需要予測に必要なビッグデータとは？活用例やシステム構築方法まで解説

近年のDX(デジタルトランスフォーメーション)、グローバルビジネスの拡大によって、企業が扱うデータの数が増えつつあります。これらのビッグデータは、需要予測の精度を上げるために用いられることも多く、今後も企業のIT化に伴い、さらに必要とされることでしょう。

ただし、普段からデータベース、データ分析に携わっていなければ、ビッグデータの詳しい意味、活用法を正しく理解するのは難しいところ。そこで本記事では、これから需要予測を業務に導入したい、またはビッグデータの知識を求めている方向けに、ビッグデータの意味、基礎知識から活用例、システム構築方法まで解説していきます。

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需要予測に必要なビッグデータとは？

ビッグデータとは事業に役立つ知見を導出するためのデータであり、典型的なデータベースソフトウェアが把握、蓄積、運用、分析できる能力を超えたサイズのデータをあらわしています。需要予測の精度を高めるために必要なビッグデータについて、重要性、構造について解説していきます。

重要な要素は3つ

ビッグデータは、膨大に生成、蓄積されるさまざまな種類・形式のデータを意味し、一般的なこれまでのデータ管理ソフトでは処理が困難である膨大なデータのことを指します。プロジェクトマネジメントにおいて、ビックデータの構成要素はデータの「量（Volume）・種類＆多様性（Variety）・速度（Velocity）」の3つの「V」で成り立っています。

データの種類には分類の仕方により「定量データ」と「定性データ」、「フローデータ」と「ストックデータ」などいくつかの方法で表現できます。ただ、経済に与える影響について分析するために用いられるビッグデータは、「構造化データ」と「非構造化データ（半構造化データ）」で区分します。

構造化データ

構造化データとは、ExcelファイルやCSVファイル、固定長ファイルなどで表現できる「列」と「行」の概念を持つデータのことです。構造化データは顧客、売り上げ、在庫データなどを関連付けたリレーショナル・データベースであり、ERPやSCMといったBIツールなどデータベース管理システムに格納されるデータを意味します。

主な例としては、SCMやERP、CRMといったの業務を支援する便利なソフトウェアのデータベースで利用される売上データ、顧客データなどが挙げられます。

非構造化データ

非構造化データは、従業員の日常業務で生成されるメール文書、プレゼンテーションやワード・エクセル、画像、動画などのデータ（ファイル）を意味します。主に、電子メール、提案書、企画書、見積書、発注書、契約書、デザインデータ、CADデータなどのデータであり、企業で扱われているデータの大部分が非構造化データと言われています。

非構造化データが多くなった理由には、業務のIT化、SNSの普及などに伴い、人や企業とのコミュニケーションを表現するデータ活用が業務に組み込まれていることが要因とされています。

ビッグデータから需要予測するための方法

構造化データと非構造化データを一元化してデータマイニングすることにより、ビジネスや社会に有用な知見を得る、または新たな仕組みを生み出すために必要な需要予測を行うことができます。

また需要予測の方法にはいくつかの種類があり、目的に合わせて使い分ける必要があります。ビッグデータから需要予測の分析する際に必要な方法について、それぞれ解説していきます。

デルファイ法

デルファイ法は、予測したいテーマについて詳しい専門家や有識者から意見を集計する方法です。デルファイ法では、各担当者が個別に出した予測値の平均を採用するため、各部門の意見を反映しやすいメリットがあると同時に、取りまとめや確認に時間がかかるデメリットもあります。

クロス集計

クロス集計は、アンケートの集計や販売予測、市場、世論調査などによく使用されている手法です。収集したデータを、年齢、性別、地域、職業などのさまざまな属性に分けて集計し、現在最も基本的なデータ分析手法といわれています。

時系列分析

時間の経過と共に変化する観測値データの系列を時系列と呼び、トレンド、季節変動、循環変動、不規則変動などの時系列データを元に分析する方法と、時系列分析と言います。

時系列データを元に、何故このような時系列になったのかを理論的に分析していきます。また時系列には定常時系列と非定常時系列があり、実際に使用されるデータは、非定常時系列が多くなります。時系列分析では、いくつかの回帰モデルと状態空間モデルが用いられ、その中でもとくに代表的な回帰モデルは以下の通りとなります。

