こんにちは、荒井（@yutakarai）です。
AI、とくに機械学習（Machine Learning）は驚くべき速度で、私たちのビジネスや、消費者向けサービスの中心的存在となってきています。
ある調査では、今年末までに現在成長している企業の約45％が、労働者よりも多くの機械学習システムを活用すると予測されています。
それらの機械学習システムの中には、いくつかのBIプラットフォームシステムも含まれています。
機械学習がBIを変える
BI（ビジネスインテリジェンス）プラットフォームは、企業や組織が持つ幅広いデータを集約し、データを持つ意味を理解するのに役立ちます。
BIプラットフォームを利用することで、データに基づいて洞察を得るのに役立つレポートを作成することができます。
たとえば、建物の検査サービスを提供する会社は、毎月実行される契約を追跡してから、その顧客データを使用してどの建物のタイプが契約に結びつきやすいかを特定することもできます。
ほとんどのBIプラットフォームは、データの集約とレポートを可能にするだけではありません。
予測分析機能を使用して、将来の売上推移、稼働率、コスト変動などの洞察や最適化の提案を得ることもできます。
例えば、建物検査会社の場合、より多くの顧客を獲得するために、どういったセグメントの顧客へ営業をかけたほうが成約の可能性がよりあるというような示唆が得られるかもしれません。
以前のBI製品では、例えば
「顧客セグメントごとの平均収益サイクルを、平均セールスサイクルと比較して最適な顧客セグメントを得る」
というような単純なルールを使用して予測が行われていました。
機械学習では、人間の介入や再プログラミングを必要とせずに活用することが可能です。
機械学習システムは、処理するデータのルールや振る舞いを構築することでこれを行います。
現在のベースラインより高い精度を達成できるモデルは存続し、新しい最適化の基礎を提供します。
そして、時間の経過とともに得られる新しいデータを使い、機械学習モデルは改善されていきます。
機械学習のモデルが正しい場合、特定のパターンで再び利用されます。
アルゴリズムが間違っている場合、代わりに新しいモデルが実装されます。そしてシステムは成功と失敗に基づいて徐々に精度を高めていきます。
BI分野での機械学習の活用が進む
先日Microsoft Power BI DesktopにPythonが組み込めるようになったと発表されました。
今後もBI分野での機械学習の活用が進んでいきます。
機械学習アルゴリズムは、ビジネスインテリジェンスを含む、人間が管理して成長し続けるビジネスの強力な助っ人になります。
しかし、実際は、多くの機械学習アルゴリズムは生身の人間（プログラマー）によって直接制御されています。
なので「御社のビジネスの成功のためには、機械学習が100％必要だ」というような誇大宣伝や営業には惑わされないようにしましょう。中には「AIが全てを解決するソリューションです」のように売り込む営業もいます。くれぐれも注意が必要です。
とはいえ、おそらく今後10年間で、機械学習はビジネスアプリケーションの重要な要素になるはずです。
AIを含むIT技術を活用するには、技術の発展だけでなく、私たち利用者側のリテラシーも大切な要素になります。
