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AIによる数値予測とは?回帰分析から見直してみよう

 

AIによる数値予測とは?回帰分析から見直してみよう

昨今、さまざまなメディアでAIの社会進出が取り上げられるようになりました。あらゆる業界やジャンルにAI予測の技術が広がり、私たちの身の回りのサービスの中にもAI予測を活用したものはたくさんあります。そこで今回は、データ分析の有効な手法として知られる回帰分析の概要や、AIを使った数値予測のメリットを解説します。

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回帰分析はどんな技術?


回帰分析は複数のデータ同士の関係性や影響力を調べられるため、マーケティングなどの分野において、業務の最適化や効率化に役立てられています。まずは回帰分析とはどのような技術なのか、その概要や意義を見ていきましょう。

回帰分析とは

回帰分析とはデータに基づいてある数値を予測する統計的手法のことです。回帰分析は、応用範囲が広く、物事の要因と結果を定式化できるため、売上予測やプロモーション戦略策定といったあらゆるビジネスシーンで活用されています。

回帰分析の意義

従来の予測は直感や経験に基づく判断が多く、属人的になりがちな問題がありました。その点、AIを活用して分析を行えば、人間よりもはるかに多くのデータを処理できるようになり、結果的に精度の高い分析が実現するのです。

回帰分析の精度を高めるには

回帰分析は入力したデータを基に分析を行うため、どのようなデータを扱うかが予測結果の明暗を分けます。そのため、回帰分析の精度を高めるためにはデータ自体の質を向上させることが重要なキーポイントとなります。

回帰分析に関連する用語


回帰分析を深く理解するためには、回帰分析に関連する用語についても知っておく必要があります。以下ではそれぞれの用語を説明します。

説明変数
ある現象や値を説明する変数を指します。

目的変数
その説明変数を受けて発生した結果を表す変数を指します。

ダミー変数
数字ではないデータを数字に変換する手法のことです。具体的には、数字ではないデータを「0」と「1」だけの数列に変換します。 これにより、データ群の特徴を適切に表すことができるようになります。

重み付け
評価する項目ごとに重要度を分けて重みを付け、集計して総合評価を出す方法です。

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回帰分析の活用事例


回帰分析は単なる予測ではなく、根拠のある分析結果が得られることから、あらゆるビジネスの現場で使われています。ここからは、回帰分析の実際の活用事例を紹介します。

金融業界:株価予測や信用調査など

日経平均AI予測アプリGROWNでは、翌月の日経株価予想をAIが算出する新しい取り組みを展開しています。公式サイトによると、過去4年間の予想株価への到達確率は75%を超えており、ユーザーは高い勝率で投資を行うことができています。大手証券グループの株式会社大和総研は、経済指標を予測するAIモデルを独自で開発することに成功しました。これにより、従来は指標ごとにエコノミストに分配されていた業務がAIモデルに置き換わり、業務の効率化と統一された客観的な分析を実現しています。

不動産業界:不動産価値の予測

不動産の鑑定評価などを行う民間団体、株式会社不動産研究所は、不動産価格推定AIを活用したレポート作成システム「BRaiN」を運営しています。入力した購入希望の土地をAIが瞬時に推定し、価格算出や相場マップ、地域データなどを提供してくれるため、不動産ディベロッパーのマーケティング業務をサポートしています。

農業分野:収穫予測など

東京都渋谷区にオフィスを構える株式会社DATAFLUCTは、衛星データ解析による野菜の仕入れ価格予測サービス「DATAFLUCT agri.」の提供を始めています。契約農家の農地衛星画像や気象、価格データなどをAIが解析することで、原料調達に関わる収穫日・市場取引価格を予測し、仕入れコストの低減を実現しています。

医療分野:リスク予測や再発予測など

大手電機メーカー東芝は、AI予測で将来の健康状態を可視化し、生活習慣の改善を手助けする「疾病リスク予測AIサービス」を開発しました。このサービスでは1年分の健康診断データを基に、6年先までの6疾病のリスクを的確に予測します。予測結果は数値で具体的に表されるため、ユーザーの生活習慣改善に向けた行動変容につながります。
2019年12月、国立研究開発法人理化学研究所が、がんの再発を予測する技術を開発したことが報道されました。本研究成果は手術後の高精度ながんの再発予測法として、患者一人ひとりに合った治療選択に活かせるとともに、画像から新たな知識を獲得するための自動解析手法として役立っています。

教育現場:いじめ予測や試験出題予測など

滋賀県大津市では、2011年にいじめを苦に中学生が自殺した事件を受け、徹底したいじめ再発の防止に取り組んでいます。その一環として、AIによるいじめ深刻化の予測システムを開発。このシステムでは過去の約9,000件のいじめに関する事案のデータをAIが解析することで、深刻化するリスクのあるいじめの特定を行っています。

回帰分析を行う際の注意点


施策の効果を限りなく正確に推定することができる回帰分析ですが、実施にはいくつか注意しなくてはならないポイントが存在します。データ分析の効果をより高めるためにも、ここで回帰分析を行う際の注意点について理解を深めておきましょう。

剰余変数に注意

剰余変数とは撹乱要因となる変数を指します。回帰分析はデータに必要な要因を見誤れば、予測も間違えてしまう可能性があるため、剰余変数に注意して実施することが重要です。

単回帰分析が活用できる場面は限定的

数値予測においてあらゆるメリットをもたらす回帰分析ですが、実際には概念や計算が複雑な重回帰分析が求められるため、実務において人が一から計算するのはほとんど不可能であるといわれています。そのため回帰分析を行う際には、AIを使って実施しましょう。

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AIによる数値予測を実施したい場合は、TRYETINGの「UMWELT」の導入がおすすめです。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。需要予測や売上予測などの機能を多数搭載しており、組み合わせによってあらゆるデータを高度に分析することが可能です。

まとめ

回帰分析を活用できるようになるとデータ分析の活用の幅やデータを根拠とした説明力が飛躍的にアップします。ぜひ本記事を参考に回帰分析に関する知識を深め、ビジネスの最適化・効率化に役立ててください。AIシステム導入をご検討の際は、UMWELTをぜひご活用ください。

参照文献

GROWN公式HP
https://gro-win.jp

DATAFLUCT agri. 公式HP
https://datafluct.com/solution/agri/

東芝のAI技術を活用した疾病リスク予測AIサービス
https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/articles/tsoul/37/003.html

AIを活用した経済指標予測の公表について|大和総研(2018)
https://www.dir.co.jp/release/2018/18122601.html

がんの未知なる特徴をAIが発見|理研(2019)
https://www.riken.jp/press/2019/20191218_2/index.html

AIを用いたいじめ事案の予測分析について|大津市(2019)
https://www.city.otsu.lg.jp/material/files/group/129/hgriugigtrjtrjglrjlrjtrtrt.pdf

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