AI予測とは？仕組みや活用事例、メリット・デメリットなど全まとめ

「AI予測ってなんだろう？」
「AI予測の仕組みや特徴が知りたい」
このような疑問はありませんか？

AI予測とは、大量のデータを活用してさまざまな物事を予測するAI技術のことです。

AI予測を活用することで、業務の効率化や属人化の解消ができるなど、多くのメリットを得られます。

本記事では、

• AI予測の特徴や仕組み
• AI予測の活用事例3選
• AI予測を行うメリット・デメリット

などをお伝えします。

記事の後半では、おすすめのAI予測ツールも紹介しますので、ぜひ最後までご一読ください。

なお、AI予測を行う場合は、専門知識がなくても簡単に使えるツールの活用がおすすめです。

たとえば「Prediction One」は、データ投入後の数クリックのみで高度な予測分析ができるソフトウェアです。

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実は、AIが予測分析する仕組みはシンプルです。具体的には、大きく以下の3ステップに分かれます。

ステップ1.学習

学習用データをもとに、「予測モデル」を作成するステップです。
過去のデータを使用しつつ、予測したい項目を算出するために予測モデルを作成します。

ステップ2.評価

ステップ1で作成した「予測モデル」が、どの程度の精度を持っているか評価するステップです。
このときAIは、予測結果を過去のデータと突きあわせて精度の判定を行います。

ステップ3.予測

ステップ1で作成した「予測モデル」を使用し、未来・未知のデータに対して予測を行います。

AI予測は、業種・業界を問わずさまざまなシーンで活用されるようになりました。

たとえばECサイトでは、消費者の閲覧履歴を活用した行動予測が行われます。

「どの商品ページが長時間滞在されているのか」「Aの商品をチェックした消費者が他に回遊するページはどこか」など、消費者がサイト内でとった行動がマーケティングに活かされています。

サイト運営者からすると、行動予測に基づいて適切な在庫管理ができることで、過剰なストックや在庫切れを防げます。

また、サイト訪問時に常時在庫があることで、消費者も好きなタイミングで必要な商品を購入できます。

具体的な活用例を確認したところで、AI予測を行うメリットについて、さらに詳しく見ていきましょう。

AI予測を行うメリットは、以下の5つです。

1. 売上に関わる予測を行うことで利益増加につながる
2. 作業の無駄が減り業務の効率化ができる
3. 従業員満足度が上がり離職防止や人材確保につながる
4. データ分析により商品・サービスの改善につながる
5. 業務の属人化を解消できる

