだ」といったアイディアを思い浮かぶようなドメイン知識・業務知識はやはり人間側に必要となります。

HEARTCOUNT AnalyticsのAI拡張分析機能

わかりやすい操作と自然言語処理（NLP）による質問応答

HEARTCOUNT Analyticsは、自然言語処理（NLP）を活用した質問応答機能を提供します。これにより、ユーザーは専門知識がなくても、自然な言葉でデータに質問し、洞察を得ることができます。

  • 直感的なインターフェース：ユーザーはマウスの数クリック、もしくは自然言語で質問組み立てるだけで、必要な情報を簡単に取得できます。またEDAだけではなくBIダッシュボードも活用できるHEARTCOUNT ABIではOpenAIなどのLLMと連携し、自社のテーブル構造に特化したSQLを生成するなどが可能です。以下のように検索ボックスに提示される候補を選んでいくだけで画面操作などもできる機能もあります。

検索ボックスに表示される候補を選択するだけで、操作の指示が可能な機能。
分析の選択肢を見ながらアウトプットを探索するのに便利です。

  • 自然言語を利用したレポート：NLPを活用して、自動的にレポートを生成します。統計解析の手法を活用していても、わかりやすく他の人にも説明しやすいようなアウトプットを提示します。

HEARTCOUNTの要因説明：回帰分析で見つけた効果の高い変数の組み合わせのルールを文章とグラフで視覚的に説明。今までに知らなかった項目の効果や関係性の発見につながります。

統計的手法を使った探索的なルール発見

HEARTCOUNT Analyticsのもう一つの強力な機能は、回帰分析や決定木といった手法を活用し、データにある複雑なパターンをわかりやすく表現することです。ここではあくまでも可視化し、理解することを目的としています。とのため、複雑な機械学習や莫大な特徴量を使うような、精度は高いが理解しづらいアウトプットを算出することを目的としていません。

  • 要因分析：回帰分析の手法を活用し、「売上」「利益」といった数値項目に対して、何が貢献しているか発見します。これによりデータの項目のどのような条件の組み合わせが要因として考えられるのか理解を助けます。

  • セグメンテーション：決定木の手法を活用し、データをセグメンテーションします。例えば「利益」と言った数値項目だけではなく、「退職有無」といった二つのグループに分かれるような分析の場合にも使えます。どのような条件が重なると、「イベント」が起こるのかを発見します。

HEARTCOUNTのセグメンテーション機能：退職者に共通する要因は何か？
データから可視化をして対策のヒントを掴む

HEARTCOUNTのプロダクトラインナップ

HEARTCOUNT AnalyticsとABI（AI+BI）といった製品の組み合わせで、各社の規模感に合った導入が可能です：

  • HEARTCOUNT フリー版：ビジュアル分析に特化しているツールです。手元にあるExcelやCSVを、様々な可視化の手法で分析が可能です。Googleアカウント（Gmail）をお持ちである方はどなたでも、無償ですぐに利用が可能です！（一部、機能制限があり）

  • HEARTCOUNT Premium版：上記の「フリー版」に回帰分析・決定木の統計的手法などを活用した、ルールの自動発見機能が含まれます。低コストなオンライン決済で個人・チームなどでも契約可能です。

  • HEARTCOUNT Premium版（無償評価版）：Premium版を１ヶ月だけ無償でトライアルすることが可能です。フリー版でコンセプトや操作方法を理解し、さらに高度な機能を確認したい方に適しています。

  • HEARTCOUNT ABI：BIダッシュボード、ビッグデータへの接続、高度なセキュリティなどを備えたエンタープライズ版です。高度なダッシュボード機能でのモニタリングや、変化を検知するシグナル機能。EDA（探索的データ解析）と拡張分析で、データの深掘りが行えるデータドリブン組織を支えるソリューションです。

まとめ

HEARTCOUNT AnalyticsのAI拡張分析機能を活用することで、企業はデータから得られる洞察を最大限に活用し、ビジネスの成功を実現できます。まずはスモールスタートによるデータドリブンなアプローチで、データから新たな洞察を発見し、最適な戦略を展開しましょう。

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