データ分析のQ&A

Data Analysis FAQ

    AI・機械学習一般のQA

    TableauのQA

    自然言語のQA

    需要予測・ダイナミックプライシングのQA

AIや機械学習モデルを構築するにあたり、データ数はどのくらい必要ですか?

解析したい内容や目的、手法によって変わるため一概に言うのは難しいですが、数万~数十万規模のデータがあると、学習モデル構築から精度検証、モデル調整まで十分に行えると考えます。

AIを導入して、効果は本当にありますか?

AIによる解析で、人間が経験的・主観的に考えていたことを、より客観的に判断・評価することが可能となります。これにより、結果として、これまでの経験的考えが正しいという結論になるケースもあれば、これまで考えてもいなかった結論になるケースも出てきます。前者の場合、AI導入による新たな発見がないため、効果がないと判断されがちですが、その要因をAIにより詳細に把握することにより、既存のアクションの価値を高めることができると考えます。

AI導入はハードルが高いので、なかなか導入に踏み切れません。

必ずしも最初から高度なAIや機械学習を導入する必要はないと考えています。まずは、現状保有するデータやWebクローリングなどによるオープンデータを組み合わせ、ダッシュボードなどにより現状可視化や基本的な統計解析を行うだけでも価値があると考えます。そこから現状の課題を把握し、必要に応じてAIなどの高度な分析に移行していくことを推奨しています。キーウォーカーではお客様の状況やニーズに応じて、柔軟にデータ分析のお手伝いをさせていただいております。

AIを導入しデータ分析を積極的に行いたいが、会社で保有するデータが少ない、またはPDF形式や電子化されていない紙ベースのままで蓄積されており、なかなか次のステップに進めません。

お客様が保有するデータは非常に貴重であり、精度の高いデータ分析を行う上でなくてはなりません。データ分析はデータの量ももちろん大切ですが、データの質も重要です。データ量が少ない場合でも、Webクローリングによるオープンデータなどで補完することにより、高度な分析が可能になるケースもあります。また、正規化されていないデータや整理されていないデータ群についても、データクレンジングおよびデータハンドリングソリューションを提供しておりますのでお気軽にご相談ください。

機械学習の手法はさまざまあるが、どれを使うのがいいのでしょうか。

AIや機械学習の手法は日進月歩で進化しております。最新の手法は精度は高いがコンピューターリソースもそれ相当に必要なこともありますし、逆に古い手法でもこれまでに多数の実績があるため安定的に運用することが可能なケースもあります。キーウォーカーでは、お客様の課題や目的、データに合わせ、様々な手法で精度を試し、実運用を考慮した上でベストな手法をご提案しています。

AIを使って、社内の単純作業の自動化をしたいです。

AIの活用により、これまで行われてきた作業や分析の効率化や、属人化した作業や担当者の経験や力量に頼った作業の解消ができる可能性があります。また、情報収集に関して言えば、AIを導入する以前に、キーウォーカーのWebクローリング技術などを用いれば、人間が行う処理能力とは比較にならない量の情報収集が効率的に可能です。

例えば、不動産業界においては、自社物件の周辺の情報について、不動産ポータルサイトの調査や足による情報収集などが慣習的になっており、物件の価格設定も担当者による経験的なものになっているケースが多いです。ここにWebクローリング技術を導入することにより、Web上の物件情報を効率的に大量のリアルタイム情報が収集可能となり、価格設定もAIによる客観的な判断が可能となります。不動産業界以外においても、同じような状況のお客様は意外と多いものです。

キーウォーカーのAIやWebクローリング技術により、作業時間の短縮や生産性の向上が見込める可能性がございますので、まずはお気軽にご相談ください。

機械学習で何ができますか。

大きく分けて予測と分類ができます。前者では、保有する過去の数値データをもとに、将来の数値を予測します。後者では、例えば迷惑メールのフィルタリングのように、有用なものと不要なもの、ネガティブなものとポジティブなものなどを分類します。

データ件数が少ないorない中でできることはありますか?

TableauなどのBIツールによるデータの可視化で、現状の把握を明確に行うことをおすすめしています。その後、データが蓄積されてきたら、高度な分析や予測に発展させていくこともできます。

データはありますが、書式がバラバラです。このようなデータでも機械学習に使えるのでしょうか。

機械学習を行うには、データの書式を統一したり、コンピューターが理解できる形に変換する必要があります(曜日を0~6の数値に変換するなど)。このような前処理もデータサイエンティストが行いますので、ご安心ください。

導入したAIのモデルに新しいデータを加え、更新していくことは可能ですか?

