MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

コードを書かずにAI予測分析ができる「MatrixFlow」

MatrixFlowを使って構築したAIでは、様々な予測が可能です。商品の売上予測・在庫予測から、社員の退職予測まであらゆる予測を立てられます。予測精度はデータが増えるほど高くなり、予測を元に最適な人員配置や生産計画に役立てることが可能です。

AIを使って精度の高い予測をしたい、予測を元に売上アップにつなげたい方は、ぜひこちらからお問い合わせください。
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予測分析ツールとは、過去のデータを分析し、未来の出来事やトレンドを予測するツールのことです。多くの予測分析ツールは、過去のデータを使って未来の傾向や動向を予測しています。

予測分析ツールはどのような流れで予測しているのか、どんなことが予測できるのか、詳しく見ていきましょう。

予測分析ツールで予測する流れ

予測分析ツールには様々な種類がありますが、どの予測ツールも大まかな流れは同じです。データの収集・前処理を行って、モデルの構築と学習を行い、予測結果を出力・分析しています。

（1）データの収集・前処理
（2）モデルの構築と学習
（3）予測結果の出力・分析

予測には過去のデータが必須のため、顧客の購入履歴やアクセス履歴、在庫状況といった予測に必要なデータの収集を行います。集めたデータは加工しやすいようデータの形式を整えたり、数値の欠けを補うといった前処理を行います。

次に、欲しい予測データを出力するためのモデルを構築します。どんなデータを元にどのような規則で予測するのか、という予測を出すためのルールが「予測モデル」です。予測モデルを構築したら過去のデータを学習し、予測を算出するためのパターンや関係性を見つけ出します。

最後に、学習を行った予測モデルに新たなデータを入力し、予測結果を出力します。予測精度が誤差の範囲内であればそのまま現場投入・運用を開始し、誤差が大きい場合は予測モデルの修正を行います。以上が、予測分析ツールを使って予測をする大まかな流れです。

予測分析ツールで予測できること

予測分析ツールでは、どんなことが予測できるのでしょうか。予測分析ツールを使って予測できる代表例は、以下の通りです。

・販売予測
・顧客行動の予測
・リスク予測
・株価予測
・メンテナンス予測

販売予測

予測分析ツールを使えば、過去の販売データを元に将来の商品の需要や売上見込みの予測が可能です。

これによって、需要に応じた最適な生産量を決めることができ、過剰生産を抑えて機会損失を防ぐことができます。在庫量を適切に保つことは在庫管理コストの削減にもつながり、売上の最大化だけでなく、人件費やスペースコストの削減にもなります。実際にAIを使った需要予測で在庫を最適化している企業もあり、特に小売業界で注目を集めています。

顧客行動の予測

予測分析ツールで顧客の購入履歴やアクセスログを解析し、将来の顧客の行動を予測することができます。こうした予測はECサイトや企業の公式HPなど、Web上のデータを収集できるビジネスで活用されています。

どんな商品を見ているか、何ページ見てから購入したかなどを分析することで、顧客の嗜好や次にとるであろう行動の予測が可能です。顧客の行動を予測できれば、顧客の興味や嗜好に応じた商品やサービスを提供し、より効果的な広告や販促活動を行えるようになります。

株価予測

予測分析ツールでは、過去の株価データや経済指標から将来の株価予測ができます。株価予測には、テクニカル分析やファンダメンタル分析、時系列分析といった手法が使われています。

テクニカル分析とは、株価チャートを分析して、過去の株価の値動きから将来の値動きを予測する手法です。ファンダメンタル分析では、企業の財務諸表や業界動向といった情報を元に企業価値を評価し、株価を予測します。時系列分析については、「予測分析ツールの種類・予測の仕組み」で解説しています。

予測分析ツールを使って株価が予測できれば、株の売買を有利に行えます。ただし、予測に用いるデータが古い場合や、株価変動に影響を与える要因が変化した場合は、予測精度が下がる可能性があるため注意が必要です。

リスク予測

リスク予測は、ある事象が起こる可能性や、その事象が引き起こす影響を予測することができます。
統計分析、機械学習、人工知能などを使って膨大なデータを分析し、リスク予測モデルを作成、予測するという流れです。リスク予測は事故やトラブルの防止に有効で、自然災害の発生リスクを予測して対策を講じるといった活用方法が期待されています。

