データアナリティクスの難しさを克服する

会話分析

＊本記事は、米国本社のブログの投稿文を翻訳したものです。

自然言語処理（NLP）はすでに日常生活の一部となっています。Amazon EchoやGoogle Homeといったスマートスピーカーは、あっという間にわたしたちの日常生活に溶け込みました。それだけでなく、NLPはオンライン検索したキーワードの意味を理解することや、チャットボットを介して「人間的な」会話を行うことも可能です。これらが一般的になっていることを考えると、NLPを利用した会話分析はデータ分析の次なるトレンドの1つであると言えそうです。会話分析の威力と影響力は絶大となるでしょう。

Altairは、データ分析は決して難しくないと考えています。データ準備、データサイエンス、機械学習（ML）、ストリームデータ処理、可視化のための包括的なソリューションであるAltair Knowledge Works™は、データへのアクセシビリティとユーザビリティの原則に基づき設計された、初のオープンアーキテクチャ、エンドツーエンドのデータ分析プラットフォームです。先進的な組織にとって、過去をより深く理解し、よりよい未来を実現するためのツールとなり、企業や組織が直面する重要な課題への対処をサポートします。

いくつかの数字を見てみましょう。現在、すべての企業データのうち、ビジネス上の意思決定に使用されているのはわずか12%、そして導き出されたアナリティクスや分析結果をアクションに結びつけることができている企業はわずか29%と未だに低水準です。さらに、全企業の5分の1は不完全または不正確なデータの使用が原因で顧客を失ったことがあるといいます。MLがこれらの失敗を克服する鍵であることは広く知られるようになりましたが、本来役に立つはずのMLの技術に96%の企業が苦戦しているとの調査結果もあります。

これまで多くの企業がKnowledge Worksを利用して、データからより多くの価値を引き出してきました。コードを書く必要がないので、ビジネスパーソンが問題解決そのものに時間を割くことも可能にします。会話分析は今後この流れをさらに大きく後押しします。データ分析ツールが（NLPの活用によって）検索エンジンのインターフェイスのように使いやすくなれば、民主化が起こり、さらに、既存のソリューションにシームレスに拡張できる音声起動型バーチャルアシスタントへと進化するでしょう。

ガートナーは、早ければ来年の2021年には会話分析によってアナリティクスやビジネスインテリジェンス人材の採用率が35%から50%以上に拡大すると予測しています。これは、急成長している市民データサイエンティストや開発者にとって重要な後押しとなります。

複雑かつ高度な会話分析テクノロジーですが、その重要性はシンプルです。自らデータマイニングをし、横断的に調査する手段がより多くの人に与えられるほど、重要な課題を提起し説得力のある答えを生み出す可能性が高くなります。絶え間なく躍動するビジネスでは、干し草の山の中に埋もれた小さな針が重要な競争力を発揮する可能性がありますし、もしかしたら、それが成功か失敗かの分かれ目になるかもしれません。

Altairのデータ分析ソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。