データ分析（Data Analysis）とは | AI用語集

解説Overview

売上・顧客・業務などのデータを集めて整理し、傾向や原因・改善策を見つけ出す作業のことです。AIを使うことで、人手では難しい大量データの分析が可能になります。

データ分析とは、業務で発生するさまざまなデータ（売上記録・顧客情報・問い合わせ履歴・在庫データなど）を収集・整理し、そこから傾向・パターン・原因・改善策を導き出すプロセスです。

AIを活用したデータ分析では、人間が手作業で行っていた「データ収集→整理→グラフ作成→考察」というプロセスの多くが自動化されます。また、AIは人間が見落としがちな相関関係や異常値を検出するのが得意です。

中小企業でのデータ分析活用例としては、①売上データを分析して売れ筋商品・季節変動を把握する、②顧客データを分析して優良顧客の特徴を特定しリピート施策に活かす、③ウェブサイトのアクセスデータを分析してどのページが問い合わせにつながっているかを特定する、などがあります。

データ分析を始める際の最大の障壁は「データが整っていない」という状態です。まずデータを一元管理する仕組み（クラウドの業務ツールや顧客管理システムなど）を整え、蓄積したデータをBIツールやAIで分析するという順序が重要です。

生成AI最新情報を追うだけで導入が進まない誤解。全社一括ではなく1業務の小規模検証から始めよ

生成AI最新情報を追うだけで業務が改善しないのは、全社一斉導入という誤解があるからです。本書では、最新AIの機能を特定の1業務に絞って小規模検証し、プロンプトや評価項目を整えて運用記録を残すことで、確実に現場で使われる形にする手順を解説します。

データ分析を自社の業務に当てはめる場合は、対象業務、既存データ、運用担当者、成果指標を先に整理すると判断しやすくなります。