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AI(人工知能)

【保存版】AI予測はどのような機能?メリットや事例を解説

「人工知能」「AI」「械学習」、これらはIT化が進んでいる昨今、よく耳にする言葉だと思います。共通しているのは、プログラム自身が学習をしていき、プログラムの判断で業務をおこなったり予測を立てることです。この中でも、AI予測は特に注目を集めています。そこで、この記事ではAI予測の機能について解説し、導入するメリットや事例までご紹介します。

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AI予測とは大量のデータから未来を予測するもの

AI予測といっても、実際にどのような使われ方をするのでしょうか。ここでは、詳しい内容と必要な理由について解説します。

1.AI予測とは

AI予測とは、大量のデータを元に未来を予測することです。大量のデータとはさまざまな種類を指しており、分析したい項目に応じて変わってきます。たとえば、ユーザーの行動履歴を記録したデータ、過去何十年にもわたる取引データなどです。AI予測には「将来どういったことが起きるのか」と「過去に起きた事象が再度発生する可能性があるかどうか」といった2つの役割があります。前者はこれまでのデータを元に、対象が今後どういった行動を取るかを予測するものです。一方で後者は、過去のデータから今後も同じようなことが起きるのかを予測します。

たとえば、あるユーザーが訪れたWebサイトのデータがあったとしましょう。データから、ユーザーがどのジャンルに興味があるのか分かるため、どういった商品をオススメすれば購入してくれやすいのか予測が立ちます。つまり、AI予測が正しく機能することで、ユーザーが求めていることが分かるのです。

2.AI予測が必要な理由

AI予測を活用することで、企業が抱えている課題の解決や他社との競争を勝ち抜くことができます。人力でおこなう場合、データではなく今までの経験を活かした予測になってしまいます。そうすると、個人ごとのばらつきが出てしまい、その日の気分によっても予測が変わってしまうのです。しかし、AIであればデータに応じた理論的な予測ができるため、常に一定の結果が得られます。こうした予測をすることで、企業にとっても今まで抱えてきた課題解決につながり、新規の取組みにも活用できます。

AI予測を行うメリット

今までは、経験をもとに計画を立てるという方式が一般的でした。しかしそれでは、個人の差が生まれるだけでなく、時間や労力が大きくかかってしまいます。そういった場面で、AI予測を行うと大きな改善が図られるのです。ここでは、AI予測による3つのメリットを解説しましょう。

1.最適な生産計画を算定できる

1つ目のメリットは、AI予測によって最適な生産計画を立てられることです。AI予測では、今まで立ててきた生産計画を元に、どのような実績を得られてきたのかを分析します。分析の結果、計画に対する結果の良し悪しを算出してくれるため、人間の経験や勘で生まれる誤りがなくなるのです。

今までは、どうしても担当者の経験や勘を頼りに計画を立てることが多く、担当者の調子に影響することもあるので、アウトプットの質もバラバラでした。AI予測を行って生産計画を立てることで、最適な生産計画を常に算定できるのです。

2.需要パターンを自動化できる

2つ目のメリットは、AI予測によって需要予測ができることです。AIというのは、大量のデータを元に学習を続けていくものです。したがって、市場の動向や投入した部材の状況もデータとして与え続けることで、常に需要を予測しながら部材の供給が可能です。人力で需要予測をする場合、膨大な時間を要してしまうため、AI予測で自動化することは大幅な時間削減につながるのです。

3.不必要な在庫を削減できる

3つ目のメリットは、需要予測によって不必要な在庫を削減できることです。先述したとおり、AI予測は需要予測もできます。したがって、需要予測ができれば余計な部材を発注する機会も減少するため、在庫を減らすことにつながります。

在庫は、コスト的にもかさんでしまうのはもちろんのこと、在庫を抱える場所も圧迫してしまいます。在庫を抱えないことで、次のヒット商品となり得る在庫を確保できるなどのメリットがあるため、不必要な在庫の削減は大きなメリットです。

AI予測のアルゴリズム

AI予測は、大量のデータを元に学習をしていくものですが、どのように学習をするのかが気になるところです。AI予測は、アルゴリズムにしたがって学習をしています。ここでは、7つのアルゴリズムを解説していきましょう。

1.分類

1つ目は分類のアルゴリズムです。「2クラス分類」と「マルチ分類」に分けられており、それぞれ以下の方法になります。

  • 2クラス分類・・・ラベル付きデータを学習後、学習結果を2つに分類する方法
  • マルチ分類・・・ラベル付きデータを学習後、学習結果を3つ以上に分類する方法

2.回帰

2つ目は回帰のアルゴリズムです。回帰は、数値に関する方法で、大量の数値データをもとに正しい数値を予測していきます。回帰がよく使われる例としては、fxやボートレースなどの予想になります。

3.クラスタリング

3つ目はクラスタリング。これは、類似している大量のデータを分析することで、データパターンを算出する方法です。クラスタリングは、先述した分類のアルゴリズムと違い、教師なし学習によって学習をしていきます。教師なし学習は、入力データのみを学習させていくため、入力に対する答えをデータとして与えないのが特徴です。たとえば、ある通販サイトで購入された属性情報を元に、どの商品が購入される確率が高いのかを導き出します。主に、今流行りのビックデータで活用されることが多いです。

