AIによる予測とは？仕組み・メリット・導入事例11選・人気ツール8選・注意点完全解説！

今話題のAI（人工知能）で、私たちの生活の中でいち早く実用化されたのがAIの予測分析です。過去のデータを元に未来を予測できるため、株価予想、競馬予想、コロナなど疫病に対する公衆衛生対策など多種多様な未来予測プロセスに既に活用されています。

このAIによる予測分析を、需要予測や在庫予測など毎日のビジネスにさらに活用したい、ぜひとも導入したいという方も多いのではないでしょうか。この記事ではAIによる予測分析の仕組みから実際の応用事例、メリット、注意点、具体的な予測分析ツールをわかりやすく解説します。

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AIによる予測分析とは？

AIによる予測分析とは、従来では活用できなかった大量のデータを分析して未来を予測する技術です。インターネット技術の発達により、膨大なビッグデータが利用可能な世の中となり、ますます活用が期待される技術です。

こちらで企業でのデータ分析の手法を詳しく説明しています。

AI予測には、主に以下の2つの役割があります。

• 将来何が起きるのか
• 過去に起きたイベントが再度発生する可能性がどれくらいあるか

例えば、あるネットショッピングサイトに訪れた全ユーザーのデータがあったとします。データから、特定のページを訪れたユーザーがそのあとどの商品を購入したかわかります。そのようなデータを活用すれば、どういった商品をどのタイミングでおすすめすれば顧客が高確率で購入してくれるか予測できます。AI予測を活用することで、無駄なコストや時間をかけずに顧客が求めていることが分かるのです。

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AI予測の仕組みは？

AI予測では、予測モデル、また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。

実際に事業でAI予測を導入するにあたっては、どのアルゴリズムを活用するかは開発業者に任せることになるでしょう。AIによる予測分析によく使われるアルゴリズムについて簡単に解説します。

決定木

決定木はデシジョンツリーとも呼ばれ、木のように枝と葉を持った構造を持つモデルです。枝（ブランチ）は選択肢のいずれを取るのかを表現し、葉（リーフ）は最終的な意思決定を表します。

決定木は理解と解釈が容易である点が特徴のモデルです。また、欠損する値があったとしてもうまくデータを扱うことができるのも特徴といえます。

線形回帰

線形回帰は、データに対して出力をY = f(X)という関数に当てはめる手法です。最も基本的なモデルはY = AX + Bという形式に当てはめる、線形回帰と呼ばれるモデルです。回帰は、膨大なデータのなかに埋もれている重要なパターンを発見するのに役立ちます。

ニューラル・ネットワーク

ニューラル・ネットワークは人間の神経回路を模したモデルです。パワフルかつ柔軟な点が特徴であり、特にデータが非線形の関係を持つときに役立ちます。

入力と出力の間に既知の数式にあてはまる関係がなかったり、大量の学習用データが利用できる場合に大きな効果を発揮するモデルです。

ニューラルネットワークを実用に応用させたものが、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれています。既存のニューラルネットと比較し、神経細胞を模した関数を超多層にして構成したものです。特徴量を指定することなく、コンピュータ自身が特徴量を探って学習します。

機械学習とディープラーニングの違い、実用で使い分けるポイント、実際の活用事例についてこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。

ベイズ分析

ベイズ分析は、「ベイズの定理」をもとに、統計学に応用した分析手法です。一般的な統計学とは異なり、集めたデータに物事が起こる確率とデータ同士の関連性を加味して分析します。データが不十分でも、ある事態が発生する確率を最初に主観で設定し、その後実際の観測データで補正していくことが可能です。

ベイズ分析には膨大な処理能力が必要ですが、近年のIT技術の発展により、すでに幅広く使われています。

AI予測がもたらす6つのメリット

AIによる予測分析には、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか。実際にどのように予測分析が役立つのが解説します。

データに基づいて意思決定できる

AI予測では、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。根拠のない調整やヒューマンエラーに左右されません。

