「データは新しい石油」といわれるほど、データをいかに活用できるかが企業にとって重要な時代となりました。当社iCONEXTは、データ分析・ビッグデータ活用の技術を通してタイでのビジネスのお手伝いをしています。
本稿では、ailys社で東南アジアビジネスチームを主導しているシニアコンサルタントのShawn Lee氏にマシンラーニングの基本的な知識とデータ分析システム「ダヴィンチ・ラボ」について解説いただきました。
マシンラーニングは、人工知能（AI）の一分野です。
近年の私たちの生活では、ソーシャルメディア・検索エンジン・マイク・カメラなどによって、膨大なデータ（ビッグデータ）が集められています。
マシンラーニング（機械学習）は、アルゴリズムが膨大なデータを整理し、人々の行動を予測するもの。身近な例では、ショッピングサイトが閲覧履歴や購買履歴を分析して「あなたへのおすすめ」を提示してくれる機能などがあります。
急速に、かつ未知な情報が増え続ける市場で、データと専門知識を使ってビジネス状況を正確に把握することが重要です。
人が考え、知識や経験からビジネス戦略を立てることも重要ですが、人工知能（AI）の力を借りることで、さらに私たちの望みを達成できる可能性が高まります。
長所は上記のように、現在のビジネス状況を正確に評価し、データ分析から根拠ある洞察(インサイト)を得られることです。
ただし、マシンラーニングは最先端の技術であるため、正しく使いこなすためには相応の勉強が必要です。
予測モデルを作成するにあたり、人工知能は膨大なデータの中にある相関関係を分析します。
機械学習では、様々なアルゴリズムを介して、目的変数（知りたいこと）に対して何度もデータを分析します。角度を変えて繰り返すことで、データの中にパターンを見つけて、将来を予測できるようになるのです。
特に、リスク管理においては効果的に人をサポートしてくれます。
たとえば金融機関なら、債務不履行率を下げる・債権回収率を上げる・顧客数を増やす目標にたいして機械学習が大きな力を発揮します。
短所として挙げたように、マシンラーニングはこれまでデータ分析に精通した技術者だけのものでした。
ところが最近は、クリック操作だけで誰でもマシンラーニングが簡単に利用できるソフトウェアが登場しています。
誰でも簡単にマシンラーニングを実務に活用できるよう開発された、自動機械学習ツールです。
データサイエンティストではない人々のために開発されたツールで、アジア諸国、特に日本で多く導入されています。
クラウドとオンプレミスの両方に対応可能で、経営戦略を立てることはもちろん、組織内のプラットフォームとして利用することも可能です。
タイは東南アジアの中でも、ビジネスリーダーが投資にやって来る重要な国です。
新しいテクノロジーの導入とリスク管理のブラッシュアップが繰り替えされ、タイの市場は今後も成長し続けると、私は信じています。
刻々と変化する市場に適応するため、データ活用の重要性はますます高まるでしょう。すでにマシンラーニングは、タイでも注目を集めています。
簡単に使えるツールがあれば、皆さまのビジネスをさらに強力にサポートできると思います。
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