AI予測とは？事例やシステム開発会社の選び方などについても解説！

AI予測システムとは、AIを用いて未来のものごとや値の予測を行うものです。すでに、様々な分野でAI予測が活用されています。過去のデータを分析することで、正確に予測を行うことができます。この記事では、すでに導入されているAI予測事例の紹介と、AI予測の導入検討の注意点について紹介します。

 

目次

 

 

AI予測とは2種類に分けられる

AI予測はAI技術を用いて、過去のデータから未来に発生する物事や値の予測を行うことです。社内外のデータを学習し、変化のトレンドを導き出すことで、自社製品の売れ行き予測や需要などの未来予測が可能です。

AI予測で分析するものは、大きく分けて2種類あります。

1つは、機械が故障する確率や病気が発症する確率などといった「未来の物事の発生」の予測です。もう1つは、商品の需要や株価などの「未来の値」の予測です。

AIについての詳細は「人工知能（AI）とは？基礎知識からビジネスの利用方法まで詳しく紹介」で行っていますので、ぜひご覧ください。

 

【解説】AI予測に用いられるアルゴリズム

AI予測に用いられるデータは、時間とともにその値が変化する時系列データが多いです。そのため、予測対象となる値は過去の値に影響されるという前提の、複数のアルゴリズムを使用して予測を立てています。その代表的なものが、以下の3つです。

• 線形回帰

• 決定木

• ニューラルネットワーク

 

●線形回帰

線形回帰とは、直線的な関係を仮定して予測する分析方法のことです。

コンビニのおでんを例に挙げて説明します。寒くなり、気温が下がるとおでんの売れ行きが良くなる、という直線的な関係を仮定し予測するものです。予測したい変数であるおでんを「目的変」、予測に用いる変数である気温を「説明変数」といいます。

線形回帰は単純なので、どの説明変数との関係を重視した予測なのかがすぐにわかります。直線的な関係を仮定しているので、複雑な関係性の反映はできません。

 

●決定木

決定木（けっていぎ）とはディシジョンツリーと呼ばれ、分類木と回帰木を組み合わせた分析方法です。

回帰木は連続して変わる値についてのとあるルールをツリーで表現したものです。説明変数の値に従いデータの振り分けを行っていくと、まるでツリーのような形になります。統計やマーケティングなどでもよく用いられます。

 

●ニューラルネットワーク

ニュートラルネットワークとは、1943年に提唱されたもので、脳の神経回路の断面図を模した分析方法です。

ニューラルネットワークは、AIの中で大きな役割を担っています。人間の脳のように複雑な処理をするため、ニューラルネットワークを複数層結合させて処理をすることを「ディープラーニング」と呼びます。

1957年に人間の視覚や脳の機能を模した「パーセプトロン」が注目を集めたことから、第一次AIブームが到来しました。しかし、弱点を指摘されたことからブームは下火になってしまいました。その後1986年、より複雑な学習が可能になったモデルの発表により、第二次AIブームが訪れます。こちらは利用可能なデータが少なかったことから、再びブームは下火になりました。

第三次AIブームは2006年に訪れました。これはディープラーニング（深層学習）と呼ばれています。ディープラーニングはオートエンコーダ（オートエンコーダ：入力されたデータを一度圧縮して、重要な特徴量だけを残した後、再度もとの次元に復元処理をするアルゴリズムのこと）と多層のニューラルネットワークを用いた学習方法のことです。

 

AI予測システムは需要の予測に役立つ

AI予測システムは、AI予測を行うシステムのことです。蓄積された大量のデータを利用して、商品やサービスなどの需要を予測できます。

今までは、経験者の勘に頼ったり数少ないデータから予測していたりしてきました。しかし根拠が乏しく、予測結果に大きなズレが生じやすい、という弱点がありました。

そこでAIを使用することで、より精度の高い予測が可能になりました。AI需要予測システムは、受発注業務の効率化や欠品防止などの効果が期待できます。

 

【事例紹介】AI予測システムを活用した事例とは

AI予測システムを活用すれば、「未来の事象発生の予測」や「未来の事象における値を予告」することも可能です。ここでは、6つの事例をご紹介します。

• 水道管路の劣化予測

• インフルエンザの流行予報

• 不整脈の発症予測

• 10年後の不動産資産価値の予測

• 患者の転倒リスクの予想

• 生鮮トマトの収量予想

 

●水道管路の劣化予測

AI予測をすることで、年数だけでなく配管など周りの影響も考慮した配管の劣化状況を予測することが可能になり、水道管の交換時期の明確化や、更新計画が立てやすくなりました。水道管の配管は、設置年数に基づいて更新の時期を判断することが一般的です。これまでは、設置年数を基準にした判断で更新時期を予測していました。しかしこの予測では、配管周辺の環境は考慮されていません。

AI予測で水道管の破損確率が高いものから更新することで、管路整備をする際のメンテナンスコストを最適化できます。また、配管の破損や漏水の事故件数を抑えることも可能です。

 

●インフルエンザの流行予報

AI予測を行うことで、今週から4週間後までのインフルエンザの流行度合いが予測可能となりました。

インフルエンザの予報は、全国各地のインフルエンザの流行度合いをレベル0～3で予測し、可視化できます。AIによる予測ができることで、インフルエンザの予防や感染の拡大防止に役立てられています。

