AI データ分析が製品チームをどのように変革するか

まるで別の変身が必要かのように。

それほど謙虚ではない私たちの種に降りかかる絶え間ない変化から少し休息したいと思っているのなら、申し訳ありませんが、これはすぐには起こらないことをお知らせします。

人工知能 (AI) が登場し、少なくともデジタル化されたビジネスにおいては、すでに世界の半分が変わりました。 それは悪いことではありませんが、受け入れるまでに時間がかかります。

終わりのない反復プロセスを仕事とする製品チームにとって、これはショックではありません。 あるいは、少なくとも私たちはそう願っています。なぜなら、彼らは車輪がますます速く回転するのを目にすることになるからです。

AI データ分析は、より良い戦略的意思決定の基礎として、この加速の原動力となるでしょう。 この記事では、これがどのようにして起こるのか、基本から核心的な部分まで説明します。

AIデータ分析とは何ですか?

AI データ分析は、AI と高度なアルゴリズムを適用して大量のデータを分析します。 機械学習 (ML)を使用すると、パターンと洞察が明らかになり、あらゆる状況で正しい意思決定を行い、製品を改善できるようになります。

AI はデータ処理を自動化し、異常を特定し、結果を予測し、テキストやグラフの形式で実用的な推奨事項を提供できます。 これにより、プロダクト マネージャーとそのチーム全体の肩の重さが大幅に軽減されます。

ただし、落とし穴があります。データの品質は非常に重要です。

データが正確で、完全で、有効で、一貫性があり、一意で、タイムリーで、使用目的に適合していることを保証できない場合、それは組織にとって悪いニュースになります。 これらの要件を満たさないデータセットからの洞察に基づいてビジネスクリティカルな意思決定をしなければならないことを想像してみてください。

基本: AI データ分析の 4 つの柱

すべてはデータ収集から始まりますが、AI 分析はデータをどのように処理して収益に具体的な価値をもたらす金塊を抽出するかということです。

ソース:セッションスタック

1. 自然言語処理

自然言語処理 (NLP) は、コンピューターと人間の言語の間の対話に焦点を当てた AI の一分野です。 NLP は、機械が意味のある有用な方法で人間の言語を処理および生成するための条件を作成します。

製品チームは NLP を使用して大量の顧客フィードバック、レビュー、その他のテキスト データを評価し、ユーザーの好みやニーズに関する情報を収集できます。 NLP を使用して、感情分析や顧客フィードバックの分類などのタスクを自動化することもできます。 これにより時間が節約され、チームの効率が向上します。

簡単に言うと、NLP は顧客のニーズや要望に耳を傾け、そのうちのどれが他のものよりも重要であるかを優先するのに役立ちます。

2. 機械学習

機械学習には、明示的なプログラミングを行わずに、データから学習して予測や決定を行うアルゴリズムのトレーニングが含まれます。 膨大な量のデータを分析し、人間のアナリストが見落とす可能性のあるパターンや傾向を明らかにすることができます。

機械学習アルゴリズムは、製品チームにとってその価値を示しています。 NLP と同様に、タスクを自動化し効率を向上させるために使用できますが、コストを削減し、不正行為を検出することもできます。 一部のチームはインフラストラクチャの予知保全に使用しています。

3. ニューラルネットワーク

ニューラル ネットワークは、人間の脳の構造と機能を再現するように訓練された機械学習モデルです。 大量の情報を処理して、人間のアナリストには明らかではないパターン、傾向、洞察を見つけることができます。 ニューラル ネットワークは、画像認識や予測分析などのタスクに優れています。

このテクノロジーにより、設計の反復が促進され、人間のチームが見逃している UX のアイデアが明らかになります。

4. ディープラーニング

深層学習の「深さ」は、使用されるニューラル ネットワークの深さに由来します。 3 つ以上の層は深いとみなされます。

このタイプの人工ニューラル ネットワークは、予測と決定を行い、画像認識と自然言語処理に多数の隠れ層と大量の情報を使用するようにトレーニングできます。 ディープラーニングは、大規模なデータセットから実用的な洞察を抽出することで、すでに業界全体に革命をもたらしています。

製品チームは、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、価格戦略を最適化し、ビジネスの成長を持続的に促進するためにディープ ラーニングに依存しています。

製品チームにとって AI データ分析を使用する 3 つのメリット

AI データ分析は製品チームに多くのメリットをもたらしますが、ここでは 3 つだけ取り上げます。

1 つ目は、貴重な洞察と予測分析を通じて意思決定を強化することです。 また、顧客の行動、好み、ニーズを理解しやすくなります。

次に、AI 分析により、反復的なタスクを自動化し、効率と生産性を向上させることでプロセスを変革します。

最後に、トレンドを見極め、市場の需要を予測し、革新的な製品を提供することで、競争上の優位性をもたらします。

「 AI 分析は、膨大な量のデータを調査するという大変な作業を経て、データセットの本質を保持する短い概要を導き出すことができます。 」

マリヤ・イワノワ
プロダクトマネージャー、SessionStack

マリヤ・イワノバ氏はさらにこう続けます。「特定のパターンを見つけるようにトレーニングされたモデルは、さらなる分析のための推奨事項 (セグメンテーションとファネル分析の推奨事項) だけでなく、製品のイテレーションや新機能。」

