予測AIとは

アナリストは長い間、データに基づいた意思決定を行うために組織内で予測分析を使用してきました。しかし、予測AIテクノロジーは統計データ分析を高速化し、機械学習アルゴリズムが利用できる膨大な量のデータにより、より正確な分析が可能になります。予測AIは、何千もの要素（場合によっては数十年分のデータ）を分析して結論を導き出します。これらの予測は、組織が将来の傾向に備える上で活用できます。

予測AIは記述的分析や処方的分析と混同されることがあります。記述的分析は組織が過去に何かが起こった理由を理解するのに役立つ一方で、予測的分析は組織が何が起こるかの予測を支援するものです。処方的分析は、それらの結果が確実に実現されるように組織が実行できるアクションを推奨します。

予測AIは、顧客行動に関する洞察を獲得し、業界全体で意思決定を最適化するために広く使用されています。顧客に解約からサプライチェーンの混乱、機械の故障まであらゆるものを予測し、信頼性が高く正確な予測を作成することで積極的な計画を可能にします。

予測AIモデルの精度とパフォーマンスは、トレーニング・データの品質と量に大きく依存します。厳格なデータ・ガバナンスの実践、データのクリーニング、検証、およびデータ・セットへの一貫した更新により、使用されるデータの信頼性が保証され、予測モデルの精度が向上します。

予測AIアプリケーションを構築するには、企業がさまざまなソースから関連データを収集し、欠損値、外れ値、または無関係な変数を定義してデータをクリーンアップする必要があります。次に、データはトレーニング用とテスト用に分類され、トレーニング用はモデルのトレーニングに、テスト用はパフォーマンスの評価にそれぞれ使用されます。予測AIは、ビッグデータ分析とディープラーニングを使用して、履歴データ、パターン、傾向を調査します。機械学習アルゴリズムに提供されるデータが多いほど、予測の精度が高まります。

組織が倫理的な考慮事項に対処し、予測AIモデルにおけるバイアスを軽減することも重要です。データやアルゴリズムにおけるバイアスは、不公平または差別的な結果につながる可能性があります。倫理的なAIを使用することで、有害な影響を防ぎ、ユーザーや関係者との信頼を構築します。

データが準備できたら、データ・サイエンティストが予測AIモデルをトレーニングできます。線形回帰、デシジョン・ツリー、ニューラル・ネットワークなど、さまざまな 機械学習アルゴリズム を使用できます。最適なアルゴリズムは、データの性質と実行される予測の種類によって異なります。

予測AIは、機械学習とAIアルゴリズムのサブセットを使用して、正確な予測を生成します。

ニューラル・ネットワークは、大規模なデータセットから複雑なパターンを学習できるため、多様なタスクに対して一般的に使用されます。

線形回帰は主に変数間の相関関係を識別するために使用される手法ですが、ロジスティック回帰はデータを明確なグループに分類するなどの分類タスクに役立ちます。

サポート・ベクター・マシンは分類にも使用され、明確なマージン分離があるシナリオで堅牢なパフォーマンスを提供します。

デシジョン・ツリーは、特徴値に基づいてデータをブランチに分割することで結果を推定し、分類の精度を向上させます。

K平均法クラスタリングは、類似性に基づいてデータをグループに分類するために使用され、データ内の根本的なパターンの発見に役立ちます。

組織が使用するアルゴリズムに関係なく、トレーニング中にモデルはデータ内の関係性とパターンを学習し、内部パラメーターを調整します。予測された出力とトレーニング・セット内の実際の値との差を最小限に抑えるようにします。このプロセスは反復的であることが多く、モデルは最適な状態に達するまで、観測したエラーに基づいてパラメーターを繰り返し調整します。

より多様で代表的なデータでトレーニングされたモデルは、予測を行う際に優れたパフォーマンスを発揮する傾向があります。また、アルゴリズムの選択やトレーニング中に設定されるパラメーターもモデルの精度に影響を与える可能性があります。十分なデータがあれば、機械学習モデルは情報を整理してデータを処理する方法を学習し、より正確な結果を生成できます。

予測AIは、埋め込みを使用してデータベースを迅速かつ効率的に照会できます。埋め込みは、AIが類似点や関係性を識別できるようにする情報を保存する方法です。教師なしニューラル・ネットワーク・レイヤーによって作成された埋め込みは、情報をベクトルに変換し、データセット内の他のすべての情報に関連する数学的空間内に配置します。一緒にクラスター化された埋め込みは互いに関連しているとみなされ、AIは関連するすべてのデータを迅速に「読み取り」、予測を行うことができます。