可能です。AIは一度開発したら終わりではなく、データの追加や最新モデルの導入など、モデルの更新を行い、成長させていくことが大切だと考えます。

機械学習に活用できるオープンデータにはどのようなものがありますか。

不動産物件検索サイトの物件条件とその価格、アマゾンなどの通販サイトのレビュー、SNSの書き込みなどがあります。

社内にあるデータとクローラーで集めてきたデータを組み合わせて分析することはできますか?

組み合わせて分析できます。どのような組み合わせ方が良いか是非ご相談ください。

機械学習に使用するデータはどのような種類のデータですか?

使用する手法にもよりますが、テキスト、数値、画像など様々なデータがAIで分析が可能です。整形されていないデータしかない(保存方法が年によって違うなど)場合でもこちらでデータ整形が可能な場合があります。ぜひご相談ください。

AIを導入するにあたり最低限必要な知識はなんでしょうか。

専門的な知識は必要ありません。お気軽にご相談ください。

課題を解決するためにどのようなデータが必要か、そのデータを持っているかわかりません。

まずはお気軽にご相談ください。課題点をお聞きした上で、適したソリューションを提案させていただきます。

Tableauを導入したいのですが、ライセンス体系が複雑で分かりません。

ライセンスの種類は「Tableau Creator」「Tableau Explorer」「Tableau Viewer」3つです。この3つのライセンスが基本となり、クラウド環境(Tableau Online、Tableau Server、埋込分析)ごとに価格が変わって提供されるのがTableauのライセンス体系です。
Tableau Creator
最低購入数1。Tableau DesktopとTableau Prep Builderを利用できるライセンスです。Tableauの分析・可視化機能をフルに使えるライセンスです。このライセンスのみ個人向けと組織向けの両方で提供されています。アナリスト等のデータ分析担当が利用するライセンスです。
Tableau Explorer
最低購入数5。クラウドライセンスの1つで、Tableau Creatorライセンスが作成したデータまたは分析を基にグラフを作成することができます。Tableau Creatorライセンスからの提供が無いと分析できませんが、Tableau Creatorに比べて半額近く単価が安いです。アナリストが提供した分析及びデータから、自分の業務に役立つ分析を作成する用途に向いています。
Tableau Viewer
最低購入数100。クラウドライセンスの1つで、クラウド上の分析を閲覧することができるライセンスです。最低購入数は100と総合的な金額は高くなりますが、単価はライセンスの中で1番安いです。Tableauの分析結果を多数に共有できるので、会社にデータドリブンの風土を根付かせる用途に向いています。

ダッシュボードを綺麗に作るコツはありますか。

こちらのブログ記事を参考。

BIツールを使ったことがありません。簡単に使いこなせるでしょうか。

Excelなどの表計算ソフトやデータベースを扱った経験があれば、比較的短期にBIツールを使うことができると思います。ただし、BIツールの特徴や多くの機能があるため、使いこなすにはある程度の時間が必要になります。キーウォーカーでは、できる限り短期間で効率的に操作できるように、Tableuに関するトレーニング講座をご提供しています。Tableauを導入したが、なかなか社内で普及しないなどの課題がある場合、ぜひTableauのトレーニング講座をご検討ください。

Tableauで可視化するデータは、事前に集計しておく必要がありますか。

Tableauには、動的な集計関数が多くあり、生データに必要な特徴が含まれていればフィルターに基づいて簡単な指標の作成や集計を高速に行うことが出来ます。よって従来のExcelの表計算などを用いた指標の作成などの集計が不要になり、煩雑な集計作業の短縮にも繋がります。例えば、従来は部署ごと、スタッフ毎の売上の比較をする際に、2つの表を必要としていたところ、Tableauではフィルターを変更することにより1つのダッシュボードで表現することが出来ます。

接続できるデータの形式に制限はありますか?

Tableauで接続できる形式はこちらのページに記載されています。ここに掲載されていない形式でも対応可能なケースはあるので、是非ご相談ください。

BIツールとは何ですか。Excelとはどう違うのですか。

BIはbusiness intelligence(ビジネスインテリジェンス)の略で、企業内の膨大な情報を分析し、意思決定に生かすためのツールをBIツールといいます。BIツールはデータ分析に特化しており、Excelと比べて少ない工数でデータの分析や可視化を行うことができます。

機械学習・AIで分析した結果をTableauで可視化することは可能ですか?

Tableauにプログラミング言語との連携機能(R、Python、JavaScript)があります。この連携機能により、機械学習・AIから結果を受け取ることがTableauではできるので、見栄えと高度な分析を両立することができます。

Tableauの可視化を自社のHPに公開することは可能ですか?

