MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

AIを使った予測ツールなら「MatrixFlow」

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AI予測ツールとは、AI（人工知能）が膨大な量のデータを分析し、将来何が起こるか予測するツールのことです。

AIは過去のデータを学習することで、将来の傾向を予測します。将来の天気を予測したい場合は、AIに過去の気象データを入力し、パターンや傾向を学習させます。そして、学習したパターンをもとに将来の天気を予測するのです。

AIを使って未来の事象を正確に予測するには、学習したデータから規則性や傾向を見つけ出すことが大事です。そのためには、適切なデータを学習させることや学習方法の選択が必要になります。また、当然ながら予測結果には多かれ少なかれ誤差が生じます。予測結果を信頼するためには、適切な検証や評価も必要です。

次に、AIの予測ツールを使ってどんなことができるのか、予測できる内容を解説していきます。

AI予測ツールで予測できること

AIを活用した予測ツールは、実に様々な分野で活用されています。
イメージしやすいところでは、「ある商品がどれくらいの数売れそうか」といった商品の需要を予測したり、商品ごとに必要な生産量を予測したりすることができます。もちろん小売業や商品販売に限らず、犯罪行動や事故が起きる確率の予測も可能です。その他には、病気が発症する確率や天気の予測、交通渋滞の予測などもできます。

例を挙げると際限がないですが、予測したい内容にまつわる過去のデータや似たようなデータがあれば、データから法則性を見つけ出して未来を予測することが可能です。

AI予測ツールの代表例として、「時系列分析」「画像認識」「自然言語処理」を使った予測ツールについて解説していきます。時系列分析は過去のデータを使った予測、画像認識は画像や映像、自然言語処理は文章を解析して予測するツールです。それぞれどんな分野で活用されているのか、ぜひ参考にしてみてください。

時系列予測ツール

時系列予測ツールは、過去のデータから未来の出来事を予測するために使われるツールです。たとえば、株価や気温は毎日変動していますが、変動のパターンを分析することで将来の動きをある程度予測できます。

時系列予測ツールには、ARIMモデルや指数平滑法、ニューラルネットワークといったモデルがあります。ARIMAモデルは、過去の時系列データからトレンドや季節性を分析し、将来の値を予測する方法です。指数平滑法は、過去のデータに重みをつけながら平均値を求め、将来の値を予測します。ニューラルネットワークは、脳の神経回路をモデル化したアルゴリズムで、複雑なパターンを認識して将来の値を予測できます。

これらのツールを使うことで、需要予測や生産量の予測、在庫管理などを効率的に行うことができます。気象庁は気象予測に時系列予測ツールを利用しており、天気予報の精度向上に貢献しています。

画像認識予測ツール

与えられた画像から何が写っているのかをAIが認識し、認識した内容に基づいて予測を行うのが画像認識予測ツールです。

たとえば、監視カメラで撮影された映像から人物や車両の種類や数、動きなどを認識することで、交通渋滞の予測や犯罪の予防に役立てられます。医療現場においては、レントゲンやCTスキャンなどの画像を解析することで、病気の診断や治療計画の立案に役立てることができます。食品業界では、食品の画像から使われている材料や品質、栄養成分量の予測が可能です。これにより、食品の品質管理や栄養価の高い商品の開発が期待できます。

画像認識を使った予測ツールは、人間の目視判断が難しい膨大な量の情報を高速かつ正確に解析することができます。そのため様々な業界で活用されており、生産性の向上や効率化、コスト削減、新たな価値の創出に貢献しています。

自然言語処理予測ツール

自然言語処理とは、人間が使う自然言語（日本語や英語など）を機械が理解し、解析する技術です。自然言語処理を使った予測ツールは、人が書いた文章を読み取り、その内容から未来の状況を予測することができます。

