概要
https://qiita.com/yugoes1021/items/009e96ab31bf3dbb8943
詳細内容
## 生成 AI があれば、BI はいらない？
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著者は、生成AIが単発のデータ分析に有効であるものの、継続的な意思決定支援にはBIが不可欠であり、AIへの過度な依存が分析能力低下を招くと警鐘を鳴らす。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Generative AI, Business Intelligence, Power BI, Data Analysis Workflows, Analytical Thinking]]
この記事は、生成AIの台頭がビジネスインテリジェンス（BI）を不要にするかという問いに対し、BI専門家の視点から深い考察を展開します。著者は、生成AIがパターンマッチングに優れる一方で、「思考」はしておらず、単発的なグラフ作成やデータ分析タスクには非常に有効であると認めます。特に、非専門家でも自然言語で容易に結果を得られる点は、そのコモディティ化の価値として高く評価しています。
しかし、「次に何をすべきか」という継続的なビジネス意思決定を支援するBIの本来の目的においては、生成AIだけでは不十分だと指摘します。生成AIの回答は再現性が低く、毎回異なる可能性があるため、プロのデータ分析者はその出力を最終成果物としては採用せず、あくまで参考にとどめるべきだと強調。安定した意思決定には、データの前処理、BIツールによる自動化された継続的なモニタリング、そして人間が責任を持つ「自分なりの解」の導出が不可欠です。
ウェブアプリケーションエンジニアが留意すべきは、生成AIにデータを渡す際にも「データの整理」が不可欠であるという点です。ビジネスデータはノイズが多く、適切な前処理がなければAIの力を最大限に引き出せません。また、Power BIのCopilotのようにBIツール内に生成AIが組み込まれる場合でも、ユーザーは出力を検証する責任を持ち、AIが最適に機能するためにはスタースキーマや適切な命名規則といったデータモデルの設計が重要であると述べられています。
著者は、AIによるレポート要約機能がユーザーの分析能力を低下させる可能性に警鐘を鳴らしています。グラフを見て自ら仮説を立て、議論し、改善サイクルを回すというBIの本質的なプロセスが、AIへの過度な依存によって阻害されることを懸念しているのです。これは、単にAIを導入するだけでなく、それがユーザーのスキルセットや組織の意思決定プロセスにどう影響するかまで見据え、最適なツールとワークフローを設計する必要があることを示唆しています。生成AIの「できること」と「実業務での最適な採用」を冷静に見極めることこそが、現代のエンジニアに求められる役割です。