AI予測は、明確な根拠に基づいて確固とした規則性を見つけ出すことができます。事業にかかわる高度な判断であろうと自信をもって決断できるでしょう。

また、AIであればデータに基づいた予測ができるため、常に一定の結果が得られます。人力で予測や分析を行う場合、データではなく個々の担当者が持つ経験を活かした予測になってしまいます。

例えば、長年業務に従事している人であれば、その日の売り上げを「去年の同じような日にはこれくらい売れたな」といった記憶から予測できるでしょう。しかし、人間の「経験」や「勘」に頼ると個人ごとのばらつきが出てしまい、その日の調子や気分によっても予測結果が変わってしまいます。

また、予想が合っても、外れてもその根拠がわからないので、予想が当たる確率を上げていく方法論がわかりません。

AIであれば、データに応じた理論的な予測なので誰が使っても一定の結果が得られます。感覚的な予測結果ではないので、同僚や後進に教えることも容易です。

正確な需要予測ができる

AI予測によって需要予測が可能になります。市場の動向や部材の仕入れ状況を分析することで、常に需要を予測しながら部材を供給してサービスを維持することが可能です。人力による需要予測は膨大な時間を要し、予測が出るころには必要なアクションを打てないこともあります。

正確な需要予測ができれば余計な部材を発注する機会も減少するため、在庫を減らすことにもつながります。発注システムの精度は正確な需要予測にかかっています。

余分の在庫を抱えないことで、次のヒット商品となり得る商品開発に注力できるリソースを確保できます。

また、成約率アップや売り上げの向上も期待できます。売れる商品や購買層などを分析することにより、適切な商品の品ぞろえや、効果的な広告の打ち出しといったことが可能になることでしょう。

AIによる需要予測の仕組み、デメリット、活用方法についてはこちらで、また、需要予測に強いAI開発会社をこちらで特集していますので併せてご覧ください。

最適な生産計画を立てられる

AI予測によって最適な生産計画を立てられます。過去の生産計画を元に、どのような実績を得られてきたのか分析可能です。分析の結果で計画に対する達成率を算出できます。

従来は担当者の経験や勘を頼りに計画を立てることがほとんどでしたので、担当者ごとのばらつき、日ごとのばらつきが大きくなりがちでした。AI予測を行って生産計画を立てることで、最適な生産計画を常に算定できます。

製造業だけでなく、農業分野においてもIoT機器を活用してデータ収集して、追肥や収穫のタイミングを予測するスマート農業によって生産効率の向上が進められています。農業のIoT化とAIによる予測を活用したスマート農業について、こちらの記事で解説しています。

セキュリティを強化できる

AIによる予測分析を取り入れることで、過去の事例から事業用サーバーへの不正アクセスを早期に検知できます。不正アクセスの手口は巧妙化し、もはや人力で予防するのは難しくなっています。

AIによる予測分析を取り入れることで、過去の事例から不正アクセスを早期に検知することができ、さまざまな攻撃から自分のネットワークを守ることができるでしょう。

成長分野に注力できる

AIによる予測分析により、成長が見込まれる部門の予測が可能になります。複数のビジネス部門を抱えている経営者の方も多くいますが、そのなかのどの部門にリソースを集中すべきかは常に難しい課題といえます。

AIによる予測分析により、成長が見込まれる部門の予測などができ、効率的なビジネス運営が可能となることでしょう。

施設や設備の故障・異常を予知できる

工場の設備や機械などを監視し、計測したデータはAIで分析して劣化や故障が起きるタイミングを予測してメンテンナンスを行えます。予知保全と言われ、多くの製造業やプラントで導入されています。

予知保全と従来の保全手法の違い、導入方法、注意点についてこちらの記事で分かりやすく説明しています。

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AI予測分析の導入11事例

AIによる予測分析は、もはや未来の物語ではなく、すでに現実に取り入れられています。ここでは、実際の導入事例をもとに、AIによる予測分析にできることをご紹介します。

