予測分析の導入が一般化していて、今後はさらに導入する企業が当たり前になってくるでしょう。しかし、ただ導入すれば良いわけではなく、最適な形で導入する必要があります。
そこで、そもそも予測分析とは何か、どのように導入するのがベストなのか解説します。
予測分析について知る
予測分析とは何か、何が重要なのかについて解説します。まずは概要を把握しておきましょう。
予測分析とは？
予測分析とは、統計アルゴリズム、機械学習手法などによりデータを分析して、将来の結果が生じる可能性を予測する手法です。将来的に特定の事象が発生する可能性を特定することと、過去に発生したことの可視性を高めることを目的としています。
予測分析の重要性
予測分析は金融、医療、保険といった一般的な業種から、航空会社（英語）や製造業（英語）といった高度な技術を要する分野まで、幅広い分野のビジネスに多大な影響を与えています。
予測分析をすることで効果的なマーケティング戦略が構築できます。予測分析はリスクの評価と軽減につなげることができます。予測分析に利用するデータ自体は、従来までにも出ていたものです。
例えば、顧客情報、顧客の行動、商品が売れる時間帯、などは昔から当然に存在する情報です。しかし従来はこれらの情報を集積することも分析することもなく、活用しないか、もしくは経験則から直観的に利用するのみにとどまっていました。
現在はこれらのデータを収集し、分析、活用する企業が増えています。競合他社がこれらのデータを活用しているため、自社においても活用しないとマーケティング面で後れを取ることになります。
以降で詳しく解説しますが、今後はAIやビッグデータの技術推進によりこれまでよりも予測分析が一般化していくと考えられます。
AI・機械学習を活用して予測する
機械学習とは機械に自然にデータを解析させる技術のことです。機械にデータを読み込ませることで反復的に学習を行います。様々なパターンを発見して解析を実行するアルゴリズムを自動で構築します。
入力データの種類によって、画像認識やテキスト解析、自然言語処理、音声認識、時系列データ解析などがあります。売上向上、コスト削減、信頼性の担保、監視と管理、人材不足解消などに役立っています。
予測分析に利用するデータの数は膨大なので、人間がそれらすべてのデータを分析して予測することは困難でしょう。そのため、データベースへのデータ収集、分析にAIの力は欠かせません。
ただし現状すべてをAIで賄えるわけではなく、分析結果をどのように活用するかには人間の手腕が問われます。
AI予測の導入事例
次に、AI予測が実際に現場で使われている導入事例をご紹介します。
乗客を素早く獲得できるタクシー配車予測
AI予測の導入によって、タクシー利用の需要がありそうな場所を確認することができます。そのため、新人のタクシードライバーでも乗車率を上げて売上を伸ばすことができます。
また渋滞などの交通情報もいち早く取り入れることができます。最適な配車予測を行うことで、同じ労力、資源で売上を最大化させることが可能になります。
実際複数のタクシー会社でAI予測を導入した結果、売上を伸ばすことに成功しています。
具体的な数字は企業によって異なりますが、1日あたりの平均売上が20%以上伸びた企業もあります。さらにAI自動運転タクシーにも注目が集まっています。AIが自動運転すれば安全であることはもちろん、人件費がかからないので利益率も圧倒的に高くなります。
売上向上に貢献する来客分析
AI予測の活用は小売店や飲食店にも影響を与えています。例えば、AI予測を利用して商品の配置の改善することで売上を大きく上げられる可能性があります。
リアル店舗の情報は今まで有効活用できていない面が多く、無駄になっていました。現在は客観的な分析によって最適解を導き出しやすくなっていて、小売店での無駄が少なくなっています。
AI予測を導入し、結果的に売上を5倍近く伸ばした店舗もあるくらいです。
農作物育成に役立つ生産予測
AI予測は農作物の育成にも効果があります。気象データを利用することで、農作物の収穫量や収穫時期などを予測することができます。生産予測によって品質や収穫量を担保するための施策を検討できます。作物の価格や需要を予測し、作物の廃棄量削減などの効果も期待できます。
実際に作物の市場価値や売上数を予測し、その通りに実行して成功した事例が多々あります。従来までは経験則と勘に基づいた判断が一般的でしたが、今は客観的な数値に基づいて判断するのが主流です。
農作物の無駄や、逆に販売機会を逃すような事態を避け、利益を最大化することが農業のAI予測の狙いです。
過剰在庫を減らせる需要予測
AI予測を用いることは、過剰在庫の削減にもつながります。
顧客の購買行動やトレンドを予測することで、売上向上とともに過剰在庫を削減する効果があります。需要予測に基づいたAIによる商品発注が注目されています。