また、リスク予測モデルは不確実性を考慮することもできます。例えばある投資商品のリスクを予測する場合、その商品の価格変動率を分析して、将来的な価格変動の可能性を予測することが可能です。このように、リスク予測は確率的な予測が必要な場合にも役立ちます。

メンテナンス予測

メンテナンス予測は、過去のデータから機械の故障パターンを分析し、将来の故障の予測を行います。
利用されるデータは、機械の稼働時間、振動や温度などのセンサーデータ、メンテナンス履歴、製造データなどです。予測分析ツールは、これらのデータを分析して故障のパターンを検出し、故障の発生を予測するための予測モデルを作成します。

メンテナンス予測は、製造業界やエネルギー業界、航空宇宙業界などの業界で活用されています。予測分析ツールを使ったメンテナンス予測は製品の寿命を延ばし、生産性を向上させるために役立ちます。メンテナンスのスケジュールを最適化することで、労力やコストの削減も可能です。

コードを書かずにAI予測分析ができる「MatrixFlow」

MatrixFlowを使って構築したAIでは、様々な予測が可能です。商品の売上予測・在庫予測から、社員の退職予測まであらゆる予測を立てられます。予測精度はデータが増えるほど高くなり、予測を元に最適な人員配置や生産計画に役立てることが可能です。

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販売予測からリスク予測まで、予測分析ツールではあらゆる事象が予測できます。
これらの予測を導き出すためには、裏側で様々な予測手法が用いられているのです。ここでは、予測手法の種類と手法別に予測を導き出す仕組みを解説していきます。

（1）回帰分析ツール

回帰分析を使った予測では、統計的手法を用いて過去のデータから未来の結果を予測します。直線や曲線などのモデルを作成し、そのモデルを使って未来のデータを予測するのです。

そもそも回帰分析とは、2つ以上の変数間の関係を調べるための統計的手法のことをいいます。与えられたデータを使って、一連の「説明変数」と「目的変数」の間の関係を分析し、その関係を数学的に表現します。説明変数と目的変数の関係を直線や曲線に表し、これによって説明変数の値から目的変数の値を予測しています。

回帰分析を使った予測手法は、多くの分野で使われています。例えば経済学では、消費者の行動や市場動向を予測するため、医学ではある病気の治療効果を予測するために使われています。

（2）時系列分析ツール

時系列分析は、時間の経過に伴って変化するデータの傾向やパターンを分析し、将来の予測を行う手法です。時系列データとは「一定の時間間隔で取得されたデータ」のことで、株価や天候データなどが挙げられます。

時系列分析を用いた予測ツールのメリットは、将来のトレンドや季節性の変化を考慮して予測できる点です。一方で、過去のデータを元に予測を行うため、長期の予測になるほど誤差が大きくなりやすいというデメリットもあります。

時系列分析は、統計学や経済学などの分野で広く活用されています。株価予測や気象予測、マーケティング戦略の立案など多くの分野で有用性が高く、今後ますます重要性が高まると考えられています。

（3）機械学習ツール

機械学習を使った予測は、AI（人工知能）に学習させたデータからパターンを導き出して予測を行う手法です。機械学習を使った予測手法は、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つがあります。

「教師あり学習」と「教師なし学習」の違いは、「正解データ」を用意するかどうかにあります。「教師あり学習」の場合は、入力するデータに対する正解データを用意してモデル学習させます。「教師なし学習」では、AI自身がデータからパターンや構造を発見し、正解を導き出します。「強化学習」は、ある目的を達成するために、失敗を繰り返しながら最適な行動を学習する手法のことです。ロボットの制御やゲームAIの開発などの分野で活用されています。

機械学習ツールを使った予測は、高い精度での予測が可能である点です。また、自動で学習し続けることができるため人手による手作業が必要なく、大量のデータを扱える点もメリットといえます。

（4）データマイニングツール

データマイニングとは、大量のデータから有用な情報を抽出する技術のことをいいます。データマイニングで得られた情報を用いて予測モデルを構築し、予測を行います。データマイニングの代表的な予測手法としては、「クラスタリング」「アソシエーションルール」が挙げられます。

クラスタリングは、似た属性を持つデータをグループ化する手法です。この手法を使えば、類似した購買傾向を持つ顧客をグループ化し、顧客の購買傾向を予測できます。アソシエーションルールは、ある商品を購入する際に、一緒に購入される商品の組み合わせを抽出する手法です。顧客がある商品を購入する際、一緒に購入されやすい商品を予測できます。