AIを活用すると属人的な作業を減らしつつ精度の高い予測ができ、多くのメリットを得られます。

どういうことか、詳しく見ていきましょう。

企業によっては、人の経験や勘に基づいて売上を予測している店舗もあるでしょう。

しかし、属人的なスキルに頼った売上予測は、担当者によってバラツキが生じるなど万能ではありません。

加えて、担当者の不在時や離職時には、貴重な戦力を失うことになってしまいます。

一方で、AIを活用すると、過去の売上データや気象データ、イベント情報などをもとに精度の高い予測が可能です。

受注確度の高い顧客を分析したり、来客数の多い日を予測したりすることで、利益増加につながります。

AI予測を活用すると、業務を効率化できます。

なぜなら、効率的な販促リストを作成したり出荷予想にあわせて生産数を調整したりと、無駄な作業を減らせるからです。

また、膨大なデータを扱う分析作業をAIに任せることで、注力すべき業務に時間とコストを費やせます。

3つ目は、従業員満足度の向上により、離職防止や人材確保につながることです。人口減少が進む我が国では、以下の悪循環に陥っている企業も少なくありません。

特に、限られたメンバーのまま繁忙期を迎えてしまうと、従業員にかかる負担がさらに大きくなってしまいます。

しかし、AIが精度高く来客数を予測することで、どのタイミングで業務負荷が上がるのか事前に把握することが可能です。

負荷が高まるタイミングで人員を増やして対応できると、従業員へ過度な負荷をかけずに業務を進められます。

結果として、離職防止につながったり従業員満足度が上がったりと、採用活動に良い影響を与えます。

集めたデータは、効率良く分析することで商品・サービスの改善につながります。たとえば、商品の新規開発や改善において、顧客の声に耳を傾けることは重要です。

しかし、レビューのひとつひとつに目を通し、タイプ別に細かく分類するのは難易度が高いうえ、時間がかかってしまいます。

また、担当者ごとに分類基準が変わってしまうことも憂慮すべき問題です。

一方で、AI予測であればレビューのラベリング自動化や、タイプの自動分類ができるため、分類作業の負担軽減につながります。

さらに、AIに任せることで担当者による分類のバラつきも防げます。

AI予測であれば、効率良く精度の高いデータ分析ができるため、商品・サービスの改善に効果的です。

ここまでお伝えしてきた通り、需要予測や製造現場での品質判断など、人間が予測を行うとどうしても属人化してしまいます。

また、担当者が退職や休職をした場合、業務に大きな支障が出ることも頭に入れておかなければなりません。

一方で、AIに予測を行わせ判断基準を均一化させることで、そのような事態を避けられます。

また、簡単に操作できるAIツールを活用することで、新人でもすぐに即戦力化できます。業務の属人化を解消したい企業には、AI予測の活用がおすすめです。

ここで、これまでの情報をまとめます。

続いて、AI予測を行うデメリットを解説します。

AI予測を行うデメリットは、以下の3つです。

1. 社内にAIに明るい人材が必要となる
2. データ収集にコストがかかる
3. AI予測の結果を社内で信用してもらう必要がある

いずれも解決策付きで紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

1つ目は、社内にAIに明るい人材が必要となることです。我が国において、AI人材はまだまだ足りていません。

AI予測を行うときは分析モデルの構築、評価、予測といったデータサイエンス力が必要不可欠です。そのためデータサイエンティストの力が必要となりますが、その人材不足に悩まされています。

しかし最近ではAIツールの発展により、データサイエンティストではなく「シチズンデータサイエンティスト」がいればAI導入・活用が可能となっています。
下図は、データサイエンティストとシチズンデータサイエンティストの違いを表にまとめたものです。

上記の通り、シチズンデータサイエンティストは、必ずしもデータサイエンティストのように「データサイエンス力」に長けている必要はありません。

なぜなら、分析モデル構築や予測（推論）などは、分析支援ツールの力を借りることでカバーできるからです。

むしろ、シチズンデータサイエンティストには「新しい技術を積極的に取り入れる人」や「試行錯誤を楽しめる人」などがマッチします。

企業においては、このような人材が試行錯誤を繰り返せる環境を提供することが重要です。

データ収集には、時間的コスト・金銭的コストがかかります。

集計やデータ整形に時間がかかり、予測分析の開始が遅れることで競合企業に差をつけられる可能性があります。
また、データ収集コストを手間に感じれば、途中で諦めてしまう可能性もあるでしょう。

