AI予測で効率的にデータ分析!メリット・デメリットや活用例を解説

AI技術で大量のデータを分析し、ニーズや購買行動などの予測を行うAI予測を活用する企業が、近年、増えています。その背景にあるのは、ライフスタイルの大きな変化に伴うこれまで以上に精密な分析に基づくマーケティングの必要性と、AI技術の使い勝手の向上です。

総務省の最新の調査でも、AIなどの技術を導入した企業の約8割が効果を実感しています。

※総務省「令和3年版 情報通信白書」より作成

多くのデータから速やかに精度の高い予測分析をできるAI予測を活用することで、需要の変化を的確にとらえた生産性の高い企業経営をすることが可能です。

このようにデータドリブンな経営を実現可能なAI予測ですが、特徴やメリット・デメリットを把握して導入しないと、有効活用できず費用対効果が下がる結果になりかねません。

当記事では、AI予測を導入すべきかどうか正しく判断し、効果的に活用するために押さえておくべきポイントを解説します。

  • AI予測とは
  • AI予測でできること
  • AI予測を活用するメリット
  • AI予測活用時のデメリット
  • AI予測の活用事例

AI予測の高精度な予測分析を使いこなして、より一層利益につながる意思決定を行える環境を構築するためにも、AI予測の特性を把握しておくことが大切です。

1. AI予測とは

AI予測とは、大量のデータから精度の高いさまざまな予測分析が行えるAI技術を指します。
例えば、市場動向・過去の販売実績・在庫状況などのデータを分析し、今後の販売数や需要の変化を分析することが可能です。
AI予測では、アルゴリズムと呼ばれる分析の手順・ルールに従ってデータ処理を行います。アルゴリズムには多くのパターンがあり、多様なタイプの分析を行うことが可能です。

基本的なアルゴリズム例として、気温に伴うおでんの需要変化のようなパターンを見つけるのに適した線形回帰、多数のデータを用いて非線形の関係を分析するのが得意なニューラルネットワーク、データの振り分けによる分析に適した決定木などがあります。

このようにAI予測は、適切にアルゴリズムや条件を設定しさえすれば、種類や量が豊富なデータを使った複雑な予測分析もスピーディーに処理することが可能です。

2. AI予測でできること

AI予測がどのようなものかわかると気になるのが、実際にどのような分野で活用されているのかということではないでしょうか。

以下のとおり、AI予測の活用分野は、疾病管理・交通・金融・商品生産や発注などと多岐にわたります

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AI予測が活用されている分野の例
疾病管理
  • 新型コロナウイルス感染予測
  • インフルエンザ流行予測
  • 生活習慣病の発症予測
交通
  • 交通渋滞予測
  • タクシーの需要予測
  • 新幹線に付着する雪の量の予測
金融
  • 株価予測
  • クレジットカードの不正取引予測
  • 金融商品の需要予測
商品生産・発注
  • 来店者数予測
  • 返品予測
  • 需要変化予測

上記の他にも、水道管の劣化状況予測といったインフラ整備にもAI予測が導入されています。このように、精度の高い予測分析を短時間で行えるAI予測は、多方面で活用されているのです。

3. AI予測を活用するメリット

AI予測を活用することで、次のようなメリットがあります。

AI予測を活用するメリット
1. 分析業務を効率化できる
2. 在庫を最適化できる
3. データに基づく意思決定をしやすくなる

企業の経営にAI予測を活用することで具体的にどのようなメリットを享受できるのか、確認してみましょう。

3-1. 業務を効率化できる

AI予測の導入は、以下の2つの点で業務を効率化します。

  • データの集計・分析をAIに任せられるため、分析作業に要していた時間を他のコア業務に充てられる
  • 精度の高い予測に基づく人員配置や設備投資が可能になる

データ分析は、大量のデータを集計し処理する必要があり作業に時間を要するため、ちょっとした分析であっても担当者の負担は大きいものです。休みなくデータ処理が可能なAIに予測分析作業を任せることで、従業員の負荷軽減と人的リソースの有効活用を実現できます。