AIを使ったおすすめの予測分析ツールをご紹介します。

IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statisticsは、統計分析やデータマイニングを行うための予測分析ツールです。様々な分析手法が用意されており、分析結果をグラフやテーブルなどの形式で出力できます。

IBM SPSS Statisticsは、データの入力から分析、結果の出力まで一貫して実行できます。例えば、調査データを入力して回帰分析を行い、結果をグラフで出力するといった作業をスムーズに行うことが可能です。

IBM SPSS Statisticsで使える分析手法は多岐にわたり、基本的な統計解析から、回帰分析、因子分析、クラスター分析、時系列分析などが利用できます。また、予測モデル作成やマーケティング分析、医療データ解析など、幅広い用途で利用されています。

分析手法の幅広さから、IBM SPSS Statisticsはビジネスのみならず、学術研究や政府機関などの分野で利用されています。その信頼性や汎用性から、長年にわたって支持され続けている予測分析ツールです。また、GUIベースの操作性が高いため、初心者でも簡単に使いこなすことができます。

次にご紹介するIBM SPSS Modelerとの違いは、データ分析と統計解析を目的に開発されている点です。

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modelerは、データマイニングに特化した予測分析ツールです。大量のデータから傾向やパターンを発見するためのデータマイニングに特化しており、様々なデータから必要なデータを抽出したり、データの前処理や集計を自動化ができます。

また、機械学習を使って将来のイベントや現象を予測することが可能です。例えば、ある商品の売り上げが今後どう変化するか、ある銘柄の株価が上がるのか下がるのかなどを予測できます。

IBM SPSS Modelerは、直感的にわかりやすいインターフェースを備えたツールで、プログラミングの知識がなくても使うことができます。分析結果を視覚化するための機能も備えており、分析結果をわかりやすく報告することができます。この点も、1つ目にご紹介した「IBM SPSS Statistics」と違った点です。

Prediction One

Prediction Oneは、機械学習や人工知能を使った予測分析のクラウドサービスです。売上予測、顧客の行動予測、リスク予測、在庫予測など、あらゆる分野の予測ができます。これらの予測には、データ分析、機械学習、統計モデリングなどの技術が応用されています。

Prediction One最大の特徴は、使いやすさと高い予測精度、カスタマイズ性です。Prediction Oneは、直感的でわかりやすい操作画面で、AIに関する専門知識がなくとも簡単に予測モデルを作成できます。自動機械学習機能を使えば、データの前処理や特徴量の選択、モデルのチューニングの自動化も可能です。

xenoBrain（ゼノブレイン）

xenoBrain（ゼノブレイン）は、国内最大級の経済予測の分析プラットフォームです。経営企画や営業、調達の課題解決に最適な予測分析ツールとなっています。

xenoBrainは、自然言語処理の技術を利用した分析ツールです。ニュースや企業の開示資料、業績、業界需要などのテキストデータを分析し、ビジネスの将来動向を予測することができます。予測・分析できる内容は、将来の売上高や需要量、商品の購買傾向や広告に対する反応、SNSでのユーザーの感情やトピックなど幅広いです。

日本語、英語、中国語などの複数の言語に対応しているため、グローバルなサービスにも対応できます。xenoBrainを導入することで、中小企業やスタートアップ企業といったデータサイエンティストがいない企業でも、簡単に予測分析ができるようになります。

VAAKEYE（バークアイ）

VAAKEYE（バークアイ）は、「EYE」とサービス名についている通り、画像認識を使って予測分析ができるツールです。映像を3Dの立体空間で人の動き、顔、服装といった100を超える特徴量を分析し、その後の行動や目的を予測することができます。

VAAKEYEで認識できる行動は、不正行動、利用者行動、商品落下、危険物など、人以外の物の動きも幅広く検知可能です。小売店に導入した場合は、万引き・窃盗行為の検知に始まり、欠品・商品落下の原因発見にも活用できます。小売業界では実際に3COINSで導入されており、商品ロス80%削減、防犯意識の向上といった効果が得られたようです。

