AIを活用して簡単に「時系列予測」ができる方法、メリット、やり方を紹介

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AIを活用して簡単に「時系列予測」ができる！メリット、やり方を紹介

企業活動を円滑に行うには「今後の予測をいかに正確に立てることができるか」にかかっているといっても過言ではありません。特に食品・飲料など売上に季節要素が高い業界の活用は必須と言えるでしょう。そのために、季節・トレンドなどの時間的変化を考慮しながら「時系列予測」を立てる必要があります。この記事では「時系列予測」を行うメリット、やり方、AIを使った便利なデータ分析方法について紹介します。

予測に必要となる、時系列データとは、例

「時系列予測」を紹介する前に、時系列データとはどのようなものかを紹介します。
こちらを紹介することによって「時系列予測とは一体どのようなデータを活用するのか」がイメージしやすくなります。
そもそも時系列データとは、時間の経過とともに定点観測されたデータのことを指します。株価、気温、売上金額などが代表的なデータです。
時系列に沿って順番に並べられたデータで、その順序が大きな意味を持ちます。そのため、時系列データはデータの順番を変更しないことが大きな特徴です。

時系列データは大きく2つに分類できます。
1つ目が「一変量」。これは文字通り1つの時系列によって構成されるデータです。（例：日付・売上）
2つ目が「多変量」。これは2つ以上の時系列で構成されるデータです。（例：日付、売上、気温、株価、広告費など）
時系列予測の概要

時系列予測とは、上記「時系列データ」を元にしてデータ解析をし、今後の動きを予測することです。
折れ線グラフなどで、気温の変化を予想する天気予報などがその代表的な例となります。
気温の変化によって食品・飲料の売上が変わるように、季節性の変化は経済活動に大きな影響を及ぼします。

時系列予測には「季節性」と「トレンド」という要素があります。
「季節性」は日付・曜日などの一定の周期ごとに発生するパターンのことをいい、「トレンド」は過去のデータから予測される傾向のことを指します。
このほかバレンタインデーにチョコレートの需要が高くなるように、1年の間に周期的に変化する「季節変動」があります。
ほかに季節要因ではない不規則な変動があります。小売業界の売上を例にとると、突発的な台風・競合他社による新商品発売などによる周期性・規則性のない突発的な変動で、その名も「不規則変動」と呼ばれます。
これらは時系列データが変動する要因として挙げられます。

時系列予測には上記4つのデータを合算、もしくは積算してデータを測定します。こうして算出された「時系列予測」は新商品の売り出し、セール実施の検討など、経営に大きく役立てることができます。
時系列予測の活用事例

時系列予測は天気予報のみならず、日々の為替レートの変動、企業や国の成長度、市場規模の変化の予想に役立てられています。「時系列予測」というと難しく感じられるかもしれませんが、例えばスーパーでは混む曜日・時間帯に合わせて人員の配置を調整します。これも「時系列予測」をした結果の施策であると言うことができます。
こうした施策は小売業界・飲食業界において頻度高く行われています。これを経験則ではなく、データによってより客観的に、根拠を持って精度を高く発展させたものが「時系列予測」です。

ほかの業界の活用事例を紹介します。
農業では時系列予測を活用して、フードロスの削減に取り組んでいます。またタクシー業界では周辺のイベントなどの位置情報をはじめ、局地的な大雨などの気象情報や、交通機関の乱れなどの情報から、タクシー需要の予測を立てています。
不動産業では不動産価値・投資プランなどに時系列予測を活用しています。そうすることによって、少ない人員でも満足するサービスを不動産オーナーに届けることが可能となります。
こうした様々な業界で時系列予測は活用されています。
時系列予測のメリット

時系列予測を行うことで、具体的にどのようなメリットがあるのか紹介します。

■高い精度の時系列予測が可能
時系列予測をデータで行わなかった場合、担当者の勘・経験に頼ってしまうケースが多く見受けられます。
しかし勘というのはデータに基づかない定性的なものです。
ましてアフターコロナで先行きが見えない今、人の経験・直感で物事を判断することは、より一層難しくなってきているといえるでしょう。
今後、より複雑化していく世の中の動きに対応するためにも、データを活用した精度の高い「時系列予測」導入は必須と言えます。

