AI予測とは

AIは、データの中から関係性を見出し、既存の傾向をより正確に予測することに長けています。この特徴を活用し、より正確かつスピーディに将来変化を予測するものがAI予測です。ビジネス上の仮説に基づき、データの傾向などを把握、これを新たなデータに適用することで、未来の予測を行うという流れになります。

では、なぜAIが必要なのでしょうか？ビジネスはさまざまな事柄が複雑に絡み合っており、1つのデータだけを根拠に予測する……とはいきません。精度を高めるには複数のデータから傾向やパターンを導き出す必要があります。また、近年、大量のデータを収集できるようになったこともあり、これらすべてを人が理解し、分析するのは現実的ではありません。複数かつ大量のデータを分析するために、AIが必要になるのです。

AI予測のメリット・デメリット

これまでビジネスにおける「予測」は経験や勘に頼るのが主流でした。例えば、商品の発注では「この時期は、この商品がこれくらい売れそうだ」「このイベントのときには多めに発注しよう」などの経験をもとに判断する、といった形です。ベテランスタッフなどの経験や勘には大きな価値がありますが、短期間で継承することは難しく、属人化してしまうことが問題でした。

AI予測の最大のメリットは、経験や勘に頼らずに、予測をおこなえることです。データに基づいた精度の高い予測を実現することで、だれでも同じ基準で判断できるようになります。最近、“データドリブン”という言葉も多く聞かれますが、まさに「データドリブンな意思決定」が可能になるのです。

一方、デメリットとしては、「大量のデータ」と「データサイエンスの知識」が必要なことが挙げられます。データの蓄積なしにデータ活用を進めることはできません。しかし、ありとあらゆるデータを蓄積するとなると、その対応にかかる人的リソースとコストが肥大化してしまいます。さらに、AIを活用するには、統計学や機械学習の知識、プログラミングスキルなど多岐にわたる専門知識とスキルが必要になります。これらを習得するには、数年単位の時間を要します。また、ビジネスで成果を出すAI予測をするとなると、データサイエンスの知識とあわせ、ビジネス現場の業務課題への深い理解、つまりはドメイン知識も求められます。これらをどうクリアするのかは大きな課題と言えるでしょう。

AI予測のユースケース

実際にどのような業務で活用できるのか、ユースケースを紹介します。

＜Case＞業績管理における売上金額・数量予測

業績を管理するにあたって、売上金額・数量は重要な指標になります。一般的には担当者の経験などをもとに予測値を入力し、目標設定することが多いですが、これでは基準が曖昧で、個人のスキルに依存してしまいます。
AI予測を活用すれば、決まった基準で予測できるようになり、全体での精度向上も可能になります。「このままの状態では目標を達成できないから、追加施策を行う」などの対処や、在庫最適化などさまざまな効果を期待できます。

＜Case＞営業における商談成約予測

営業活動でもAI予測を活用できます。例えば、顧客ごとの商談成約率をAIが予測し、営業担当者が「今、訪問すべき企業」を提案することも可能です。成約可能性の高い顧客を見落とすことがなくなり、効率的な営業活動につながります。

＜Case＞SCMにおける商品・原材料の需要数予測

サプライチェーンマネジメント（SCM）では、需要予測の精度が重要です。売り切れや余剰在庫を回避し、必要なときに商品を提供できるようにどう製造すればよいのか、いつ原材料を調達すべきかなどさまざまな判断に影響します。AIにより需要予測を行うことで、機会損失をなくし、在庫最適化などを実現します。

＜Case＞保守サービスにおける機器の故障予測

工場の機械、コピー機などのOA機器など、顧客先に設置した機器について保守サポートを行う場合、故障時に素早く対応するだけではなく、故障する前にその予兆を検知し、事前に備えることが理想です。AIを活用すれば、センサーデータなどから故障予測を行うこともできます。壊れてから対応するのではなく、予防的な対処が可能になり、顧客へのサービス向上・顧客満足度向上に貢献します。

AI予測のハードルを下げるAI自動化ソリューション「dotData」

さまざまな業種やシーンで活用が進んでいるAI予測ですが、必要なデータをそろえるのはハードルが高く、また、データサイエンスの知識を持ち、自社のビジネスや業務にも精通している人材を確保する……となると、さらに難しくなります。一般的なAIデータ分析では、対象データを収集し、それらを加工して予測に役立つ変数（特徴量）を数値化する特徴量設計や機械学習によるデータ可視化といったプロセスを踏みますが、一連の作業に数か月要することも珍しくありません。

dotDataはデータの収集から加工、特徴量設計などを自動化できるので、データ分析の難易度が劇的に低減され、データ分析にかかる期間も圧倒的に短縮できます。分析時間の圧倒的な短縮により、分析の精度向上や、新たな知見を見出すために思いついたデータやユースケースがあれば、すぐに追加して、手軽に検証するといったアジャイルなアプローチが可能です。何度も高速に仮説・分析・検証サイクルを繰り返すことで、ビジネス施策の早期の実施や精度向上を実現します。

dotDataであれば、データに関する最小限の知識を身につけることで、現場の経験・知識をもつ社員が短期間でAI予測を実施できるようになります。ビジネスで使えるAI予測を実現する近道と言えるでしょう。