AIによるデータ分析とは？活用事例とAIエージェントとの関連性を解説

こんなこんな課題に心当たりはありませんか。全社のデータは溜まっているのに、現場の意思決定に十分つながっていない――しかも「AIで分析すれば何とかなる」という期待ばかりが先行している。情報収集を進めるほど、ツールや基盤の選択肢が多すぎて決め手に欠ける。

本記事は、「データ 分析AI」の実像を、導入判断に必要な観点で整理します。まず、AIを使ったデータ分析の基本と、記述・診断・予測・処方・リアルタイム・認知という6つの手法をわかりやすく解説。続いて、インサイト抽出の効率化／リアルタイム対応／予測精度の向上といったメリットを、具体例とともに検証します。

同時に、現場でつまずきがちなポイント――データ基盤の整備、データクレンジング、セキュリティ――を前提条件として提示。さらに、分析で得た知見をAIエージェントで業務アクションへ接続するアーキテクチャも取り上げ、“分析で終わらせない”ための設計を示します。

最後に、実運用を意識した選択肢としてMicrosoft Fabricを紹介。OneLakeを中核に、収集・加工・可視化・ガバナンスまで統合する利点を、比較検討の観点で整理します。ツール名の羅列ではなく、貴社の要件に照らして「何が本当に良いか」を見極めるための指針として活用してください。

AIを使ったデータ分析とは

AIを使ったデータ分析とは、人間が一つひとつ手作業で行ってきた複雑な解析や予測を、人工知能が自動で処理してくれる仕組みを指します。

従来の分析では、大量のデータを前提条件に沿って集計・可視化するのが一般的でしたが、AIを導入することでその範囲は大きく広がりました。膨大なデータの中から見落とされがちなパターンや相関関係を発見し、意思決定に役立つ知見をスピーディに提示できるのが特長です。

例えば、過去の売上履歴や季節要因をもとにした需要予測は、小売業や製造業で広く使われています。また、顧客の購買行動やWebサイト上の行動履歴を分析して、個々のユーザーに合わせた商品提案を行うことも可能です。

AIで広がる6つの分析手法

データ分析にAIを加えることで、以下の6つの分析手法を、段階的に使えるようになります。

• 記述的分析
• 診断的分析
• 予測分析
• 処方的分析
• リアルタイム分析
• 認知的分析

これらは、データさえあれば、どの順番で導入しても良いですが、記述的分析から段階的に使い始められることが多いです。

記述的分析

記述的分析は、過去に発生した出来事やデータを整理・集計し、「何が起きたのか」を明らかにする分析手法です。

従来は人手による集計や定型的なレポート作成が中心でしたが、AIを活用することで、膨大なデータを短時間で処理し、傾向やパターンを自動的に可視化できるようになります。

例えば、小売業であれば購買履歴を自動で集計し「どの商品がどの地域で売れているか」を可視化したり、製造業では生産ラインの稼働データを整理して「稼働率や停止時間のパターン」を把握することが可能です。

診断的分析

診断的分析は、過去のデータをもとに「なぜその結果が起きたのか」を明らかにする分析手法です。記述的分析が「事実の整理」にとどまるのに対し、診断的分析ではその背景や要因に踏み込みます。

AIを活用することで、人間が見落としがちな複雑な相関関係や隠れたパターンを自動的に抽出でき、問題の根本原因を迅速に把握することが可能になります。

例えば、売上が減少した場合に「特定の地域で顧客離脱が増えている」や「広告施策の効果が特定のチャネルで低下している」といった原因を明確にできます。製造業では、不良品の発生データを解析し「特定の時間帯や機械設定に偏りがある」といった要因を特定することも可能です。

予測分析

予測分析は、過去のデータや現在の傾向をもとに「これから何が起きるのか」を予測する分析手法です。

特に、統計モデルや機械学習アルゴリズムを用いることで、将来の需要やリスクを確率的に推定できます。AIを活用することで、従来よりも多様で膨大なデータを取り込み、より高精度な予測を短時間で実行できる点が大きな強みです。

小売業では購買データをもとに「次のセールでどの商品が売れるか」を予測し、在庫や仕入れ計画に反映させます。金融業界では取引データを分析して「不正利用の兆候」を事前に察知する仕組みとして利用されます。

