コグニティブアナリティクス入門：わかりやすい完全ガイド

毎日、世界では4億200万テラバイト以上のデータが生成されています。世界全体で生成、取得、消費されるデータ総量は急速に増加しており、2030年までに6,120億テラバイトを超えると予測されています。

このデータはあらゆる場所から生まれます：購取引記録、スマートフォンのGPS信号、気候情報収集用センサー、ソーシャルメディア投稿コンテンツ、衛星が撮影した画像・動画など。

このデータを理解し、隠れたパターンや洞察を発見するには、効率的な分析が不可欠です。今日、ほぼすべての企業がデータ分析を活用し、コスト削減、エビデンスベースの意思決定、新製品・サービスの開発・マーケティング、新たな機会の特定を行っています。

長年にわたり、データ分析は記述的分析（過去に何が起きたか）から診断的分析（なぜ起きたか）、予測的分析（将来何が起こりそうか）、処方的分析（将来の結果に影響を与えるには何をすべきか）へと進化してきました。

次の大きなパラダイムシフトは、ハイパフォーマンスプロセッサと人工知能アルゴリズムの力を活用して、膨大なデータに隠された複雑なパターンを発見する「コグニティブアナリティクス」へ向かうと考えられます。

以下では、コグニティブアナリティクスがなぜ重要か、どう機能するか、将来の応用と市場規模、どの企業がコグニティブアナリティクスツールに多額投資しているかを解説します。まずは基本的な疑問から始めましょう。

コグニティブアナリティクスとは何か？

コグニティブアナリティクスは、構造化・非構造化データを調査するさまざまな分析手法を包含するスマートテクノロジーです。複雑なデータセットを検索し、質問に対して意味のある答えを見つけ出します。

コグニティブアナリティクスを、人間のような知能を持つシステムと捉えてください。データを単にスキャンするだけでなく、文脈を理解し、文章のトーンを解釈し、画像や動画内の特定オブジェクトを認識します。

コグニティブアナリティクスは、人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、セマンティクスを活用して、従来の分析では発見できない複雑なパターンと洞察を明らかにします。データとヒューマン・マシンインタラクションから継続的に学習することで、時間とともに自己改善します。つまり、データを多く与えるほど、アナリティクスはより賢くなります。

多くの企業がコグニティブアナリティクスを顧客行動パターンの追跡と潜在的機会の特定に活用し、将来の成果を予測してデータ駆動型の意思決定でパフォーマンスを向上させています。

コグニティブアナリティクスの一部は予測分析と重なります。これらの領域は主に、ビジネスインテリジェンスデータを用いて将来のイベントやトレンドを予測することを含みます。

注：コグニティブアナリティクスは民間企業の名称でもあり、ビジネスサービスの商標名でもあります。ただし、市場アナリストは一般的にビッグデータとビジネスインテリジェンスの文脈でこの用語を使用します。

どのように機能するか？

コグニティブアナリティクスは、データ内部から始まりデータ内部で終わるデータフォワードアプローチです。あらゆるタイプと規模のデータ全体を処理する高度な技術を用いて、前例のない予期せぬ洞察を明らかにします。コグニティブアナリティクスシステムは実用的な洞察を抽出するためにさまざまなアルゴリズムを使用する可能性がありますが、その基本アーキテクチャは共通しており、すべて以下の基本的な手順シーケンスに従います：

1. データの検索と収集

「ナレッジベース」全体を検索し、リアルタイムデータを特定します。このデータはセンサー、IoTデバイス、ロボット、設備から直接取得できます。その後、過去の四半期からの既存または履歴データと整理・統合されます。

一部のコグニティブアナリティクスシステムは、直感的なダッシュボード、設備ユーザーインターフェース、その他の表現でデータを表示します。わかりやすいデータ可視化ツールは、共通パターンの発見と修復に要する時間を大幅に短縮できます。

2. データの分析

次のステップは、テキスト、音声、動画を慎重に分析し、自然言語と人間の相互作用を理解することです。そのために、コグニティブアナリティクスは人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、セマンティクスの技術を組み合わせます。

