認知分析の説明:明確でシンプルなガイド

毎日、世界では 4 億 200 万テラバイトを超えるデータが生成されています。世界中で生成、取得、消費されるデータの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想されています。

このデータは、購入取引記録、スマートフォンの GPS 信号、気候情報の収集に使用されるセンサー、ソーシャルメディアプラットフォームに投稿されたコンテンツ、衛星で撮影された画像や動画など、あらゆる場所から取得されます。

このデータを理解し、隠れたパターンや洞察を明らかにするには、データを効率的に分析することが重要です。現在、ほぼすべての企業がデータ分析を使用して、経費の削減、証拠に基づいた意思決定、新しい製品やサービスの開発とマーケティング、新しい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（過去に何が起こったのか）から、診断的（なぜそれが起こったのか）、予測的（将来何が起こる可能性が最も高いか）、処方的（将来の結果に影響を与えるために何ができるか）へと進化してきました。

次の大きなパラダイムシフトは、高性能プロセッサと人工知能アルゴリズムの力を利用して、大量のデータに隠された複雑なパターンを明らかにするコグニティブアナリティクスに向かう可能性が高くなります。

以下では、コグニティブアナリティクスが重要な理由、その仕組み、将来のアプリケーションと市場規模、コグニティブアナリティクスツールに多額の投資を行っている企業について説明します。基本的な質問から始めましょう。

コグニティブ分析とは正確には何ですか?

コグニティブアナリティクスは、構造化データと非構造化データを調査するためのさまざまな分析手法をカバーするスマートテクノロジです。複雑なデータセットを検索し、提起された質問に対して意味のある答えを見つけることができます。

コグニティブ分析を人間のような知性を備えたシステムと考えてください。データをスキャンするだけでなく、コンテキストを理解し、文の調子を解釈し、画像や動画内の特定のオブジェクトを認識します。

コグニティブ分析では、人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、セマンティクスを利用して、（従来の分析では不可能な）複雑なパターンや洞察を明らかにします。データと人間とマシンの対話から継続的に学習することで、時間の経過とともに自己改善します。これは、データをフィードすればするほど、分析がよりインテリジェントになることを意味します。

ほとんどの企業はコグニティブ分析を使用して顧客の行動パターンを追跡し、潜在的な機会を特定します。このようにして、将来の結果を予測し、データに基づいた意思決定を行ってパフォーマンスを向上させることができます。

コグニティブ分析の一部の部分は、予測分析と重複します。これらの分野には主に、ビジネスインテリジェンスデータを使用して将来のイベントや傾向を予測することが含まれます。

注:Cognitive Analytics は民間企業の名前であり、ビジネスサービスの商標名でもあります。ただし、市場アナリストは通常、ビッグデータやビジネスインテリジェンスについて話すときにこの用語を使用します。

仕組みは?

コグニティブ分析は、データの内部にあるものに始まりデータに終わるデータフォワードのアプローチです。データ全体 (あらゆる種類、あらゆる規模) を処理する高度な技術を使用して、前例のない予想外の洞察を明らかにします。コグニティブ分析システムは、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しますが、基本的なアーキテクチャは同じであり、すべて基本的な手順に従います。

１．データの検索と収集

「ナレッジベース」全体を検索して、リアルタイムデータを正確に特定します。このデータは、センサー、IoT デバイス、ロボット、機器から直接取得できます。その後、整理され、既存のデータまたは前四半期の履歴データと統合されます。

一部のコグニティブ分析システムは、直感的なダッシュボード、機器のユーザーインターフェイス、その他の表現を介してデータを表示します。理解しやすいデータ視覚化ツールを使用すると、一般的なパターンを見つけて修復を実行するのに必要な時間を大幅に短縮できます。

２．データを分析する

次のステップは、テキスト、音声、ビデオを注意深く分析して、自然言語と人間の相互作用を理解することです。これを行うために、コグニティブ分析では、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。

