DX雑誌「ビジネスの成否を決める予測AI活用ガイド」～事業戦略を成功させたい方必見！予測AIを活用して成功した事例を5社が紹介〜

最終更新日:2024/04/05

AIポータルメディア「AIsmiley」は、予測AIサービスのユースケースや製品の特長をまとめたDX雑誌「ビジネスの成否を決める予測AI活用ガイド」を公開しました。実績のある AI 企業5社が予測AIサービスの事例やユースケース導入事例など、各種紹介していきます。

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予測AIとは

予測AIとは過去のデータに基づき、未来の数値や結果をAIで予想することを指します。予測AIはAI技術で大量のデータを分析し、ニーズや購買行動、生産などマーケティングや分析といった領域で主に活用されています。具体的な活用例としては、商品の発注予測や発注予測、効率的なタクシーの配車予測などです。

予測AIを業務に取り入れる際は、注意しなければいけないこともあります。それは、「質の高いまとまったデータを用意すること」と「予測結果が当たらないこともある」ということです。精度の高い予測をするためには、十分なデータ量を用意するだけではなく、データの質を担保する必要があります。予測AIは過去データに基づいて精度の高い予測を実現することが可能ですが、あくまでも予測であることを前提に慎重に判断することが大切です。仮に予測精度が低い場合は学習するデータ量や質の見直し、定期的なAIの更新を実施することが必要です。

予測AIでデータドリブンな経営を実現

予測AIは仕入れや販売、市場動向、人員配置、設備投資、資金調達などの会社の根幹に関わる重要な業務に関わってきます。例えば小売業の場合は、天候や気温、曜日による販売実績の変化などのデータをもとに需要予測を行うことで、不要な発注や過剰在庫を避けることができ、利益の最大化に繋がります。

これまで担当者の経験や勘に頼っていた属人的な判断を「AIが代わりに予測」をすることで、予測工程の標準化と精度向上に期待できます。会社は、過去のデータから分析された的確なアクションを取ることができ、データドリブンな経営を実現することができます。
本書では、実績のある AI 企業5社が予測AIの事例やユースケースを紹介していきます。

DX雑誌掲載予測AI企業

・株式会社大塚商会・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・「故障予測」
・SAS Institute Japan株式会社・・・・・・・・・・・・・・・・「来店者数予測」
・ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社・・・・・・ 「コールセンターの入電数予測」
・Findability Sciences 株式会社 ・・・・・・・・・・・・・・・「価格最適化（中古車販売業者）」
・株式会社マクニカ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・「在庫管理予測」