例えば、SNSの投稿を自然言語処理で解析すれば、ある商品に対する人々の反応を把握し、商品の売れ行きを予測できます。ニュース記事を分析すれば、株価の上下や景気動向などの予測も可能です。自然言語処理を使った予測ツールはビジネス分野だけでなく、医療や環境、社会問題などの分野でも利用されています。例えば災害時には、SNSの投稿から被災地の状況を把握し、救援物資の配分を最適化することができます。

自然言語処理は、人間が書いた文章を理解することができるため、日本語以外の言語や地域の情報を取り扱うことができます。そのため、国際的なビジネス展開や国際協力などでも活用されています。ただし、自然言語処理は機械が文章を完全に理解することができないため、精度の面で課題もあります。この点は、AI技術の進歩による精度向上が期待されています。

AIを活用した予測ツールを実際に導入した事例をご紹介します。
製造業・小売業・医療業界・金融業界・エネルギー業界から導入事例をご紹介するため、ご自身の興味のある分野を参考にしてみてください。

【製造業】生産量の予測

ある精密化学メーカーでは、AIを活用した生産量の予測システムを開発し、生産計画の最適化を図っています。

同社が生産するフィルムや感光材料は、気温や湿度、製造ラインの稼働状況など多数の要因に影響されるため、正確な生産量の予測が必要です。従来は、製造現場での経験に基づく見積もりや、過去のデータを基にして予測が行われていましたが、精度に限界がありました。

そこで同社は、生産ラインに取り付けたセンサーから得られるデータを収集し、AIに学習を行わせたのです。データからAIは製品ごとの需要や、製造ラインの稼働状況と生産量の関係性などを学習し、予測モデルの作成を行いました。

こうして得られた予測モデルを活用することで、AI導入以前よりも生産量の最適化ができるようになりました。需要が急増した場合は予測に基づいて生産量を増やすことができ、在庫不足を回避できるようになっています。反対に需要が低迷している場合は、余剰在庫を抱えることなく生産量を調整できるようになりました。これにより、生産コストの削減やリードタイムの短縮、在庫の最適化など、多くのメリットが生まれています。

【小売業】需要予測

大手百貨店ではAIを活用した需要予測を導入し、より正確で迅速な売り上げ予測を行っています。

同社は、アパレル製品や化粧品などの販売を行っています。商品の特性上、季節やトレンドによる需要の変化が大きく、正確な需要予測が求められていました。そこで同社はAIを活用した予測ツールを開発し、需要予測の精度向上に踏み切りました。

具体的には、同社が保有するデータをAIに学習させることで、需要傾向の予測を行いました。過去の売上データや顧客の購買履歴をAIが自動的にデータ分析し、需要の傾向を予測します。その結果より正確な需要予測が可能になり、在庫の適正化や売り上げの最大化などの効果を生み出しました。

また、同社ではAIによる需要予測に加え、需要予測に基づく自動発注システムも導入しています。これにより、在庫管理の効率化や商品の売り上げ増加につながり、同社の業績向上につながっています。今後も同社はAIを活用した需要予測の精度向上に取り組むとともに、自動発注システムなどの様々なAI技術の導入を検討していく予定です。

【医療業界】病気の予測

国内の総合エレクトロニクスメーカーでは、AIの予測ツールを活用した「がん診断支援システム」の開発に取り組んでいます。同システムは、CT画像から肺がんの有無を判定するために設計されており、医師が判断に迷った場合の診断支援が可能です。

AIに過去の医療データを学習させることで、高い精度での肺がん検出を実現しています。医師がCT画像をアップロードするだけで、AIが自動的に肺がんの検出箇所をマーキングしてくれます。これによって肺がんの診断精度の向上だけでなく、診断結果算出までの時間短縮も可能です。

同社のがん診断支援システムは、肺がんの診断をサポートする革新的な技術であり、医師の診断精度の向上が期待されています。将来的には、肺がん以外の他のがん診断にも応用できる可能性があるため、医療分野におけるAI技術の進化が期待されます。

