※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
データ活用で導入するべきツールは？ 表計算 vs. BI vs. AutoMLの特徴比較（1/2 ページ） - ITmedia NEWS
意訳+要約
企業のデータ分析ツール選びのポイント
企業でのデータ活用が進む中、データ分析ツールの選定も重要になってくる。その際、表計算ツール、BIツール、AutoMLツールの3つの選択肢がある。
表計算ツール
- メリット：誰でも手軽に使える、導入しやすい
- デメリット：大量のデータ処理に向いていない、ビジュアル化に手間がかかる
BIツール
- メリット：大量のデータ処理に向いている、ビジュアル化が簡単
- デメリット：導入に手間がかかる、社内稟議が必要
AutoMLツール
- メリット：ノーコーディングでAIモデルが作成できる、専門知識やスキルが不要
- デメリット：結果の理由を理解する必要がある
それぞれのツールの特徴を理解して、目的に合ったツールを選ぶことが重要
また、近年では各ツールの機能拡張が進み、機能ギャップが縮小傾向にある。そのため、ツールを使いこなすための熟練度も求められる。
最終的には、データを使って何をしたいのかを明確にすることが重要
データ分析ツールはあくまでも道具であり、データを使って何をしたいのかを明確にすることが重要だ。その上で、目的に合ったツールを選ぶ判断力が求められる。
まとめ
企業のデータ分析ツール選びのポイントは、以下の3つにまとめられる。
- 表計算ツール、BIツール、AutoMLツールの特徴を理解する
- 各ツールの機能拡張状況を把握する
- データを使って何をしたいのかを明確にする
このポイントを押さえて、企業に合ったデータ分析ツールを選ぶようにしましょう。
Bardさんに聞いてみた
Ｑ：表計算ツール、BIツール、AutoMLツールについて、簡単に概要を教えてください。また、実在しているツールについて簡潔に紹介をお願いします。
表計算ツール
表計算ツールは、表やグラフの作成、数式や関数の計算など、表計算に関する機能を提供するソフトウェアです。ExcelやGoogle Sheetsなどが代表的なツールです。
BIツール
BIツールは、ビジネスインテリジェンスを実現するためのソフトウェアです。データの収集・加工・分析・可視化などの機能を提供します。TableauやQlik Senseなどが代表的なツールです。
AutoMLツール
AutoMLツールは、機械学習モデルの自動構築を支援するソフトウェアです。データの準備からモデルの構築・評価・デプロイまでを自動化できるため、専門知識やスキルがなくてもAIモデルの開発が可能です。AutoML StudioやH2O.aiなどが代表的なツールです。
表計算ツールは、誰でも手軽に使えることがメリットですが、大量のデータ処理やビジュアル化には向いていません。BIツールは、大量のデータ処理やビジュアル化に向いていますが、導入に手間がかかります。AutoMLツールは、ノーコーディングでAIモデルが作成できるため、専門知識やスキルが不要ですが、結果の理由を理解する必要があります。
企業のデータ分析ツールを選ぶ際には、それぞれのツールの特徴を理解して、目的に合ったツールを選ぶことが重要です。
Ｑ：汎用性だと、どのツールが優れていますか？
汎用性で優れているのは、BIツールです。BIツールは、データの収集・加工・分析・可視化などの機能を幅広く提供しています。そのため、さまざまなデータ分析のニーズに対応することができます。
一方、表計算ツールは、表計算に関する機能が充実しているため、データの整理や簡単な分析には向いていますが、大量のデータ処理やビジュアル化には向いていません。AutoMLツールは、ノーコーディングでAIモデルを作成できるため、専門知識やスキルがなくてもAIモデルの開発が可能です。しかし、結果の理由を理解する必要があるため、高度な分析には向いていません。
したがって、汎用性で優れているのは、BIツールと言えます。ただし、BIツールは導入に手間がかかるため、導入のハードルが高いというデメリットもあります。
Ｑ：初心者でも簡単に始められるのは、どのツールですか？
初心者でも簡単に始められるのは、表計算ツールです。表計算ツールは、誰でも手軽に使えることがメリットです。そのため、データ分析の基礎を学ぶには最適なツールと言えるでしょう。
表計算ツールでは、以下の手順でデータ分析を行うことができます。
- データの読み込み
- データの整理
- データの分析
- データの可視化
表計算ツールでは、これらの手順をGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）で行うことができます。そのため、プログラミングの知識やスキルがなくても、データ分析を行うことができます。