UserLocal

UserLocalは、顧客データを活用して顧客行動の予測ができるツールです。企業の過去のデータを分析し、顧客が今後どの商品を購入するか、どのような行動をするかを予測できます。顧客データだけでなく、財務データを分析して将来の収益性やキャッシュフローなどを予測することも可能です。

さらに、自動でデータの前処理や予測モデルの作成ができるため、AIや機械学習に触れるのが初めてであっても予測分析ができます。

UserLocalの強みは、オムニチャネルでの接点から顧客データを収集・活用できる点です。そのため、顧客がどのような行動をするかをより正確に予測できます。

AIアナリスト

AIアナリストは、アクセス解析を自動で行ってくれる分析ツールです。「Webサイトを改善したい」「成果が伸び悩んでいる」といった課題を解決すべく、サイトの膨大なデータを分析してくれます。SEO、サイト、広告といった各カテゴリごとに評価を行い、分析したデータの中から重要なポイントを根拠と共に教えてくれます。

AIアナリストには36,000サイトを分析した改善ノウハウがあり、サイトを伸ばすために効果的な提案をしてくれます。利用するには、Googleアナリティクスと連携するだけです。

無料プランに登録すれば、AIがどんな提案をしてくれるのか簡単なレポートを確認できます。有料プランに登録すると、詳細な根拠のデータまで閲覧することが可能です。

AIを使った予測分析に関するよくある質問をまとめました。

予測分析ツールを使うデメリットは？

予測分析ツールを使うデメリットとしては、予測結果の精度や予測ツールにコストがかかる点が挙げられます。

予測分析ツールは過去のデータを基に予測を行うため、データの品質に左右されやすい特徴があります。そのため、精度の高い予測を出すには、データの正確性や適切なデータ収集が重要です。ただし、いくら品質の高いデータが集められたとしても過去の数値を元に算出する以上、未来の予測には限界があります。加えて、数値やデータに基づいて予測を行うため、人の感覚や経験を反映できない点もデメリットになることがあります。

予測精度以外では、予測分析ツールにコストがかかる点がデメリットの1つです。無料で使えるツールもありますが、選ぶツールによっては高いコストがかかることがあります。また、ツールの導入にはシステムの構築やデータの整備など、ツールの料金以外にコストが必要となることがあります。

予測分析ツールの導入事例はどんなものがある？

予測分析ツールは、企業のマーケティングから製造業、金融業、医療分野など様々な分野で導入されています。

例えばマーケティング分野では、顧客の行動を分析することで新商品の見込み顧客数を算出したり、少ない広告予算で適切な顧客にアプローチすることが可能です。

医療分野では、病気の発生予測や治療効果の予測にも使われています。過去の患者データを分析し、病気の発生リスクや治療効果を予測することで、早期の治療や予防に役立てられています。

コードを書かずにAI予測分析ができる「MatrixFlow」

MatrixFlowを使って構築したAIでは、様々な予測が可能です。商品の売上予測・在庫予測から、社員の退職予測まであらゆる予測を立てられます。予測精度はデータが増えるほど高くなり、予測を元に最適な人員配置や生産計画に役立てることが可能です。

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予測分析ツールでできることや、おすすめの予測分析ツールについて解説しました。

予測分析ツールは、予測に必要なデータの収集を行い、予測モデルの構築、予測の出力という流れで動いています。データの収集や整形は人力で行うこともできますが、予測分析ツールの中には自動化できるサービスもあります。

予測分析ツールを使うことで、商品の販売予測から事故のリスク予測まで、幅広い分野で予測ができます。過去のデータを元に人力で予測することもできますが、予測分析ツールを使うことで素早く、正確な予測を算出することができます。

予測を行うには「回帰分析」「時系列分析」「機械学習」といった手法が用いられており、それぞれの手法にメリット・デメリットがあります。ご紹介した予測分析ツールもこうした手法を使って予測を行っており、特定の領域に特化したものや、幅広い予測モデルが構築できるサービスもあります。

また、予測分析ツールの中には、コードを書かない「ノーコード」という手法でAIを構築しできるものもあります。
例えば、ノーコードでAIが作成できる「MatrixFlow」では、画面上でブロックを動かす操作がプログラミングに相当します。MatrixFlowを使えば、需要予測や採用のマッチング予測、機械の故障リスクなどの予測が可能です。

AIを使って正確な予測をしたい方、予測分析ができるAIに興味がある方は、ぜひこちらから資料を確認してみてください。
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