AIの予測ツールは医療業界でも活用されており、がんや糖尿病の予測など、様々な病気に対する診断支援が期待されています。ただし、医療においては診断や治療については医師の判断が最優先となるため、AIを利用した予測ツールはあくまで医師の診断支援として活用が望ましいとされています。

【金融業界】投資の予測

大手都市銀行は、株価の変動要因を分析することで、未来の株価を予測するツールを開発しました。

同社の株価予測ツールには、AIの機械学習アルゴリズムが利用されています。AIが企業の財務諸表や市場のニュースを解析することで、将来の株価の変化を予測するという仕組みです。AIを活用し、投資家が株式市場でのリスクを最小限に抑えながら、より高いリターンを得ることを目的としています。また、過去の株価データを用いて、その時点で最も収益性が高い株式ポートフォリオの構成提案も可能です。

この株価予測ツールは金融機関の専門家によって開発され、実際に同社の投資部門で利用されています。この予測ツールによって、投資家は自分の投資判断をサポートすることができ、より効率的な投資が可能となります。しかし、当然ながら投資には常にリスクが伴うため、株価予測ツールを利用する場合には、自己責任での利用が必要です。

【エネルギー業界】需要予測

大手電力会社では、AIの予測ツールを用いた電力の需要予測を行っています。

同社が開発したAI予測ツールは、気象データやカレンダー情報、経済指標といった様々なデータを解析し、需要予測を行います。過去の需要傾向や気象状況などの関係性を自動的に機械学習することで、将来の電力需要の予測が可能です。

同社はAIが算出した需要予測に基づき、エネルギー供給量の最適化を目的とした取り組みを進めています。例えば、需要予測に基づいて火力発電所の発電量を調整することで、発電コストを抑えることができます。このように、AIの予測ツールを活用することで、エネルギー業界における効率的な運営が可能になると考えられています。

AIを使った予測ツールを3つご紹介します。ご紹介している経済予測・犯罪予測・需要予測のツールは、それぞれ利用しているデータもアルゴリズムも異なります。どの予測ツールが理想に近いか、考えながら見ていきましょう。

【経済予測】xenoBrain

xenoBrain（ゼノブレイン）は、世界初の経済予測ツールです。
企業の決算情報やニュースから得たデータを元に、将来の経済動向の予測を立てるSaaS型のAI予測ツールとなっています。自然言語処理と呼ばれる、人の言葉を分析する技術が利用されています。

xenoBrainの経済予測の流れは、以下の通りです。経済予測をしたい企業はまず、管理画面で自社の業種を設定します。すると、設定した業種に関する直近のニュースや情報が表示されます。これらの情報がどのようなルートで経済に影響を与えるかが表示されるという仕組みです。業種を絞らない場合は、「この製品が値上がりした場合はこうした領域に影響が出る」、といった形で経済にまつわる予測ができます。

xenoBrainが経済予測を算出するシステムの裏側には、過去10年間の膨大なニュースと各企業の開示資料が蓄積されています。蓄積しているデータベースに引っかかるニュースが出ると、関連する企業の経済予測に反映されるという仕組みです。最新の経済情報については、国内外の業界専門誌やWebメディアの有料記事といった良質な媒体から情報を得ることで、予測精度を担保しています。

【犯罪予測】VAAKEYE

VAAKEYE（バークアイ）は、カメラの映像から自動的に異常を検知して、管理や防犯を強化できる予測ツールです。

防犯カメラの映像を解析すれば、AIが自動で不審行動や万引きの検知ができます。AIが異常を正確に検知するためには、人や物といった対象を明確に判別する技術や、映像から細かな動きを認識する技術が必要です。その点VAAKEYEのAIは、人間の歩幅や関節の動きなど100以上のポイントを分析することができます。そのため、人が見逃してしまう小さな動きも検知することができ、目視確認よりも正確にすばやく発見できるのです。

実際にVAAKEYEで検知した映像が元となって、万引き犯が逮捕されたという実績もあります。VAAKEYEを導入することで現行犯逮捕ができるようになる他、後日逮捕につながる情報獲得も可能になります。

