AIとBI：違いと相乗効果
公開: 2022-03-11ビジネスインテリジェンスと人工知能はますます重要になっていますが、企業のコンテキストではツールと誤解されることがよくあります。
簡単に言えば、人工知能（AI）は、問題解決、学習、判断など、人間の知能のさまざまな属性を模倣するためのコンピューターシステムの使用を調査します。 技術的には初期段階ですが、企業はAIに音声認識、意思決定、およびその間のすべての可能性を見出しています。 PwCが実施した2017年の調査によると、ビジネスリーダーの72％以上が、AIを使用することで「人間が有意義な仕事に集中できるようになる」と考えています。
AIとBIの両方に重要な、場合によっては重複するエンタープライズアプリケーションがあります。
ビジネスインテリジェンス（BI）とは、ビジネスデータを収集および分析するためのさまざまなテクノロジーとツールの使用を指します。 BIの主な目的は、意思決定を支援するための有用な情報と分析を企業に提供することです。 BIを使用すると、企業は他の方法よりも約5倍速く意思決定を行うことができます。
AIとBIの両方に重要な、場合によっては重複するエンタープライズアプリケーションがあります。 ただし、これらのテクノロジーには、企業が把握する必要のある重要な違いがあります。 この記事では、AIとBIのいくつかの目標とユースケースの概要を説明します。 これらの違いを理解することで、AIとBIが互いに補完し合う方法を明確にし、企業が将来的に貴重なリソースを節約するのに役立つ可能性があります。
AIとBIの目標は大きく異なります
BIの主な目標
BIは、データの収集、レポート、分析のプロセスを合理化することを目的としています。 BIを使用すると、企業は収集するデータの品質と収集の一貫性を向上させることができます。
オハイオ州デイトン大学の運用管理および意思決定科学の教授であるMichaelF.Gormanは、CIO Magazineが発行した記事で、次のように述べています。 何が何であったかを教えてくれます。」
言い換えると、BIツールは、ノイズの多いデータの連なりを一貫性のある画像に変えることができますが、意思決定でそのデータをどのように使用するかについて明確な処方箋を提供するようには設計されていません。
Microsoft、Oracle、Tableauなどの企業は、HR、販売、マーケティングなど、さまざまなビジネス機能のためのBIツールを開発してきました。 ビジネスが日常的に行うすべてのことを監視し、データを利用してスプレッドシート、パフォーマンスメトリック、ダッシュボード、チャート、グラフ、およびその他の有用な視覚化を作成することにより、企業はデータを整理し、従来は困難だった決定をはるかに簡単に行うことができます。 BIソリューションの採用は、過去3年間で50％近く増加しています。
AIの主な目標
人間の知能のモデリングは、人工知能の主要な目標の1つです。 人間の行動と思考プロセスをモデル化することにより、AIプログラムは学習し、合理的な決定を下すことができます。
AIプログラムを構築して運用する技術専門家は、特定の質問に答えようとすることがよくあります。機械は学習して適応できるのでしょうか。 機械は信頼できる直感を発達させることができますか？
これらの質問を調査することは、投資と実験を喜んで行う企業に大きな利益をもたらす可能性があります。 過去のToptalInsightsの記事で説明したように、チャットボットなどのAI駆動型アプリケーションを使用すると、効率と利益を向上させることができます。
AIは、単に厄介な状況を明確にするだけでなく、人間のオペレーターに処方箋を提供し、それらの処方箋に自律的に対応することができます。
データの分析をはるかに簡単にするが意思決定を人間の手に委ねるBIとは異なり、AIはコンピューターが自分でビジネス上の意思決定を行えるようにします。 たとえば、チャットボットは人間の介入なしに顧客の質問に答えることができます。 AIは、単に厄介な状況を明確にするだけでなく、人間のオペレーターに処方箋を提供し、それらの処方箋に自律的に対応することができます。
BIとAIのユースケース
BIエンタープライズのユースケース
BIは非常にユビキタスであり、企業の運営方法の基本となっているため、多くの人はBIに依存していることに気付かないかもしれません。 ビジネスコンテキストでMicrosoftExcelまたは別のスプレッドシートプログラムを使用したことがある人は誰でも、BIを操作したことがあります。 スプレッドシートを使用すると、企業は、他の方法よりもはるかに効率的にデータを整理、分析、および視覚化できます。
多くの企業は、顧客をよりよく理解するためにBIも使用しています。 企業は、電子メール、チャットボット、ソーシャルメディアなど、さまざまなインターフェイスを介して顧客とやり取りします。 BIツールは、これらの異なるソースから顧客データを収集し、それをまとまりのある統一された形式で表示できます。 これらのタッチポイントからデータを収集して合成することにより、企業は顧客が誰であるか、そして顧客に最善のサービスを提供する方法についてより深く理解することができます。
