01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
機械学習、自然言語処理、データマイニングなどを用いて、構造化・半構造化・非構造化データを解釈する。過去の状況を示す記述、原因を探る診断、将来を見通す予測、対応案を示す処方的分析を支援できる。大規模なデータにも適用できる一方、結果の正確さは収集したデータの品質や量に左右され、予測や推奨の根拠が分かりにくい場合もある。
02 / IN PRACTICE
Data Analysis AIの活用例
たとえば、こんな場面で
販売や在庫のデータを集計し、季節的な傾向や異常な変動を見つける用途が考えられる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
分析目的を明確にし、欠損、重複、形式の不一致を確認したうえで、結果の根拠も確かめる。
参考資料
What Is AI Analytics? | IBM （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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