AIで需要を未来予測する価値とは？活用例からツール導入まで詳しく解説

最近では私たちの生活がに役立つさまざまなテクノロジーが登場していますが、そのテクノロジーの一つにAIがあります。AIの活用は、予測によって幅広い業種で業務効率化を実現しているのです。しかし「どのようにAIが予測しているの？」と疑問に思う方もいるでしょう。そこで今回は、AIの未来予測について解説し、具体的な活用例までご紹介します。

▼更に需要予測について詳しく知るには？
需要予測の基本を徹底解説！精度向上のポイントも紹介需要予測の基本を徹底解説！精度向上のポイントも紹介

AIの未来予測とは？

そもそも、AIの未来予測とはどのような意味を持つのでしょうか？ここでは、AIの未来予測について解説します。

大量なデータの分析

AIの未来予測とは、何らかの方法で収集した大量のデータを分析し、あらゆる物事を予測することです。大量データは、別名「ビッグデータ」とも呼ばれており、近年さまざまな分野で注目を集めています。ビジネスにおける価値をデータから予測し、利用できる形に変換することで活用されるのです。

需要や売上げ予測で注目されている

AIの未来予測は、製品の需要や企業の売上予測を目的に多くの企業で活用され始めています。需要予測や売上予測は、どの企業においても重要な要素です。製造業であれば、市場の需要や過去の売上データをもとに需要予測や売上予測をして、生産計画を立てていきます。モノではなくサービスを扱っている場合においても、どの程度の売上になるのかを予測し、その結果をもとに広告や新たな施策を打ち出していくのです。

今までは人の勘に頼った予測であったため作業者によるばらつきがありましたが、AIを活用することでより精度の高い分析が可能です。

AIの未来予測【効果】

AIの未来予測によって、主に3つの効果が得られます。

• 収益の最適化
• 情報の共有
• 従業員の満足度向上

収益の最適化

1つ目の効果は、収益の最適化につながることです。AIの未来予測では、ある製品についてどのくらい売れるのかが分析によって明らかになるため、無駄な在庫や余剰在庫を減らせます。その結果、余分なコストの削減や機会損失を防げるのです。

情報の共有

2つ目の効果は、情報の共有が容易にできることです。AIの未来予測では、大量のデータから精度の高い生産計画を立てられるため、根拠のある数字を持って部署内での情報共有ができます。情報共有がスムーズにおこなわれることで、無駄なやり取りが削減され、本来取り組むべき業務に集中できる時間を確保できるでしょう。

従業員の満足度向上

3つ目の効果は、従業員の満足度向上につながることです。AIの未来予測は、今まで人がおこなってきた業務を自動でおこなう仕組みです。したがって、AIに置き換えられた分の作業時間が削減されるため、余った時間を別の業務の時間に当てられます。また、人材採用時にはAI活用企業としてアピールできるため、求職者にとって魅力的に見えるでしょう。

AIはどのような方法で未来予測するのか？

未来予測によるメリットは、どのような方法を使って実現しているのでしょうか？AIによる未来予測は、主に以下の方法が活用されています。

• 回帰分析
• 時系列分析法
• 指数平滑法
• 移動平均法

回帰分析

回帰分析は、あるデータをもとに新しいデータを予測する分析手法です。元になるデータは、モデル化と呼ばれる作業を実施し、分析できる形に整形してから回帰分析がおこなわれます。また、元になるデータは「説明関数」、分析結果となるデータを「被説明関数」と呼んでいます。

時系列分析法

時系列分析法は、時間の経過に伴う変化を定期的に観測することで、変動するデータの法則を明らかにする手法です。先述した回帰分析では、データのみに着目した分析になるため、季節や時間による要素を考慮できていませんでした。そこで、時系列分析法によって定期的に観測すると「この季節だと売上が良い」「この時間の来店数が多い」などといったパターンを見つけ出せるようになりました。

指数平滑法

指数平滑法は、過去に予測したデータと実績の値を比較し、新たな予測値を算出する手法です。予測データは、最初から完璧な値を実現するわけではありません。予測データと実績データが積みあがっていくことで、より予測の誤差を少なくします。
いきなり完璧な予測データを期待するのではなく、根気強く予測と実績を積み重ね精度を上げていくのが重要となります。

移動平均法

移動平均法は、過去のデータを元に値を算出する手法です。過去のデータは、ある一定の期間を定めて平均値を算出します。したがって、売上では過去1年間の実績などをベースにすると良いでしょう。

