AI予測とは、AIによるデータ分析により、将来の事象や行動を予測する技術のことです。AIは、大量のデータを学習し、様々な要因を考慮した上で、精度の高い予測を示すことができます。

AI予測を活用すれば、商品の将来需要を予測して在庫量を最適化したり、患者の健康状態をもとに将来の疾病リスクを予測して予防に活かしたりするなど、様々な分野で業務効率化やサービスの質の改善を実現することができます。

本記事では、AI予測とは何かについて、メリット・デメリットや導入事例とともにわかりやすくご紹介します。

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AI予測とは？

AI予測とは、AIによるデータ分析により、将来の事象や行動を予測する技術のことです。AIは、大量のデータを学習し、様々な要因を考慮した上で、精度の高い予測を示すことができます。

例えば、過去の販売データや需要状況を分析することで将来の売上や販売数を予測したり、患者の健康状態や生体データを分析することで疾病リスクを予測するなど、あらゆる分野で応用が可能です。

今までは、人間の経験則や勘に頼っていたことでも、AIによるデータに基づいた予測が可能となり、効果の高い戦略実行につなげることができるようになります。

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AI予測の仕組み

AI予測の仕組みは、大きく以下の4つのステップに分かれます。

• ①目的の明確化とデータの収集
• ②データに基づく予測モデルの構築
• ③予測モデルの性能評価
• ④予測モデルによる予測

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①目的の明確化とデータの収集

まず、AI予測の目的を明確にします。AIを用いて何を予測したいのかを明確にし、そのために必要なデータを収集します。

例えば、ある商品の将来の需要を予測したいのであれば、その商品の過去の販売数の推移や競合商品の売行きなどのデータを収集することになります。

②データに基づく予測モデルの構築

次に、収集したデータをもとに、予測モデルを構築します。収集したデータをAIに学習させ、予測したい事項を算出できるようなモデルを作成します。

③予測モデルの性能評価

予測モデルを作成したら、そのモデルの性能を評価するステップに入ります。例えば、過去のある時点におけるある商品の販売数を、それよりも以前のデータをもとに予測させ、AIの予測と実際の数値を比べることで、予測がどの程度当たっているかを確かめることができます。

④予測モデルによる予測

予測モデルの性能評価により、満足のいく性能が確かめられたら、実際に未来の事象に対して予測を行います。

AI予測の２つのメリット

AI予測のメリットとして、以下の2つが挙げられます。

• ①大量のデータ分析による予測精度の向上
• ②予測業務の自動化・効率化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①大量のデータ分析による予測精度の向上

AIは、膨大なデータを瞬時に分析し、人間では見つけられないような複雑なパターンや法則性を見つけ出すことができます。

これにより、圧倒的に精度の高い予測が可能となります。需要の正確な予測による在庫量の適正化や、トレンドの正確な予測によるマーケティングの改善など、売上げ向上に繋がる様々な成果を上げることができるようになるでしょう。

②予測業務の自動化・効率化

AIの計算能力は、人間をはるかに上回り、大量かつ複雑なデータを瞬時に分析してパターンを見つけ出すことができます。

これにより、予測業務が大幅に自動化・効率化し、迅速な施策意思決定が可能となります。

AI予測の２つのデメリット・注意点

AI予測のデメリット・注意点として、以下の2つが挙げられます。

• ①整理された大量のデータの準備が必要
• ②データに誤りがあることによる不正確な予測

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①整理された大量のデータの準備が必要

AIに精度の高い予測をさせるためには、大量のデータを収集する必要があります。また、これらのデータは、AIが分析しやすいようにある程度整理・統合しなければならず、その作業には一定の工数がかかります。

②データに誤りがあることによる不正確な予測

AIによる予測のもとになるデータに誤りがあると、正確な予測をすることはできません。そのため、データ収集の際には、そのデータの正確性に十分注意する必要があります。

AI予測の４つの活用方法

AI予測の活用方法として、主に以下の4つが挙げられます。

• ①商品の需要予測
• ②ファッショントレンドの予測
• ③建築・製造でのコスト予測
• ④疾病リスクの予測

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①商品の需要予測

AIによる商品の需要予測は、AI予測の典型的な活用方法です。過去の商品販売データや顧客の行動履歴のほか、天候、原材料価格、トレンドなど様々な要素を考慮することで、各商品の将来需要を正確に予測することができます。

この予測をもとに、在庫量を最適化して欠品や廃棄ロスを削減したり、売れると予想される商品を目立つ棚の位置に陳列するなどして、売上げを伸ばすことが可能となります。

②ファッショントレンドの予測

AIにより、ファッショントレンドを予測することも可能です。SNSのインフルエンサーによる投稿やファッションアイテムの販売状況などを分析することで、将来どのようなファッションが流行するかを予測することができます。