ソース:セッションスタック

1. 意思決定の強化

AI アルゴリズムは大量のデータを分析できます。これは人間の最大規模の分析チームよりも何倍も大きいデータです。

アルゴリズムはパターンと相関関係を特定し、意思決定をまったく新しいレベルに引き上げます。 プロダクト マネージャーが、生データが何行も並ぶ巨大な Excel スプレッドシートをぼんやりと見つめるのではなく、いくつかの戦略的な最適化のヒントを使えば何ができるかを想像してみてください。

顧客を理解することで、優れているはずなのに実際にはそうではない、迷走した機能やコンポーネントを排除して、対象ユーザーのニーズにしっかりと従った製品ロードマップを開発する機会が得られます。

さらに、リアルタイムのパフォーマンス追跡により継続的な改善フィードバックが提供されるため、より簡単かつ迅速に方向転換できます。 手動のデータ分析タスクを自動化すると、時間とリソースが節約され、戦略的な取り組みに集中できるようになります。

適切な KPI に基づいた堅牢な製品戦略とロードマップの作成が容易になります。 うまくいけば、目標を達成し、それを超えるのも同じくらい簡単になるでしょう。

2. 効率と生産性の向上

AI データ分析を使用すると、製品チームは時間のかかる反復的なタスクを実行するマシンをセットアップできます。

多忙なプロダクト マネージャーにとって、これはより戦略的な活動に集中できる時間が増えることを意味し、エンジニアにとってはタスクの迅速な処理を意味する可能性があります。 AI は、UX のボトルネックやインフラストラクチャの非効率など、改善が必要な領域を特定することで、製品開発プロセスの最適化にも役立ちます。

結局のところ、顧客のことを知ることで、顧客へのインタビュー、アンケート、ユーザビリティ テストに多くの労力を費やす必要がなく、より顧客中心の製品の開発につながります。

3. ユーザーエクスペリエンスの向上

顧客を詳細に知るために時間を割くことを怠ることは、多くの中小企業が犯す大きな間違いです。

AI がもたらすユーザーの行動とトレンドに関する並外れた洞察により、使用するリソースを減らしながらターゲット ユーザーをより深く理解できるようになります。

ユーザーの問題点を深く知ることで、機能の優先順位付けの決定、マーケティング戦略、販売戦略に情報が得られるため、これは製品開発における重要なステップです。 AI によって強化されて定量的な洞察を提供する従来の分析とは別に、セッション リプレイなどの定性的なデータ ソースも、概要や UX 最適化のヒントの形で AI の入力から恩恵を受けます。

これらすべての利点を組み合わせることで、顧客のニーズをより適切に満たし、何があっても競合他社の先を行くことができます。

AI 分析の力を示す業界トップのユースケース

他の新しいテクノロジーと同様に、最初に疑問に思うのは、「これをどのように使用するのですか?」ということでしょう。

製品チーム向けの数多くの AI ユースケースのうち、いくつかを挙げてみましょう。

• 予測分析: 過去のデータとオープンソースの業界データに基づいて顧客の行動と傾向を予測すると、追求する価値のある製品や機能についてのコストのかかる仮定を大量に節約できます。
• 品質保証: 製品データのパターンと異常を特定することで、エンジニアは品質問題に積極的に対処し、本番環境で発生するコストのかかるバグから貴重なリソースを節約できます。
• 市場調査: AI 分析を使用して市場データを収集および分析し、アイデアの立案から発売、最適化に至るまでのあらゆる段階で製品開発と戦略に関するより深い洞察を得ることができます。
• 競合分析: 製品チームは競合他社のパフォーマンスと市場動向を追跡して、優位に立つことができます。
• 価格設定の最適化: 他のユースケースと組み合わせて、価格設定戦略と顧客行動を分析することで、企業は最大の収益性を実現できるようになります。

業界固有の使用例もいくつか見てみましょう。

SaaS

AI 分析により、SaaS 製品チームはユーザーの行動や好みを調査することでプラットフォームを最大限に活用できるようになります。

SaaS プロダクト マネージャーは、顧客が最も関心のある機能を正確に特定できるため、開発に集中できます。 顧客の使用状況データの傾向を認識することは、多くのビジネス上重要な意思決定の基礎であり、実用的なアイテムをリアルタイムで推奨する自動スキャン システムを導入することは驚くべきことです。

それだけでなく、AI 機能をパーソナライゼーション アルゴリズムやターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンなどのさまざまなワークフローに統合できるようになります。