高速道路の渋滞予測（NEXCO東日本）

NEXCO東日本とNTTドコモは、高速道路の渋滞をAIにより予知する実証実験を行っています。NTTドコモが提供するモバイル空間統計のリアルタイム版と、NEXCO東日本が保有する過去の渋滞実績などの知見をかけ合わせてAIで渋滞予知を行います。

渋滞の発生が予測できれば、それを回避するルートを取ることができ、物流コストの削減や適切な人員配置に役立ちます。

道路だけでなく、最近はスポーツ会場やイベント会場での混雑予測にもAIが活用されています。
スポーツ分野でのAI導入事例についてはこちらの記事で特集しています。

タクシーの需要を予測（AIタクシー）

NTTドコモが提供する「AIタクシー」は、タクシーの需要を予測するサービスです。500メートル四方で区切られたエリアに対して、30分後までのタクシー利用台数を10分ごとに予測することができます。

携帯電話ネットワークや他のソースから得られる以下のようなさまざまなビッグデータを活用します。

• リアルタイムの人口動向情報
• タクシー運行データ
• 気象データ

人の流れをリアルタイムに把握できるため、電車の遅延やイベントの開催といった不測の出来事にも対応でき、利用者とタクシーの双方の需給のマッチングが効率的に実現できます。

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導入され、乗車率アップを実現しました。

加えて、以下のような効果が報告されています。

• 経験が少ない新人でも売上を伸ばせる
• 走行経験のない場所でも効率的に乗客を見つけられる

関連記事：「タクシー業界でのAI活用法！導入メリット・注意点・企業実例を徹底解説」

気象予測とAIで高精度な風力発電量予測を実現（東芝エネルギーシステムズ）

東芝は、気象予測技術とAIを組み合わせることで、風力発電量を高精度に予測する技術を開発しました。この「風力発電量予測AI」により、風力発電量予測の平均誤差は10.1%となり、前年の17.3%から大幅に改善されました。

本技術は、東芝エネルギーシステムズ社の再エネアグリゲーションシステム「REBSet™」に搭載され、発電事業者の発電計画作成を支援します。太陽光発電量予測技術に続き、風力発電量予測の高精度化により、多様な再エネ電源を束ねた安定運用が可能となります。

関連記事：「風力発電でのAI活用法は？活用メリットや注意点を徹底解説」

より高度な天気予測（Google)

Googleが開発している「nowcasting」という技術は、畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN）と呼ばれるアルゴリズムを使った天気予報技術です。これまでの天気予報は、膨大なデータを処理する必要があり、予報範囲が広すぎたり、予報を出すのに時間がかかりすぎるという問題がありました。

Googleのnow castingでは、既存の予測技術よりも少ない情報を活用することで、特に降雨に関してタイムリーな天気予報を提供することを目指しています。

コロナの感染予測（Google)

GoogleはAIによる予測分析技術を使って、コロナウイルスの感染予測を行っています。この技術では、新型コロナウイルスの感染の広がりを都道府県別で予測しており、医療機関や公的機関などの組織が、今後に向けより適切な対処を検討・準備するための手がかりとして利用することが可能です。

