AI予測とは？仕組みやメリット・デメリット、導入事例をわかりやすく解説

最終更新日:2024/01/29

AI予測とは？

AI予測は、ビジネスのさまざまな側面で効果を発揮し、企業の成長を加速させています。本記事では、AI予測の概念、その仕組み、メリット・デメリット、そして活用しやすい分野について詳しく解説します。企業の意思決定者、マネージャー、データアナリストの方達はぜひお読みください。自社のビジネスにAI予測をどのように取り入れるべきか、また、その効果を最大限に引き出すための方法を理解できます。

AI予測とは

AI予測とは、人工知能(AI)を活用して大量のデータを分析し、未来の事象や行動を予測する技術を指します。従来の統計的手法と比べて、AI予測は複雑なパターンや隠れた関連性を把握する能力に優れています。

私たち人間も過去のデータを見て未来のデータを予測するとき、まず過去のデータに隠された何らかのパターンや関連性・法則性などを見つけ、それを未来のデータに適用するというステップを踏むでしょう。たとえば株価の予想であれば、過去の株価の動きからどのようなときに株価が上がったか、または下がったか、その法則を見つけ出し、未来の株価にその法則を当てはめて予測しようとします。AI予測はAIの分析能力を利用してこのステップを高い精度で行うのです。

AI予測の仕組み

AI予測は、機械学習という技術を用いて行われます。大量のデータをAIに学習させることで、パターンや傾向を見つけ出し、未来の事象を予測します。

具体的には、過去のデータから有用な情報を抽出し、その情報を基に未来を予測するモデルを作成します。これは「過去のパターンや傾向は、未来にも継続する可能性が高い」という仮定に基づいています。たとえば、過去の販売実績や気象情報、企画情報のパターンや傾向を元に、未来の商品の需要の変動を予測するシステムなどが考えられます。

AI予測は従来の予測方法と比べて大量のデータを高速に処理する能力があり、より複雑なパターンや傾向も見つけ出すことが可能です。

また、AIは自己学習機能を持っているため、新たなデータが追加されるとそれを学習し、予測精度を自動的に向上させられます。これにより、従来の予測方法よりも予測の精度と速度が大幅に向上しているのです。

AI予測を取り入れるメリット

AI予測を取り入れることで、蓄積したデータを最大限に活用し、より正確な需要予測が可能となります。また、高速な意思決定と最適な計画立案が可能となり、ビジネスの効率化に大いに寄与します。

【AI予測のメリット】

これまで蓄積してきたデータを活かせる
正確な需要予測が可能になる
意思決定までのスピードが上がる
最適な計画を立てやすくなる

これまで蓄積してきたデータを活かせる

AI予測は、これまでに蓄積してきた大量のデータを有効活用し、そのパターンから未来の予測が可能です。

企業が長年にわたり蓄積してきたデータは、その企業の業績や市場の動向、顧客の傾向など、様々な情報を秘めています。AI予測は、これらの情報を抽出し、分析することで、未来のビジネスシーンに役立つ予測を提供します。

これにより、過去の経験や直感だけでなく、具体的なデータに基づいた戦略を立てることが可能となります。結果として、より正確な意思決定が可能となり、ビジネスの成長を促進することが期待できます。

正確な需要予測が可能になる

AI予測の導入により、企業の過去のデータをAIに学習させ、将来の需要をより正確に予測できます。これは、製品の生産計画や在庫管理、販売戦略など、ビジネスの多くの局面において役立ちます。

AIは複雑なパターンやトレンドを把握でき、人間には把握できない法則性を見つけ出します。過剰在庫や品切れといった問題を予防し、効率的な運用が可能になるのです。

正確な需要予測は、顧客満足度の向上にも寄与します。顧客が求める商品を適切なタイミングで提供できるため、顧客体験価値が向上するからです。

意思決定までのスピードが上がる

AI予測の取り入れにより、経営者やマネージャーが意思決定を行うスピードが大幅に上がります。

従来、意思決定には多くの時間と労力が必要でした。データの収集、分析、解釈というプロセスを経て初めて有効な結論を導き出すことができたからです。

しかし、AI予測を活用することで、これらのプロセスが高速化され、リアルタイムに予測結果を得ることが可能になります。これにより、迅速な意思決定が可能となり、ビジネスの機会を逃さず、競争優位を保つことができるのです。

また、AI予測は24時間365日稼働するため、常に最新の情報を基に意思決定を行えます。

最適な計画を立てやすくなる

AI予測の導入により、企業は最適な計画を立てやすくなります。AI予測は従来の予測法よりも複雑で目に見えにくいパターンや傾向を発見できるためです。従来は見落としがちだったパターンや傾向も計画に盛り込むことで、計画の精度が向上します。

