スプレッドシートの利用も増加、AIはアナリティクスユーザーにどのような影響を与えるか：Gartner Insights Pickup（357）

アナリティクスとAIは相互に関連し、さまざまな分野に影響を与えている。これらがもたらす機会を活用しリスクを最小限に抑えるために、D＆Aのリーダーはアナリティクスやデータサイエンスのエコシステム、ユーザーの行動などに対するAIの影響を考慮する必要がある。

[Mike Fang, Gartner]

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

　アナリティクスとAI（人工知能）は常に相互に関連し、さまざまな分野に影響を与えている。これらがもたらす新たな機会を活用し、潜在的なリスクを最小限に抑えるために、データとアナリティクス（以下、D＆A）のリーダーは、アナリティクス、データサイエンスのエコシステム、ユーザーの行動、役割、意思決定に対するAIの影響を考慮する必要がある。

　スプレッドシート（表計算ソフトウェア）はシンプルであり、広く普及していることから、データ分析の主要ツールであり続けている。このところ人気が急上昇しているWebやアプリベースのスタンドアロン生成AIチャットbotでは、ユーザーは基本的なタスクのために、スプレッドシートデータを簡単かつ直感的に分析できる。

　この生成AIチャットbotは、従来のデータ入力と高度な分析の間の空白を埋める。専門的なアナリティクス／ビジネスインテリジェンス（ABI）ソフトウェアやデータサイエンス／機械学習（DSML）ソフトウェア、トレーニングは不要であり、ライセンスの購入も難しくない。

　ユーザーは、従来のアナリティクスソフトウェアの制約を受けることなく、ビジネスプロセスの中でデータを分析できるようになった。だが、生成AIチャットbotに過度に依存するようになっている。その機能の拙速な導入により、ABIプラットフォームやアナリティクスサンドボックスの外で、あるいはセキュリティポリシーとは無関係にD＆A作業が行われるケースが増えている。その結果、意図的かどうかにかかわらず、適切なガバナンスも回避されるに至っている。