予測をもとに、流行を先取りしたファッションを生産・販売することで、競争の激しいファッション業界で大きな売上げを上げることが可能となるでしょう。

③建築・製造でのコスト予測

AIが、原材料の価格推移などのデータを分析することで、建築や製造でのコストを正確に予測することが可能となります。

これにより、正確な見積りの算定が可能となり、財務の健全化や価格の最適化を実現することができます。

④疾病リスクの予測

AIが、患者の生体データや生活記録、医療統計などの各種データを分析することで、各患者の疾病リスクを予測することが可能となります。

これにより、各患者がかかりやすい病気を事前に把握し、適切な予防医療を提供するできるようになります。

【業界別】企業のAI予測の活用事例１２選

業界別の企業によるAI予測の活用事例として、以下の12事例が挙げられます。

＜小売業界＞

• ①ローソン：AIが売上高を予測し、最適な場所へ新規出店の判断
• ②イトーヨーカドー：AI商品発注システムを導入し、発注作業を３割短縮
• ③ライフコーポレーション：AI需要予測システムで発注作業５割削減へ

＜飲食業界＞

• ④スシロー：寿司の注文数をAIが予測し、食品ロスの削減を実現
• ⑤リンガーハット：緊急事態下での需要も予測するAIシステムを導入

＜ファッション業界＞

• ⑥Heuritech：SNSの投稿からファッショントレンドを予測するシステムを開発
• ⑦ストライプ：AI需要予測による在庫管理により、大幅な利益改善に成功

＜製造業界＞

• ⑧キッコーマン：2000種類の商品の需要をAIが予測し、業務時間の大幅短縮を実現

＜建設業界＞

• ⑨西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ

＜保険業界＞

• ⑩ソニー損害保険：AIがコールセンターの入電を予測し、放棄率を改善

＜医療業界＞

• ⑪東京ミッドタウンクリニック：健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測

＜交通業界＞

• ⑫NTTドコモ：タクシー乗車台数を90％以上の精度で予測するAIシステムを開発

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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＜小売業界＞

①ローソン：AIが売上高を予測し、最適な場所へ新規出店の判断

ローソンは、AIが新規出店を判断するシステムを導入しています。AIが、人口や交通量、学校や病院の配置などのデータをもとに1日当たりの店舗売上高や採算性を予測し、売上が高い場所を探します。

これまでは、人による情報収集と判断で新規出店場所の判断が行われていましたが、AIを用いることで、売上を正確に予測し、最適な場所に店舗を出店できるようになりました。

これにより、効果的に店舗数を増やし、ファミリーマートやセブンイレブンに負けない規模の拡大を目指しています。

②イトーヨーカドー：AI商品発注システムを導入し、発注作業を３割短縮

イトーヨーカドーは、全国の店舗にAIを使った商品発注システムを導入しました。カップ麵やお菓子などの加工食品、冷凍食品、アイス等の合計約8000品目を対象に、AIが発注の提案を行います。

価格や天候情報、過去の客数などの情報をAIが分析し、最適な販売数を予測します。店舗の発注担当者は、AIの予測を踏まえて、最終的な発注判断を行います。

テスト運用では、発注作業にかかる時間を平均3割短縮でき、在庫数の最適化も実現するなど、大きな効果が上がりました。

③ライフコーポレーション：AI需要予測システムで発注作業５割削減へ

スーパーマーケットチェーンを展開するライフコーポレーションは、AI需要予測による自動発注システムを導入しました。

過去の販売実績や気象情報などのデータをもとに、AIが各店舗における商品発注数を自動で予測・算出します。

これにより、発注にかかる作業時間を5割削減するとともに、食品ロスや欠品の削減を目指しています。

＜飲食業界＞

④スシロー：寿司の注文数をAIが予測し、食品ロスの削減を実現

回転ずしチェーンのスシローは、AIが寿司の注文数を正確に予測するシステムを導入しました。

スシローでは、一つ一つの皿にICタグが付けられており、どのネタがどれくらい食べられたかが全てデータとして記録されています。このデータをAIが分析して、各ネタの需要を正確に予測します。

これにより、どの種類のネタがどのくらい注文されるかを正確に把握し、適切な量の在庫を用意することができるようになり、食品ロスの削減を実現することができました。

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⑤リンガーハット：緊急事態下での需要も予測するAIシステムを導入