【需要予測】Amazon Forecast

Amazon Forecastは、過去の時系列データから未来の予測ができるツールです。Amazon Forecastを使えば、過去のデータを元に、将来の商品売り上げや来客数を予測することが可能です。予測できる量も多く、一度に最大10万点まで予測できます。Amazon Forecastを使った予測は、大きく4つの手順に分かれています。

（1）データの準備
（2）Amazon ForecastにCSVをインポート
（3）トレーニングモデルの作成
（4）予測の実施

手順1のデータ準備では、過去の商品別の売り上げデータをExcelで用意します。予測したい商品名や商品ID、購入日時、販売数、販売店舗や地域名などが必要です。

データが準備できたら、Amazon Forecastにデータをインポートします。インポートが完了したら、予測したい期間、利用するアルゴリズム、休日・祝日といった情報を追加してトレーニングモデルを作成しましょう。モデルができたら予測を実行するだけです。

このように、Amazon Forecastは機械学習についての知識や経験がなくてもAIを使った予測ができます。

AIを使った予測ツールに関するよくある質問と回答をまとめました。

AI予測ツールを使うメリットは？

AIを使った予測ツールを利用するメリットは、大きく3つあります。

1つ目のメリットは、より正確な予測ができることです。AIは膨大な量のデータを分析し、データの中から共通するパターンを見つけ出すことができます。そのため、過去のデータから未来の出来事を正確に予測することが可能です。

2つ目のメリットは、効率的な予測ができる点です。人間が予測する場合に比べて処理速度が早く、大量のデータを瞬時に分析できます。そのため、人間による手作業での予測に比べ、時間や労力を大幅に削減することが可能です。

3つ目は、予測によって経済的メリットが得られる点です。AIを使って正確な予測ができれば、無駄な在庫を抱えることなく、必要な分だけの生産を行うことができます。また、過剰な生産を行わないため、無駄なコスト削減にもつながります。

AI予測ツールにはどんな予測モデルが使われてるの？

AIの代表的な予測モデルには、「線形回帰」「決定木」「サポートベクターマシン」などが挙げられます。

「線形回帰」とは、データの傾向を線形の関数で表現することで、未来の値を予測するモデルです。線形回帰モデルを使えば、物件の広さや立地条件から物件価格を予測できます。

「決定木」は、文字通り木の形をしたグラフで表現される予測モデルです。ある問題を解くために決められた一連の質問に答えていくことで、最終的に答えを導き出す方法です。例えば顧客がある商品を購入するかどうかを予測する場合、顧客の年齢、性別、収入などから一連の質問を設計し、最終的に購入するかどうかを導き出すことができます。

「サポートベクターマシン」は、データを分類するために使われる手法です。AグループとBグループの特徴を2次元座標にプロットし、2つのグループを分ける直線を引くことで、未来のデータがどちらのグループに分類されるかを予測することができます。身近な例では、メールがスパムかどうかを予測する場合などに利用されています。

AI予測ツールとは、AIに膨大なデータを学習させることで、将来の事象を予測できるツールのことです。学習したデータから法則性や傾向を掴むことで、未来の予測をするという仕組みになっています。

AI予測ツールには様々な手法が用いられていますが、代表的なものは「時系列予測」「画像認識」「自然言語処理」です。時系列予測は、時間の変化に注目したデータを用いて予測する手法をいいます。株価予測や売上予測などに利用されています。

画像認識は、画像や映像の中の人や物を認識する技術のことです。画像認識を使い、CT画像から病気の発症リスクを予測するといった活用がされています。

自然言語処理は、テキストデータから人の言葉を理解する技術です。この技術を応用すれば、SNS上の商品の口コミや感想を元に、商品の売れ行きを予測することができます。

このように、AIを使った予測ツールは様々な業界で活用されており、今後もさらなる予測精度の向上や予測分野の拡大が期待されています。予測ツールを使って自社課題を解決したいと考えている方は、ぜひAIを使った予測を検討してみてください。