機械学習の予測モデルとは？得られるメリットや活用事例を解説

この記事では、AIの発展により耳にする機会が増えた機械学習の予測モデルの概要や、予測することで得られるメリットを解説します。

具体的な予測モデルの開発手順や活用事例もあわせてお伝えします。

機械学習の活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

機械学習の予測モデルとは？

機械学習の予測モデルに触れる前に、機械学習について簡単に解説します。

機械学習とは、人工知能（AI）を開発するための技術領域のひとつです。

コンピュータに大量のデータを学習させることで、予測・決定を自動で実行する能力を身につけさせます。

具体的には、機械学習は、コンピュータに正解パターンのデータを学習させる「教師あり学習」、正解パターンは学習させず、入力データのみを与える「教師なし学習」、コンピュータ自身が報酬の価値を最大化するための行動を学習する「強化学習」の3種類にわかれます。

コンピュータは、それぞれの学習方法において、データから規則性や傾向を学習し、予測や決定を行うのです。

機械学習の概要やそれぞれの学習方法の特徴は、「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」で詳しく解説しているのであわせてご確認ください。

予測モデルの種類

前述した「教師あり学習」には、さらに「分類」と「回帰」の2種類の予測モデルがあります。

教師あり学習を活用した事例には、需要予測や翻訳機、スマートスピーカーなど、すでに身の回りに実用されているものが多く、今後機械学習に取り組む方が採用すべき学習方法のひとつです。

「分類」と「回帰」の特徴を把握して、学習に役立ててください。

分類

分類とは、特定のデータがどのクラスに属するか予測するモデルです。たとえば、ウサギと亀の画像をコンピュータに機械学習させて、「ウサギグループ」と「亀グループ」に分類できるようにします。学習したコンピュータにウサギの画像を入力すれば、過去に入力された「ウサギグループ」に属してる画像データをもとに、入力された画像をどちらのグループに分類するのが正しいのか予測させられます。

この予測モデルは、スパムメールの振り分けや、不良品の検知などに応用されています。

回帰

分類が「ラベル」の予測であったのに対し、回帰は「数値」を予測します。たとえば、過去の売り上げデータをコンピュータに機械学習させれば、これまでの傾向や現状の数値から、未来の売り上げを予測させられます。気象環境のデータと組み合わせれば、天気予報の気温予測にも活用可能です。

このように、同じ「教師あり学習」の機械学習であっても、モデルによって予測できる内容は異なります。

これから機械学習を活用する方は、それぞれの特徴を把握しておくことで、より有効に活用できます。

企業が機械学習による予測で得られるメリット

企業は、機械学習で予測することで、営業効率の改善や人的ミスの防止などのメリットを得られます。

具体的な内容を解説するので、機械学習に取り組む際の意思決定の材料として参考にしてください。

営業効率の改善

機械学習の予測を活用すれば、営業効率の改善が見込めます。

AIに得意先の売り上げや自社・他社製品の購入割合、営業の活動記録などのデータを学習させることで、自社製品の購入確率の算出が可能です。

特に新規顧客への営業を中心に行っている企業は、どの顧客が購買確率が高いのか事前に把握できれば、根拠を持って営業の優先順位を決められ、営業効率を大幅に向上させられます。

加えて、分析されたデータから顧客の購入傾向をつかめれば、パーソナライズされた営業アプローチが可能になります。

人的ミスの防止

機械学習を活用した予測は、人的ミスの防止につながります。たとえば、これまでは売り上げ予測を立てる際に、従業員が過去のデータや現状の実績を照らし合わせながら分析し予測していました。

