BIとAIの違いとは？できることの違いも解説！

近年、BIツールの導入が各企業で進んでいます。またAIを活用するシステムやサービスも増えており、最近ではChatGPTなどの生成系AIが話題になっていることから、何らかの形ですでに業務に取り入れている企業も多いのではないでしょうか。
そもそもBIとAIはどちらも「Intelligence（知性・知見・知能）」を表す用語ですが、どのような点に違いがあるのでしょうか。今回は、BIとAIの違いや、できることの違いをご紹介します。

BIとは？

BIとは、「Business Intelligence（ビジネス・インテリジェンス）」の略で、直訳すれば「ビジネスの知見（知能）」となります。

一般的には、ビジネスにおける意思決定を助ける知見のような意味合いで使われています。ここでいう知見とは、主に「データ」を指しており、データに基づく意思決定を実現させるという意味です。

実際にBIという言葉が使われる場合、BIツールというBIを行うシステムを指すのが一般的です。

BIツールとは、意思決定支援システムの総称で、社内に蓄積するあらゆるデータを収集して分析・加工し、経営戦略のための意思決定を支援するものです。

BIツールが普及した背景として、データ基盤が急速に整備され始めたことが挙げられます。これにより、企業が膨大なデータを保有することが一般化しました。さらにシステムの分析性能が向上したことで、BIツールは多くの企業に普及していったと言えます。

【コラム】BIツールとは？

AIとは？

AIとは「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス」の略で、「人工知能」と訳されます。「人工」とは、人間によって作られたという意味であり、人間が持つ「知能」と差別化された表現となります。

そもそもAIは、1956年に米国の計算機科学の研究者であるジョン・マッカーシー氏が初めて使った言葉といわれています。

AIに明確な定義はなく、広い概念として、「人間の思考プロセスと似た形で動作するプログラム」「人間が知的と感じる情報処理・技術」などと捉えられています。

AIは大きく3つのブームを経て発展してきました。コンピュータによる「推論」や「探索」ができるようになった第一世代から、第二世代では「知識」（推論するための情報）を人間が与えることで、実用化されました。そしてビッグデータという大量のデータを用いることでAIが自ら知識を獲得する「機械学習」の仕組みが実装されたのが第三世代です。やがて知識を定義する要素をAIが自ら習得する「ディープラーニング（深層学習・特徴表現学習）」が登場しました。

現在では、第一世代から第三世代までのあらゆる技術を組み合わせた仕組みがビジネスで活用されています。

BIとAIの違いとは？

BIとAIとはどのような違いがあるのでしょうか。それぞれの違いを解説します。

◆分野の違い

使用される分野や領域が異なります。BIはビジネスに使われるものですが、AIはビジネス以外でも広く活用されています。

BIはBIツールとして各企業にシステムとして導入され、主に経営や事業の意思決定に役立てられているのが一般的です。一方でAIは、ビジネスの分野では工場における不良品検知などの業務効率化を支援するシステム、チャットボットなどのお問い合わせ対応システム、クレジットカードの不正使用検知などのセキュリティ関連システムなどに役立てられています。

最近では、OpenAI社によって公開された人工知能を使ったチャットサービスであるChatGPTが、人間と同等、もしくはそれ以上の高精度な回答ができると評判になっており、すでに文書作成や翻訳、分析、問い合わせ対応など多様な用途で活用されています。
また生活分野では 車での自動運転における画像解析や判断、予測や、お掃除ロボットの物体認識、翻訳ツールであるGoogle翻訳における文脈判断、Apple社のiPhoneやiPadに搭載された「Siri」、Amazon社の「Alexa」などのバーチャルアシスタントにおける音声認識や自然言語理解など、幅広く活用されています。

◆目的の違い

BIは、データを可視化、分析することで人間が意思決定を支援することを目的としており、AIは、基本的に人間は介在せず、AIによる推論判断に任せ、その結果を何らかの形で活用することを目的としています。BIは人間が意思決定と行動を取るための支援的な役割を担う一方で、AIは人間の知的行動を代替するような役割を担います。

◆視覚化工程の有無による違い

BIは人間が意思決定をするために、分析結果を視覚化する機能を持つ点に特徴があります。目的は人間に的確な意思決定を支援することですから、見やすければ見やすいほど、またわかりやすければわかりやすいほど、その目的は達成できるというわけです。
一方、AIは基本的に視覚化という要素はありません。しかし最近では、生成系AIの登場によって、画像や動画など様々なものを生み出すことできるようになっています。この進化は目覚ましいものがあり、今後更なる発展が期待されています。

BIツールにできることとAIにできること

BIツールにできることと、AIにできることには、それぞれ次のようなことがあります。

◆BIツールにできること

・基幹系システムとのデータ連携

BIツールは、社内の基幹システムや業務システムなどから、BIツールで使用するデータを「ETL」によって適切な形に加工した上でデータベース（DWHやデ―タマート）に格納し、そのデータをBIツールで呼び出し可視化します。BIツールを利用すれば、社内に散在するデータを連携し分析し可視化することが可能です。

・分析・集計
BIツールが集めてデータベース化したデータは、分析や集計に使われます。分析の手法として代表的なのは、OLAP（オンライン分析処理）やデータマイニングがあります。

OLAPはさまざまな角度から分析・処理する方法です。データマイニングは、大量のデータから統計学などの分析手法を駆使して、知見を採掘するかのように見出す技術です。
これらの分析手法を通じて意思決定に役立つ分析結果を提示します。

・レポーティング・データの可視化
分析結果はレポートとして出力できます。また画面上でデータが可視化されるダッシュボード機能は、意思決定を支援するBIツールに欠かせないものです。

◆AIにできること

・膨大な量のデータの処理
AIはビッグデータのような膨大な量のデータを処理することを得意とします。

・機械学習による性能向上
AIを支える重要な機械学習の機能は、AIそのものの性能向上を実現します。普通のシステムやロボットがプログラミング実装されたことを繰り返すのみに留まるのに対して、AIは自ら成長していくことができます。

・パターンや相関関係の発見
AIがデータ分析を行う際には、データ内におけるパターンや相関関係の発見が可能です。人間が処理しきれない膨大な量のデータからパターンを抽出してわかりやすく分類したり、人間が思いつかないような視点でデータの共通性や類似性、関係性を見出したりすることができます。

・意思決定と実行
AIは自ら意思決定ができます。さらに、その意思決定に基づいた実行も可能です。例えばデータ分析結果から、「どのように行動すれば最善の結果が得られるか？」を導き出し、それを判断材料として自ら行動に移し、処理を実行します。

まとめ

BIとAIの違いやできることの違いをご紹介しました。ビジネスに活用するには、どちらも特有の機能や得意なことが異なることから、それぞれの利点をうまく活かす形で活用していくことが重要になるのではないでしょうか。

特にBIツールには、社内データを連携させ、分析・可視化を簡単に行える強みがあります。人間が目的に応じて柔軟に判断したい領域において必要不可欠といえます。

ラキールのBIツール「LaKeel BI」は、見やすいインターフェースを備え、誰もが使いやすい業務別分析テンプレートを自由に活用できるため、 BIの強みを存分に享受できるツールといえます。

LaKeel BI 製品セミナー・研修講座のご案内