「データ分析はAIに任せれば良い」は本当か？データ分析で人間が必要になる４つの理由

という質問について解説してきます。

結論から言うと、AIが進化しても人間のデータ分析は必要になります。

この記事では、AIが進化しても、人間の分析が絶対に必要な４つの理由について解説していきます。

データ分析をAIに任せられない４つの理由

理由①：AIは文脈の理解が苦手

AIは大量のデータを高速に処理し、一般的なトレンドや傾向を抽出することが得意です。

しかし一方で、データの背後にある本質を理解することは苦手です。

例えば、ある企業が新しい商品を開発するために市場調査を行い、消費者のニーズや嗜好を把握したデータがあるとします。

このデータをAIに処理させると

など、データのパターンから最も需要の高い商品の特徴を特定させることができます。

しかしAIは

といった、データの背後にある本質的な理由まではわからないでしょう。

一方で人間は、ここから更に若い世代の消費者がカラフルなデザインを好む理由を調査したり、社会のトレンドと結びつけたりすることで、

という社会的な要因が分かるのです。

理由②：AIは新しいアプローチが苦手

AIにデータ分析を行わせようとするには

• どのようなデータを入力するか
• どのような結果を出力するよう設定するか

といった情報にしたがって分析を行いますので、その範囲を超えるような発想や発見を行うことは出来ません。

逆に人間は、

• ユニークなキャッチコピーを考案したり
• 感情を揺さぶるストーリーを組み立てたりする

といった、新たなアプローチや斬新なアイデアを考えることで、記憶に残る広告を作ることができます。

また、AIは過去のデータに基づいて予測を行うため、将来の予測には限界があります。

一方で、人間は新たなトレンドを察知し、その先を見据えた戦略を立てることができます。

理由③：AIは倫理的な観点を認識できない

AIは機械的に分析を行い結果を出力します。

そのため、その結果が正しくても、倫理的には問題があるといった事象が発生します。

例えば、医療分野において患者のデータを元に治療法を提案するAIは、確かに高度な精度を持った提案を行ってくれるかもしれませんが、その提案が患者の意思や価値観に適合しているかどうかを判断することができません。

マーケティング観点でも、AIにデータ分析を任せていると企業文化に合わない提案をしてきたりします。

幾らAIが精度の高い分析を出してきたからといって、例えばスターバックスが価格の安い100円コーヒーを販売する戦略をとるかというとそれは違いますよね。

理由④：施策を実行するには「納得感」が必要

AIによる素晴らしい提案が仮にできたとしても、仕事で施策を展開していくに当たっては、すんなりことは運びません。

それは

になってくるからです。

と言われても

…と言った感じで上司の承認は下りないでしょう。

AIの分析結果を解釈し、魅力的なストーリーにするために、どうしても人間の手助けが必要不可欠なのです。

まとめ：データ分析でのAIとの付き合い方

まとめると

といった感じで、AIにすべて任せるわけにはいかず、どうしても人間のフォローが必要になってきます。

AIが分析をすべてやってくれると丸投げするのではなく、

人間が分析を解釈し、意味を与え、仕事の成果につなげるためにどうすれば良いのかを考えつなげてあげることがどうしても必要になってきます。