しかし、人間だけで処理する場合、疲労から来る計算ミスやデータの見落としなどは避けて通れません。

AIであれば、人間では処理できないような膨大な量のデータでも瞬時に一貫した高い精度で機械学習を行い、分析・予測してくれます。

従業員のこれまで予測に使っていた時間をほかの業務に使えるため、会社全体の生産性向上にもつながります。

社内リソースの適切な管理

機械学習の予測を活用すれば、社内リソースの適切な管理も可能です。

たとえば、製造業においては、特定の工程を行う機械の故障した時点での稼働回数をデータとしてAIに与えれば、そのほかの機械の故障するタイミングを予測できます。

また、イベント運営の場合、過去の来場者数データから今回のイベントの予測をすれば、過不足なくスタッフを配置できます。

社内リソースの適切な管理は、顧客満足度の向上や社内利益の最大化にもつながるため、社内リソースが多い企業こそ、機械学習による予測の活用がおすすめです。

精度の高いターゲティング

機械学習の予測は、精度の高いターゲティングも実現します。

ECサイトにおいては、消費者の購入履歴や自社サイトの閲覧履歴、アンケート結果などをAIに分析させれば、データにもとづいた消費者の興味や需要の予測が可能です。

予測ができれば、パーソナライズ化された広告やおすすめ商品を表示でき、売り上げの最大化につなげられます。

機械学習の予測モデルの開発手順

機械学習の予測モデルを開発する際の手順を解説します。

それぞれのプロセスのポイントも解説するので、自社での開発を検討している方は、参考にしてください。

予測モデルの定義

機械学習の予測モデルを開発する際は、まずは予測モデルの定義から行います。

目的や解決したい課題をもとに予測モデルを定義することで、予測モデルの用途が明確になります。具体的には、どのデータを用いて何を予測するか、そしてどのような機械学習アルゴリズムを使用するかの決定が必要です。

これらの定義がされていないと、自社の目的に沿わない曖昧な予測モデルが構築されてしまいます。

データ収集や予測モデルを構築する前に、予測モデルの明確な定義付けを行ってください。

データ収集

次に、予測モデルの定義で決めたデータの収集を行います。

機械学習の予測モデルを構築するには、質の良い大量のデータが必要です。

AIは、そのアルゴリズム上、与えられるデータの量が多いほど、高い性能を発揮します。データを収集する際は、データ量は十分か、集めたデータに異常値は含まれていないか、確認してください。

注意点として、企業外部から収集したデータを活用する際は、個人情報が流出しないように、厳格な管理ルールを定めて扱ってください。

データ作成・前処理

十分なデータが収集できたら、次はデータ作成・前処理です。

このステップでは、AIが機械学習を行いやすくするために、データを加工・整理します。具体的には、集めたデータを結合して分析テーブルを作ったり、重複や異常値のデータがあれば削除・取捨選択し、足りないデータがあれば補足します。

データの質は、AIの性能に直結するため、十分なリソースを使って行ってください。

予測モデルの構築

データが完成したら、いよいよ予測モデルの構築です。

自社が求める予測を行うためのアルゴリズムを選択し、構築します。

予測モデルは自社で構築するケースもありますが、自社で構築するリソースが不足している場合は、既製のツールやシステムの活用がおすすめです。

予測モデルの評価・改良

予測モデルを構築できたら、データを与えて検証を繰り返し、その都度評価と改良を行います。

AIは、与えられたデータの処理を繰り返し行うことで、精度を増していきます。

予測モデルを構築してすぐに最適な予測を行うのは困難なので、与えるデータや条件を変えたり、ABテストを実施するなどして、求める予測を算出できるようになってからの現場での実装がおすすめです。

機械学習の予測モデルを構築・運用する際の注意点

機械学習の予測モデルを構築・運用するにあたり、以下の2点に注意が必要です。

機械学習の予測モデルの活用を検討している方は、参考にしてください。

質の高いデータを収集する

適切な予測を行うには、質の高いデータが必要不可欠です。

データが不正確だったり、古い情報のものだと、予測モデルの精度は低下してしまいます。特に回帰の予測モデルの場合、株価や気温、売り上げデータなどの連続性のある数値に誤りがあると、本質とは異なる予測がされてしまいます。