主に機械学習のサブセットであるディープラーニングニューラルネットワークに依存します。ニューラルネットワークは人間の脳の働きを模倣します。入力層、出力層、その間の隠れ層からなる複数の層がノードで接続され、これらの接続が「ネットワーク」を形成します。

これらの相互接続されたノードは、人間の脳内のニューロンとよく似た機能を果たします。すべての着信データを読み取り、アルゴリズムを用いて複雑なパターンを認識します。ネットワークは生データをクラスタリングおよび分類し、相関関係を見つけ、継続的に学習・改善します。

3. エビデンスベースの仮説の生成と評価

特定されたパターンと洞察は、エビデンスベースの仮説かどうかを判断するために評価されます。仮説を支持する具体的なエビデンスがある場合、システムはその潜在的価値を判断するために評価します。これにより、将来の脅威と改善機会を特定できます。

4. ユーザーの選択と反応からの適応と学習

コグニティブアナリティクスは人工知能を活用するため、ユーザーのインタラクションに応じて振る舞いを適応させられます。例えば、誰かが常に特定タイプの情報を求めている場合、システムは徐々に多くの計算リソースを浪費せずに類似情報を提供するよう学習します。

メリット

コグニティブアナリティクスは、大量のデータとより良い意思決定の必要性の間のギャップを埋めるため、企業や組織で適用されています。ビジネスへの詳細な洞察は、企業が製品を改善し、顧客によりパーソナライズされたサービスを提供し、競合他社のパフォーマンスを把握するのに役立ちます。

大企業において、コグニティブアナリティクスは以下の3領域で非常に効果的であることが実証されています：

1. 顧客エンゲージメント

顧客行動の不可解な360度ビューにより、シームレスで摩擦のない顧客体験を創出できます。また、ユーザーの購買嗜好をより深く理解し、ニーズを予測し、より良いユーザーセグメンテーションを確保できます。

2. 生産性と効率

課題の優先順位付けと迅速な解決、ユーザー会話からの重要情報活用、一般的なリクエストへのアクション自動化、重要でないリソースへの支出削減、チームメンバーの迅速かつ動的な対応を可能にします。また、コグニティブアナリティクスは過去の情報と現在のデータを融合し継続的に成果を改善するため、外部変化や市場トレンドに素早く適応できます。

3. ビジネス成長

コグニティブアナリティクスにより、企業は新市場への展開、特定地域での新機会発見、未活用データソースの掘り起こし、新製品・サービスのイノベーションが可能になります。また、アナリストや市場調査者がビッグデータの価値を引き出し、自社のビジネス課題を解決しやすくなります。

初期導入事例

過去10年間で、Google、Microsoft、IBM、Amazon、Cisco、HPE、SparkCognition、DataRobotなど、複数のテックジャイアントとスタートアップが、コグニティブテクノロジーの新興分野に数億ドルを投資してきました。

IBMが実施した調査によると、初期導入企業はすでにコグニティブイニシアチブからポジティブな成果を得ています。顧客エンゲージメントの向上から製品イノベーション、ビジネス成長まで多岐にわたります。

これらの初期導入企業は、機械学習や自然言語処理から、構造化・非構造化のさまざまなデータソースの価値解放まで、多様なコグニティブ機能を活用しています。一部企業はカスタムプラットフォームを開発し、他社はAPIを利用してコグニティブテクノロジーをシステムに導入しています。

IBMはコグニティブテクノロジーを実用化した600社以上の初期導入企業を調査しました。レポートによると、コグニティブ機能は企業成長において重要な役割を果たしています。初期導入企業の約65%がコグニティブテクノロジーを自社のビジネス戦略と成功に不可欠と見なし、58%が自社のデジタルトランスフォーメーションの必須要素だとしています。