これは主に、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ています。ニューラルネットワークは人間の脳の動作を模倣します。これは、ノードを介して接続された複数の層 (入力層、出力層、およびその間の隠れ層) で構成され、これらの接続は「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、人間の脳のニューロンとよく似た機能を果たします。すべての受信データを読み取り、アルゴリズムを使用し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して分類し、相関関係を見つけ、継続的に学習し、時間の経過とともに改善することができます。

３．証拠に基づいた仮説を生成して評価する

次に、特定されたパターンと洞察が評価され、それらが証拠に基づいた仮説であるかどうかが判断されます。仮説を裏付ける具体的な証拠がある場合、システムはそれを評価してその潜在的な価値を決定します。これは、将来起こり得る脅威と改善の機会を特定するのに役立ちます。

4. ユーザーの選択と応答から適応して学習する

コグニティブ分析は人工知能を利用しているため、ユーザーのインタラクションに応じて動作を適応させることができます。たとえば、誰かが常に特定の種類の情報を探している場合、システムは、多くのコンピューティングリソースを無駄にすることなく、同様の情報を提供する方法を徐々に学習します。

メリット

コグニティブ分析は、大量のデータとより適切な意思決定を行う必要性との間のギャップを埋めるために企業や組織に適用されます。ビジネスに関する詳細な洞察は、企業が自社の製品を改善し、よりパーソナライズされたサービスを顧客に提供し、競合他社のパフォーマンスを確認するのに役立ちます。

大企業にとって、コグニティブ分析は次の 3 つの分野で非常に効果的であることが証明されています。

１．顧客エンゲージメント

顧客の行動を捉えどころのない 360 度ビューで把握できるため、企業はシームレスで摩擦のない顧客エクスペリエンスを生み出すことができます。また、企業はユーザーの購入嗜好をより深く理解し、ユーザーのニーズを予測し、ユーザーをより適切にセグメンテーションできるようになります。

２．生産性と効率

問題に優先順位を付けてより迅速に解決し、ユーザーの会話からの重要な情報を活用し、一般的なリクエストに対するアクションを自動化し、重要度の低いリソースへの支出を削減し、チームメンバーが迅速かつ動的に対応できるようにします。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結合して結果を継続的に改善するため、外部の変化や市場のトレンドに迅速に適応できます。

３．ビジネスの成長

コグニティブアナリティクスを使用すると、企業は新しい市場にビジネスを拡大し、特定の場所で新しい機会を見つけ、未開発のデータソースを発掘し、新しい製品やサービスを革新することができます。また、アナリストや市場調査員がビッグデータの価値を引き出し、ビジネス施設内の問題を解決することも容易になります。

早期導入

過去 10 年間にわたり、いくつかのテクノロジー大手や新興企業がコグニティブテクノロジーという新興分野に数億ドルを投資してきました。 Google、Microsoft、IBM、Amazon、Cisco、HPE、SparkCognition、DataRobot が上位に貢献しています。

IBM が実施した調査によると、早期導入者は、顧客エンゲージメントの向上から製品イノベーション、ビジネスの成長に至るまで、コグニティブな取り組みからすでにプラスの成果を実感しています。

これらの早期採用者は、機械学習や自然言語処理から、構造化と非構造化の両方のさまざまなデータソースからの値のロック解除に至るまで、さまざまな認知機能を活用しています。カスタムプラットフォームを開発する企業もあれば、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する企業もあります。

IBM は、コグニティブテクノロジーを活用した 600 人を超える早期導入者を調査しました。彼らのレポートは、認知能力が企業の成長において重要な役割を果たしているということを示しています。早期導入者の約 65% は、コグニティブテクノロジーが自社のビジネス戦略と成功に不可欠であると信じており、58% はコグニティブテクノロジーが会社のデジタルトランスフォーメーションに不可欠な部分であると述べています。