処方的分析

処方的分析は、予測分析の結果を踏まえて「ではどう行動すべきか」を導き出す分析手法です。AIはシミュレーションや最適化アルゴリズムを用いて、複数の選択肢の中から最適な行動を提案します。

これにより、意思決定者は将来のリスクと利益を比較しながら、より効果的な戦略を選択できるようになります。

小売業では、需要予測に基づいて「在庫をどの店舗にどのタイミングで配置すべきか」をAIが提案します。金融業界では、市場の変動を踏まえた最適な投資ポートフォリオの構築に役立ちます。

リアルタイム分析

リアルタイム分析は、生成されるデータを即座に処理し、「今この瞬間に何が起きているのか」を把握する分析手法です。従来は蓄積したデータを後から分析するのが一般的でしたが、AIを活用することでストリーミングデータを瞬時に処理し、即座に異常検知や最適化の判断を行えるようになりました。

金融分野では、取引データをリアルタイムに監視し、不正利用や不審なパターンを即座に検知する仕組みとして活用されています。製造業では、IoTセンサーから取得した稼働データを分析し、異常が発生した瞬間にアラートを出すことで生産ラインの停止を未然に防ぎます。

認知的分析

認知的分析は、人間の思考や判断に近い形でデータを理解・処理することを目的とした分析手法です。自然言語処理（NLP）、画像認識、音声認識といった技術を組み合わせ、従来の数値分析では扱えなかった非構造データを解釈します。

近年は生成AIの登場によって文章生成や要約、質疑応答などの高度な知的処理も可能ですが、これもまた認知的分析に当てはまります。

ビジネス領域では、顧客からの問い合わせ内容をAIが自動で理解し、適切な回答や担当部門への振り分けを行うカスタマーサポートに活用されています。金融業界では、契約書や規約文書を解析し、リスク要因や不整合を抽出する仕組みが導入されています。医療現場では、診療記録や画像データを解析し、診断の補助を行う事例も増えています。

AIを使ったデータ分析3つのメリット

データ分析にAIを加えることで、以下の3つのめりっとがあります。

• インサイト抽出が楽になる
• リアルタイム分析が可能になる
• 予測分析ができる

インサイト抽出が楽になる

AIを活用したデータ分析は、単なる数値の集計にとどまらず、膨大な情報の中から人間では見落としがちな傾向や関連性を発見できます。直感や経験に頼っていた頃には気づけなかったパターンを浮かび上がらせ、意思決定の裏付けとなる根拠を提示できるということです。

こうした仕組みが成り立つのは、AIが過去の大量データを学習し、人間では処理しきれないスピードと精度で傾向を導き出せるからです。従来であれば膨大な工数がかかっていたデータの整理や比較分析も、AIを使えば短時間で可視化され、意思決定の土台としてすぐに活用できます。

具体的な活用例としては、マーケティングの分野で顧客データを分析し「どの層がリピートにつながりやすいか」を把握したり、製品開発でユーザーの行動ログから改善点を抽出したりするケースが挙げられます。

リアルタイム分析ができる

AIを導入すると、これまで日次や週次単位で行っていたデータ分析を、瞬時に実行できるようになります。膨大なデータをリアルタイムで処理し、変化の兆しをすぐに捉えられるため、スピード感を持った意思決定が可能になるのです。

こうした即時性が実現できるのは、AIが情報収集から集計、解釈までのプロセスを自動でこなすからです。従来は人手で行っていた分析作業が、ほぼリアルタイムに結果として可視化されるため、意思決定の精度も高まります。特に市場の変化が激しい業界では、この即応力が競争優位につながります。

具体的な利用シーンとしては、ECサイトでの購買行動分析が挙げられます。顧客がサイトを閲覧している瞬間に最適な商品をおすすめする仕組みを整えることで、購入率や売上を向上させることが可能です。

予測分析ができる

過去のデータをもとに「これから何が起きるのか」を高い精度で予測できます。従来の分析では担当者の主観や経験に依存する部分が大きく、予測のばらつきが避けられませんでしたが、AIは客観的なデータをベースに未来の傾向を示すことができます。