フィンテック

AI データ分析は、より正確な財務予測とより効率的なリスク管理を推進することで、すでにフィンテック業界に変革をもたらしています。

顧客サービスでは、AI を活用したチャットボットが常にパーソナライズされたサポートを提供することで、全体的なエクスペリエンスを向上させます。 最後に、AI モデルは、潜在的な不正行為にフラグを立てるようにトレーニングすることができ、人間による検証作業よりもはるかに迅速に、さらなる調査のために疑わしい取引を特定できます。

電子商取引

AI を活用したレコメンデーション システムにより、製品の提案をパーソナライズできるため、コンバージョン率と売上が向上します。

「パーソナライゼーションの重要な要素は、顧客に関するより良いデータと洞察を構築することであり、これはバリューチェーン全体で追加の価値も生み出す資産です。 私たちの調査では、パーソナライゼーションの ROI が従来のマス マーケティングの ROI をすぐに上回ることが示唆されています。」 - マッキンゼー・アンド・カンパニー

さらに、AI 分析は顧客のフィードバックとレビューを活用して、製品マネージャーに的を絞った機能強化の提案を提示します。

このペースの速い市場では、AI が競争上の優位性をもたらす最先端のツールとなり得ます。

健康管理

ヘルスケアは、このテーマに関して最も有望な分野の 1 つです。 AI アルゴリズムに X 線、CT スキャン、生検スライドなどの医療データを入力すると、予防活動に役立つ特定の集団の傾向や変化を特定するのに役立ちます。

このタイプの分析は、ケースバイケースのシナリオで使用して、病状が物理的に現れる前に発見することもできます。 その結果、特にがんや心血管疾患などの脅威に対して、より良い結果が得られます。

ボーナス ユース ケース: クラウドとインフラストラクチャのコストの管理

クラウドのコストは決して安くありません。 おそらく、計算にそれらを含めないと、価格の成長が鈍化する傾向があることに気づいているでしょう。 そのような状況にある場合は、AI 分析を使用して非効率または無駄な領域を特定し、支出を最適化します。

クラウド使用量からの生データの分析は、リソースの適切なサイズ設定やリザーブド インスタンスの実装などのコスト削減に関する推奨事項を提供する AI の専門分野です。

製品ワークフローで AI 分析の使用を開始する方法

プロセスは簡単ですが、どの要素がビジネスに適しているかに注意を払う必要があります。

ソース:セッションスタック

• どの分野が最も利益を得るのかを特定する必要があります。 UX最適化の部分でしょうか？ 資源改善の面でしょうか？ 顧客サポート？ 販売? 全部ですか？
• 次に、ビジネスのニーズと目標に合ったツールを調査して選択します。 選択したツールがデータ ソースとどの程度統合されているか、また成長に応じて支出を増やす必要があるかどうかに注意してください。 新しいベンダーを選択することに決めた場合、軌道修正できるかどうかを判断してください。
• 次に、小さなデータセットを使って練習します。 AI 分析ツールをワークフローに統合する場合、ベスト プラクティスでは、最初にデータ アナリストが簡単に検証できる小規模なデータセットで練習することをお勧めします。 そうすれば、大規模な運用に移る前に、すべてがスムーズに進むことがわかります。
• 最後に、チームをトレーニングすることを忘れないでください。 チームは、AI 分析ツールによって生成された洞察を効果的に使用し、解釈する方法を知っている必要があります。 私たちは AI に全力を尽くしたいと思っていますが、十分な訓練を受けた人々の専門知識を無視するのは有益なアイデアではありません。

あなたのチームは人員削減について心配する必要がありますか?

データ アナリストはおそらく、近い将来に冗長になることをそれほど心配していません。 彼らは目の前にあるタスクの複雑さを知っており、AI モデルの限界も理解していますが、他の仕事はどうなのでしょうか?

製品チームの一部の若手ポジションや、反復的なタスクを処理する人々は、ある時点で時代遅れになる可能性がありますが、これが自動化の常に目的であり、かなり前から存在しています。

AI が人間の知性を代替することには程遠く、分析に関する限り、戦略的な意思決定を AI に任せたくはありません。 起こり得る最悪の事態は、スプレッドシートがどのようなものかを忘れてしまうことです。 ひどいですよね？

波に乗るか溺れるか、それはあなた次第です

AI データ分析は、混合データから価値を抽出し、より適切な情報に基づいた戦略的意思決定を行うための強力なツールを製品チームに提供することで、製品チームに革命をもたらしています。

SaaS、フィンテック、電子商取引などの業界はすでに AI データ分析のメリットを享受しており、他の多くの業界もその恩恵を受け始めています。

常に先を行くには、製品チームのワークフローに AI 分析を取り入れてください。 エンジニアからプロダクト マネージャーに至るまで、AI ツールが生成する洞察に基づいてチームの成果物の品質を向上させることができます。 このイノベーションの波が押し寄せたときに取り残されるかどうかを決めるのはあなた次第です。

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