分析の新時代

ほぼすべてのものが接続される世界に移行するにつれて、企業は成長し、変化する顧客ニーズに適応するためにコグニティブ分析と関連ツールにますます依存するようになるでしょう。

具体的には、コグニティブツールは、企業が顧客の行動パターンを真に理解し、顧客の不満の根本原因を特定し、顧客エクスペリエンスを向上させる革新的な方法を見つけるのに役立ちます。コグニティブ分析は、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最適です。

認知分析の実例

コグニティブ分析は現在、パターン、潜在的な脅威、改善の機会を特定するためにほぼすべての業界で使用されています。たとえば、

銀行と金融

コグニティブコンピューティングは、銀行および金融部門を根本的に変える可能性があります。過去の行動に基づいて顧客の行動をモデル化し、すべての顧客を同じように扱う従来のシステムとは異なり、コグニティブシステムは、年齢、収入、取引に基づいて個人をより正確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、銀行が顧客ごとに商品やサービスをカスタマイズし、富裕層をインテリジェントにターゲットにし、より適切な投資計画を提供し、熟練した知識を適用して問題を迅速に解決するのに役立ちます。

全体として、この新たなコンピューティングパラダイムは、次の 3 つの分野に適用できます。

カスタマーサービス:コグニティブシステムは問題を理解するため、顧客を別の部門に誘導することなく正確な解決策を提供できるため、全員の時間を節約できます。
意思決定とアドバイス:ローン引受プロセスを強化できますが、データに基づいた意思決定を行うには企業をより深く理解する必要があります。
投資コンサルティング:コグニティブシステムを使用すると、銀行や銀行以外の金融部門は投資ソースを迅速に調べて、最新の市場動向を調査し、リスクを評価し、顧客に最新のアドバイスを提供できます。

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、認知システムはさまざまなソースから継続的にデータを抽出し、高度な分析を通じて知識を取得することが容易になります。ニューラルネットワークは反復するたびに自らを改善し、システムが脅威を予測し、プロアクティブなソリューションを作成する方法を学習できるようにします。

サイバー攻撃が増加し、熟練したサイバーセキュリティ専門家が不足している中、コグニティブ分析のようなツールは驚異的な効果を発揮します。従来の分析システムではほぼ不可能だった、大量の構造化データと非構造化データを処理して分析することができます（さまざまなタイプの脅威やリスクを特定するため）。

ヘルスケア

医療関連の情報 (放射線画像、検査結果、病理レポート、電子医療記録、臨床研究など) は断片化されているため、分析や共有が困難です。ここで認知システムが役に立ちます。さまざまな種類の情報をスマートかつ迅速に解析して、医療従事者を支援できます。

コグニティブ分析によって得られる洞察により、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、より個別化されたケアを提供することが容易になります。

現在、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学センターで使用されています。たとえば、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、認知分析を利用して医師が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) を分析し、診断と治療の決定をサポートしています。

パワーとエネルギー

石油・ガス業界は、原油とその副産物の発見、精製、流通という課題に常に直面しています。コグニティブアナリティクスの助けを借りて、エンジニアや技術専門家は、石油をどこで探索するか、リソースをどのように割り当てるか、どの製品を優先するか、既存の施設の効率を向上させる方法など、重要な決定を下すことができます。

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、米国の多くの電力会社ですでに使用されています。これらのシステムには、負荷の予測から個々のコストモデルに対する料金構造のマッピングまで、いくつかの利点があります。

物流と小売

コグニティブ分析は、倉庫管理や自動化から梱包やパレット積みに至るまで、物流とサプライチェーンのあらゆる段階で役立ちます。内部 (在庫、販売時点管理) と外部 (市場動向、天候) エコシステムの両方からのデータを分析します。その目的は、サプライチェーンの効率を向上させ、コストを最小限に抑え、企業が動的に変化するシナリオに迅速に対応できるように貴重な洞察を提供することです。