例えば、AIによる販売予測により、必要な在庫量の事前の把握や適切な製造計画の立案が可能となります。また、需要のピークを予測することで、人員配置や資材の調達等、事業運営における多くの決定も最適化できます。

これにより、効率的な運営が可能となり、コスト削減や利益増加につながる可能性があります。

AI予測を取り入れるデメリット

AI予測を導入にもデメリットが存在します。大量のデータが必要であり、また、その適切な管理と分析のためにはAIに関する専門知識が必要となるからです。

まとまったデータが必要

AI予測をするためには、大量のデータが必要となります。データはAIが学習するための「教材」のようなもので、さまざまな状況に対応できる予測をするためには、さまざまなパターンを学習できる教材が必要だからです。

教材が少ないと一般的なパターンや傾向が検出できず、特定の状況のみでしか正確な予測ができないといった状態になってしまいます。また、データの質も重要で、不適切なデータを用いて学習した場合、不正確な予測を生む可能性があります。

これがAI予測のデメリットです。対応策としては、AI予測導入以前に蓄積していたデータを利用するなどが考えられます。たとえば販売予測を行いたい場合には、販売実績が豊富にある商品であれば、ある程度は自社内にデータが蓄積しているはずです。そのデータを使えば短時間でAIの学習が進みます。

AIに関する知識を持った人材が必要

AI予測を活用するためには、AI技術に精通した人材が必要となります。これは、AIの特性を理解し、適切なデータセットを準備し、結果を解釈するための知識やスキルが求められるためです。

しかし、AI技術はまだ新しい領域であり、その専門知識を持つ人材は限られています。この人材不足がAI予測の導入を阻む一因となる可能性があります。

対応策としては、社内教育を強化する、外部の専門家を活用する、またはAIを簡単に扱うことができるアプリやクラウドサービスなどを使用するなどが考えられます。

AI予測を活用しやすい分野

AI予測は特に以下の分野で活用されやすいです。

気象予測…過去の気象パターンを解析して正確に気象を予測する。
株価予測…過去の取引データから未来の株価動向を予測する。
医療…患者のデータから病気の発症リスクを予測し、患者個人に合った予防法を提供する。
製造業…過去の生産データを分析して製品の故障を事前に予測する。
小売業…過去の販売データを分析して需要の変動を事前に予測する。

これらの分野でのAI予測の活用は、より効果的で精度の高い意思決定を可能にします。

【業界別】AI予測の導入事例

各業界でAI予測がどのように活用されているか、具体的な事例を通じて詳しく見ていきましょう。

小売業

小売業界では、AI予測の導入により在庫管理や需要予測の精度が大幅に向上しています。

特に、季節性やトレンド、天候などさまざまな不確実性の高い要素を組み合わせた複雑な需要予測は、AIが得意とする分野です。

例えば、ある大手小売業者はAIを用いて商品の売れ行きを予測し、適切な在庫量を確保することで売り切れや在庫過剰を防ぎ、利益率の向上を実現しました。また、AI予測を用いることで、新商品の販売戦略を立案する際にデータに基づいた意志決定が可能になりました。これにより、消費者ニーズに即した商品開発やマーケティングが可能となり、顧客満足度の向上にも寄与しています。

製造業

製造業では、AI予測は生産計画の最適化や保守スケジュールの予測に活用されています。

例えば、AI予測を使えば、過去の生産データや市場の動向を元に将来の需要を予測し、必要な部品の在庫や生産量を最適化できます。これにより、在庫過剰や不足による損失が防止できるのです。

また、AIは機械の稼働データから故障の予兆を検知し、予防保守のタイミングを予測できます。これにより、突然の機械故障による生産停止を防ぐとともに、保守作業の効率化にもつながります。

物流業

物流業界でもAI予測の導入が進んでいます。AIは、過去のデータから物流需要を予測し、適切な在庫管理と配送ルートの最適化を実現します。

例えば、天候や季節の変動、特定のイベントなど、様々な要素を考慮して高い精度で配送量の予測が可能になりました。これにより、過剰な在庫を抱えるリスクを減らし、また配送ルートの効率化により燃料コストを削減できます。

さらに、AIの予測機能を活用することで、急な需要変動にも迅速に対応できるようになり、サービスの質を向上させることが可能となりました。

まとめ

AI予測は、膨大なデータを活用し、より正確な予測を可能にし、意思決定のスピードを上げ、最適な計画を立てやすくするというメリットを持ちます。一方で、まとまったデータやAIに関する知識を持った人材が必要というデメリットもあります。しかし、その活用範囲は広く、小売業から製造業、物流業まで多岐にわたります。最終的には、AI予測の導入はビジネスにおける競争力を高めるための重要な戦略となるでしょう。