リンガーハットは、シリコンバレー発のAI企業と共同で、消費者の需要を予測するAIシステムを導入しました。

このAIシステムは、通常時の消費者の需要だけでなく、地震や台風等の自然災害や感染症などのパンデミックなど、あらゆる緊急事態のもとでの消費者の需要を予測できます。

これにより、適切な発注数の算出や在庫管理を行い、サプライチェーンの無駄を減らすことを目指しています。

＜ファッション業界＞

⑥Heuritech：SNSの投稿からファッショントレンドを予測するシステムを開発

フランスのスタートアップHeuritechは、SNSやブログなどのソーシャルメディアの投稿を分析し、ファッショントレンドを予測するシステムを開発しました。

ソーシャルメディアに投稿された写真やテキストデータから、ブランドに関する情報を抽出し、ファッショントレンドを予測するシステムであり、ルイヴィトンやDiorなどの有名ブランドにも導入されています。

これにより、在庫数の最適化や効果的な販売戦略の遂行が可能となり、スカートの売り上げが12％増加した例もあるとのことです。

⑦ストライプ：AI需要予測による在庫管理により、大幅な利益改善に成功

ファッションブランドを展開するストライプインターナショナルは、AI需要予測による在庫圧縮の試みを実験的に開始しました。「earth music&ecology」という同社のブランドの在庫管理にAIを活用する取組みです。

実験の結果、値引き率が14ポイント改善され54％となり、タイムセール時間も4割減るなどの成果が上がりました。また、店舗ごとの商品配分も、今までは都市型と郊外型の2種類しかありませんでしたが、AIによる分析の結果、8種類まで細分化しました。

ストライプは、この取組みを国内全ブランドに拡大し、在庫を8割まで引き下げ、仕入高を350億円まで削減する計画を立てています。

＜製造業界＞

⑧キッコーマン：2000種類の商品の需要をAIが予測し、業務時間の大幅短縮を実現

しょうゆメーカーのキッコーマンは、AI需要予測システムを導入し、約2000種類の商品の需要予測に活用しています。

キッコーマンでは、7人の受給担当者が、約2000種類もの商品の需要を分担して予測していました。これには大量の時間がかかり、また、予測は過去の経験に基づいていたため、担当者ごとに予測にばらつきがありました。

AI需要予測システムを導入したことで、予測精度が大幅に向上するとともに、予測にかかる業務時間を大幅に削減することに成功しました。

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＜建設業界＞

⑨西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ

西松建設は、建設業界特有の大幅な物価変動に対応するため、建設コストの予測に生成AIを活用したツールを導入しています。

本ツールでは、建設コストへの影響要因となるニュースや統計を基に物価変動の精度高い予測を提供し、建設費用の見積もりにおけるリスクを軽減します。

この取り組みにより、価格上昇が見込まれる際には早期の発注を行うなど、購買戦略に大きな効果をもたらすことが期待されています。

＜保険業界＞

⑩ソニー損害保険：AIがコールセンターの入電を予測し、放棄率を改善

ソニー損害保険は、コールセンターにおける入電数をAIが予測するシステムを導入しました。各日・時間帯ごとの入電予測を行い、オペレーターのシフト配置を決定しています。

これまでは担当者の知見をもとに予測を行っていましたが、AIを導入することではるかに高精度で入電数を予測することが可能となりました。

これにより、顧客からの電話を受けられない確率（放棄率）が低下するとともに、オペレーターの最適なシフト配置による人件費の節約も実現しました。

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＜医療業界＞

⑪東京ミッドタウンクリニック：健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測

東京ミッドタウンクリニックは、人間ドックを受診した患者に対して疾病リスクの予測結果を報告する際に、疾病リスク予測AIサービスというツールを活用しています。

疾病リスク予測AIサービスとは、東芝デジタルソリューションズが提供するソリューションで、１年分の健康診断データをもとにAIが６年先までの６疾病（糖尿病・高血圧症・脂質異常症・腎機能障害・肝機能障害・肥満症）のリスクを予測するサービスです。

これにより、より正確な疾病リスク予測を患者に届けることができるだけでなく、疾病リスクの予測にかかる医師の工数を削減し業務効率化を達成することができます。

＜交通業界＞

⑫NTTドコモ：タクシー乗車台数を90％以上の精度で予測するAIシステムを開発

NTTドコモは、タクシーの乗車台数を予測するAIシステムを開発しました。

このシステムでは、携帯電話の電波からリアルタイムで予測した各地域の人口と、過去の運行データや気象データを組み合わせ、それぞれのエリアにおけるタクシー需要を正確に予測します。

予測は10分単位で更新され、30分先までの乗車台数の予測を93～95％の精度で実現しました。これにより、1台当たり年間約28万円の売上向上が見込まれるとのことです。