Gartnerのアナリストが予測

データ分析の3大トレンド「拡張分析」「自然言語検索」「グラフ分析」とは？

「『拡張分析』『自然言語』『グラフ分析』が、データおよびアナリティクス市場を変えつつある」とGartnerは指摘する。これに伴い、ユーザーはより簡単にデータを理解、共有できるようになってきている。

公開 2019年03月25日 05時00分

更新 2019年07月06日 07時55分

著者

Brian Holak

[TechTarget]

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　2019年のデータ分析のトップトレンドは「拡張分析」ツール、「自然言語処理検索」「グラフ分析」だ。

　「BI（ビジネスインテリジェンス）ツールで機械学習とAI（人工知能）を利用してデータの準備を自動化し、ユーザーによる洞察の発見と共有を支援する分析手法を拡張分析という。拡張分析は2018年あたりからトレンドとなっており、このトレンドは加速している」。Gartnerのアナリストを務めるリタ・サラム氏はそう語る。2019年2月にオーストラリアで開催された同社のイベント「Gartner Data & Analytics Summit」で、同氏はデータおよびアナリティクス技術のトップ10トレンドに関する共同セッションを実施した。

　Gartnerが紹介した2019年のデータおよびアナリティクス技術のトレンドリストは、トレンド化している技術の重要性を印象付けた。「これらの技術は、『データおよびアナリティクスのコンテンツを誰がどのように作るか』『高度な分析による洞察を誰が利用できるか』『人々がデータおよびアナリティクスをどのように利用するか』『われわれはどのような分析を大規模に実行できるか』に大きな影響を与えるだろう」。サラム氏は、同イベント後の取材に対してそう語った。

　「アーリーアダプター（先進技術を早期のうちに導入する人や企業）は拡張分析ツール導入においてその効果を享受するようになっており、ますます期待が高まっている。同時にアナリティクス、BI、データサイエンス、ML（機械学習）のベンダーが、データ分析環境に拡張分析機能を追加する動きが活発になっている」（サラム氏）

　Gartnerは「分析環境の機能は成熟化が進んでいる」という見解を出している。このことから、拡張分析ツールをデータおよびアナリティクス市場における「ディスラプション（創造的破壊）の次の波」と呼ぶ。これを受けて同社は、データ活用と分析に関する部門のリーダーに対し、拡張分析ツールの導入を勧めた。2020年までに、拡張分析は分析ツールやBIツール、データサイエンスや機械学習ツール、組み込み分析ツールを導入する主要な動機となる見通しだ。

拡張分析は「最も重要なイノベーション」

　「現在のデータおよびアナリティクスに関するトレンドの中でも、拡張分析ツールは長期的に見て、企業に最も大きな影響を与えるだろう」とGartnerのアナリストであるジム・ヘア氏は見解を示す。

　「デジタル企業を取り巻くデータが増加の一途をたどる中で拡張分析は、業務におけるコンテキストに応じて、分析者にとって大事なことだけを知らせる存在として重要だ。加えて組織の誰もがどこからでも分析を利用できるようにすることで、分析による洞察を入手できる人の範囲を広げる。しかも拡張分析は、現在の手動のアプローチと比べて、分析のために必要な時間やスキルが少なく、分析における解釈のバイアスも小さい」（ヘア氏）

　機械学習ソフトウェアベンダーのDataRobotでシニアディレクターを務めるジェン・アンダーウッド氏は、「拡張分析ツールはデータおよびアナリティクス担当者にとって、最も重要なイノベーションだ」と語る。

　アンダーウッド氏は、セルフサービスBIがこの10年間、アナリティクスソフトウェア業界を変えてきたように、拡張分析は、現代のアナリティクスを変えつつあると指摘する。同氏は拡張分析を「インテリジェントオートメーション」とも呼んだ上で、次のように述べる。「拡張分析がもたらす最大の進歩は、ビジネスユーザーや『シチズンデータサイエンティスト』（専門家でないデータサイエンティスト）がより簡単に分析を実践できるようになることだ」

　「拡張分析によって、データサイエンティスト以外の人も高度な分析技術を利用できるようになる。それにより、膨大なデータソースから手掛かりを見いだしたり、複雑な問題を解決したり、結果をより良く最適化したりできるようになってきている。こうした非専門家によるアナリティクス『シチズンデータサイエンス』というトレンドの波は、これまでの市場の変化よりもはるかに早く起こりつつある」（アンダーウッド氏）