• ARモデル：自己回帰モデル。定常時系列データを使用し、現在の値は過去の値に影響されて記述されるモデルです。
• MAモデル：移動平均モデル。現在の値を、過去の移動平均で表現するモデルです。
• ARMAモデル：自己回帰移動平均モデル。自己回帰モデルと移動平均モデルを組み合わせたモデルです。
• VARモデル：ベクトル自己回帰モデル。自己回帰モデルの、特殊な例のひとつ。

機械学習

ビッグデータ分析においても、効率的に短時間で予測結果の出力が可能なAI(人工知能)による機械学習の開発が盛んになっています。需要予測のモデル構築には、教師データ(売上や販売量などの被説明変数)に対する複数の要因(広告量などの説明変数)との関係をモデル化できる「教師あり機械学習」の手法が用いられています。

また、機械学習の進歩によって深層学習によるRecurrentNeuralNetwork(RNN)が利用でき、時系列データの周期やトレンドの自動学習でモデル構築も可能となりました。

ビッグデータからの需要予測を使用した活用例

ビッグデータを利用して需要予測することにより、業務の効率化や廃棄ロスの削減、余剰在庫や欠品の防止などの効果が期待されるようになります。ビッグデータからの需要予測を使用した活用例について、具体的な活用事例を紹介します。

蓄積データから地域課題を発見

政府、公共事業などの行政では、地域・領域の課題を発見して地域課題の発見や政治判断の材料にする、あるいは行政が保有しているデータを民間に開放する際に蓄積されたビッグデータが活用されています。また、行政が保有するビッグデータを企業に対して開示していくことにより、ビジネスへの利活用を促す動きも起こっています。

気象予測により生産物への被害を軽減

農業では、IoTセンサーによる現実の気象状況を測定し、生産計画を可視化、気象データからのリスク予測により生産物への被害軽減します。既存農家の経験をデータ化して新規で農業に参入する農家に提供することもできます。

ビッグデータを活用することにより、誰でも確実な農作物管理が可能になったことから、参入へのハードルが徐々に低くなり、労働不足問題の解消などに役立てています。

設備保全や生産予定などの管理

製造業では工場設備の稼働状況の把握、生産予定などの管理、生産性の向上、品質管理にビッグデータが活用されています。工場内設備の稼働を把握する時には、センサーで状況を把握し、異常があった時には早期に対策を行います。生産予定などの管理においては、計画していた目標と実績をデータで突き合わせてから問題点を洗い出し、生産計画の改善に繋げていきます。

顧客データを使ったパーソナライズ提案

金融・保険業界では、パーソナライズされたサービスの提供、クラスタリングを活用したポートフォリオの最適化などに利用されています。

主な事例としては保有する顧客データを分析して、保険サービスを提供する際などに活用されています。また、株価動向などに同じような傾向がある企業でグルーピングを行い、最適化されたサービスを提供するといった取り組みをする時にもビックデータが利用されています。

特性に合った職業や教材の紹介

教育分野では、パーソナライズされた教育の提供、学生一人ひとりの特性の把握、教材の最適化・改善などにビッグデータが活用されています。各生徒の学習履歴、特性を把握し、一人一人に合わせた教育や教材の紹介、適した職業を判断するなどの取り組みを行っています。

ビッグデータを活用した需要予測のシステム構築と課題

商品データや販売データ、閲覧データ等さまざまなビッグデータを活用し、自動的に予測値を算出する需要予測アルゴリズムを構築することにより、Excelを使った人手作業をシステム化（自動化）することが可能となります。

ただし、需要予測においてビッグデータを用いる際には、より精度を高めるために、手順を順序よく踏む必要があります。ビッグデータを活用した需要予測のシステム構築の手順、課題について解説していきます。

システム構築の手順

システム構築するにあたり、精度を高めるためには手順（ステップ）を順序よく踏んでから進めていく必要があります。手順の順番は、以下の通りとなります。

• 課題、目標の設定
• データ収集
• 予測分析
• システム開発

まずは、需要予測を行うための課題、目標設定を行います。次に、予測したい対象の企業内データ（業務・現場・顧客）、外部データ（トレンド・SNS・天候など）を収集します。次にAIの機械学習・構造化、非構造化データの蓄積管理をして分析し、データを可視化していきます。

