予測システムでできることとは？種類、メリット・デメリット解説

近年AIの発達によりビッグデータを活用し予測分析によりビジネスに活用することが可能になりました。人工衛星がとらえた雨雲の画像をAIに認識させることで天気が予測できたり、企業が学生のエントリーシートから将来活躍できる人材を探したりと、様々な場面で予測システムが活用されています。今後もマーケティング・セキュリティなどの分野で予測システムは他社との競争において欠かせません。そのため予測システムが「どのようなものなのか」「どのようなシーンで活用できるのか」理解することが重要です。この記事では予測システムの概要、種類、予測システム導入のメリットやデメリットなどについてご紹介します。

 

目次

 

 

予測システムとはAIを活用して予測するシステムのこと

予測システムとは、ビッグデータを活用して現在・過去・未来のイベントについての予測を分析し、今後の行動を提案するシステムのことです。予測システムは、AIのアルゴリズムに従ってデータを処理します。

数十年前から学術研究分野で利用されていましたが、近年は顧客の消費行動・マーケティングなどビジネスでも活用されています。

 

予測システムの需要が高まった3つの背景

予測分析の需要が高まった背景には、以下のことが関係しています。

• インターネットの拡大とコンピュータの処理速度の急速な発展
• ハードドライブ・クラウドなどストレージの充実
• ディープラーニング（深層学習）によるAI分野の発展

どれもAI産業には切っても切れない重要な要素です。しっかりと確認しておきましょう。

 

●インターネットの拡大とコンピュータの処理速度の急速な発展

インターネットの拡大とともに使用できるデータが爆発的に増え、機械学習が容易になりました。その結果、AIが行う計算に特化したプロセッサの開発が進みました。従来時間がかかっていた予測分析が、短時間でできるようになったのです。

 

●ハードドライブ・クラウドなどストレージの充実

ストレージ技術の発展とともに、その容量が大きくなり、結果としてビジネスで予測システムを活用できるようになりました。ここでいうストレージとは、パソコンのデータを保存する補助記憶装置のことです。

 

●ディープラーニング（深層学習）によるAI分野の発展

従来の機械学習を発展させたディープラーニング（深層学習）によりAI分野は発展し、より精度の高い予測が可能になりました。 これまでの機械学習では、着目すべき項目を人間が指示する必要がありました。しかし、ディープラーニングは大量のデータを読み込ませるだけで、人間が明確に言語化できない抽象的な要素を抽出できます。

 

予測システムできることは様々

予測システムでは、様々な目的で活用されています。例として挙げただけでも、これだけあります。

• ダイレクトマーケティング

• 訪問営業

• マッチング

• 需要予測

• コールセンター入電予測

• テキスト分類

• 人事予測

• リスク査定

• 故障予防

• 不正防止

また業界ごとの予測システムを活用事例については、以下の表でまとめました。

業界	予測システムの導入効果
飲食	・廃棄率を予測 ・人件費の最適化 ・仕入れ量の提案
不動産	・賃貸物件の賃料提案 ・AIが不動産の価値を自動計算 ・周辺地域の不動産売買データを自動収集
医療	・患者ごとの転倒リスクを推測 ・患者の健康状態をもとに、入院リスクを予測
物流	・過去の配送ルートデータをもとに、最適な配送ルートを提案 ・配送先の距離や物量データを参考にして、配送拠点を見直し

 

【事例紹介】予測システムの活用法を見てみよう

予測システムには様々な種類があり、業種によって分析方法も異なります。今回は以下の3つの事例をもとにご紹介します。

• 機械故障の予測

• 天候（気象や水位）の予測

• 入院リスクの予測

 

●機械故障の予測

これまでは人間が機械の異常を判断してきましたが、機械学習を用いた異常検知により、人間の手を介さずに異常を判断することができます。その時に使われる予測方法が異常検知です。

異常検知とは、データマイニング（大量のデータから知識を取り出す技術）を利用し、データの異常な状態を検知するための方法です。AIは「教師なし学習（正解を与えずに学習させる手法）」によって異常を検知します。