AIモデルの説明可能性と透明性は、信頼を築き、規制コンプライアンスを保護するために重要です。説明可能なAIは、関係者が予測がどのように行われるかを理解する上で役立ちます。透明性を提供することは、特に金融や医療などの高い機密性が求められる分野では、ユーザーの信頼を獲得し、法的および倫理的基準を満たすために不可欠です。

予測分析アプリケーションでは、売上高、センサーの読み取り値、財務記録などの構造化データを回帰やデシジョン・ツリーなどの機械学習アルゴリズムに投入して、リアルタイム分析を行います。アルゴリズムは、結果に先立つ変数間の過去の相関関係を分析します。これらのパターンは、新しい条件下でのイベントを予測するための定量モデルに情報を提供します。モデルがより関連性の高いクリーンなデータを長期間にわたって取り込み、相関関係を精緻化するため、精度は向上し続けます。成功が積み重なるにつれて、予測の信頼性は高まります。

外部要因が影響を与える可能性があるため、予測AIは確実な結果ではなく、潜在的な結果を測定します。ただし、予測に大きく依存し、人間の判断を排除すると、バイアスが生じるリスクが生じる可能性があります。人間の行動を予測することは倫理的な問題も引き起こすため、組織はこうした予測に過度に依存しないように注意する必要があります。

予測AIと生成AIはどちらも、ビッグデータへのアクセスと組み合わせた機械学習を使用します。予測AIは機械学習を使用して未来を推測します。ChatGPTやLlama 3などの生成AIツールは、大規模言語モデル（LLM）を使用して、自然言語プロンプトから新しいコンテンツを生成します。生成AIモデルは統計分析を使用してある種の予測を作成しますが、その目的は、生成する正しい単語、コード・セグメント、または視覚的な芸術性を予測することです。

予測AIモデルまたは生成AIの使用は厳密に二者択一ではありません。多くの企業は、どちらか一方を選択するのではなく、生成AIと予測AIの両方を戦略的に並行して導入することで両方のメリットを得ることができます。それぞれの専門的なスキルセットは、慎重に組み合わせれば、互いに補完し合うことができます。

予測AIが最大限の価値を発揮するには、既存のビジネス・プロセスとワークフローに統合する必要があります。この統合により、AIシステムによって生成された洞察と予測が実行可能になり、価値を提供できるようになります。組織は、予測AIを最大限に活用するために、予測AIを自社の戦略目標や運用上のニーズに合わせることに重点を置く必要があります。

予測AIは、消費者の需要が最も高くなる時期を特定し、店舗に在庫を増やす必要がある時期を特定するのに役立ちます。例えば、ハリケーンのような自然災害が発生した場合、店舗は必需品の在庫を確保することができます。

予測AIを使えば、道路の渋滞が、商品に対するユーザーの需要の急増にトラックが対応するのに最も役立つ可能性が高い時期を判断することも可能です。

予測AIは、サービス・プロバイダーがユーザーの要求を予測し、顧客体験を向上させ、顧客データと過去のアクティビティーに基づいて行動を予測するのに役立ちます。

また、十分なデータがあれば、患者の病歴に基づいて潜在的な健康状態を予測することもできるでしょう。

予測AIは、ユーザーの行動を予測することで、マーケティング部門が見込み客が興味を持ちそうなコンテンツ、製品、メッセージ作成を可能にします。

予測AIは、市場の動きを予測し、トランザクション・データを分析して、通常とは異なるデバイス・サインイン、新しい場所、特定のユーザーの通常の動作に当てはまらないリクエストなどの不正行為の検出を強化します。

予測AIは、販売データ、季節性、非財務要因を調べて、価格戦略を最適化し、消費者の需要を予測したり、今後の市場動向を予測したりすることができます。

予測AIは請求管理を効率化し、潜在的な損失を予測できます。

予測AIは、機械からの振動、温度、その他のセンサー・データを監視することで、故障のリスクがある機器を正確に特定し、事前に修理してダウンタイムを回避できるようにします。

ストリーミング・プラットフォームは予測モデルを適用し、ユーザーの視聴履歴に基づいてユーザーの好みに合ったパーソナライズされたコンテンツを提案します。

予測AIを使用して職場のプロセスを自動化すると、データを分析する際に短期的なタスクを達成できるため、自動化がさらに強化され、従業員は意思決定と創造的な選択にエネルギーを集中できるようになります。