コグニティブ分析は小売業界でも重要な役割を果たしています。電子商取引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。オフラインストアの場合、コグニティブシステムは小売業者が在庫を最適化し、よりパーソナライズされた商品を魅力的な価格で提供するのに役立ちます。

教育と学習

コグニティブコンピューティングは、学生や教育者にとってより良い結果をもたらすことができます。成績不振の学校や教師を特定し、特定の分野における生徒の成績を予測し、パーソナライズされた学習教材を提供できます。

2003 年、フロリダ州マイアミデイド郡の公立学校は、問題に取り組んでいる生徒にフィードバックを提供するために認知講師ソフトウェアを採用しました。このソフトウェアは従来のカリキュラムだけよりもはるかに効果的であることが判明しました。

よく知られた認知分析ツール

コグニティブアナリティクスの実際のアプリケーションについて理解したところで、さまざまな分野で使用されているさまざまな種類のコグニティブツールを見てみましょう。

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的に抽出し、音声信号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、ビート追跡に広く使用されています。また、酩酊、うつ病、音声の病理学的障害などの話者の状態を検出することもできます。

ソフトウェアプログラムは主に 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 ワトソン

IBM Watson は、100 を超えるさまざまな手法を使用して、自然言語を分析し、関連するソースを見つけ、仮説を生成し、証拠を評価し、可能な限り最良の答えをランク付けします。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の質問応答の分野に適用します。

Watson を使用すると、企業は、新たなトレンドを検出するためのツールであっても、顧客向けのアプリケーションを開発するためのツールであっても、AI 機能の完全なポートフォリオにアクセスできるようになります。時間が節約され、より多くのプロセスが自動化されるため、従業員は成長と新しい機会に集中できます。

3. NuPIC

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) は、HTM (Hierarchical Temporal Memory) 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。これは、幅広い問題、特に異常検出とストリーミングデータソースの予測に適しています。

4.アイリス by Apixio

米国では年間 13 億件を超える臨床治療文書が作成されます。このデータの約 80% は構造化されておらず、アクセスが困難です。そこでアイリスが役に立ちます。これは、医療システム内の膨大な量の臨床データやその他の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 の分析エンジンは、機械学習と自然言語処理テクノロジーを利用して、患者プロファイルを生成し、リスクを評価します。同様の患者や症例をグループ化して、証拠に基づいた患者データを提供できます。また、データは時間の経過とともに変化するため、プラットフォームは患者の情報を継続的に監視して、何が機能し、何が機能しないかを医療従事者に伝えます。

5. Enterra Solutions の Aila

アイラは高度な数学と人工知能を組み合わせて、人間と同じような方法で問題を推論し、解決します。企業の内部データと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できます。従来のビジネス分析とは異なり、Aila は大量の多変量のビッグデータの世界を処理できます。

最も難しい質問のいくつかに答えることができます —

ROI を向上させるために、来年、市場セグメント内で支出を変更する機会はありますか?
クライアントのサービスレベル目標のいずれかが危険にさらされていますか? 「はい」の場合、そのリスクを軽減するにはどうすればよいですか?

6. TCS のイグニオチーター

Ignio Cheetah は、IT 運用とワークロード管理のためのコグニティブオートメーション製品スイートです。注意が必要な異常な IT 状態を即座に検出して予測し、誤ったアラートを削減し、類似または相関するイベントを収集し、ビジネスへの影響に基づいてアラートに優先順位を付けることができます。また、システムは自らの経験から学習するため、時間の経過とともに改善されます。

Ignio は、それぞれの分野の革新者やリーダーであるフォーチュン 500 企業やグローバル 2000 企業を含む、多くの大企業ですでに使用されています。このプラットフォームは、50 を超えるクライアント向けに 150 万を超えるテクノロジーリソースを自律的に管理します。

