監修:ニュートラル株式会社
AI予測ツールとは
AI予測ツールとは、AIすなわち人工知能を用いて近い将来や未来に起こる事象を予測するツールです。
AIは、機械学習によって大量に蓄積された既存データからデータ同士の関係性を見出して分析することに優れています。この仕組みを未来予測に応用したものがAI予測です。大量のデータを高速処理できることから、複雑なパターンや傾向も扱うことができ、他のツールに比べてより正確な予測が可能であるとされます。
AI予測ツールの使用用途
1. ビジネス
AI予測ツールは、ビジネスでは、仮説に基づいてデータ傾向の把握を行い、新しいデータに適用することによって、未来の予測を行うことに用いられます。商業ビジネスでは、過去の販売実績や気象状況などのデータを元に、商品需要の変動を予測するシステムなどがあります。商品需要以外にも、商談成立確率、売上予測などにも用いられるシステムです。
金融では、過去のデータの傾向を元に、株価や景気などの動向を予測することが可能です。不動産業界では、将来の不動産資産価値を予測することに用いることができます。それ以外では、特に医療・気象などで活用しやすいツールです。
2. 医療
医療関係では、過去の統計からインフルエンザなどの感染症の感染傾向を予測することにAI予測を用いることができます。感染者数や症状の内容や重篤度などのデータに基づき、流行しそうな地域や感染者数の推移を予測することが可能です。
また、患者個人単位では、例えば不整脈の検出に基づいた重篤疾患の発症予測などの用途例があります。日常生活での数分の検査で心房細動などの不整脈を検出して重篤な心疾患や脳梗塞などの脳疾患の発症リスクを予測します。
AI予測によって早期診断による適切な治療を実現することでADL (日常生活動作) の低下を防ぎ、患者の予後を改善することが可能となります。
3. 気象関係
気象関係におけるAI予測の主な用途は、天候の変化の予測です。統計的気象データを学習し、各地の気温や風向きなどの情報に基づいて天気予報を行うことが可能です。
また、雪が多く降る地方では、 新幹線車両の着雪量予測などに用いられます。雪国を走る新幹線は、走行中に車両の下部に雪が付着しますが、固まりになった雪が線路に落下すると線路の砂利が飛び散るなどして危険です。雪を取り除くための人員確保や、作業の要否の判断を行うため、AIによる着雪量予測が活用されています。
4. その他
上記以外では、防犯対策や水道管の劣化予測などにもAI予測が活用されています。防犯では、監視カメラの情報や過去の統計から犯罪発生の可能性が高い地域や時間帯をAI予測によって割り出し、早めに対策ができます。
水道管路の劣化予測では、使用年数だけでなく周囲の環境要因も影響するため、複雑な予測が必要となります。AIを用いることで過去の統計データから劣化状況を予測し、高精度な破損確率の推定を行うことができます。配管交換における優先順位を決定することに役立ち、更新計画を最適化することが可能です。
AI予測ツールの原理
AI予測は、機械学習を利用して行われます。機械学習とは「データから機械すなわちコンピューターが自動で学習を行い、データの背景にあるルールやパターンを発見する」という技術です。AI予測ツールでは、大量のデータをAIに学習させることで、未来に起こる事象を高精度で予測します。
ただし、これは「過去に起こったパターンや傾向は、未来にも継続する可能性が高い」という仮定に基づいている技術です。そのため、予測困難な一回限りの突発的な事象による影響は予測しにくいというデメリットもあります。
入力されたデータから予測を行う具体的な仕組みには多様なものがありますが、主な仕組みとしては、「ニューラルネットワーク」や「線形回帰」「決定木」などが挙げられます。用いられている仕組みは、それぞれのシステムによって異なっています。
- ニューラルネットワーク:
神経回路を模した複数の層 (「入力層」「中間層 (隠れ層) 」「出力層」) を持つシステムに大量のデータを入力し、判断を出力する方法。 - 線形回帰:
2つ以上の要素の関係性を数式で表現できるものと仮定し、「ある要素の値が変動すると、別の要素も連動して変動する」という形で予測を行う方法 - 決定木:
YESまたはNOで答えられる説明変数の値をもとにデータを振り分け、事象が今後起こる確率を数値化する方法
AI予測ツールの種類
AI予測ツールは、前述の通り、様々な業種・目的で利用されています。そのため、特定の目的に特化した製品や、ある程度広い範囲の分野にオールラウンダーに対応している製品など、様々なものがあります。特定の分野に特化している製品では、来店予測、予測型経営DXシステム、需要予測など、商業・ビジネス向けの製品が多いです。
また、購入形態には買い切りのほか、サブスクリプションに対応している製品もあります。ITの背景知識が無くても容易に理解できるよう、インターフェースが視覚的に工夫されている製品もあります。使用する際は、用途や状況に合わせて適切なものを選択することが必要です。
参考文献
https://ledge.ai/articles/ai-forecast
https://jpn.nec.com/solution/dotdata/tips/ai-predictions/index.html
https://www.itreview.jp/categories/predictive-analytics?sort=review_num_desc
本記事はAI予測ツールを製造・販売するニュートラル株式会社様に監修を頂きました。
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