アナリティクスの新時代

ほぼすべてが接続される世界へ移行する中、企業は変化する顧客ニーズに成長と適応を図るため、コグニティブアナリティクスと関連ツールへの依存をますます強めるでしょう。

より具体的には、コグニティブツールは企業が顧客行動パターンを真に理解し、顧客不満の根本原因を特定し、顧客体験を向上させる革新的な方法を見つけるのを支援します。コグニティブアナリティクスは、運用コストの最適化、顧客維持率の向上、解決時間の大幅な短縮にも大きく貢献できます。

コグニティブアナリティクスの実例

コグニティブアナリティクスは、ほぼすべての業界でパターン、潜在的脅威、改善機会の特定に使用されています。例えば：

銀行・金融

コグニティブコンピューティングは、銀行・金融セクターを根本から変える可能性があります。従来のシステムが過去の行動に基づいて顧客行動をモデル化し、すべての顧客を画一的に扱うのに対し、コグニティブシステムは年齢、収入、取引に基づき個人をより精密かつタイムリーに分析します。

コグニティブアナリティクスは、銀行が顧客ごとに製品・サービスをカスタマイズし、高純資産個人をインテリジェントにターゲティングし、より良い投資プランを提供し、熟練した知識を適用して問題を迅速に解決するのを支援します。

総じて、この新たなコンピューティングパラダイムは以下の3領域で適用できます：

カスタマーサービス：コグニティブシステムが問題を理解するため、顧客を別部署にたらい回しせず正確な解決策を提供でき、全員の時間を節約。
意思決定とアドバイザリー：ビジネスをより深く理解してデータ駆動型意思決定を行う融資審査プロセスを強化。
投資コンサルティング：コグニティブシステムにより、銀行およびノンバンク金融機関が投資ソースを迅速に精査し、最新市場トレンドを探り、リスクを評価し、顧客に最新のアドバイスを提供可能。

サイバーセキュリティ

人工知能とディープニューラルネットワークにより、コグニティブシステムは多様なソースから継続的にデータを抽出し、高度なアナリティクスを通じて知識を獲得しやすくなります。ニューラルネットワークは反復ごとに自己改善し、システムが脅威を予測しプロアクティブな解決策を創出するよう学習します。

サイバー攻撃の増加と熟練サイバーセキュリティスペシャリストの不足の中で、コグニティブアナリティクスのようなツールは絶大な効果を発揮します。従来の分析システムでは不可能に近い、大量の構造化・非構造化データを処理・分析し（さまざまな種類の脅威とリスクを特定）、対応できます。

ヘルスケア

ヘルスケア関連情報（放射線画像、検査結果、病理レポート、電子カルテ、臨床研究など）は断片化しているため、分析と共有が困難です。ここでコグニティブシステムが威力を発揮します。さまざまなタイプの情報をスマートかつ迅速に解析し、医療従事者を支援します。

コグニティブアナリティクスが提供する洞察により、医療提供者は個々の患者の健康状態を理解し、情報に基づいた意思決定を行い、よりパーソナライズされたケアを提供しやすくなります。

今日、コグニティブコンピューティングは世界中の多くの腫瘍センターで使用されています。例えば、MDアンダーソンがんセンターとメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターでは、コグニティブアナリティクスが医師の診断と治療決定を支援するため、ペタバイト規模の医療データ（臨床研究、試験結果、ベストプラクティスガイドラインを含む）の分析に役立っています。

電力・エネルギー

石油・ガス業界は、原油とその副産物の探査、精製、配給において常に課題に直面しています。コグニティブアナリティクスの助けにより、エンジニアと技術専門家は、どこで石油を探査すべきか、リソースをどう配分すべきか、どの製品を優先すべきか、既存施設の効率をどう改善すべきかといった重要な決定を行えます。

コグニティブプラットフォームは、Mega Energy、Arizona Public Service Electric、Gexa Energy、Portland General Electric、Avangridなど、米国の多くの公益事業会社で既に活用されています。これらのシステムは、負荷予測から個別コストモデルへの料金構造マッピングまで、複数のメリットを提供します。