さらに予測分析を行って、予測精度が充分かを検証し、需要予測のアルゴリズムを構築していき、システム開発へと進めていきます。

専門知識を持った人材の必要性

上記での手順において、AIの機械学習やビッグデータ分析といったステップでのアルゴリズムの構築までには、プログラミング言語に詳しい専門の知識を持った人材、データサイエンティストが必要となります。そもそも需要予測には、マーケティングやデータ分析に関する高い知見が求められます。

ただし、需要予測をコンピューティングするためのシステム的なサポートを行うには多大な時間とコストがかかるなどのデメリットがあります。たとえば、専門家を雇ってチーム構成するにしても、相応の人件コストが要求されることでしょう。

エクセルを使ってデータ管理

エクセルには統計関数があるため、データ管理や分析を行うことも可能です。ただし、エクセルでデータ分析する場合は全体の把握が難しく、適切な発注量などが判断しづらいことから、精度の高い需要予測が困難となります。また、需要予測に時間を取られてしまうと将来の新しいビジネスに時間が割けなくなるなどの問題もあります。

そこで、企業に大量に蓄積しているデータから必要な情報を集約し、ひと目でわかるように分析するBIツールを導入することで、データの収集を効率よく行うことができるようになります。BIツールを導入すれば、専門的知識がなくても分析結果を効果的に活用できるようになります。

BIツールを導入して需要予測を行いたい方にオススメなツールが、トライエッテイングが提供するノーコードAIクラウドサービス「UMWELT」です。UMWELTには、AI構築に必要な機能を幅広く提供しており、AI導⼊時の8割を占めるデータの前処理を簡単にする機能も搭載しています。

UMWELTは、高度なプログラミングやAI知識がなくても利用できるようにシステムが構築されており、データの収集も簡単に効率よく行うことができます。また、自動で業務データの分析も可能としています。UMWELTで効率よくデータ収集、分析を行うことにより作業時間の削減に繋がり、空いた時間で新しいビジネスを進めることができるようになります。

自社に合ったビックデータの活用ならAIクラウド「UMWELT」にお任せください！

ビッグデータの活用には、日々増えていく大量のデータを扱えるハードウェア、ソフトウェア、加えてデータを扱えるAIの専門の知識を持った人材が必要となります。また、データ収集から需要予測までの順序には時間がかかる、さらにシステム構築には維持費がかかるなどの問題があります。

トライエッテイングが提供するノーコードAIクラウドサービス「UMWELT」であれば、データ収集から集計・分析・可視化・マスター化など特定のスキルがなくても利用できるようシステムが構築されているため、知識がなくてもデータ分析、需要予測を行いたい方にオススメです。

UMWELTはノーコードの特性上、機械学習を自動で行うため、専門知識は不要です。誰でも、まるでレゴブロックを組み立てるようにシステムを簡単に構築できます。また、Excelのデータ抽出からAIモデリングまで可能にするAPRを利用しているため、既存のデータを用いてデータ分析を行えます。

精度の高いデータ分析や処理、特徴量エンジニアリングなど、AI化するために必要な処理をセットで提供できるため、社内調整のコストを最小限で抑えることができます。予算範囲内、またはなるべくコストを抑えながらも効果の高いデータ分析、需要予測を行いたい方に最適なサービスと言えるでしょう。

まとめ

現代では、ビジネスの需要予測においてビッグデータの存在が必要不可欠となっています。今後はDX（デジタルトランスフォーメーション）がより重要になってくることから、ビジネスにおいてビッグデータの取り扱いがさらに増えることとなるでしょう。ただし、ビッグデータの収集から需要予測までには多大な時間、コストがかかるなどの問題も抱えています。

UMWELTであれば、APIを通してシステムを知能化するため、コストを最低限に抑えることができます。導入、維持費⽤も不要な上に、料金が定額なため、社員が多い職場でも安心して利用可能です。誰でも簡単に利用できるようにシステムが構築されているため、AIやプログラミングの難しいがなくても利用できます。UMWELTでビッグデータによる需要予測を効率よく行い、業務に利活用させていきましょう。