Tableauのクラウド環境をご利用いただくことで、HPにTableauの可視化を掲載することができます。データの更新が必要無ければTableau Publicの利用、定期的な更新が必要でしたらTableau Online(Tableau Server)の導入が必要になります。

Tableau OnlineとTableau Serverの違いは何か?

Tableau OnlineはTableau社が管理するサーバーで利用するTableauのクラウド環境です。最新版のアップグレードやバグの修正反映といったメンテナンスをTableau社が行うため、メンテナンスコストがほとんど掛からないことが利点です。その代わり、一部のライセンスではTableau Serverより高いです。

Tableau Serverは自前で用意したサーバー環境で利用するTableauのクラウド環境です。自前の環境に構築することから拡張性が高くTableau Onlineより多種多様な分析手法を実装できます。特に、プログラミング言語との連携機能により、機械学習を利用した可視化を実装できることが大きな利点です。その代わり、機能のアップグレードやバグ修正版の反映は自分たちで行う必要があります。

1ライセンスごとの価格は下記の通りです。Tableau Online:Tableau Creatorは10万2千円、Tableau Explorerは6万円、Tableau Viewerは2万2千円Tableau Server:Tableau Creatorは10万2千円、Tableau Explorerは5万1千円、Tableau Viewerは1万8千円

BIツールの中でもTableauの強みは何ですか?

Tableauは可視化に特化した強力なビジュアライゼーションツールで、操作の手軽さ、データ分析の高速性に優れたダッシュボードが作成可能です。また、Pythonなどの外部ツールとの連携により、機械学習モデルの実装・運用ができ、より幅広い分析が可能なことが強みです。

Tableauトレーニングを受講するにあたり最低限必要な知識は何でしょうか。

Excelなどの表計算ソフトやデータベースを少しでも扱った経験がある方は問題ありません。

データを更新した場合、Tableauのダッシュボードも更新する必要がありますか。

データの種類にもよりますが、データがTableauに接続されていれば自動的にデータを更新して読み取りグラフを更新することができます。

ライセンスのページに掲載されている埋込分析とは何か

埋込分析は自社が提供しているソリューションとTableauを組み合わせて顧客に提供する時に使えるクラウドライセンスの一つです。製品で展開しているソリューションにTableauによる分析機能の付加価値をつけるために利用します。クラウド環境はTableau Serverを利用します。Tableau Serverと比べて一部機能に制限がありますが、ライセンス費用がTableau Serverより安くなることが多いです。

個人でTableauトレーニングを受講することはできますか?

現在は企業向けとしてのトレーニングのみですが、予算によってはこれを個人で受講いただくことも可能です。

自然言語に関するAIを使って、どんなことができますか?

自然言語処理技術を用いて、お客様の社内で蓄積された文書やWeb上の記事やコメントなどのテキスト情報を解析することができます。例えば、大量の文書データを自動で分類(迷惑メールフィルターもその技術の一つです。)したり、SNSなどに投稿されたコメントを解析し、その内容がネガティブなものか、ポジティブなものかを判定したりすることが可能です。

前者の場合は、Web上のニュース記事を自社に関連する内容ごとに分類したり、後者の場合は、自社製品やサービスに対するコメントをWebクローリングで収集し、お客様の声を客観的・定量的に評価することで製品やサービスの改善に活用したりすることができます。

多言語対応(英語・中国語など)はしていますか。

可能です。ぜひご相談ください。

ダイナミックプライシングを導入し、本当に効果がありますか?

ダイナミックプライシングは、導入直後に必ず収益があがるというものではございません。結果的に収益があがるケースもありますが、中長期的な運用により、安定的に高い収益をあげることの方が目標であると考えます。また、ダイナミックプライシング導入にあたっては、社内の理解の他、顧客や消費者の理解を得ることが必要です。

導入会社は需要の多い時にできる限り高く売ることで収益をあげ、需要の少ない時に安く売ることで需要を喚起し、機会損失を抑えることが可能です。また、消費者目線では、購入時期を選ぶことにより、普段よりも安く買えるメリットがあります。ダイナミックプライシングを上手に活用することにより、運用会社と消費者の両者にとって良いものになります。ただし、会社の利益だけを追い求め、無理な価格設定を行うことは消費者に対する信頼を損なう可能性があります。

キーウォーカーでは、導入目的や商品・サービス特性を考慮し、お客様ごとにカスタマイズしてダイナミックプライシング導入を支援いたします。

需要予測・ダイナミックプライシングにはどのようなデータが必要ですか?

需要予測では商品のこれまでの販売実績が必要になります。そこからプライシングをするためには、過去に価格を変更して販売した実績データがあることが望ましいですが、なくても可能です。また、データは粒度が細かければ、それに対応して詳細な分析・予測が可能となります。

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