例えば、アパレル業界などはトレンドの変化が激しく、在庫を抱えすぎると売れないまま廃棄することになります。しかし在庫数が少ないと売り切れてしまって販売機会を逃すことになります。
また鮮度の高い食材だけでなく、トレンドに左右されやすい商品の需要を予測することは非常に重要です。また鮮度やトレンドの影響を受けにくい商品であっても経年劣化は避けられません。
人材不足が解消できるボット機能・自動化
チャットボットを利用することでカスタマーサポートの負荷軽減や問い合わせにかかる時間の短縮、人的コストの削減などが期待できます。音声認識により自動で電話に応答することでコールセンターの人件費削減やお客様の満足度・利便性向上につながっています。
チャットボットは自動でAIが顧客とやり取りしてくれるツールなので、チャットボットを導入すれば今までと同じ人員でより多くの業務に対応できます。現状はコロナ禍で人員削減している企業も多いため、人件費をなるべくかけずにAI化に移行することは非常に合理的です。
The ROOM 4Dが提供する「ML モデル構築支援（AI予測モデル作成支援）」
AI、機械学習おける予測分析の重要性は理解したけれど、自社ではどのように導入すれば良いのかわからない、といった声が多いはずです。実際のところただ導入すれば良いわけではなく、どのように導入して分析するかが非常に重要です。
AIは基本的に人間が指示した通りに分析を行うので、その指示が誤っていると使えない分析結果を抽出することになります。予測分析結果を利益に結び付けられないと無意味なので、まずは自社にとって最適な予測分析を知る必要があります。
そこでおすすめなのがThe ROOM 4Dが提供する「ML モデル構築支援（AI予測モデル作成支援）」です。
予測モデル構築には５つのステップアップがある
ML モデル構築を支援するにあたり、予測モデル構築のためのフレームワークが必要になります。音声認識により自動で電話に応答することでコールセンターの人件費削減やユーザーの満足度・利便性向上につながっています。
Step.0: 課題設定（約1ヶ月）
Step.0では、人の数だけある「現状認識」と「あるべき姿」をまとめ「ギャップ」を探します。目標設定における分析課題の抽出が不十分だと、プロジェクトが失敗してしまう可能性が高くなります。
目的と課題を具体的に書き出し、問題点を可視化することが重要です。
Step.1: データの入手（約1ヶ月）
Step.1では、各種システムのデータ構造に詳しいシステム部門の人材からどんなデータが含まれるのかを把握します。そのためにDB、ファイル、外部データなどデータを集めます。
システム部門の人材と認識を統一してスムーズなコミュニケーションを取ることが分析を円滑に進めるうえではとても大切です。
Step.2: データの前処理（約2週間）
Step.2では、下記の処理が必要か確認します。
- データの結合：Python や SQLでは JOIN などを利用してデータを結合する
- 欠損値処理 ：データが抜け落ちている部分の扱いを決定する
- 説明変数追加：今ある説明変数を利用して新たに説明変数を作成する
- ダミー変数作成：数値でないデータ（カテゴリデータ）を数値に変換する
- 連続離散変換：数値を一定の区切り幅で丸めラベルに変換
Step.3: 手法選択（数日）
Step.3では課題について次の3つのいずれかで解決するか検討します。
＝機械学習で使われるアルゴリズム＝
- 回帰
- 分類
- クラスタリング
機械学習の基本は上記の3つです。この中から自社に最適な手法を検討します。
Step.4: モデル学習（DeepLearning系のアルゴリズムを除くと数日）
Step.4では、アルゴリズムの実装とパラメーターの調整を行います。DeepLearning系のアルゴリズム以外の予算は計算⽤サーバよりもデータ処理基盤に当ててデータ処理を効率化するほうが良いです。
Step.5: モデル評価（数日）
Step.5では、モデルの出力結果と正解データが一致しているかを確認します。現状のモデルがどの程度未知データに強いのかを評価します。
まとめ
AIによる予測分析は今後ますます普及し、利用するのが当たり前という時代になるでしょう。とはいえ、導入しても業務効率化や売上アップに結び付けられないと無意味です。そのためどのような形で導入するかが非常に重要です。
自社にとって最適な予測分析を知ることは難しいので、The ROOM 4Dが提供する「ML モデル構築支援（AI予測モデル作成支援）」がおすすめです。ある程度時間をかけて自社の状況を徹底分析し、導入すべき予測分析を決定します。
これにより、確実に予測分析を業務効率化、売上アップ、在庫の無駄の削減などにつなげられるでしょう。
