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需要予測

ビジネスでの自然言語処理と需要予測とは?それぞれのビジネス活用例や実装方法を解説!

昨今のDX推進により、AIは企業活動のさまざまな場面で活用されるようになりました。そのなかでも特に注目が集まっている領域が、AIによる需要予測や自然言語処理です。当記事では、自然言語処理や需要予測の技術がどのようにビジネスに活用されているのか、実装方法を交えて解説していきます。

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ビジネスでの自然言語処理と需要予測とは?


まずは、「自然言語処理」と「需要予測」、それぞれの概要を見ていきましょう。

自然言語処理について

『自然言語処理入門:1. 現状と歴史を概観しよう』(岡田・中村.会誌「情報処理」.自然言語処理入門:1.現状と歴史を外概観しよう.1993,11,p1385-1386)によると、「自然言語処理(Natural Language Processing)とは、プログラミング言語のような人工の言語に対し、日本語とか英語、ロシア語といった、人が日常話したり書いたりする言語を計算機で処理すること」を指しています。AIアシスタントや機械翻訳などのツールには、この自然言語処理の技術が活用されており、私達の生活やビジネスを支える技術となっています。

需要予測について

需要予測とは、自社でどのような製品や商品を販売するか方針を立てるプロダクトや、サービスの短期的または長期的な需要を予測するものです。需要予測を行うことで、製品販売の機会損失や、過剰在庫を抱えるリスク・コストの増加を減らすことができます。

自然言語処理での具体的なビジネス活用


近年、メールやチャット、SNS、面談記録、日報、医療電子カルテ、さらに会話音声のテキスト変換などを解析する自然言語処理の需要がビジネスにおいて高まっています。ここでは、自然言語処理技術の具体的な活用事例について紹介します。

チャットボット

チャットボットとは、「chat」と「bot」を組み合わせた造語で、「会話(対話)」を「ロボット」と行えるように開発されたコミュニケーションツールです。チャットボットを導入することにより、従来は人間が対応していたコールセンターやカスタマーセンターの業務をAIに代替でき、従業員の負担を軽減できます。また、ユーザー側にとっても、スピーディかつ気軽に質問や相談ができるため、顧客満足度が向上するというメリットも期待できます。

音声アシスタント

音声アシスタントは、音声を認識して対話形式で質問やお願いに対応してくれるサービスです。身近な活用例には、「スマートスピーカー」が挙げられます。音声アシスタントを活用することで、会議に参加するためにリモコンや電子機器を操作したり、カレンダーで空室状況を調べたりする必要がないため、業務の効率化を図れます。

テキストマイニング

テキストマイニングとは、文章を単語ごとに分割し、特定のワードの出現頻度や相関関係を突き止め、マーケティングや満足度向上のヒントを探る技術です。テキストマイニングには、AIを活用した自然言語処理が用いられており、膨大なデータ量を持つビッグデータを分析対象とするのが一般的です。従来の人力では十数枚のアンケート分析も時間がかかりましたが、テキストマイニングであれば、数千枚に及ぶデータ量でも自動かつ瞬時に完了します。

また、人間が見逃していた有益な知見や顧客ニーズも、AIによる的確な分析で容易に発見できるのです。このような理由から、人力によるアンケートやインタビューよりはるかに効率的な手段として、注目を集めています。

リスクモニタリング

リスクモニタリングとは、絶えず変化するリスクに対して、最初に設定したリスク対策が有効性を失わず、効果を発揮し続けているか監視することです。特に、情報セキュリティにおいてはリスクモニタリングが非常に重要な要素だと考えられています。

需要予測での具体的なビジネス活用


ここからは、需要予測での具体的なビジネス活用事例について紹介します。

売上予測

売上予測とは、過去のデータから今後の売上動向を予測することを指します。 売上を正確に予測することで、会社の行く末を導き出すことができます。

来店予測

来店予測とは、過去の売上データやイベント情報などの店舗情報、天気データなどのビックデータを基に、未来の来客数を予測することです。飲食業や小売店から、金融業、タクシー業まで、幅広い業界での人員計画に活用されています。

在庫予測

在庫予測とは、企業内で販売する商品の在庫を適切に予測・管理することです。在庫を抱えることで発生する無駄な損失を減らすことが目的です。

自然言語処理や需要予測を活用するための手法

ここでは、自然言語処理や需要予測を活用するための手法について説明します。

自然言語処理の場合

自然言語処理に使われる分析手法には、「形態素解析」「N-gram解析」「意味解析」「文脈解析」の4つが存在します。自然言語を解析するためには、AIに大量の自然言語のデータを学習させる必要があります。

  • 形態素解析:自然言語で書かれた文を、言語上で意味を持つ最小単位(=形態素)に分け、それぞれの品詞や変化などを判別することです。例えば、「庭には一匹猫がいる」という文章を「庭(名詞)/に(助詞)/は(助詞)/一(数詞)/匹(助数詞)/ニ猫名詞)/が(助詞)/いる(動詞)」のように形態素に分解し、意味を割り出します。
  • N-gram統計:対象となるテキストのなかで、連続するN個の表記単位(gram)の出現頻度を求めることを意味します。 これにより、テキスト中の任意の長さの表現の出現頻度パターンなどを知ることができます。
  • 意味解析:統計的な方法などを用いて、単語同士の結びつきを見出し、意味付けを行う処理です。
  • 文脈解析:「これ」、「それ」、「あれ」、「どれ」といった指示語や省略された単語を補完する処理です。

需要予測の場合

需要予測には、過去のデータを分析する統計的な予測手法と、人間の勘による予測手法の2つがあります。さらに、統計的な予測での手法は、「移動平均法」「指数平滑法」「回帰分析法」の3つに分けられます。

  • 移動平均法:在庫に変化があるたびに平均単価を算出して売上原価とし、棚卸資産の評価額として取り扱うための計算法です。
  • 指数平滑法:時系列データから将来値を予測する際に利用される、代表的な時系列分析手法です。
  • 回帰分析法:結果となる数値と要因となる数値の関係を調べて、それぞれの関係を明らかにする統計的手法です。

自然言語処理や需要予測をビジネスで実装するには?


自然言語処理や需要予測をビジネスで実装するためには、どのような点に留意すれば良いのでしょうか。AI導入の効果を高めるためにも、ここで2つのポイントについて理解を深めておきましょう。

はっきりとした目的を考える

まずは、AIの開発を行いたいなど開発目的や課題を明確にしましょう。また、目標を決める際には、「AIチャットボットを活用してお客様への即時回答を実現し、サポート品質を向上したい」「自社で膨大に保管している書類を簡単に検索できるようにして、業務効率化と資産の有効活用を行いたい」など、具体的な目的を定めることをおすすめします。

課題解決ツールの導入検討をする

需要予測や、言語処理の結果を用いてビジネスで迅速かつコストを含み効率的に活用するためには、AIツールの導入が最適といえます。前述した手法を用い、AIに学習させる確かなソリューションのノウハウをもつベンダーを検討することも1つの手です。

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まとめ

ビッグデータ時代の台頭により、AIによる需要予測や自然言語処理の価値はますます高まります。これらの技術を使いこなすことが、これからの時代の企業優位性となると予想されます。UMWELTはプログラミング不要で気軽にAIを活用できるクラウドAIツールです。手軽にAIを活用したい企業担当者様は、TRYETINGまでぜひご連絡ください。

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