　Gartnerは市民データサイエンティストの数について、2020年までに専任データサイエンティストの5倍のペースで増えるだろうと予想している。拡張分析ツールは、こうした流れを大きく後押しする見通しだ。

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導入が進む自然言語検索機能

　自然言語処理とは、人が普段使っている言葉として情報が文字や音声で入力されたときに、それを即座に理解するコンピュータプログラムの機能を指す。拡張分析のサブセットと考えられることもある自然言語処理は、データおよびアナリティクス領域のもう一つの大きなトレンドだ。

　自然言語処理の目標は、分析ツールの操作を検索インタフェースや仮想アシスタントとの会話のように簡単にすることだ。Gartnerによると、2020年までに分析クエリの50％が検索、自然言語処理、音声のいずれかによって生成されるか、あるいはソフトウェアによって自動的に生成されるようになるという。

　「分析を組織の誰もが利用できるようにする必要がある」という認識が、自然言語処理技術の採用というトレンドに拍車を掛けている。Gartnerは、BIツールや分析ツールの従業員に対する導入率が、2021年までには50％以上に上昇し、「ビジネス部門のユーザー」という新しいユーザー層の割合が増すと予想している。その背景には自然言語処理や会話形式による分析技術の導入の進展があるという。

　「自然言語検索（や自然言語生成）機能について、分析ツールへの組み込みはあまり進んでいないものの、既に複数のBIツール・分析ツールベンダーが採用している」とヘア氏は説明する。

　TableauやQlikなど一部のBIツール・分析ツールベンダーは、自然言語検索機能を既に取り入れている。TableauはBIツール「Tableau」の機能として、2019年2月に自然言語検索機能「Ask Data」（データに聞く）を提供開始した。Qlikは、AIチャットbotを手掛けるCrunchBotを買収した。ユーザーがテキストクエリによって、迅速かつ簡単にデータから洞察を得られるよう支援するためだ。

　分析ツールベンダーMicroStrategyも、AIアシスタント「Alexa」を提供するAmazon.comなど、音声操作アプリケーションのベンダーと提携し、BIツール「MicroStrategy 2019」で自然言語音声検索機能を利用できるようにしている。BIツール「ThoughtSpot」を手掛けるThoughtSpotも、自然言語および音声での検索が可能な機能「SearchIQ」のβ版を2018年11月にリリースしている。

　ヘア氏は「自然言語処理を利用できるようにしているベンダーは増えているものの、この技術はまだ導入してすぐに使える形で組み込まれているわけではない」と指摘する。

　「今のところ、概して自然言語処理を利用した機能は、利用前にセットアップサービスを受ける必要がある。会話分析の枠組みが業種や組織によって異なるからだ。それでもGartnerは、導入してすぐに使える企業向けのソリューションが、2021年から2024年までには登場すると予想している」（ヘア氏）

物同士の関係性を調べるグラフ分析

　グラフ分析の「グラフ」とは、実体同士の関係を表したデータ構造を指す。グラフ分析によって、組織、人、取引など、データセット間の関係を調べたり、マッピングしたりすることが可能になる。このグラフ分析も注目すべきトレンドといえる。Gartnerは、グラフ処理やグラフデータベース管理システムの利用が、2022年まで年平均100％のペースで拡大すると予測している。グラフ分析技術の浸透によって、分析者はより迅速にデータを準備し、より複雑で柔軟なデータ分析ができるようになるという見解だ。

　「これまでは専門的なスキルの必要性が、企業におけるグラフ分析の導入のネックとなってきた」とGartnerは説明する。サラム氏によると、グラフ分析に必要なスキルには、グラフデータベースの知識はもとより、Webリソースのメタデータを記述するための枠組み「Resource Description Framework」（RDF）や、RDFクエリ言語の「SPARQL」（SPARQL Protocol and RDF Query Language）に関する知識が必要だという。SPARQLの例としてはグラフデータを扱うための枠組み「Apache TinkerPop」で使われる「Gremlin」や、最近オープンソース化された「Cypher」などがある。

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