AI技術を活用した需要予測の正確性向上には、イレギュラーな状況への対応が鍵となります。本記事では、様々なデータソースを組み合わせたり、機械学習モデルの改良を通じて、予測精度を高める方法を紹介しています。企業がこれらの戦略を取り入れることで、ビジネスの意思決定に役立つ柔軟で正確な需要予測システムを構築できるでしょう。
需要予測は、企業が未来の市場動向や消費者の購買傾向を予測するための手法です。
近年、AI技術の発展により、大量のデータを解析してより正確な予測を行うことが可能になっています。
このようなAIによる需要予測は、在庫管理や生産計画、販売戦略の策定など、様々なビジネス上の意思決定に役立てられています。
イレギュラーとは、予測しづらい突発的な出来事や特殊な状況を指します。
これらの現象が発生すると、通常のデータ解析では対応できないほどデータが大幅に変動することがあります。
そのため、イレギュラーを適切に予測し、需要予測の精度を向上させることが重要となります。
イレギュラーを予測するためには、AIが複数のデータソースを活用することが求められます。
例えば、過去のイレギュラーが発生した際のデータや、関連するニュースやSNSの情報、気象データなどを組み合わせることで、予測精度を高めることができます。
また、機械学習モデルの改良やアンサンブル学習の活用も、イレギュラーへの対応力を高める手段となります。
レギュラーの予測とイレギュラーの予測を分けて、予測を行う事も一つの手法です。
AIによる需要予測の精度向上には、以下のような取り組みが有効です。
多様なデータソースから質の高いデータを収集し、分析の精度を上げます。
正確なデータ、多種多様なデータ、偏りのないデータが予測精度を上げる近道です。
最適な機械学習モデルを選択し、パラメータのチューニングを行うことで、予測精度を向上させます。
「重み付け」と言うと分かりやすいのですが、予測結果に影響を与えているデータや、イレギュラーに影響を与えているデータに対して重要度をつけて、予測結果への影響度を調整します。
複数のモデルを組み合わせて予測を行うことで、イレギュラーに対する耐性を高めます。
AIモデルは定期的に学習させることで、新たなイレギュラーにも柔軟に対応できるようになります。
通常の需要予測を行う物とは別に、イレギュラーの発生確率だけを専門的に予測するモデルを制作するのも一つの手法です。
過去のイレギュラーが発生した履歴とその時のさまざまな条件を学習させ、発生する確率と上振れするのか下振れするのかを予測させます。
通常の予測数値とイレギュラーの発生確率を考え合わせて計画を立てれば、リスクを最小限にできるというわけです。
AIによる需要予測は、イレギュラーへの対応が重要です。データの多様性や機械学習モデルの適切な選択・チューニング、アンサンブル学習の活用などを通じて、予測精度を向上させることができます。
企業は、これらの取り組みを実践することで、イレギュラーにも柔軟に対応できる需要予測システムを構築し、ビジネス上の意思決定に役立てることができるでしょう。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
