AI予測とは？仕組みやメリットを解説

AI予測は、将来的なデータの変化や起こり得る出来事などを、人工知能によって予測する技術です。これまでに収集したデータをAIに入力することで、今後について高い精度で予測できます。

この記事ではAI予測の概要や仕組み、AI予測のメリット・デメリット、主な活用分野などについて解説します。AI予測について理解し、ビジネスに役立てたい方はぜひ参考にしてください。

AI予測とは？

AI予測とは、AIによってデータを分析し、対象の出来事について未来の状態を予測することです。個人の経験や勘などを頼りにした予想と比べて、データに基づくAI予測ではより高い精度が期待できます。

AI予測の仕組み

一口にAI予測といっても、入力されたデータから予測を行う仕組みはさまざまです。主な仕組みとして「ニューラルネットワーク」や「線形回帰」「決定木」などが挙げられます。

ニューラルネットワークでは、神経回路を模した複数の層を持つシステムに大量のデータを入力することで、将来の予測が可能です。線形回帰では、2つ以上の要素の関係性を数式で表現し「ある要素が増えると、別の要素も連動して増える」という形で予測を行います。決定木は、YESまたはNOで答えられる複数の条件をもとにデータを振り分け、各出来事が今後に起きる確率を数値化できる手法です。

入力できるデータの形式や予測できる内容は、AI予測の仕組みによって異なります。

AI予測のメリット

AI予測をビジネスに取り入れる主なメリットは次の通りです。

蓄積したデータを生かせる

既存顧客の購買履歴や、自社で取り組んだ施策の成果など、蓄積したデータはAI予測に役立ちます。集めたデータが多いほど、より高い精度でAI予測を行うことが可能です。

正確な需要予測ができる

AI予測を取り入れると、商品の需要を高い精度で予測できるとされています。特に、製造業や小売業など有形の商品を扱うビジネスでは、需要予測が欠かせません。AI予測なら、これまでの受発注履歴や市場動向に関するデータなどに基づき、需要の変化を中長期的にシミュレーションできます。予測の精度を高め、過剰生産や発注による不良在庫を減らせることがメリットです。

迅速な意思決定が可能になる

ビジネスにおける意思決定では、自社の情報だけでなく競合他社や顧客、社会情勢など様々な要素を考慮する必要があります。しかし、膨大な量のデータを人間の目で全て見て判断を行うことは困難です。AI予測なら、情報量が多くても短時間でデータを処理し、判断に必要な知見を得られます。データに基づく意思決定を迅速に行えるようになることがAI予測のメリットです。

計画を立てやすくなる

AI予測によって見通しが立つと、計画を立てやすくなります。AI予測によって導き出されたデータを根拠として社内で共有できるため、議論をスムーズに進めることが可能です。

AI予測のデメリットや注意点

AI予測にはさまざまなメリットがあるものの、デメリットも存在するため、特徴を理解しておくことが大切です。

まず、AI予測を取り入れるには、学習させるための大量のデータを用意する必要があります。そのため、ビジネスを立ち上げたばかりでデータが蓄積されていない場合や、目的のデータを集めることが難しい場合はAI予測を活用できません。

また、予測精度が必ずしも高いとはいえない点にも注意が必要です。例えば、入力するデータに誤情報や欠損などが多いと、AI予測の精度は高まりません。大規模な天災や社会情勢の突発的な変化など、従来にはなかったような事象もAI予測の精度に悪影響を及ぼします。

AI予測を生かしやすい分野

AI予測が役立つ分野は、ビジネス以外にも多種多様なシーンであります。例えば、感染症の感染予測にAI予測が生かせます。感染者数や症状の程度などのデータに基づき、これから流行しそうな地域や感染者数の推移を予測することが可能です。

また、防犯対策にもAI予測が活用されています。犯罪が起こる可能性の高いエリアや時間帯をAI予測によって割り出し、早めに対策ができます。監視カメラの映像も、防犯対策でAIの分析対象となるデータの一つです。

気象データをAIに学習させると、天候の変化も予測できます。各地の気温や風向きなどの情報に基づくAIによる天気予報が実現されています。金融もAI予測を生かしやすい分野です。例えば、これまでのデータを学習し、株価変動を予測する際にAIが活用できます。

おわりに

データを基に、将来についてシミュレーションできるAI予測は、さまざまな分野で活用することが可能です。ビジネスの分野では、需要予測を正確に行ったり、意思決定を迅速に下したりするためにAI予測が役立ちます。ただし、AI予測には大量の学習データが必要という点に注意が必要です。特徴や仕組みを把握した上で、AI予測を自社のビジネスでも取り入れてみてはいかがでしょうか。