物流・小売

コグニティブアナリティクスは、倉庫管理・自動化から梱包・パレタイズまで、ロジスティクスとサプライチェーンのあらゆる段階で有用です。内部（在庫、POS）と外部（市場トレンド、天候）の両エコシステムからのデータを分析します。目的は、サプライチェーン効率の改善、コスト最小化、動的に変化するシナリオに迅速に対応できる貴重な洞察をビジネスに提供することです。

コグニティブアナリティクスは小売業でも重要な役割を果たします。Eコマースプラットフォームと統合して顧客とその購買行動に関するデータを抽出できます。実店舗では、小売業者が在庫を最適化し、魅力的な価格でよりパーソナライズされた商品を提供するのを支援します。

教育・学習

コグニティブコンピューティングは、学生と教育者により良い成果をもたらします。低実績の学校と教師を特定し、特定分野での学生パフォーマンスを予測し、パーソナライズされた学習教材を提供できます。

2003年、フロリダ州のマイアミ・デイド郡公立学校が、学生が問題に取り組む際にフィードバックを提供する「Cognitive Tutor Software」を導入しました。このソフトウェアが従来のカリキュラム単独よりもはるかに効果的であることが判明しています。

よく知られたコグニティブアナリティクスツール

コグニティブアナリティクスの実用例を理解したところで、さまざまな分野で使用されるコグニティブツールの種類を見てみましょう。

1. OpenSMILE

OpenSMILE（Open-source Speech and Music Interpretation by Large-space Extraction）は、音声信号から特徴を自動抽出し、音声と音楽信号を分類します。音声認識、感情認識、話者識別、コード検出、ビートトラッキングに広く使用されます。また、酩酊、抑うつ、音声病理障害などの話者状態も検出可能です。

ソフトウェアの大部分がC++で書かれているため、macOS、iOS、Windows、Android、Linux、Raspberry Piなどの組み込みプラットフォームを含むすべてのプラットフォームでスムーズに動作します。

2. IBM Watson

IBM Watsonは、自然言語分析、関連ソース検索、仮説生成、エビデンス評価、最良回答のランキングに100以上の異なる技術を使用します。基本的に、高度な自然言語処理、高度な推論、知識表現、機械学習アルゴリズムをオープンドメイン質問応答の分野に適用します。

Watsonにより、企業はAI機能の完全なポートフォリオにアクセスできます。新たなトレンド検出ツールから顧客向けアプリケーション開発まで、時間を節約しプロセスを自動化することで、従業員は成長と新たな機会に集中できます。

3. NuPIC

NuPIC（Numenta Platform for Intelligent Computing）は、HTM（階層的側頭記憶）学習アルゴリズムを実装したオープンソースAIプラットフォームです。特に異常検知とストリーミングデータソースの予測に適した幅広い問題に対応します。

4. Iris by Apixio

米国では年間13億件以上の臨床ケア文書が生成されますが、その約80%は非構造化でアクセスが困難です。そこでIrisが役立ちます。膨大な臨床データとヘルスシステム内のその他情報から貴重な洞察を抽出するコグニティブコンピューティングプラットフォームです。

Irisのアナリティクスエンジンは、機械学習と自然言語処理技術を活用して患者プロファイルを生成し、リスクを評価します。類似の患者とケースをグループ化してエビデンスベースの患者データを提供します。データは時間とともに変化するため、プラットフォームは患者情報を継続的に監視し、医療従事者に何が機能し、何が機能しないかを伝えます。

5. Aila by Enterra Solutions

Ailaは高度な数学と人工知能を組み合わせ、人間と同様の方法で推論し問題を解決します。企業の内部および外部データを分析し、推論を導き、オンデマンドで貴重な洞察を生成します。従来のビジネスアナリティクスとは異なり、Ailaはビッグデータの大量・多変量の世界を扱えます。

以下のようなトリッキーな質問に答えられます：

来年、市場セグメント内で支出をシフトさせてROIを改善する機会はあるか？
クライアントのサービスレベル目標がリスクにさらされているか？そうなら、どう緩和できるか？

