生成的人工知能によるデータ分析の変革

現在のビジネス環境における技術の進歩は、新しい技術を活用する方法を模索する組織を惹きつけている。ジェネレーティブ人工知能（GenAI）は、ここ数年で最も高い成長率を示している幅広い分野です。

人工知能の生成的な性質は、データ分析とその活用に対する認識や視点を変えつつある。簡単な指示を与えるだけで、誰でもテキスト、画像、音声、またはあなたが望むどのようなフォーマットでも応答するだろう。

ジェネレーティブ人工知能技術

これは、画像、テキスト、ビデオ、音楽などの革新的なタイプのコンテンツを生成するための学習を採用した人工知能の下位分野である。大規模なデータセットで動作し、元のデータを模倣するために必要な構造や陰影を開発する。

これらのインターフェイスがシンプルであることが、主に生成人工知能に関する大げさな宣伝に拍車をかけている。自然言語でテキストを書けば、数秒で高品質のテキストや画像を得ることができる。また、その支配原理という点で、他のモデルとどのように一線を画すかについても決まっている。

生成的逆数ネットワーク（GAN）

学者にとって重要なのは、この技術が市場で最新のものではないということだ。生成的人工知能は、チャットボット内でメッセージを生成するために60年代に初めて使用された。さらに、生成的人工知能は2014年に進歩し、今日見られるようなものに変化した可能性が高い。生成的人工知能で絶賛されている手法の1つが、イアン・グッドフェローらによって最初に提案された生成的敵対ネットワークである。

生成的敵対ネットワークは、機械学習アルゴリズムの一種であり、問題を2つのサブモデルを持つ教師あり学習問題として設定する。

人工知能モデルは、特定のドメインに属するデータ点の新しいセットを作成するように訓練される。一方、識別器として知られる分類器モデルは、新しいデータ・ポイントが本物か偽物かを識別する。このような反復訓練では、ジェネレーターはより現実に近い例を生成するチャンスを得る一方、識別器は偽物と本物のサンプルを判断する知恵を身につける。

変分オートエンコーダ（VAE）

ジェネレーティブ・モデリングにおけるもう1つの一般的なアプローチは、変分オートエンコーダである。これは2013年にDiederik P. KingmaとMax Wellingによって提案された。変分オートエンコーダは、エンコーダ・デコーダ構造を用いることで、単純なオートエンコーダとは異なる。

エンコーダーは生データを少ないパラメーターの確率分布に従属させ、デコーダー・ネットワークはそれを実際のデータ空間に再構成する。この方法は、人工的な人間の顔や人工知能システムの学習用データを構築するのにも便利である。

トランスフォーマー・アーキテクチャー（ディープラーニング）

リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）、拡散モデル、基礎モデル、トランスフォーマー・モデルなど、生成型人工知能モデルは他にもたくさんある。

グーグルの研究者は、自己教師付きトランスフォーマー型学習を導入し、これはグーグルBERT、OpenAIのChatGPT、グーグルAlphaFoldで動作するLLMの開発にも採用されている。

主に、予測を行ったり、ポピュリズムを評価するモデルを開発したりする際に、生成人工知能やデータ分析を混乱させる。

他の業界と同じように、生成人工知能はデータ分析業界に大きな影響を与え、革命を起こした。それは情報の評価と表示において極めて重要であり、多用途である。データのクリーニングや処理から視覚化まで、生成人工知能は大規模で複雑なデータセットの効果的な分析に新たな入り口を与えてくれる。

データ分析のための生成的人工知能

生成的人工知能は現在、データ分析業界にパラダイムシフトをもたらしている。様々なデータを扱い、解釈する際に、認知・分析システムにおいて不可欠で多様な機能を持つ。データクリーニング、データ準備、データ変換、データ解釈、データ可視化などは、従来の人工知能のアプローチでは不十分だった分野の一部である。現在、人工知能のジェネレイティブは、より大きく複雑なデータから洞察を得るための新たな可能性を提供している。

それでは、データ分析の領域でジェネレーティブ人工知能が果たす主な役割のいくつかを見てみよう：

データの前処理と増強の改善

データマイニングサイクルには、データを理解しやすく使用可能な形式にするためのデータ前処理を含む多くの段階がある。このプロセスには、データのクリーニング、変換、削減、正規化など複数のフェーズがあり、困難が伴う。

学習モデル用データの生成

敵対的人工知能は完全に偽のデータを生成することができるが、生成的人工知能技術はほとんどの場合、元のデータソースに類似した偽のデータを生成することができる。これは、利用可能なデータが乏しい場合や、プライバシー・プロトコルによって制限されている場合に使用されるべきである。

生成された合成データは、機密データの共有に依存することなく、機械学習モデルのトレーニングや開発のためのソースとして使用することができる。これにより、ユーザーのデータは安全に保たれ、大企業はより大規模なデータセットをトレーニングに使用することができ、より優れたモデルを開発することができる。

分析タスクの自動化

ビジネス・インテリジェンスとデータ分析における作業のほとんどは、時間と労力を繰り返し投資する必要があります。メニュー・コマンドで作業を自動化することはできますが、コーディングには時間と労力がかかります。生成人工知能を使用すれば、アップグレードのドラフトを好きなだけ開発することができます。

データ可視化の強化

データの可視化は、データの提示に役立つため、データ分析の重要な側面である。このアプローチは、美しいチャート、グラフ、さらにはダッシュボードを作成することで、利害関係者の関心を引きつけ、正しい決断を下す可能性を高めるのに役立ちます。