 

●不整脈の発症予測

AI予測によって不整脈の発症予測が可能になりました。不整脈の発症予測ができるようになり、全身の状態や危険な不整脈の兆候を察知することができます。日本に限ったことではなく、先進国の中に高齢化が進んでいるところは少なくありません。未発見の心房細動によって、突然脳梗塞を引き起こし、生命にかかわるような事態になる可能性があります。AI予測で数分の検査で不整脈を検出し、早期治療ができることで、大きな病気の併発予防につながるのです。

医療におけるAI予測の今後は、新型コロナウイルスのような感染症による症状悪化の早期発見、運転中などの不整脈予測などの応用が期待されています。

 

●10年後の不動産資産価値の予測

ある企業では、マンションの担保価値（最低資金価値）をAIによって予測し、現在から将来までの住宅ローンのオーバーローンチェックをサポートするシステムの提供を開始しました。AI予測を行うことで、マンションを購入する時の物件選びやローン返済プラン検討の不安解消に効果的です。

また、別の企業は、マンション物件の10年後の未来までの推定担保価値の推移をオンライン上で知ることができるAI予測システムを開発しました。ユーザーは、スペックや価格が似ている複数の検討中物件の中で、どの物件が、将来的に資産価値を残せるのかを知ることができます。ほかにもAI予測によって将来の担保価値を参考にして、逆算するとローンの頭金の設定がしやすくなります。

 

●患者の転倒リスクの予想

ある企業は別企業と共同開発したAI予測システムは、電子カルテや看護記録などの患者情報から人工知能解析を行い、入院患者の転倒や転落のリスクを可視化できます。

高齢化社会が進む中、病院でも患者の高齢化が進んでいます。入院中の転倒リスクも、課題となっていました。高齢者の転倒転落リスク問題は、厚生労働省も重視する課題の1つです。

 

●生鮮トマトの収量予想

生鮮トマトの収量予測システムは、生鮮トマトの需要調整にとって重要な収量予測の精度を高めることに貢献しています。生鮮トマトの生産は、気温・室温や湿度、日照量などの栽培環境、施肥量などの様々な事柄が影響し、生産管理が困難でした。そこで、栽培もとが所有する栽培技術や管理データなどのビッグデータと最先端AI解析技術によって、収量予測システムが精度の高い予測が可能になりました。

AIによる収量予測は精度が高いため、正確な営業計画が可能となり、食品ロスの削減にもつながります。

紹介した事例以外にも、AI予測の事例は他分野に渡っています。AI予測の事例についてもっと知りたい方は、ぜひこちらをもご覧ください。

▷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！

 

AI予測システムを開発してもらう会社を選ぶ3つのコツ

上記の事例から、AI予測システムが便利なことがわかります。現在AI予測システムの導入をご検討中の方は、システム開発会社選びに悩む方が多いのではないではないでしょうか。そこでAIシステム開発会社の選び方のポイントを、3つ紹介します。

• 課題を明らかにする

• 複数の開発会社を比較する

• 開発会社の実績の有無を確認する

ポイントを押さえることで、自社に合うシステム会社を選びましょう。

 

●課題を明らかにする

最初に、自社が抱えている課題を明らかにする必要があります。課題を明確にすることで、見積もりの精度が上がり、コストパフォーマンスも良くなります。

開発会社に依頼をする場合も、AI導入の目的や課題が明確になっていないと開発会社側もどのような提案をすれば良いのかわからず、見積もりの作成にも時間がかかってしまうからです。

 

●複数の開発会社を比較する

1社だけで決めるのではなく、複数の開発会社を比較検討することで、自社に最適な開発会社が見つかりやすくなります。内容、価格、サポート体制など、開発会社によって様々です。自社の課題に必要な項目を中心に、比較して決めましょう。

また、見積もりをとることで開発会社の対応がわかります。こちらの質問に親身になって応えてくれるか、対応が丁寧かどうかも見極めると良いでしょう。開発の依頼をすることになると、話し合いを重ねることになるため金額だけでなく対応に関してもしっかりとチェックすることが重要です。

 

●開発会社の実績の有無を確認する

自社の抱えている課題に近い事例の実績があると、システム開発のノウハウがあるため、開発から導入までの計画がスムーズになります。また実績が多いと応用もでき、顧客の要望に柔軟に対応できるケースも多いです。

特に、自社と同業種の開発実績が多いと尚良いでしょう。こちらが気づかない機能の提案をしてもらえるかもしれません。

 

まとめ

AI予測システムには「未来の物事の発生」の予測と「未来の値」の予測の2種類があります。AI予測導入によって、今まで経験者の勘や数少ないデータから予測していたものが、AIによってより正確に予測することが可能になりました。

AI予測は公共事業や農業、病院など様々な分野で導入されています。開発会社の選定前には自社の課題を明確にしてから選ぶことをおすすめします。

IT化のために補助金を利用し、開発会社を探している企業は少なくありません。しかし、開発会社をどうやって選んだら良いのかお困りの方も多いでしょう。自社に合った会社を探すとなると、時間も手間もかかります。

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