過去のデータを使用して、未来のデータを予測するという使われ方がメインだったAIは、しばらく前からビジネスに取り入れられており、将来的な収益予測を立てたり、スパム（不要なメールやメッセージ）とそれ以外のオブジェクトを自動識別したりといったさまざまな場面で活用されてきた。近年、大きく注目されているのが、比較的新しいAIの形である「生成AI」だ。これに対して、従来のデータ予測を主要な役割とするAIのことを「予測AI」と呼ぶ。
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現代のビジネスにおいて主流になりつつあるのは間違いなく生成AIである。これは、トレーニングに使われた元データ（テキストや画像など）に類似した、まったく新しいコンテンツを自律的に生成するものだ。多くの組織がこの生成AIの活用による、データ分析がもたらすビジネス価値向上の可能性を模索している。
データ分析は、意思決定の効率化や迅速化に大いに貢献してきた。最新の調査によれば、データ分析によって意思決定が改善したと回答するビジネスリーダーは96％と、組織にとって強力なツールであることは事実だ。今後は競合との差別化を図るため、データ分析にAIを採り入れ、アナリストだけでなくより多くのユーザーに、
この強力なツールを開放する必要がある。
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本コンテンツでは、データ分析がもたらすビジネス価値の向上に、予測AI、生成AIが果たす役割を解説するとともに、AIの具体的かつ実践的な活用方法についても提案している。ビジネスの現場やデータ活用のためのシステムに、AIを適切に採り入れるにはどうしたらよいのか。AI活用を組織文化として定着させるための参考資料として、ぜひ本コンテンツを役立ててほしい。
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