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AI予測とは – メリット・重要である理由・仕組みを紹介

近年、企業活動にAI予測などの技術を導入する動きが加速しています。少子高齢化による働き手の不足に対して、有効なアプローチであることからも注目を浴びているという背景があります。 IT技術の進歩によりAIが簡単に活用できるようになったこと、また人々のライフスタイルの多様化によるマーケティングのニーズなどから、企業のAI導入は進んでいます。また驚くべきことに、導入企業の約8割がその効果を実感しています。(※総務省「令和3年版 情報通信白書」より) AIは過去のデータを学習することで、精度の高い予測をすることが可能です。需要の変化を的確にキャッチすることができるため、経営判断にも活用されています。 今まで担当者・経営者の経験・勘などに頼っていた箇所を、AIに置き換えることができるようになります。 しかし、そのAIの特性(苦手なこと・得意なこと)を正しく理解しなければ、有効な活用は難しいと言えるでしょう。 この記事では、AI予測を効果的に活用するために押さえておくべきポイント、そのメリットなどを中心に紹介します。

  • AI予測とは

    AIといって、思い浮かべるものにはどのようなものがあるでしょうか。
    Amazon AlexaやGoogleアシスタントなどを搭載するAIスピーカー(スマートスピーカー)をはじめ、AIが用いられた技術にはさまざまのものがあります。
    またディープラーニング技術を活用して作成された合成メディアである「ディープフェイク」など、あまりにAIの精度が上がったために、人々が「本物とフェイクを区別できない」といったように、ネガティブな側面にスポットを当てた報道を見る機会も増えました。それだけAIが身近なものとして普及している証拠とも言えます。

    一般的にAIは、「これは何の画像なのか」を判断する画像認識や、人の話を聞いて理解しようとする自然言語処理など、人間にできることをAIに学習させてに実現させよう、という方向性で用いられることが多いです。

    今回紹介する「AI予測」とはAIに大量のデータを学習させることで、今後の予測(顧客のニーズ・需要予測など)を分析できる技術のことをさします。
    具体的に補足すると、過去の市場動向・販売実績・在庫状況などの膨大なデータを読み込ませることで、未来の自社商品の販売数、その需要の変化などを分析することが可能となります。
    AI予測は、ある特定の問題を解いたり、課題を解決したりするための計算・処理手順である「アルゴリズム」に従ってデータ処理・分析を行っています。

  • AI予測を活用するメリットとは


    AI予測を活用するメリットには、以下の3つがあげられます。
    1. 担当者の勘・経験に頼らない、データに基づいたAI予測ができる
    2. 精度の高いAI予測で、在庫を最適化できる
    3. 分析業務をAIによって効率化することが可能

    1. 担当者の勘・経験に頼らない、データに基づいたAI予測ができる
    AI予測では、AIがアルゴリズムによってデータを分析し、予測を行います。そのため、担当者の主観による歪み・バイアスがなく、また数値の入力ミス、集計誤りなどによる人為的ミスが起こりません。
    そのためAIを活用した場合では、高い精度のデータ分析・予測が可能となります。

    2. 精度の高いAI予測で、在庫を最適化できる
    在庫を最適化することにも、AI予測が活用できます。
    過去の販売状況・気象条件・顧客の属性・市場動向など多数のデータを自動で収集し、AIに学習させることで、未来の販売数・市場の動向の予想が可能となります。その予測データによって、適切な在庫量を予測することができます。
    常に時節に合ったピッタリの在庫を確保することができるため、売り逃しによる機会損失や、過剰に在庫を抱えることもなくなります。

    さらにAIの分析結果に対して実績をフィードバックしていくことで、その予測の精度がどんどん向上していきます。

    AI予測を導入することで、データに基づいた無駄のない在庫管理を行うことが可能となります。

    3.分析業務をAIによって効率化することが可能
    AIに予測を任せることで、担当者がデータの集計・分析にあてていた時間を、別の業務にあてることができます。
    そのため、担当者がコア業務に集中することができるほか、高い精度の予測に合わせて人員配置・設備投資を計画的に行うことができます。