AIの未来予測【活用例】

AIの未来予測は、さまざまな分野で活用されています。ここでは、5つの活用例をご紹介しましょう。

需要の予測

1つ目の活用例は、需要の予測です。需要予測は、ビッグデータや過去の売上データなどをベースに、商品の納入数や製造予定数を算出します。需要予測の結果は、製造業において生産計画を立てるときのインプットデータになるため、計画の基盤となる重要な指標です。また、製造業だけではなく医薬品・タクシー・小売業・電力などでも活用されています。

災害発生の予測

2つ目の活用例は、自然災害や交通渋滞の発生などを予測することです。最近では、洪水災害に備えた「浸水想定図」と呼ばれるものをAIの未来予測で作成したり、数時間後の渋滞を予測したりする技術が活用されています。また、Googleでは「COVID-19感染予測」も提供しており、AIによって感染者数や重傷者数の予測をしています。

病気発生の予測

3つ目の活用例は、医療分野での事例です。医療分野では、生活習慣病のリスク予測やがんの再発予測を実現しています。生活習慣病のリスク予測では、1年分の健康診断時のデータを元に、数年先の6疾病にかかるリスクを予測します。予測結果は、指導医が生活指導として利用することも可能です。がんの再発予測では、がん患者のデータを元にAIで自動判定しています。

いじめの発生の予測

4つ目の活用例は、いじめの発生を予測する事例です。この事例では、過去数千件にのぼるいじめに関するデータを分析し、今後深刻化する可能性を予測したり、事前にいじめを予防するための対策に活用しました。分析結果は、教育現場のチェックリストとしての活用や、いじめに関する情報を新任教員などに共有したり、研修時に活用することで効果的に使われています。

不動産価値の予測

5つ目の事例は、マンションなどの将来価値の予測です。不動産業界では、物件の価値を査定するという業務があります。しかし、査定業務は顧客とのやり取りが複雑で、業務に多くの時間を要していました。AIによる自動化は、過去10年以上の販売データをベースに、将来の物件価値を算出するのを可能としたのです。

AI未来予測で知っておくべきポイント

AIの未来予測を実現するときには、以下の点がポイントです。

• 外れ値発生の可能性
• ツールの導入

外れ値発生の可能性

1つ目のポイントは、外れ値発生の可能性を考慮することです。需要予測は、過去のデータを参考に算出しているため、必ずしも正しいデータ算出ができるわけではありません。データ不足やイレギュラーの発生により、今までよりも精度が落ちてしまうケースも十分に考えられます。したがって、重要なのは需要予測を盲信せず、定期的にデータの微調整をおこないながら需要予測を活用していくことです。

ツールの導入

2つ目のポイントは、ツールの導入です。AIの需要予測は専門知識を持った人材が必要となるため、人材の確保や育成に多くの時間を要します。また、需要予測をするまでに大量のデータを元に繰り返し学習を続けていくため、精度をあげるのにも一苦労です。そこでおすすめしたいのが、ツールの導入です。ツールによっては、専門的な知識が不要でAIの未来予測を実現できるため、短期間でAI導入を達成できるでしょう。

AIの未来予測でお悩みならTRYETINGの「UMWELT」にお任せください！

AIの未来予測を実施したい場合は、TRYETINGの「UMWELT」を導入するのがおすすめです。UMWELTは、データ分析や自動化の仕組みをプログラミング不要で実現できるサービスです。UMWELTには約100種類ものアルゴリズムが活用されており、組み合わせによってあらゆるデータを高度に分析できます。また、UMWELTには3つの特徴があります。

​
• 簡潔で直感的な操作感
• システムをそのままに拡張
• 部署間での共有が可能

UMWELTでは、ドラッグ＆ドロップの操作でブロックを組み合わせるだけで、高度なアルゴリズムを構築できるのです。プログラミングが不要なため、学習コストを大幅に抑えられます。さらに、UMWELTはAPI連携ができるため、システムに組み込まずにAI化が実現できます。特別な環境を用意する必要はなく、導入後すぐに業務の自動化が可能です。

まとめ

AIの未来予測は、主に需要予測で活用されています。需要予測はさまざまな分野に導入されており、今後も活用が期待されている技術です。しかし、専門的な人材が不足していることにより、需要予測ができないと悩んでいる企業も多いです。そこで、AIの未来予測を社内で実施したいと思った方は「UMWELT」を検討してはいかがでしょうか。少しでも興味を持った方は、こちらからお問い合わせください。