異常検知による分析を行うには、設備・機械に専用のセンサーを取り付けます。センサーを通じて設備・機械の様子を把握してデータを収集し、AIを用いて解析を行うことで、設備・機械の不具合や故障を検知するのです。より精密な予測をたてるには、膨大なデータが必要です。しかし中には、機械の異常の発生自体が稀で、なかなかデータを収集できないケースもあります。

そこで活躍するのが、「教師なし学習」です。「教師なし学習」とは、学習用のデータに正解を与えないで、AIに学習させる方法です。教師なし学習最大のメリットは学習データに存在しない未知のパターンを発見することです。教師なし学習をすることで、今までにない故障パターンが発見されるかもしれません。

教師なし学習の代表的な手法は「SVDD」「PCA」「RPCA」です。 まず「SVDD」は1クラス分類を目的とし、通常状態を柔軟にモデル化した手法です。サンプルがあまりない場合でも役立ち、「カーネル関数（データの類似度を計算するための関数）」を用いて機器予後診断などに利用します。

次に「PCA」は主成分分析とも呼ばれ、正常値と異常値の分類を容易にした手法です。データ全体の可視化ができ、正常なデータ（機械の通常稼働状態）を定義し、それから外れたデータを検知することで異常を判定します。

そして「RPCA」は「PCA」に修正を加えた分析手法であり、データに開きがあっても適切な処理を施し、学習を続けられます。

 

●天候（気象や水位）の予測

予測システムには、天候（気象や水位）の予測ができる「気象システム」と「AI水管理予測システム」があります。それぞれの特徴や予測手法は大きく異なっています。

まずは「気象システム」についてです。これらのサービスやシステムには、数値予報が用いられます。 数値予報とはコンピュータを活用して、地球の大気や海と陸地の状態の変化をシミュレートして予測することです。コンピュータ上の地球モデルは大気・海・陸地の要素を格子状に分割して、世界の観測データをもとに演算を行うことで、将来の気象を予測します。

一方「AI水管理予測システム」は、洪水時の河川水位を予測するシステムです。過去の雨量・水位のデータで機械学習した水位予測モデルを使って予測を行います。全国の雨量局と水位局から雨量と水位データ、そして気象庁から受信した予報雨量を水位予測モデルに入力し、予報雨量を算出してから予想水位まで割り出します。これらの予測データはリアルタイムでの算出が可能です。また、それらの予測データを用いてAIを再学習させることで、環境変化に伴う雨量・水位の変化の最適化ができます。

 

●入院リスクの予測

健康診断やレセプトなどから、入院リスクを予測できるシステムもあります。健康診断の検査結果や服薬の情報からAIが分析し、生活習慣病による入院の可能性と日数を予測します。入院リスクに活用するデータは下記のとおりです。

• 性別

• 年齢

• 肝機能

• 中性脂肪

• 飲酒・喫煙の週間

• 病歴

さらに算出したデータをもとに、医師が設定した健康状態が良好と考えられるデータと比較することで入院リスクを検証したり、入院リスクを高めている要因を分析して患者にアドバイスしたりもできます。

今回紹介した種類のほかに、需要予測ができるシステムもあります。需要予測システムは小売店や製造業、そして流通業など幅広い業界で活用されています。詳しくは「需要予測システムの選び方は？開発・構築・改修・導入の違いなどについても解説！」で解説しています。

 

予測システムにはメリットとデメリットがある

事例を見てみると、予測システムは便利な要素があります。しかし便利な反面、様々なデメリットもあります。そこで、メリット・デメリットを具体的に確認していきましょう。

 

●メリット

予測システムを導入するメリットは「将来の対策ができる」「障害を未然に防げる」「業務効率化ができる」ことです。

 

将来の対策ができる

AIは根拠のあるデータをもとに予測するため、人間の経験や勘に左右されず、客観的かつ信憑性があります。その予測を参考にすれば、より具体的な対策が立てられるようになります。

 