予測モデルを構築する際は、十分なデータ収集期間を設け、質の高いデータを集めてください。

自社の目的・リソースに適したシステムを選択する

既製品の予測モデルシステムを導入する際は、自社の目的やリソースに適したものを選択してください。

システムによって備わっている機能や操作性、価格は異なります。自社に機械学習の専門的な知識を持った人材がいない場合は、初心者でも直感的に扱えるシステムがおすすめです。

また、導入コストを意識し過ぎるあまり、求める機能が備わっていないシステムを導入していては、元も子もありません。

システムを導入する前に、自社の目的やリソースを明確にしておくことをおすすめします。

機械学習の予測を活用した事例

機械学習の予測を活用した事例は、すでにわたしたちの身の回りにあふれています。

機械学習の予測を活用したい方は、自社で参考にできる点はないか意識して見てみてください。

天候予測

AIは、機械学習を通して過去の気象データを分析し、以降一週間の天気や異常気象を予測してくれます。

特に異常気象の場合、事前に把握できれば、対象地域の住民は避難や自宅への被害を抑えるための対策を講じられるため、非常に有用です。

また、農業においても、未来の天候が予測できれば、水やりや肥料の量を調整でき、農作物の生産に役立ちます。

感染症の流行予測

感染症の流行予測にも機械学習が活用されています。

AIに感染症に感染した患者の人数やそれぞれの患者の特徴行などのデータを機械学習させれば、今後どこでどのくらい流行するか予測できます。

加えて、患者の行動パターンを分析・予測できれば、必要な感染対策が明確になり、感染拡大防止に向けた対策が可能です。

実際に、インフルエンザの流行を予測できるサービスも展開されており、感染拡大の防止に役立てられています。

株や不動産の価値予測

AIに過去の株価や不動産の変動データを機械学習させれば、これまでの傾向から将来の価値の予測が可能です。

市場トレンドも加味して予測してくれるため、投資家や不動産会社の明確な根拠にもとづいた価値決定をサポートしてくれます。

ただし、あくまで予測であるため、参考程度にとどめておくことをおすすめします。

カメラ映像を活用した行動予測

カメラ映像をAIに機械学習させることで、人物の行動予測が可能です。

たとえば、万引き犯の行動を映した監視カメラの映像をAIに学習させ、過去の万引き犯と近い行動パターンをしている人物を特定できれば、万引きの防止に活かせます。

また、実店舗での商品販売に活用すれば、効果的な棚・POPの設置や、陳列状態の改善などに応用できます。

ボードゲームの対局予測

機械学習の予測は、ビジネスだけでなく、ボードゲームの対局にも活用されてきました。

プロ棋士の対局データを機械学習させることで、プロ棋士の次の一手を予測できるAIを開発できます。

このAIは、プロ棋士の対戦相手としてだけではなく、対局のテレビ中継で活用することで、視聴者に新たな観戦体験を提供できます。

すでにAI棋士と対戦できるアプリも開発されており、多くの方が利用しています。

タクシーの需要予測

タクシーの需要は、天候や曜日、時間帯によって変動します。

過去の配車データを活用すれば、どの時間帯にどれだけの需要が発生するのか予測でき、社内リソースを最適化した配車が可能です。

実際にAIを使ったタクシー配車の需要予測は、タクシー業界で採用が進んでおり、顧客満足度の向上や利益の最大化に役立てられています。

検索エンジンの予測

わたしたちが普段使用している検索エンジンにも、機械学習の予測が活用されています。

検索エンジンは、誤ったスペルで検索した場合でも、ユーザーの意図を予測し、正しい表記の検索結果を表示してくれます。

また、キーワードを入力したときに表示されるサジェストも、AIの機械学習の技術です。

ユーザーの満足度の向上を狙った代表的な事例のひとつです。

まとめ

この記事では、機械学習の予測モデルの概要から企業が予測で得られるメリット、具体的な開発手順・活用事例を解説しました。

機械学習の予測モデルを活用すれば、業務の効率化やリスクの防止、売り上げの最大化などを狙えます。

予測モデルの活用を検討している方は、今回紹介した開発手順を参考にしてください。

また、自社での開発が困難な場合は、既存の製品・サービスの利用がおすすめです。