7.コーテックス認定

Cortex Certifai は、機械学習モデルにアルゴリズムのバイアスがないことを保証し、偏った意思決定と推論を軽減します。 AI Trust Index と呼ばれる複合信頼スコアを生成し、データ品質、パフォーマンス、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化モデルを測定します。

この信頼指数は、企業がパフォーマンスとリスクの間のトレードオフや通常の競合を評価するのに役立ちます。関係者は、あらゆる評価パラメータを詳しく調べて、潜在的な改善点を見つけることができます。これは、統計モデル、予測モデル、機械学習モデルなど、あらゆるブラックボックスモデルに適用できます。

8. SparkCognition EPP

SparkCognition EPP は、独自の AI および機械学習アルゴリズムを使用して、これまでに見たことのないサイバー攻撃による業務の中断を防ぎ、PDF、ドキュメント、およびメモリへの直接攻撃によるフィッシング脅威を特定します。その軽量の認知エージェントは、企業内のすべてのエンドポイントの典型的な動作パターンを学習し、潜在的な攻撃についてセキュリティチームに警告します。

このシステムは既存のセキュリティアーキテクチャにうまく統合されており、macOS、Linux、または Windows を実行している最大 100,000 の管理対象エンドポイントに対してバックグラウンドでのシームレスな操作を提供します。従来および次世代のエンドポイント保護プロバイダーよりも優れたパフォーマンスを発揮することが証明されています。

コグニティブアナリティクスの将来は何ですか?

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の市場規模は 2030 年までに 408 億ドルに達し、年複利 (CAGR) 38% で成長すると予想されています。

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。その他の重要な市場には日本、カナダ、ドイツが含まれ、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。

市場の主な成長原動力には、ビッグデータとクラウドコンピューティングテクノロジーの導入、および効率的なコグニティブ分析ソリューションの需要を高めている高度な分析技術の導入が含まれます。

読む:人工知能 vs 機械学習 vs ディープラーニング |違い

よくある質問

分析には何種類ありますか?

最新のデータ分析は、次の 5 つのカテゴリに分類できます。

記述的分析:何が起こったのか、そして現在何が起こっているのかを説明する最も単純な形式の分析です。
診断分析:問題が発生した理由を明らかにすることで、さらに一歩前進します。共存する傾向を比較し、可能な場合には変数間の関係を判断します。
予測分析:将来の傾向を予測し、近い将来に何が起こるかを明らかにします。過去と現在のデータを分析して、将来の傾向を予測します。
規範的な分析:さまざまな要素を考慮し、実用的な要点を提案します。ユーザーがデータに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
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て、大量のデータを処理し、コンテキストを理解します。これにより、未開発のデータソースをマイニングし、複雑なパターンを発見し、パーソナライズされたサービスを提供する新たな機会が得られます。

市場アナリストはなぜコグニティブ分析を使用するのでしょうか?

毎秒データを生成するデバイスが増えるにつれ、サーバーやそれ以外の場所に保存されてい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きています。

コグニティブ分析はこれらの課題に対処します。高度な統計と AI モデルを利用して、大量の多様なデータ内の隠れたパターンを特定します。特定のドメインの構造化データから情報を抽出する従来の分析とは異なり、コグニティブ分析は、データ発見に対してより広範囲かつ柔軟なアプローチを採用します。人間と同じような方法でデータを解釈し、そのコンテキストを理解し、パターンと傾向を明らかにします。

コグニティブコンピューティングと AI の違いは何ですか?

人工知能は、正確な結果を生成するように訓練されたアルゴリズムで構成されています。これらのアルゴリズムは、継続的に変化するデータと自己修正方法から学習して、賢明な意思決定を行います。

コグニティブコンピューティングは人間の思考を模倣し、人間の推論に適応します。人間が複雑な問題にアプローチするのと同じ方法で、複雑な問題を解決することを目的としています。対照的に、AI モデルは、問題を解決するための新しい、おそらくより効率的な方法を見つけることに重点を置き、場合によっては人間の方法を上回ることもあります。