疾病リスクの予測（東芝）

東芝の「疾病リスク予測AIサービス」では、健康診断結果から6年先の生活習慣病の発症リスクを予測することが可能です。日々の健康改善活動に役立てることができます。

1年分の健康診断データを入力すると、6年先までに以下の生活習慣病を発症する可能性を予測してくれるサービスです。

• 糖尿病
• 高血圧症
• 脂質異常症
• 腎機能障害
• 肝機能障害
• 肥満症

上記の糖尿病の場合、その発症を予測するAIモデルの精度は9割を超えています。

医療・疾病対策分野での他のAI導入事例についてはこちらの記事で分かりやすく説明しています。

ガス製品の品質予測（三井化学）

総合化学メーカー三井化学株式会社は、NTTコミュニケーションズが持つディープラーニング技術を活用してガス製品の品質管理にAI予測を導入しました。

原料の種類、反応炉の状態、プラント内の温度計、圧力計、流量計といった51種類の製造プロセスデータAIで処理し、製造プロセス改善と品質安定化に役立てています。

完成品の品質を予測可能なAI予測によって、ガス製品の品質を左右する濃度で平均誤差3％の高精度な予測を実現しました。

防犯対策（VAAK）

日本のベンチャー企業VAAKの「VAAKEYE」は、防犯カメラの映像を解析し、万引き犯の犯罪行為を自動検知することに成功しています。店舗における万引き対策をAIによって自動化可能です。実証実験によると、このAIの導入前と比較し、75％以上万引きによる商品ロスが削減されたそうです。

関連記事：「万引き防止策にAIによる顔認証は有効？メリットや導入手順、注意点、実例」

犯罪発生予測（Singular Perturbations／福岡市）

株式会社Singular Perturbationsが開発・提供している犯罪予測システム「CRIME NABI」の実証実験が福岡市にて実施されています。
「CRIME NABI」は、犯罪情報などの過去データから犯罪の発生を予測するシステムです。（ニュース速報記事はこちら）

このようなアルゴリズムはこれまで、計算コストの高さが課題となっていました。しかし「CRIME NABI」では、データを事前圧縮する独自の数理アルゴリズムを用いることで、従来手法よりも大幅な計算時間の高速化を達成しています。

予測に際しては、過去の犯罪発生情報や人口統計、また土地利用データや天気などのデータを活用されます。
分析では、時間情報による予測と空間情報による予測という2種類の独自アルゴリズムが用いられます。

時間情報による予測では、「一度犯行に成功すると同じ手口を繰り返す」という犯罪者の習性に着目し、データ件数が少ない犯罪についても安定した計算と高精度な予測を実現しました。

空間情報による予測では、犯罪発生や人口密度といった様々な空間パターンを足しあわせ、予測したい犯罪種別を記述できるようモデル化されています。

株価の予測（マネックス証券）

マネックス証券のAI銘柄ナビは、AIが顧客が希望するテーマに関連する銘柄をピックアップし、1カ月後の株価が上昇するか下落するかを予測します。テーマと各株の関連度をAIが判定し、関連度の高い銘柄をピックアップします。

さらに、顧客が気になる銘柄をポートフォリオに登録することで、予測トレンドに変更があった場合、変更を通知するシグナルメールを送ります。

太陽光発電の発電電力量を高精度で予測（JDSC）

株式会社JERAと株式会社JDSCは、太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発し、このたび運用を開始しました。気象予報データから太陽光発電量を高精度で予測するシステムです。

本システムはサーバレス構成で実装されており、運用負荷を大幅に低減できるのが特長です。今後は蓄積した発電量データとJDSCのAIの知見を活用し、更なる予測精度の向上を目指します。

JERAは2025年の再生可能エネルギー開発目標500万kWの上積みも視野に、本システムの活用を通じて安定供給と再エネ普及拡大の両立に貢献し、「JERAゼロエミッション2050」の実現を目指します。

関連記事：「太陽光発電におけるAI活用方法は？メリット・最新企業実例を徹底解説」

【無料資料請求あり】AIによる予測分析ツール8選

AIによる予測分析を実際に取り入れたいと考えている方もいらっしゃることでしょう。そんな方に向けて、今日から実際に利用可能なAIによる予測分析ツールをご紹介します。

無料資料請求もありますので、興味を持ったものがあればぜひ請求してみてはいかがでしょうか。

以下の記事では、AI Marketがおすすめする需要予想に強いAI開発会社を紹介しておりますので、ぜひこちらもご参考ください。
AI需要予想システムに強い開発会社” />

【データ解析】Prediction One

「Prediction One」はソニーが提供するAIによる予測分析ツール。なんと、無償で提供されているのが特徴です。

無償といっても、すでに複数の活用事例があり、機能はしっかりしています。標準的なPCで動作し、シンプルでかんたんな操作を採用しており、導入の障壁も低いといえるのではないでしょうか。

