正確な予測で無駄を削減!AI予測の活用事例まとめ

AIで未来を予測できるようになっています。

例えば、シンガポールのホテル運営会社レッドドアーズは時期ごとのホテルの需要をAIで予測し、その予測に基づいて宿泊料金を設定しています。

このように、ビジネスにAI予測を導入する企業は今後、増加していくのではないでしょうか。

そこで、今回はAIを生かした予測についてその概要から事例まで紹介していきたいと思います。

AIにできる予測とは

予測とは

予測とはデータに基づいて未来に実現しうる数値や結果を予想することです。

予測はビジネスにおいても重要で、物流や小売店は売上の予測をもとに在庫や仕入れの量を決定していることが多いです。

そのため、予測の精度は利益を大きく作用し、精度をあげることが利益向上に繋がります。

使えるデータは「時系列データ」

AI予測で使われることが多いのが「時系列データ」です。

時系列データとは時間軸にそって表されたデータ形式のことで、一定期間の気温のデータや売上のデータなどがそれに当てはまります。

AI予測では時系列データを分析することで傾向や法則性を見つけ出し、未来の実現値を予測します。

どんなことが予測できるのか

需要予測や売上予測など

需要予測や売上予測といった分野では特にAIが生かされることが多い傾向があります。

例えば、AIを使って明日何が何個売れるのか正確に予測できれば、それに見合った仕入れをすることができます。

特に小売店や飲食店などであれば日々の売上データが入手しやすいため、AI予測を導入するには最適だと言えます。

今までは人間の勘と経験に頼っていた

今まで予測は人間の勘と経験に頼っていました。確かに、その職に従事してきたベテランであれば、ある程度正確な予測が可能なのかもしれません。

しかし、人口が減少し、多くの産業で後継者不足が叫ばれる今、人の勘や経験に依存すると、大切な技術の継承が困難になってしまう懸念があります。

また、膨大なデータを人間が処理するのは困難でデータの量が圧倒的に増える今、人間だけの力では全てのデータを分析することはできません。

そのため、これからは人間に代わってビッグデータの分析と予測をより早くできるようなソリューションが必要となります。

AI予測が無駄の削減に繋がる

AI予測を導入すれば、さまざまな無駄を削減できるようになります。というのも、例えば需要予測では、予測された売上に対して適切な仕入れをできるようになるからです。

今後は、倉庫などで余計な在庫を抱えることが無くなったり、飲食店では食品廃棄の削減にも繋がることも期待されます。

AIによる予測は収益性の安定だけでなく環境保全にも多大な貢献をします。

AI予測の事例まとめ

 需要予測

回転寿司チェーン店「スシロー」を運営するあきんどスシローはAIを生かして1分後と15分後の需要を予測しています。

各店舗から集まった売上状況のデータを数億件蓄積し、店舗の混み具合や客の着席時間なども考慮することで高い精度を実現しています。

以前は全てExcelで分析していましたが、AIを導入することでビッグデータをよりフレキシブルに分析できるようになり、食品排気量の削減やマーケティング、商品開発に貢献しています。

 試験出題予測

資格スクエアでは資格試験の出題問題をAIで予測する「未来問」を開発しています。

2018年に宅建試験において、「未来問」が使用されましたがカテゴリー的中率は78%を記録したそうです。

今後は社労士や行政書士などの法律関係の資格のほか、センター試験向けの開発を予定しています。

学生や資格試験受験者には朗報なのではないでしょうか。

退職者予測

リクルートホールディングスは退職する恐れのある人をAIで察知する取り組みをはじめました。社員の仕事内容や性格に加えて、労働時間や人事考課といったデータから退職可能性を分析する仕組みです。

AIが退職の恐れがあると判断した社員に対して、管理職者は呼び出して話を聞くなどして退職を防ぎます。

人手不足が深刻化するなか、人材の定着は重要な問題です。AIを使って働きやすい職場を実現すれば、社員と会社の双方にとって大きなメリットとなります。

サイバー攻撃予測

政府はサイバー攻撃をAIで予測する取り組みをはじめました。

サイバー攻撃の予兆を検知すると、政府は政府機関や地方自治体、民間企業などに早期警戒情報を発信し、対応を促します。

サイバー攻撃に対する防衛策としては、攻撃の予兆をできるだけ早く検知して対策をするのが大切です。

AIがセキュリティを担うようになれば、今まで以上にネットの安全性が向上すると期待できます。

医療での発症予測

DeepMindはAIによって急性腎障害の高精度予測が可能になったことを明らかにしました。

開発したソフトウェアを使えば、最大で48時間前までに急性腎障害の発症を検知できます。

事後の治療ではなく予防治療が可能な社会が実現すれば、今まで以上に末永く元気でいられるようになりそうです。

交通渋滞予測

NTTデータはAIで交通渋滞を予測する技術を開発しました。

事故や車線規制といった状況を5分ごと反映し、30分後と1時間後の渋滞を予測します。現在は高速道路のみで使用されていますが、2020年度までに一般道路まで適応範囲を広げる計画です。

まとめ

AI予測はさまざまな分野で活用されています。

AIによって高い精度の予測ができるようになれば、今までのさまざまな無駄を削減できるようになります。

無駄の削減は企業のビジネスにとってだけでなく、地球の環境を守るためにも重要な課題だと言えます。

そのため、今度もAI予測はあらゆる場面で使用され発展していくのではないでしょうか。

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