また、今後の需要変化を高精度のAI予測で分析しておけば、今後力を入れるべきプロジェクトや生産ラインに先んじて、人員や資金を投入することも可能です。

3-2. 在庫を最適化できる

利益を最大化する上で欠かせない在庫管理も、AI予測によって簡単に最適化できます。

AI予測では、過去の販売状況・気象条件・顧客の属性・市場動向など多数のデータを自動で収集し、将来の販売数の動向や適切な在庫量を予測することが可能です。

さらにAI予測では、分析結果に対し実績をフィードバックしていくことで、予測の精度がどんどん向上していきます。

AI予測を導入することで、常に精密な予測に基づき無駄のない在庫管理を行うことが可能となるでしょう。

3-3. データに基づく意思決定をしやすくなる

AI予測では、AIがアルゴリズムに従って予測分析をするため、根拠のない調整やヒューマンエラーが介在しません。そのため、精度の高い予測に基づく意思決定をすることができるようになります。

一般的な予測分析では、担当者の経験や勘に依存する部分が大きく、集計誤りなどの人為的ミスが発生する可能性もあり精度が安定しません。データを正確に反映し明確な根拠に基づいて規則性を見つけ出すAI予測であれば、予測精度低下の心配なく安心して採用できます。

このように、AI予測を活用することで、いつでも正確性の高い予測に基づいて効果的な意思決定をすることが可能です。

4. AI予測活用時のデメリット

業務効率化や生産性向上とメリットの多いAI予測ですが、精度の高い分析結果を得るには注意点もあります。

AI予測活用時のデメリット
1. 大量のデータが必要
2. データやAIの最適化に時間がかかる

導入を検討する際は、メリット・デメリットの両面を参考にすると正確な判断ができるでしょう。

4-1. 大量のデータが必要

AI予測の正確さはデータ量に比例するため、予測分析の精度を上げるには、データをできる限り多く準備する必要があります。

例えば、商品の今後の需要変化について予測分析したい場合、これまでの販売数が多い商品であれば、まとまった数のデータも準備できるでしょう。しかし、それほど売れていなかった商品であれば、データが蓄積されないのでAI予測の精度も下がってしまうのです。

このようにAI予測には、販売実績がない製品やサービスほど予測が当たらないというデメリットがあります。

4-2. データやAIの最適化に時間がかかる

AI予測の正確さはデータの状態とAIの学習状況にも左右されるため、予測分析結果の精度を上げようとすると、データの整備とAIの調整に時間を要するというデメリットがあります。

例えば、以下のような調整が必要です。

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AI予測結果の確度を上げるために必要な作業例
データ
  • フォーマットを合わせる
  • 入力誤りや表記ゆれをなくす
AI
  • 実績のフィードバックを行う
  • 最適なアルゴリズムになるよう調整する

業務効率化につながるAI予測ですが、利用するデータの形式が揃っていなければ、その最適化に労力を費やしてしまうというデメリットがあります。AI予測で活用することを前提としたデータの入力・保存ができる仕組みづくりが必要でしょう。

5. AI予測の活用事例

ここでは、AI予測がどのようにビジネスで活用されているのか、実際の事例をご紹介します。

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AI予測の活用事例
AIタクシー
  • 東京無線協同組合の事例
    (乗車率アップを実現)
ガス製品の品質予測
  • 三井化学株式会社の事例
    (製造するガスの品質管理に関する平均誤差3%の高精度な予測を実現)

5-1. AIタクシー

東京23区・武蔵野市・三鷹市が営業区域のタクシー会社で構成される東京無線協同組合では、タクシーの需要をAIが予測する「AIタクシー」を導入し、乗車率アップを実現しました。

30分後までのタクシー乗客の位置や乗車台数を予測できるAIタクシーを導入することで、

  • 経験が少ない新人でも、売上を伸ばせるようになった
  • 走行経験のない場所でも、効率的に乗客を見つけられるようになった
  • 売上を維持しやすくなった結果、ドライバーの定着率がよくなった

といった効果がありました。

このように、AI予測を活用することで、勘と経験に頼らなくても効率的に収益を上げることが可能となります。

※参照:ドコモビジネス「導入事例 東京無線協同組合」

5-2. ガス製品の品質予測

基盤素材をはじめとする化学製品製造を担う総合化学メーカー三井化学株式会社では、ガス製品の品質管理にAI予測を導入し、グローバル化する市場で競争する上で欠かせない生産現場のデジタル化に着手しました。