【経済予測専門】xenoBrain

企業の業績予測を専門に行っているのが「xenoBrain」。企業調査の際、特に未上場企業の場合、過去のデータはあるが将来動向に関する情報がないことが多いですが、xenoBrainを使えばAIを活用した精度の高い予測結果を入手できます。企業分析レポートも生成されるため、資料作成の効率化も可能です。

【防犯対策】VAAKEYE

導入事例でもご紹介した、カメラ映像をAIで解析するサービスが「VAAKEYE」です。万引きだけでなく、集団窃盗や火災、暴力行為といった事象の検知も可能。検知された結果はリアルタイムに行われ、すぐに通知されます。万引きなどによる被害の低減のほか、見回りや警備員の配置を減らすことによる、人件費の軽減にも役立つことでしょう。

【サイト解析】AIアナリスト

サイトのアクセス解析は、サイトの運営にとって重要です。そんなアクセス解析にAIの力を加えたのが、「AIアナリスト」。Googleアナリティクスと連携し、アクセス解析データをもとにサイトの「伸びしろ」となる改善方針を提案してくれます。

【ユーザーの口コミ解析】UserLocal

インターネット上に存在する口コミは、ビジネスにとっては宝の山。しかしながら、あまりにも膨大すぎて、人手で解析するのは困難です。UserLocalの「Social Insight」はそんな口コミをAIが解析してくれるサービス。
調査対象のキーワードがいつ、誰に、どんな内容で話題になっているかを解析したり、キャンペーンの反響調査を行ったりと、ソーシャルメディア上のビッグデータをかんたんに可視化可能です。

【予測分析自動化】NEC予測分析自動化技術

NECの予測分析自動化技術は、これまで時間を長く必要としていた、予測モデルの作成を自動化するための技術です。三井住友銀行および日本総合研究所との共同実証実験では、これまで2～3カ月かかっていたデータ分析作業が、1日足らずに短縮でき、かつこれまでと同等以上の分析精度を達成したそうです。

【予測精度の維持】NTT AICYCLE

NTTのAICYCLEは、予測モデルを、さまざまなデータを用いて自動的に評価・更新することにより、予測精度の維持を図る技術です。予測モデルの更新は、AIによる分析・予測精度を維持するのに必要ですが、これまではデータサイエンティストの手で手動で行われていました。AICYCLEの導入により、データサイエンティスト不足や、予測モデルの更新不備による予測精度低下の問題を解決することができます。

【改善要素発見】日立　Hitachi AI Technology/H

日立のHitachi AI Technology/Hは、改善すべき指標と大量かつ多様なデータから、改善すべき指標に強い影響を与える要素を見つけ出すAIです。専門家でも思いつかないような要素を発見することもでき、経験の範囲を超えた改善要素発見に結びつきます。

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AI予測を導入する際の注意点

AI予測を事業に導入する際に、精度の高い分析結果を得るには以下2つの注意点があります。

• 大量のデータが必要
• データやAIの最適化に時間がかかる

大量のデータが必要

AI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。AI予測の正確さはデータ量に比例するからです。例えば、これまで全く売れた実績がない製品や全く新しいサービスの売上予測ははじめは精度の高い予測は困難でしょう。

データやAIの最適化に時間がかかる

AIを活用する前にデータの最適化に時間と労力がかかってしまうケースが少なくありません。AI予測の正確さはデータの状態とAIの学習状況に依存するからです。AI予測で活用することを前提としたデータの入力・管理ができる仕組みづくりが必要でしょう。

AI予測についてよくある質問まとめ

予測分析が企業の支えとなる

AIによる予測分析というと、何か小難しいもののように感じるかもしれませんが、すでに生活に根差したところに使われている技術であり、大きな実績も上がっています。

これからますます企業の経営は効率化を迫られるかと思いますが、AIによる予測分析はそれを助け、企業の支えとなってくれることでしょう。