企業はまた、ビジネスインテリジェンスを使用して運用効率を向上させます。 BIツールは、主要業績評価指標をリアルタイムで追跡できるため、企業は他の方法よりもはるかに迅速に問題を特定して解決できます。
一般的なBIアプリケーションには、スプレッドシート、データ視覚化ツール、データウェアハウジングツール、およびレポートソフトウェアが含まれます。
AIエンタープライズのユースケース
医療診断の改善から、より効率的なエネルギーグリッドの設計、小売顧客の理解の向上まで、AIエンタープライズのユースケースは多岐にわたります。 最近のハーバードビジネスレビューの記事で説明されているように、AIを活用したエンタープライズアプリケーションは通常、プロセスの自動化、認知的洞察、認知的関与という3つのバケットの1つまたは組み合わせに分類されます。
プロセスの自動化は、最も派手ではありませんが、最も一般的で、おそらく最も価値のあるタイプのAIを利用したエンタープライズアプリケーションです。 このようなアプリケーションは、顧客情報と記録を自動的に更新し、定型的な顧客コミュニケーションを処理し、標準化された契約と文書に関する基本的なガイダンスを提供できます。 Harvard Business Reviewが指摘しているように、これらのアプリケーションは、人間のバックオフィスおよび管理機能を置き換えることができ、多くの場合、高い投資収益率をもたらします。
ハーバードビジネスレビューが「ステロイドの分析」に類似していると説明するコグニティブインサイトアプリケーションは、ユーザーやデータと対話するときに時間の経過とともに学習および改善できるという点で、プロセス自動化アプリケーションよりも高度です。 このようなアプリケーションは、顧客の行動を予測し、改善されたITセキュリティソリューションを提供し、パーソナライズされた広告を考案することができます。
コグニティブエンゲージメントを採用するアプリケーションは、従業員や顧客と直接やり取りします。 これには、医療アドバイスの提供、社内の質問への回答、一般的なカスタマーサービスの提供などが可能なチャットボットが含まれます。
ビジネスインテリジェンスには人工知能が必要ですか？
BIとAIは別個のものですが、補完的です。 AIの「インテリジェンス」はコンピューターインテリジェンスを指し、BIの「インテリジェンス」は、データ分析と視覚化によって得られるよりインテリジェントなビジネス意思決定を指します。 BIは、企業が収集する膨大な量のデータに秩序をもたらすのに役立ちます。 しかし、きちんとした視覚化とダッシュボードは必ずしも十分ではないかもしれません。
AIとBIの合流点を採用することで、企業は膨大な量のデータを一貫した行動計画に統合できます。
AIを使用すると、BIツールは、分析したデータから明確で有用な洞察を得ることができます。 AIを活用したシステムは、各データポイントの重要性をきめ細かく明確にし、人間のオペレーターがそのデータを実際のビジネス上の意思決定にどのように変換できるかを理解するのに役立ちます。 AIとBIの合流点を採用することで、企業は膨大な量のデータを一貫した行動計画に統合できます。
確立された巨人から新興企業まで、さまざまなテクノロジー企業がこのアプローチを活用しようとしています。 IBMの研究部門は、「AIアルゴリズム、分散システム、ヒューマンコンピュータインタラクション、およびソフトウェアエンジニアリングを組み合わせることにより、エンタープライズアーキテクチャを再考し、ビジネスプロセスを変革する」ことを目指しています。 CIO Magazineの最近の記事では、予測モデリングと機械学習によって駆動されるBIソリューションを開発している会社であるDataRobotのプロファイルを作成しました。 CIOのレポートによると、DataRobotは、ヘルスケア企業がAIをBIシステムに導入するのを支援しました。「240人の医師と看護師が、タブレットやスマートフォンからアクセスできるPowerBIダッシュボードで予測と推奨事項を正しく取得します。」 DataRobotの支援により、ヘルスケア企業はリスクの高い患者にフラグを立て、予防的な治療計画を立てることができました。
AIは、よりスマートで適応性の高いBIツールの開発にもつながる可能性があります。 これらのツールは、より多くのデータを取り込み、ユーザーとより多く対話し、推奨事項がもたらす結果を内部化するにつれて、どのような種類の推奨事項と分析が最も有用であるかを学習し、それに応じて自己調整できます。 人間のソフトウェアエンジニアではなくAIが、最終的にBIツールを次のレベルに引き上げる段階的な改善を提供する可能性があります。
BIの将来は、ある程度AIに依存するようです。 AIとBIには重要な違いがありますが、強力なチームになります。 今後、企業はAIとBIを完全に別個のテクノロジーと見なすのではなく、共同作業の可能性を完全に実現する方法を模索して投資し、企業が最大の課題を解決して新たな高みへと成長するのを支援します。