4.次元削減

4つ目は次元削減です。

次元削減は、データの次元を減らすことで答えを導き出す方法。データには、次元という概念があり、データに対しての項目を意味します。たとえば、野球・サッカー・バドミントン、3つのスポーツの中で、スポーツという次元で見れば全て同じ次元ですが、球技とそれ以外という次元でみれば、野球とサッカーが同じ次元で、バドミントンが別の次元となります。このように次元を分けることで、データ分析をする際にもより詳細な分析が可能です。

5.異常検知

5つ目は異常検知です。これは、正常なデータパターンを学習させることで、それ以外のパターンを異常と判断する方法です。たとえば、製造業の現場で機械を入れていたとしましょう。機械は規定の手順にしたがって部材を投入し、起動していきます。その中で、手順の不備で動作してしまっても、正常なデータパターンとは違うパターンとして異常検知ができるのです。

6.決定木

6つ目は決定木。観察結果を元に結論を導く方法になります。主に、何らかの意思決定をするときに用いられることが多いことが特徴です。ある事柄についての質問を繰り返していき、最終的に結論を導き出します。決定木は、データマイニングでよく使われている方法です。

7.ニューラルネットワーク

7つ目はニューラルネットワークです。ニューラルネットワークは、3つの層によって構成されており、それぞれ「入力層」「出力層」「隠れ層」となります。入力層と出力層の間に隠れ層が存在し、それぞれつながりの強さを示す「W」という重みで構成されています。この重みの値を操作することで、データを導き出すのがニューラルネットワークです。

AI予測の事例

AI予測は、多くの業界で利用されています。AI予測の導入により、業務負荷の軽減や利益の最大化につながるケースが多いです。ここでは、5つの業界で導入された事例をみていきましょう。

1.製造業

製造業では、店別に商品別の需要予測をして発注業務の負荷軽減につなげた事例があります。詳細は以下の事例をご参考ください。(参考:製造小売業の店別×商品別の需要予測)この事例では、時間軸・店舗軸・商品軸で使用される変数を探索的に調整し、現実的な運用を目的としてモデルを構成しました。

2.食品・飲料業

食品・飲料業では、需要予測によって利益の最大化や意思決定をした事例がありました。詳細は以下をご覧ください。(参考:SCMプロジェクトにおけるデータ活用の推進支援)この事例では、課題の中でもどのテーマを優先していくのかを徹底的に議論しました。その中でもインパクトの強い「卸売業者への需要予測」に絞り、分析環境の構築等を進めながら達成できたのです。

3.物流業

物流業では、需要予測によって業務の効率化やコスト削減を実現しました。(参考:人員の作業工数の予測と要員配置の最適化)この事例では、必要となる人員を予測する機能と人員を最適に配置する機能を提供し、業務に合った最適な人員計画を立てられるようになりました。

4.小売業

小売業では、需要予測により業務効率化とコスト削減を実現しました。(参考:収益最大化のための需要予測にもとづく在庫最適化)この事例では、過去の販売データと在庫データを元にデータ分析をおこない、属人的に行っていた仕入れの判断を自動化できるようになったのです。

5.医療業

医療業では、新型コロナウイルスの影響で負担が大きくなっている医療現場に向けて、看護師の業務量をAIで予測する研究に取り組んでいます。(参考:富士通、AIで看護師の業務量を予測する研究スタート 新型コロナ重症化リスクを判別)この事例では、患者の症状に合わせた業務負担を数値化して学習させることで、患者の病状変化に応じた適切な看護の提供を実現させます。2022年3月末までにサービスを提供する計画で進められているようです。

AI予測を導入するのであればTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

数ある在庫管理システムの中でもおすすめしたいのが、TRYETINGの「UMWELT」というシステムです。UMWELTは、社内DX化に向けた機能がオールインワンで搭載されている製品です。その中には、今回ご紹介した「需要予測」のほかにも、「データ分析」や「製造プロセス最適化」の機能も含まれています。UMWELTの需要予測では、自動機械学習を活用しています。具体的には、過去何年分にもわたる販売履歴のデータと株価などの外部要因データを組み合わせて需要予測をおこなっているのです。そのほかにも、「個品番管理」と呼ばれる方法でも需要管理をおこないます。この方法では、実際の販売実績や商品のデータを取り扱い、細かい単位での需要予測を実現しています。UMWELTについて詳しく知りたい方は、下記のサイトをご参照ください。UMWELT | クラウド型AIプラットフォーム

まとめ

AI予測は、需要予測や適切な在庫管理をおこなうために必須の知識です。また、需要予測に取り組む場合には適切なシステムの導入を検討するのがよいでしょう。もし、どのシステムを導入するべきか分からないという方には「UMWELT」がおすすめです。在庫管理や需要予測をはじめとした社内システムを一元管理できます。少しでも興味を持たれた方は、こちらからお問い合わせください。

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