6. Ignio Cheetah by TCS

Ignio Cheetahは、IT運用とワークロード管理向けのコグニティブオートメーション製品スイートです。注意を要する異常なIT状態を即座に検知・予測し、誤検知を減らし、類似または相関するイベントを収集し、ビジネスインパクトに基づいてアラートを優先順位付けします。システムは自らの経験から学習するため、時間とともに改善します。

Ignioは、各分野のイノベーターおよびリーダーであるFortune 500およびGlobal 2000企業を含む多くの大手企業で既に使用されています。プラットフォームは50社以上のクライアント向けに150万以上のテクノロジーリソースを自律的に管理しています。

7. Cortex Certifai

Cortex Certifaiは、機械学習モデルがアルゴリズミックバイアスから自由であることを保証し、歪んだ意思決定と推論を軽減します。データ品質、性能、堅牢性、公平性、説明可能性、コンプライアンスに基づいて自動モデルを測定する複合信頼スコア「AI Trust Index」を生成します。

このTrust Indexは、企業がパフォーマンスとリスクの間のトレードオフと一般的な対立を評価するのを支援します。ステークホルダーはすべての評価パラメータを深掘りして潜在的改善点を見つけられます。統計モデル、予測モデル、機械学習モデルを含むあらゆるブラックボックスモデルに適用可能です。

8. SparkCognition EPP

SparkCognition EPPは、独自のAIと機械学習アルゴリズムを用いて、これまで見たことのないサイバー攻撃がビジネス運営を妨害するのを防ぎ、PDF、ドキュメント、ダイレクト・ツー・メモリPowerShell攻撃からのフィッシング脅威を特定します。軽量なコグニティブエージェントが、企業内のすべてのエンドポイントの典型的な行動パターンを学習し、セキュリティチームに潜在的攻撃を警告します。

既存のセキュリティアーキテクチャにうまく統合され、macOS、Linux、Windowsを稼働する最大10万台の管理エンドポイントでバックグラウンドでのシームレスな運用を提供します。従来型および次世代エンドポイント保護プロバイダーを上回る実績があります。

コグニティブアナリティクスの未来

Research and Marketsのレポートによると、コグニティブアナリティクス市場規模は2030年までに408億ドルに達し、年平均成長率（CAGR）38%で成長すると予測されています。

中国は2030年までに60億ドルの市場規模に達すると予想されています。その他の重要市場には日本、カナダ、ドイツがあり、予測期間中にそれぞれ33%、32%、25%の成長が見込まれています。

市場の主要な成長ドライバーには、ビッグデータとクラウドコンピューティング技術の採用、高度な分析手法の導入があり、これらが効率的なコグニティブアナリティクスソリューションへの需要を押し上げています。

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よくある質問

分析には何種類あるか？

現代のデータ分析は5つのカテゴリに分類できます：

記述的分析：何が起き、現在何が起きているかを記述する最もシンプルな分析形態。
診断的分析：なぜ起きたかを答えるため一歩進んだ分析。共存するトレンドを比較し、可能な限り変数間の関係を特定。
予測的分析：過去と現在のデータを分析し、将来のトレンドについて予測。近い将来に何が起こりうるかを回答。
処方的分析：さまざまな要因を考慮し、実行可能な示唆を提示。ユーザーがデータ駆動型意思決定を行えるよう支援。
コグニティブ分析：統計、人工知能、機械学習の力を組み合わせ、大量のデータを処理し文脈を理解。未開拓データソースの採掘、複雑なパターンの発見、パーソナライズドサービスの提供という新たな機会を提示。

なぜ市場アナリストはコグニティブアナリティクスを使用するのか？

毎秒より多くのデバイスがデータを生成する中、サーバー内外に蓄積されるすべての情報を収集、処理、分析することがますます困難になっています。

コグニティブアナリティクスはこれらの課題に対処します：高度な統計とAIモデルを用いて、多様な大量データの中に隠れたパターンを特定します。従来の分析が特定ドメインの構造化データから情報を抽出するのに対し、コグニティブアナリティクスはデータ発見により幅広く柔軟なアプローチを取ります。人間と同様の方法でデータを解釈し、文脈を理解し、パターンとトレンドを発見します。