ここで理解しておきたいのは、予測分析に使うデータは必ずしも多ければ良い訳ではないことです。

逆に、手元にあるデータを使って迅速に予測分析を始めたほうが、より良い結果につながる可能性があります。

なにより、そろえたデータが予測精度を上げるかどうかは、実際に予測してみてからでないとわかりません。

そのため、

1. まずは手元にあるデータで示唆を得る
2. 次に分析に使用するデータを広げていく

の順序で進めることが、低リスクで効率的な予測分析の方法です。

3つ目は、AI予測の結果を社内で信用してもらう必要があることです。

現場担当者のなかには、以下のようにAI予測の活用に反発する人がいるのではないでしょうか。

• 「AIの予測は信用できない」
• 「私の経験や勘を疑うのか」

そのような状況で無理やりAIツールを導入しても、現場からの協力が得られにくくなってしまいます。

そこでおすすめなのが、従来の予測とAI予測を2つ同時に行う「ABテスト」の実施です。もしAI予測の結果が上回れば、担当者に納得してもらえる可能性が上がります。

また、より納得感のある説明を行うためにも、どのデータ項目が予測結果にどの程度の影響を与えたのか「予測根拠がわかるもの」を選ぶのが望ましいです。

なお、弊社ではAI導入を推進するうえで「特に課題に上がりやすい3つの壁」と「解決のポイント」をまとめた資料を配布しています。

無料で閲覧できますので、気になる方は下記のフォームよりダウンロードください！

ここからは、AI予測の活用事例を3つ紹介します。

1. 効率的な販促リストの作成
2. 原料加工の最適化
3. 販売予測

事例を見ると自社での取り組みをイメージしやすくなりますので、ぜひ参考にしてください。

とある出前専門店は、自社開発したマーケティングツールを用いて「出前注文時期の予測」や「利用が少ない顧客のリストアップ」などを行っていました。

しかし、データが増えるに連れ、手動でツールを操作することに限界を感じます。

加えて、勘や経験をもとに抽出したデータで実施した施策に対し、お客様の反応率が悪かったことも課題に感じていました。

そこで、膨大な蓄積データから客観的に分析できるAIツールの導入を決断します。導入後は、データを入れるだけでAIツールから予測結果を出せるようになりました。

さらに同社では、「販促用のDM（ダイレクトメール）を送るためのリスト」をAIで抽出しています。実際にDMを送付したところ、反応率の改善につながり、投資利益率1,200%を達成しました。

とある住宅メーカーでは、原板からさまざまな形状の外壁材を切り出す工程のなかで、人の経験に基づく判断が行われていました。

しかし、どれが最適解であるのかの検証が難しく、AIツールを導入することで効率的なパターンを予測できないか試すことにしました。

ツールの導入後は、最適なパターンを予測することに成功します。

加えて、予測結果に対してどの入力データが最も寄与しているのかがわかりやすくなり、寄与度が高い項目を見直すことで歩留まり改善にもつながりました。

具体的には、人の経験に基づく判断で選んだパターンと比較して、AIツールが選んだパターンのほうが歩留まりが0.3%改善する成果を得ています。

• 参考記事：住宅外壁部材の板取最適化にAIを活用し、歩留まりを改善

とある電気機器メーカーでは、ベテラン社員が定年を迎える前に、経験に基づく業務ノウハウをデータ化したいと考えていました。

まず候補に上がったのが、「PSI（生産・販売計画・在庫）の精度向上」と「予測の自動化」です。

加えて、各種業務のAI化を検討していたこともあり、専門知識がなくても使えるAIツールの導入を決断しました。

導入後は、自社ECサイトの「販売予測」や店頭での販売も含めた「需要予測」などにAIツールが活用されています。

同メーカーは、ベテラン社員が持つ「個人知」のデータ化に向けて、今後より一層AI導入を進めていく予定です。

• 参考記事：熟練社員の暗黙知をAI活用「デジタルマッピング」の実現を推進

最後に、AIを活用した予測ツールを2つ紹介します。

1. 【データ解析】Prediction One
2. 【サイト分析】AIアナリスト

どちらも無料から始められますので、ぜひチェックしてみてください。

Prediction Oneは、ソニービズネットワークス株式会社が販売する予測分析ツールです。

AIを活用した予測分析を、機械学習やプログラミングの知識がなくても簡単に使用できます。

Prediction Oneの特徴は、以下のとおりです。

他のツールと比較してデータ投入などの操作がしやすく、AIに関する知見がない人でも安心して利用できます。

具体的には、データを用意することで、数クリックで高度な予測分析が自動的に実行されます。

Prediction Oneは無料トライアルを実施しているため、AIを活用した予測分析を試してみたい方にもおすすめです。

引用：株式会社WACUL

AIアナリストは、株式会社WACULが提供するWebサイトのアクセス解析ツールです。初期設定は2分で終わり、Googleアナリティクスと連携するだけで利用できます。

AIアナリストの特徴は、以下のとおりです。

35,000サイトを分析したノウハウをもとに、改善ポイントがデータ根拠とともに届きます。

実装後のCVの予測値も確認でき、サイト改善の打ち手を明確化しやすい点が特徴です。

さらに、改善施策の効果検証は1クリックで実施され、施策による成果をひと目で確認できます。

AIアナリストは、「Googleアナリティクスでの分析が苦手な人」や「Webサイトを改善したいと考えている人」におすすめのツールです。

今回は、AI予測の仕組みからツールまで紹介しました。ここで、本記事の内容をまとめます。

AI予測を行うと、業務効率化や生産性の向上など多くのメリットが得られます。

しかし、より有効に活用するには「AIに明るい人材の確保」や「現場担当者の協力」などが欠かせません。

事前の準備を進めつつ、失敗しないAI活用を実現させましょう。

なお、AIを社内で活用したことが少ない場合は、なるべく簡単に操作できるツールの導入がおすすめです。

たとえば「Prediction One」は、少しのデータからAI予測のPDCAを始められるため、これから成長していきたい場合にも向いています。

機械学習やプログラミングの知識がなくても簡単に使用でき、専門家の手を借りずともAI活用が可能です。

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