    人間とは違い、休憩なく動き続けられることもAIのメリットです。
    AI予測を導入することで、担当者の負荷軽減、人的リソースの有効活用が可能となります。

  • AI予測が重要な理由とは

    AI予測をする3つのメリットについて紹介しました。
    これらのメリットにより、AI予測を導入する企業は増加傾向にあります。
    企業が自社の膨大なデータを表面的にしか利用できていないことの、根本的な解決策として、このAI予測が注目されています。
    ビッグデータなど、すでに人が処理できる領域を超えているため、AIを効率的に活用することは、これからの時代必須と言えるでしょう。
    AI予測を活用している業界は、金融、医療、保険といった一般的な業種から、航空会社や製造業といった高度な技術を要する分野にまで広まっています。
    また機械学習、ディープラーニング、人工知能(AI)といったキーワードについても、日常的に聞く機会が増えています。
    経営の意思決定に、データに基づいたAI予測を活用することは、今後さらに加速すると言えます。
    勘・経験に頼った従来の方法から脱却することで、競合他社に差をつけることが可能になります。
    またAIは予測だけでなく、自社の課題解決にも用いることが可能です。

  • AI予測の仕組みとは


    では、具体的にAI予測はどのような仕組みとなっているのでしょうか。
    その作業の流れについて具体的に紹介します。

    1.データを読み込ませてAI予測を行う
    AI予測には、学習させるためのデータが不可欠です。自社の過去のデータ(商品の販売数の時系列データなど)を読み込ませましょう。
    人間では扱うことが難しい膨大なデータについてもAIであれば処理することが可能です。
    以前は処理に時間がかかっていましたが、現在はIT技術・ツールの進歩により、ビッグデータについても問題なく扱えるようになっています。
    また読み込ませるデータの量が多ければ多いほど、精度が高まるのがAI予測の特徴です。データが少ない場合は、例外的な事象が起こりやすいため、予測の精度が落ちてしまう場合もあります。
    AI予測を成功させるには、いかに学習させるためのデータを集められるかにかかっているといっても過言ではありません。AI予測を成功させる、重要な要素となります。

    2.数理モデルを作ってAI予測を行う
    AIにビッグデータを読み込ませたら、次に数理モデルを作っていきます。
    数理モデルとは「現実の世界で起こるさまざまな問題を簡略化し、数学的に表したもの」です。とくに時間変化する現象を微分方程式などの方程式で表現することをさします。
    AI予測の文脈において簡単に説明すると、「読み込んだデータから、ある事象が起こる可能性がどれくらいか」を数式にすることです。
    この数理モデルを作ることで、過去のデータから未来の予測をしていきます。

    3.複数のアルゴリズムからAI予測を行う
    AIは複数のアルゴリズムを使用して予測を立てます。アルゴリズムの種類には代表的なものとして、以下があります。

    ・線形回帰(気温に伴うおでんの需要変化など、パターンを見つけるアルゴリズム)
    ・ニューラルネットワーク(人間の脳のしくみ・神経回路から着想を得たもの。ネットワーク状に結合した数理モデル)
    ・決定木(木/ツリー構造でデータを振り分ける分析)

    これらのアルゴリズムを試すことによって、高い精度のAI予測ができるようになります。

  • AI予測モデルがプログラミング不要で構築できる「MatrixFlow」

    AI予測の仕組みについて紹介しましたが、これらをすべて自身で行うには、専門的な知識が必要となります。
    しかし、プログラミング不要で、ドラッグ&ドロップをするだけで簡単にAIを使いこなすことができるサービスがあります。それがビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」(マトリックスフロー)です。
    このプラットフォームでは、データの管理や作成したアルゴリズムの管理など、AI構築に関わるすべての工程を一元的に管理することができます。

    AI予測に対し、実際のデータと照らし合わせて修正を行うことで、さらに精度を上げていくことが可能です。
    利用を継続することで、そのノウハウがプラットフォーム上に蓄積されていきます。そのため、担当者の退職によって分析内容のクオリティが左右されるリスクもありません。
    自社でノウハウの蓄積ができるだけでなく、代行業者に依頼するよりも、低コストで利用することができます。
    業種・業界に関わらず活用が可能ですが、特に物流・サプライチェーン領域で活躍が期待されています。ぜひ、詳細はお問い合わせください。

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