ただし、表計算ツールは、大量のデータ処理やビジュアル化には向いていません。そのため、データ分析の目的によっては、BIツールやAutoMLツールの方が適している場合もあります。
Ｑ：データ分析の習熟度とツールの利用について関連はありますか？
はい、データ分析の習熟度とツールの利用には関連があります。
データ分析の習熟度が高くなると、より高度なデータ分析を行うことができるようになります。そのため、より高度な機能や操作性を備えたツールが必要になってきます。
もちろん、データ分析の習熟度が低くても、BIツールやAutoMLツールを使うことはできます。しかし、高度なデータ分析を行うには、それなりのスキルや知識が必要になります。そのため、データ分析の習熟度に合わせて、適切なツールを選ぶことが重要です。
Ｑ：データ分析初心者が、まずするべきことは何でしょうか？
データ分析初心者が、まずするべきことは、データ分析の基礎を学ぶことです。データ分析の基礎を学ぶことで、データ分析の目的や手順、方法などを理解することができます。
データ分析の基礎を学ぶには、以下の方法があります。
- 書籍やWebサイトなどの学習資料を読む
- オンライン講座を受講する
- データ分析のワークショップに参加する
書籍やWebサイトなどの学習資料を読む場合は、データ分析の基本的な概念や手順を理解できるように、体系的に学習できるものを選ぶとよいでしょう。オンライン講座を受講する場合は、自分のレベルや目的に合わせて、必要な内容を学べるものを選ぶとよいでしょう。データ分析のワークショップに参加する場合は、実際にデータ分析を行うことで、実践的なスキルを身につけることができます。
また、データ分析の基礎を学ぶ際には、実際に手を動かしてデータを分析してみることが大切です。実際にデータを分析することで、学んだことを理解し、スキルを身につけることができます。
具体的には、以下の手順でデータ分析を行ってみましょう。
- データの読み込み
- データの整理
- データの分析
- データの可視化
データの読み込みでは、データの形式や内容を確認しながら、データを読み込みます。データの整理では、データの欠損値や重複データなどを修正しながら、データを整理します。データの分析では、データ分析の目的に合わせて、適切な分析方法を用いて、データを分析します。データの可視化では、分析結果をわかりやすくするために、グラフや図表などを作成します。
データ分析の基礎を学んだら、自分の目的や興味に合わせて、データ分析のスキルを磨いていきましょう。
Ｑ：データ分析手法って確立されているの？
はい、データ分析手法は、ある程度確立されています。
データ分析手法は、大きく分けて、以下の2つに分類できます。
- 統計的データ分析
- 機械学習
統計的データ分析は、データの性質を理解し、そこから有益な情報を抽出するために用いられる手法です。代表的な統計的データ分析手法としては、以下のようなものがあります。
機械学習は、データからパターンを学習し、そのパターンを用いて、新たなデータの値を予測したり、分類したりするために用いられる手法です。代表的な機械学習手法としては、以下のようなものがあります。
- 決定木
- サポートベクターマシン
- ランダムフォレスト
- ロジスティック回帰
- ニューラルネットワーク
これらのデータ分析手法は、それぞれに特徴や強みがあります。そのため、データ分析の目的やデータの特徴に合わせて、適切な手法を選ぶことが重要です。
また、データ分析手法は、常に進化しています。新しい手法が開発される一方で、古い手法が使われなくなることもあります。そのため、データ分析の最新動向を把握しておくことも大切です。
感想＋雑記
何をするにしても、一朝一夕では習熟度は上がらないって、Bardさんにくどいくらい言われた。。。
AutoMLがどいうツールなのかよく分からなかったが、AIに学習させて、データの特徴を出させる感じなのかな？おそらく有料ツールだろう。。。
データ分析って、Bardさんの回答見てると、まだ発展途上っぽい気がする。
統計とかはワードでよく聞くけど、実際にどうやって活用していくのかが、未だに分からんのよな。
いろいろ本とか読んでるけど、いまいちピンとこない。
やんわりした概念であって、はっきりとした活用方法が見えてない感じ。
実際に活用する側に立たないと、身につけるのは厳しい気がする。
平均とか中央値、最頻値くらいまでなら分かる。
分散、標準偏差だと、ちょっと分かるが、分析に利用するレベルまでは到達してない気がする。
分析ツールって意味だと、よく使っているのは、Excelだな。
適当に計算用の数値を関数で出して、集計して平均やら中央値やらを出したことはある。
ただ、分析できているかというと、できては居ない気がする。
まずは、身近なデータから初めて、徐々に分析手法を身につけるのがいいのかも知れない。