■業務効率化が可能
担当者の勘や属人的な業務によって行われる「時系列予測」を脱することで、業務効率化が可能となります。
時系列予測はモデルに従って自動的に分析・予測ができるため、担当者は本来の業務に集中することができます。また担当者の異動・退職が起こった場合においても、スムーズな引き継ぎが可能となり、一定のレベルのサービスを保つことできます。

■在庫を最適化して管理可能
「時系列予測」を行うことで「在庫がどの程度必要か」という需要予測についても可能となります。
在庫を最適化することで、売り逃しによる機会損失、過剰な在庫による場所代などのコストを防ぐことができます。会社全体のコスト最適化に寄与することが可能です。
時系列予測のやり方とは

では具体的に「時系列予測」とはどのように行うのでしょうか。ARモデル・MAモデル・ARIMAモデル（下記にて概要を紹介）など、様々なモデルがありますが、実際に行うには欠損値の前処理、アルゴリズムの構築や評価が必要となり、専門家であるデータサイエンティストであっても難しいと言えます。
しかし、データ処理についての専門知識を有していない場合であっても、プログラミング不要で簡単にできるサービスがあります。

■ARモデル
ARモデルは「自己回帰モデル」と呼ばれています。
失業率などの経済指標、また株価の分析に用いられる手法で、現在の値を過去のデータを用いて回帰するモデルのことを指します。

■MAモデル
「移動平均モデル」ともいわれるMAモデルは、ARモデルと組み合わせてビジネス分析に使用されています。

■ARIMAモデル
ある地点のデータと、直近の値との関係性を分析し「その傾向が継続する」と過程して、未来の数値を予測する手法です。
時間経過とともに変化するデータを扱うのに適したモデルです。
柔軟性のあるモデルのため、時系列予測において積極的に用いられています。
時系列予測をAIで簡単に行う「MatrixFlow」

AIを活用することで、誰でも簡単に時系列予測を行うことのできる「MatrixFlow」について紹介します。
「MatrixFlow」（マトリックスフロー）とはビジネスのためのAI活用プラットフォームの名称です。ドラッグ&ドロップをするだけで誰でも簡単に機械学習を使いこなせることが大きな特長です。

「MatrixFlow」で時系列予測を行うために必要なのは、たったの4ステップです。それはデータのアップロード、レシピの設計、学習、予測です。

1．データのアップロード
まずは、予測の材料となるデータを「MatrixFlow」上にアップロードします。

2．レシピの設計
AIの設計図は、図に表示されているようにブロックを繋ぐだけで完了。
このブロックはTrendFlowと言い、未来を予測する時系列系の自動機械学習機能を備えています。欠損値があっても問題ありません。あらゆるパターンの変化に自動で変化してフィットできるという特徴があります。

3．学習
データとレシピを紐付けて学習を行うと、実績値と予測値を見ることができます。
予測値は、最終的な予測結果以外にも、トレンド・変化点・周期を自動で検知して表示します。算出された任意の周期に対して、名前を付けて管理することも可能です。

4．予測
予測期間を入力することで、AIが時系列予測について可視化を行います。
結果はダウンロード可能なため、自身で詳細な分析を行うことができます。
このように、簡単にAIを活用して時系列予測が可能となります。
AI活用の「時系列予測」まとめ

天気予報をはじめ、日々の為替レートの変動、企業や国の成長度、市場規模の変化の予想に役立てられている時系列予測について概要をご紹介しました。
アフターコロナで先行きの見通しが立たない中、担当者の勘・経験に頼らずデータから算出される高い精度の「時系列予測」は、企業活動を行ううえで必須と言えるでしょう。
業務の効率化・在庫最適化などのメリットもあり、小売業界のみならず、農業・タクシー業界などのサービス業にも活用が広がっています。
しかし、この時系列予測は難易度が高く、プロのデータサイエンティストが行う場合でも困難と言われています。
そのため、誰でも簡単に時系列予測ができるAI「MatrixFlow」の活用に注目が集まっています。たった4ステップで、精度の高い時系列予測が可能という特長があります。
時系列予測をAIで簡単に行う「MatrixFlow」について、検討してみてはいかがでしょうか。