総合情報サイト / AI活用事例・AI導入事例 / AIによる需要予測に必要なデータの種類とは?集め方についても紹介

AIによる需要予測に必要なデータの種類とは?集め方についても紹介

人々がスマホを片手に生活するようになり、SNSへの投稿が活発になるなどして、企業は様々なデータを取得できるようになりました。 そうしたデータを需要予測をはじめとしたビジネスシーンに活用しようという動きが強まっています。 需要予測とは、市場において「会社の商品やサービスがどれくらい売れるか」「在庫がどれくらい必要になるのか」などを、予測することです。 この記事では、その需要予測を行うにあたり、どのようなデータが必要となるのかについて説明します。 また膨大な量となるビッグデータを扱うに当たって、欠かせないAIについての活用についても触れていきます。

  • 需要予測に必要なデータ種類


    需要予測に必要となるデータには、どのような種類があるのでしょうか。
    その代表的な例について紹介します。

    ■時系列データ
    時系列データとは、一つの項目について時間に沿って集めたデータのことです。
    時間に沿った変化を分析できることが特徴です。
    時系列データを分析する際には、季節による変動などに注意する必要があります。
    例として、個人の身長のデータなどの折れ線グラフがあげられます。ほかにも株価、気温などに、よく使用されているデータです。

    ■コーホートデータ
    コーホートデータとは、生まれた年ごとに記録し、経過時間に沿って集計したデータです。人口や就業率の推移を、世代ごとに比較・分析することが可能です。つまり同一世代を集団で追跡することによって、世代による変化を分析することができるデータです。
    出生コーホートデータからは、その世代ごとの年齢別初婚率・出生率などを導き出すことができるため、世代ごとの傾向を読み取ることができます。

    ■パネルデータ
    パネルデータとは、同一の対象を継続的に観察し、記録したデータのことです。
    とあるA企業(同一企業)の従業員数、売上金額、仕入額を継続的に記したデータがそれにあたります。

  • 需要予測に必要なビッグデータとは

    ビッグデータとは「様々な形式の、様々な種類データ」のことを指し、通常のデータ管理ソフトでは処理が困難な膨大な量のデータを指します。ビックデータはデータの量(Volume)・データの種類(Variety)・データの速度(Velocity)」の3つの「V」から成り立っていると言われています。

    ビッグデータは「構造化データ」と「非構造化データ(半構造化データ)」の2つに区分されます。

    【補足】データは、以下のように分類されることもあります。
    ・数字で表すことのできる「定量データ」
    ・どう感じたかという数量的に判断が難しい「定性データ」
    ・SNSのように流れ去ってしまう「フローデータ」
    ・アーカイブされて蓄積される「ストックデータ」

    ■構造化データ
    構造化データとは、文字通り構造化されているデータです。
    ExcelやCSVファイルに代表される、「列」と「行」のあるデータのことです。このように整理されているため、集計・比較が行いやすい特徴があります。
    データの解析・分析に最も適した構造をしています。
    ERP(Enterprise Resources Planning)といった企業活動に欠かすことのできない「基幹系情報システム」や、SCM(サプライチェーンマネジメント)という原材料が調達されてから商品が消費者に渡るまでの生産・流通プロセスに多く使用されているデータ形式です。

    ■非構造化データ(半構造化データ)
    一方、非構造化データとは、データベース化できない検索や集計、解析に不向きなデータのことを指します。Eメール、Word・Excel・PowerPoint・PDFなどの文書、音声、画像、動画などのデータ(ファイル)のことです。
    データ単体で意味を持ち、用途も異なります。企業で扱われているデータの大部分が、この非構造化データと言っても過言ではないでしょう。なぜなら、人とのコミュニケーションには、これらのデータ活用が業務に組み込まれているためです。

  • AI(MatrixFlow)における構造化データ・非構造化データの活用方法

    MatrixFlowというプログラミング不要でAIが活用できるプラットフォームでは、構造化データであるCSVのほか、非構造化データである画像データのZIP、テキストデータのZIPでも利用が可能です。

    ・構造化データ
    CSVのデータは、Excelから形式を変換して保存するだけで、簡単に「,」(カンマ区切り)のデータを作成することが可能です。

    ・非構造化データ
    MatrixFlowは非構造化データについても登録、学習させることが可能です。
    画像のZIPデータセットを行う場合について紹介します。
    例えば、猫の画像を投入する事で、AIに画像を猫として学習させることができます。ほかにも、A新聞社、B新聞社のニュースなどをそれぞれに登録することで、その特徴を学習させることが可能です。

  • 必要なデータを揃え、AIで需要予測を行うための方法

    データを活用して、需要予測を行うには算術平均法・回帰直線法・時系列分析法といったいくつかの方法があります。
    下記、簡単に説明します。

    ◆算術平均法
    過去のデータの算術平均を計算し、今後も同じく不規則な変動が続くものとして算術平均値を予測値とする手法を「算術平均法」と言います。

    ◆回帰直線法
    回帰直線法は、上昇傾向あるいは下降傾向にあるデータを分析するときに使用する手法です。傾向に着目した手法で、文字通りデータの流れを直線で表します。散布図にした際に、直線的な傾向が見て取れることからこの手法を取ります。

    ◆時系列分析法
    過去の販売データをもとにして分析を実施する手法に「時系列分析法」があります。
    過去複数年にわたって実績がある場合、そのデータを活用できます。
    その際の注意点としては過去のトレンドの再流行・季節要因などを鑑みて、分析することです。

    こうした手法には、本来本格的なデータ分析のスキルが必要となります。しかしAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」であれば、上記のような分析の知識がなくても、プログラミング一切不要でデータ活用が可能です。

    ほかにAIで需要予測を行うメリットとしては、需要予測の精度が高まること・担当者の業務負担が軽減されること・属人性の業務となることを排除できることなどが上げられます。

  • 需要予測の成功・失敗の分岐点とは

    成功・失敗の分岐点は、「必要なデータが揃っているか」かどうかです。
    信用できるデータを大量に確保できている場合、その中から需要予測につながるデータを特定することが可能となります。
    そのため、高い精度での予測ができるようになります。
    しかし、関連するデータの種類が少なかったり、そもそものデータの精度が信用できないなどの場合は、需要予測を行うことができません。

    需要予測には「必要なデータ」を揃えることが大切です。

  • 需要予測に必要なデータについて(まとめ)

    需要予測に必要なデータとして代表的なものには、時間に沿った変化を分析できる「時系列データ」や人口や就業率の推移を、世代ごとに比較・分析できる「コーホートデータ」などがあります。

    需要予測に必要なビッグデータの種類として「構造化データ」と「非構造化データ(半構造化データ)」があります。
    構造化データとはデータの解析・分析に最も適した構造を持つExcelやCSVファイルなどのことです。一方、非構造化データとはEメール、Word・Excel・PowerPoint・PDFなどの文書、音声、画像、動画などのデータ(ファイル)のことです。
    ※MatrixFlowというプログラミング不要でAIが活用できるプラットフォームでは構造化データ・非構造化データのどちらにおいても活用が可能です

    また需要予測にAIを活用するには、信用できるデータを大量に確保することが必要です。それが成功の鍵と言うことができるでしょう。

お問い合わせ

    氏名
    会社名
    会社メールアドレス
    つながりやすい電話番号

    個人情報保護方針に同意の上送信します。

    プログラミングなしでAIを構築・AI需要予測の実施方法をはじめ、業界別のAI活用を掲載しています

    資料ダウンロード

    関連した事例

    問い合わせ 資料請求