その仕組みを支えているのが機械学習です。AIは膨大な履歴データを高速に処理し、人間が見逃しやすいパターンや相関関係を自動的に学習します。

そのため、直感や勘では発見できなかった将来のリスクや需要の変動を可視化でき、意思決定の根拠を強化する役割を果たします。

実際の活用例としては、需要予測をもとに在庫や生産計画を最適化したり、顧客の購買行動を分析して将来の離脱を未然に防いだりするケースがあります。

AIデータ分析とAIエージェントの関係

データ分析が「知見」を生み出し、AIエージェントがその知見を「アクション」につなげるという関係にあります。

AIデータ分析は、膨大な情報からパターンや傾向を見つけ出し、意思決定の精度を高める役割を担います。一方、AIエージェントは、その分析結果を基に具体的な行動を自律的に実行する存在です。

例えば、顧客データの分析によって「特定の商品をリピート購入しやすい顧客層」が判明した場合、AIエージェントはその顧客に合わせたキャンペーンメールを自動で配信したり、営業担当にフォローアップのタスクを割り当てたりできます。また、在庫分析で需要増加の兆しを捉えた際には、エージェントが仕入れ計画を提案したり、関連部署に通知したりすることも可能です。

企業で使われるAIデータ分析の事例

介護用品レンタル・販売を手掛けるヤマシタでは、日々変動する利用者数や契約状況を把握することが大きな課題でした。

従来はExcelシートを使い、営業部門へ毎日データを提供していましたが、担当者が午前中をほぼ費やすほどの負担となり、週次や月次での提供に留まるケースも少なくありませんでした。タイムリーに顧客動向を捉えることが難しく、営業現場の意思決定に遅れが生じていたのです。

そこで導入されたのが Microsoft Fabricです。AIを活用したFabricの分析機能により、Excelでの手作業を排除し、複雑なデータをリアルタイムに整理・可視化できるようになりました。営業担当者は出社と同時に最新データが反映されたダッシュボードを確認でき、その場で判断を下せるようになっています。また、営業所ごとに所長が独自でデータを加工する必要もなくなり、本来の戦略立案に集中できる環境が整いました。

出展：Microsoft公式ページ

テクトラでも、これまでAI分析を導入した事例があります。

以下のページからダウンロードしていただける資料に、導入した実際の事例を準備しています。

たった1分でダウンロードできるので、ぜひ御覧ください。

AI分析を使う時の3つの注意点

AI分析を使うと、分析のレベルが上がります。その一方で、以下の3つの点を抑えなければ、データ分析にAIを活用することが難しくなります。

それぞれの注意点をクリアして、AI分析の活用準備を進めましょう。

• AI・データ活用の基盤を整えること
• データクレンジングでデータを整えること
• 情報漏洩が起きないセキュリティ設定を行うこと

AI・データ活用の基盤を整えること

AIを使ったデータ分析を行う上で見落とされがちなのが、分析の前提となるデータ基盤の整備です。精度の高い結果を得るためには、分析に適した形でデータを整理・蓄積しておく必要があります。基盤を整えておくことでAIがスムーズに処理を行い、信頼性の高い結果を導き出すことが可能です。

データクレンジングでデータを整えること

データ形式や表記の統一、不要な情報の削除など、データそのものを整理しておくこと（＝データクレンジング）が欠かせません。もしこの工程を軽視すれば、分析結果に誤差や偏りが生じ、誤った意思決定を導くリスクが高まります。

実務の現場では、取引データや顧客情報などが複数のシステムから集められることが一般的であり、必ずしも同じ構造を持っているとは限りません。そこで、人手によるチェックや専用ツールを用いたクリーニングを通じて、形式や内容をそろえることが求められます。

情報漏洩が起きないセキュリティ設定を行うこと

情報が外部に流出すれば、損害賠償や法的責任の追及に加えて、企業の信用低下やブランド価値の毀損にも直結しかねません。

特に守るべき譲歩うとして、顧客の氏名や住所、購買履歴といった機微な個人情報などが当てはまります。

そのため、分析環境を整える際には、セキュリティ対策を前提にした設計が欠かせません。

具体的には、自社で保持するデータを暗号化して保管することや、堅牢性が確認されたクラウドサービスを利用してAI分析を実施することが重要です。加えて、アクセス権限を細かく設定し、誰がどの範囲までデータを扱えるかを明確に管理する必要があります。