具体的には、51種類の製造プロセスデータを分析することで、完成品の品質を予測可能なAI予測を導入。前処理を一切行わないデータを使用したにもかかわらず、ガス製品の品質を左右する濃度について平均誤差3%の高精度な予測を実現しました。

このように、AI予測は、グローバル化する中でも勝ち残れる競争力を確保するための体制づくりにも欠かせないツールです。

※参照:NTTコミュニケーションズ「導入事例 三井化学株式会社」

6. AI予測をクラウドAIで気軽に始めてみるならNTT東日本で

AI予測を初めて導入するなら、クラウドAIがおすすめです。
クラウドAIでは学習済みのAIが準備されていますので、使ってみたいと思ったときに使いたい機能だけをすぐに利用できます。

気軽にクラウドAIを試してみるなら、NTT東日本にご相談ください。
NTT東日本のクラウド導入運用コンサルティングを利用することで、次のようなメリットがあります。

NTT東日本でクラウド導入するメリット
1. 御社のビジネス課題を傾聴し、最適なサービスをご提案
2. クラウド化の一元サポートで手間をかけずに環境構築
3. 導入後も万全のサポート体制だから、コア業務に専念可能

NTT東日本でクラウド導入することのメリットについて、以下で詳しくご説明します。

6-1. 御社のビジネス課題を傾聴し、最適なサービスをご提案

NTT東日本のクラウド導入運用コンサルティングでは、まずお客さまの課題やニーズを傾聴し、現状分析を丁寧に行った上でサービスのご提案を行います。そのため、ビジネス課題の解決に最適なクラウドサービスを厳選して利用することが可能です。

6-2. クラウド化の一元サポートで手間をかけずに環境構築

NTT東日本のクラウド導入運用コンサルティングでは、システムの構築も導入後の運用もあらゆるフェーズのサポートを一元的に受けられます

そのため、

  • クラウドサービス・ネットワーク・セキュリティ、選択も設定もすべてお任せで大丈夫
  • クラウドだけでなく回線やデバイスの課題も一緒に解決できる

など、担当者のコスト(時間・労力)を軽減することが可能です。
このようなクラウド化の一元サポートで、NTT東日本は多くのお客さまに選ばれています。

「フレッツ回線およびインターネットセキュリティ対策、Microsoft AzureやAWSへ接続するための機能までをワンストップでご提供可能なことを評価」
ジェイエムテクノロジー株式会社さま

NTT東日本のクラウド導入運用をご利用いただくことで、ビジネスの成功・発展につながるワンストップクラウド導入が叶います。

6-3. 導入後も万全のサポート体制だからコア業務に専念可能

NTT東日本のクラウド監視・運用代行は、24時間365日対応可能です。

サポートを活用することで、

  • システム運用から解放される
  • 情報システム化計画や高度化などのコア業務に集中できるようになる

などのメリットがあります。
実際にNTT東日本をご利用いただいたお客さまにも、ご満足をいただいております。

「24/365の有人監視をご提供いただける点に魅力を感じております。特に有人監視については監視とアラート通知のみならず一次障害対応まで幅広くご対応いただけるにも関わらずリーズナブルな価格でご提供いただけ、非常に有り難く感じております。」
ジェイエムテクノロジー株式会社さま

このように、NTT東日本のクラウド導入では、運用コストを最小限にとどめてクラウド導入運用が可能です。まずは、お気軽にお問い合わせください。

7. まとめ

今回は、AI予測を導入すべきかどうか正しく判断し、効果的に活用するために押さえておくべきポイントを解説しました。最後に要点を再確認しておきましょう。

AI予測とは、大量のデータをAIが分析することで、さまざまな予測分析が行えるAI技術です。疾病管理・交通・金融・商品生産や発注など、多くの分野ですでに活用されています。

AI予測を活用するメリット・デメリットは次のとおりです。

AI予測を活用するメリット
1. 分析業務を効率化できる
2. 在庫を最適化できる
3. データに基づく意思決定をしやすくなる
AI予測活用時のデメリット
1. 大量のデータが必要
2. データやAIの最適化に時間がかかる

AI予測の特性を把握して、高精度な予測分析を使いこなすことで、今以上に利益につながる意思決定を行える環境を構築していきましょう。

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