クラスタリングを在庫管理などの業務に活用しよう！導入方法も解説

データ解析の手法として知られる「クラスタリング」。そのアルゴリズムはマーケティングや、適切な在庫管理の実現など、さまざまな用途で活用されています。そこで当記事では、クラスタリングの意味や手法、クラスタリングの活用例について解説します。クラスタリングに興味がある方は参考にしてください。

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在庫管理とクラスタリングについて

まずは、在庫管理とクラスタリング、それぞれの概要について理解を深めておきましょう。

そもそも在庫管理とは

「在庫管理」とは、企業内に存在する原材料・仕掛品・製品などの在庫を、生産や販売などの活動に照らしあわせて、最適な状態・量で供給できるように管理することをいいます。

クラスタリングとは

クラスタリングとは、ある特徴量空間上のデータを複数のクラスに分類する機械学習の手法のひとつです。それぞれのデータが単一のグループに所属するようにグルーピングするものをハードクラスタリング、それぞれが複数のグループに所属できることを許してグルーピングするものをソフトクラスタリングと呼びます。

例えば、顧客情報をクラスタリングして顧客をグループ分けするとします。同じグループ内で同じ商品が複数回購入された場合に、その顧客と同じグループに属している他の人たちにも同じ商品をレコメンドする、といったことも可能になります。

機械学習が注目されている

機械学習とは、データを分析する方法のひとつで、データから機械（コンピューター）が自動で学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見します。機械学習は、AI（人工知能）の急速な発展を支える技術であり、その進歩により、さまざまな分野への実用化が進んでいます。

機械学習のクラスタリングには種類がある

クラスタリングを行うためのアルゴリズムには、いくつかの種類が存在します。ここでは、なかでも代表的な5つの方法を紹介します。

群平均法

群平均法は、2つのクラスターに属している対象の間のすべての組み合わせの距離を求め、それらの平均値をクラスター間の距離として定める手法です。全組み合わせの距離の平均を用いるため、クラスタ内に外れ値があった場合でも影響を受けにくいという特徴があります。また、クラスタが帯状に連なってしまう鎖効果が起こりにくい点も特徴といえます。

k-means法

k-means法は、非階層クラスタリングを行うためのアルゴリズムのことで、「指定されたk個のクラスタに、平均（means）を用いて分類していく」という意味があります。k-means法では、はじめに指定したクラスタの数だけ「重心」をランダムに指定して、その重心をもとにクラスタをグルーピングします。k-means法を活用すれば、データ間の距離を計算する必要がなくなるというメリットが存在しますが、最初の重心はランダムに指定されるという点には注意が必要です。

ウォード法

ウォード法は、すでにあるクラスターの中で、1番距離の近い2つのクラスターが選ばれて、ひとつのクラスターに結合されていく操作を、目標のクラスター数になるまで続ける方法です。データの平方和（それぞれのデータと平均値の差を二乗した値の和）を求めたうえで、平方和が小さい順にクラスタを作ります。平方和は、データのバラつきを示すものでもあるため、「平方和が大きい＝データのばらつきが大きい」、「平方和が小さい＝データのばらつきが小さい」と捉えることができます。

最長距離法

最長距離法は、クラスタを構成する要素同士の距離の中で最長のものをクラスタ間の距離として採用する計算手法です。具体的には、クラスタを構成している要素同士のすべての距離の中で、最も距離が長いものをクラスタ間の距離として採用します。ウォード法よりも計算量が少なくなる点はメリットといえますが、外れ値に弱い点はデメリットといえます。

最短距離法

最短距離法は、2つのクラスタ間で一番近いデータ同士の距離を、クラスタ間の距離として採用する手法です。群平均法と同じようにクラスタを構成する要素同士の距離をすべて求めたうえで、最も距離の短い組み合わせを選択し、その値をクラスタ間の距離として考えます。最長距離法と同じく、計算量が少ないという点はメリットですが、外れ値に弱い点がデメリットといえます。

クラスタリングの活用例

クラスタリングは現在、さまざまな分野での活用が進められています。ここからは、具体的なクラスタリングの活用事例について見ていきましょう。

在庫管理

在庫管理にAIを用いると、販売数や天気などの情報を分析し、高精度の売上予測を行えます。在庫の過不足を最小限にし、円滑に管理を実現することは、需要予測の大きな魅力のひとつです。企業内で販売する商品の在庫を適切に管理すると、在庫を抱えることで発生する無駄な損失を削減し、コストの削減や業務効率化を可能にします。

顧客分析

社内に蓄積されている顧客データを分析することで、属性の似た顧客の集団を分析できます。さらに、その集団ごとに戦略を立てて商品や情報をアピールすることで、より効率的なマーケティングが可能です。また、他社の顧客データと比較することで、自分の会社の顧客がどの集団（クラスタ）に属しているのかを判断する際にも役立ちます。こうしたデータをもとに新たな事業戦略を立案することで、会社のブランディングを強化できるでしょう。

異物混入の判別

食品製造における異物混入などの外観検査では主に「人による目視検査」が行われています。目視検査は特別な設備が不要で、教育を受けた検査員を確保できれば、すぐに検査を実施できます。しかし、「人間の感覚で合否判定を行うためヒューマンエラーが発生しやすい」「検査員によって不良品の判定基準にばらつきが発生する」「精神的・身体的疲れによって作業精度が下がる・スピードが遅くなる」などのデメリットが存在します。一方、AIによる外観検査は、このようなヒューマンエラーが発生する心配がないため、「異物混入による出戻りをなくしたい」「経験が少なくても異物混入の判定ができるようにしたい」「生産力の向上を図りたい」といった課題の解決に貢献します。

機械学習を導入するポイント

では、自社に機械学習を導入する際にはどのようなポイントに気をつけたら良いのでしょうか。ここでは、導入前におさえておきたい注意点について説明します。

業務の課題を明確にする

AIを導入しても、ゴールが定められていない状況では、想定通りの効果を手にすることができません。そのため、まずはどのようなビジネスで何を解決したいのか、何を達成したいのか、業務の課題を明確化しましょう。

事例を参考にする

より具体的にイメージするためには、さまざまな企業の事例を知るのがおすすめです。成功例の良い部分を参考にしながら、効率的に機械学習を進めましょう。

ツールを選定する

AIツールといっても、その種類は多岐に渡ります。製品によっても、搭載機能や守備範囲は異なるため、自社の運用にマッチするツールを探すことが重要です。

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まとめ

今回はクラスタリングの意味や手法、クラスタリングの活用事例について解説しました。AIによる在庫管理は、従来の在庫管理よりも正確な需要予測が可能です。実際にAIの導入によって在庫管理が適正化した事例は多く、今後もますます活用が広まることが予想されています。機械学習による在庫管理を推進したい場合には、ぜひTRYETINGが提供する「UMWELT」の利用をご検討ください。