テクトラジャパンで扱っているMicrosoft Fabricでは、ここで挙げた点について、以下のような形で対応できます。

• 基盤整備：OneLake＋DWH機能で、大量データを統合・最適化
• データクレンジング：Dataflow Gen2 / ノートブックで前処理を柔軟に対応
• セキュリティ：Entra ID、RLS/OLS、暗号化、Purview連携で多層防御

もし貴社でM365をはじめとするマイクロソフト製品を使用しているのであれば、環境として親和性が高く、データ連携がしやすく、AIやデータの活用がスムーズに進むはずです。

少しでもAIやデータ活用で気になる点があれば、ぜひ以下からお問い合わせください。

テクトラに無料で相談する

おすすめのAI分析ツール・基盤

企業におけるAIを活用したデータ分析を進めるのであれば、MicrosoftのFabricというサービスの活用がおすすめです。

Microsoft Fabricは、データ分析やAI活用を一元的に支援する次世代の統合データプラットフォームです。従来はデータレイクやデータウェアハウス、BIツールを別々に運用する必要がありましたが、Fabricでは「OneLake」を中心にデータを統合し、収集・加工・可視化・AI活用までをシームレスに行えます。

Fabricには、以下の特徴があります。

また、Fabricで統合・分析したデータは、Microsoft CopilotやAIエージェントと連携させることで、実際の業務アクションにつなげることが可能です。

例えば、売上データの分析から「在庫不足の可能性」が見つかれば、AIエージェントが自動で仕入れ担当に通知したり、推奨発注量を提示したりできます。

つまり、Fabricが「データを整え、洞察を導き出す基盤」となり、AIエージェントが「その洞察を業務に落とし込む役割」を担うことで、データドリブン経営を加速させる仕組みを構築できます。

まとめ

AIを活用したデータ分析は、従来の手作業や経験に依存した判断から脱却し、客観的でスピーディな意思決定を可能にします。

記述的・診断的・予測的・処方的・リアルタイム・認知的といった6つの手法を通じて、過去を理解し、原因を解き明かし、未来を予測し、最適な行動を導き出すことができます。さらに、AIエージェントを組み合わせれば、分析結果を具体的なアクションへと直結させることも可能です。

一方で、AI分析を実務で活かすには、データ基盤の整備、データクレンジングの徹底、セキュリティ対策といった前提条件を整える必要があります。

これらの課題を解決する統合プラットフォームとして、Microsoft Fabricを検討することがおすすめです。特に、Microsoft製品を触っているのであれば、実際に従業員にとっても使いやすいツールになるはずです。

気になる方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。テクトラで導入した実際の事例を交えて、ご紹介させていただきます。

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よくある質問

分析ツールは無料で使える？

製品によりますが、Microsoft Fabricであれば無料試用が可能です。

あなたが持つMicrosoftアカウントから、無料で使うための登録が簡単にできます。

ぜひ、Microsoft Fabricの公式ページからお試しください。

普通のデータ分析とAIを活用したデータ分析の違いは？

従来のデータ分析は、人間が仮説を立てて数値データを集計・可視化し、「何が起きたのか」を整理することが中心でした。扱えるデータは売上や顧客数といった定量情報が多く、分析のサイクルも日次・週次と限られるケースが一般的です。

一方、AIを活用したデータ分析では、膨大なデータを自動で処理し、人間が見落としやすいパターンや相関関係を発見できます。数値データだけでなく、文章・画像・音声といった非構造データも対象にできるため、顧客の行動や感情まで読み取ることが可能です。

さらにリアルタイム処理や予測分析にも対応し、「なぜ起きたのか」「次に何が起こるのか」「どう行動すべきか」まで示せるのが大きな違いです。

ChatGPTなど生成AIによるデータ分析はできないの？

生成AIは「分析結果をどう理解し、どう活かすか」を支援する役割であり、本格的な数値処理や予測分析は専用のAI分析基盤と組み合わせて使うのがベストです。

ChatGPTのような生成AIは、人間の質問に自然な文章で答えたり、要約やアイデアを提案したりするのが得意でなため、分析のサポート役として活用されるケースが多いです。

逆に、膨大な生データを直接処理して数値を計算するのは不得意であり、その部分はPower BIやFabric、Pythonといった専用の分析基盤やプログラムに任せる必要があります。