障害を未然に防げる

上記で解説したように、予測をもとに対策を立てれば、障害を未然に防ぎやすくなります。障害とは小さなものから大きなものまで色々あります。小さな障害を放置した結果、やがて大きな障害が発生してしまった、なんてことは珍しくありません。予測システムを使って前もって障害対策をすれば、後々の大きな障害を防ぐことにつながるのです。

 

業務効率化ができる

予測管理システムを活用することで、個人では考えが及ばないところまで予測できるため、業務の隅々まで効率化が期待できます。業務の効率化に成功すれば、逆にシステムでは対応できない業務に注力でき、生産性の工場にもつながっていきます。

 

●デメリット

デメリットについては、「予測用のデータが多く必要」「予測が外れる場合もある」「外的要因が予測に影響する」の3つです。

 

予測用のデータが多く必要

「教師なし学習」を行うならともかく、予測システムは過去のデータがなければ予測できません。かといってデータがあれば良いというわけでなく、データの量も必要です。予測の精密さはデータ量に左右されます。データ量が少ないと、正確な予測が算出できません。

 

予測が外れる場合もある

予測が外れることは珍しいことではありません。そのため予測結果の誤差を想定したり、最終決定を人間に委ねたりすることもしなければなりません。予測の誤差を少なくしていくには、繰り返しシステムを使い、最適な予測方法の構築や過去のデータを蓄積して分析することも必要です。

 

外的要因が予測に影響する

どんなに予測システムの誤差を少なくしても、予測システムは外的要因の想定はできません。世間のトレンドや流行、国内・海外の情勢の変化など、予測環境は常に変わってきます。柔軟な対応をするのはシステムではなく、人間の判断が不可欠です。

 

予測システムを選ぶポイント

メリット・デメリットを踏まえたうえで予測システムを選ぶなら、チェックすべきポイントはサポート体制や導入費用です。こちらでは、成功する予測システムを選ぶポイントについて詳しく解説します。

 

●サポート対応が充実している

予測システムを導入する場合は、導入先の会社のサポート対応がしっかりしているかが重要です。 前提として、予測システムを導入するなら、自社内でサポート体制を考えておく必要があります。例えば、予測をするためにはデータ入力する人材と、AIに精通しデータ分析ができるデータサイエンティストが必要です。 サポートが充実している導入先なら、サポート体制に関する丁寧な対応やアドバイスが受けられるはずです。

 

●導入費用

予測システムの導入はAIシステムのため費用が高額です。導入費用の相場は下記のとおりです。

予測システムの種類	費用相場
クラウドの利用	数千～数十万円／月
学習済みエンジンの利用	数百万円～数千万円
モデルを作成して実装	数千万円～

 

上記のように予測システムには膨大な費用がかかるため、使用する機能を決めておくことが重要です。そのためにも導入する意図や、現在社内で抱える課題を明確にし、課題を解決してくれるかどうかを見極めながら必要なシステムを選んでいきましょう。

予測システムの導入は高額であるからこそ、信頼できるシステム会社に依頼したいと考える方も多いでしょう。AIを使ったシステム開発を得意とする技術力の高い開発会社なら、精度の高い予測システムを開発してくれます。以下のページからは、予測システムで実績のあるおすすめの開発会社をご案内しています。予測システム開発会社を探しているなら、発注ナビへご相談ください。

 

まとめ

予測分析とは、ビッグデータを活用し現在・過去・未来のイベントについて予測を行う分析手法です。人事予測・リスク査定・故障予防・不正防止など、様々な予測が可能です。そのため、ビジネスにおいても需要が高まっています。予測システムを導入するメリットは気象システムなどを活用し、準備ができたり、障害を未然に予防できたりすることです。

予測システム導入に失敗しないためには、サポート体制や導入費用に留意する必要があるでしょう。予測システムの特性を理解し、費用対効果のあるシステムを導入することが重要です。 予測システム開発会社を探しているなら、システム開発会社と企業のマッチングサービスを行っている発注ナビへご相談ください。 相談から見積もりに至るまで、すべて無料となっております。

 

 

 

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