機械学習で予測モデルを作成するメリットとは？手順や活用例を解説

機械学習を用いることで、ビジネスが抱えるさまざまなタスクの自動化や効率化を図ることができ、機械学習で実際に予測モデルを作成すれば、業務を実施する上で得られるメリットは大きいです。しかし、具体的にどのように予測モデルを構築したら良いのか、またどんな業務に活用できるのかご存知でしょうか？

この記事では、機械学習により予測モデルを作成することで得られるメリットや、ビジネスへの活用事例、そして具体的な予測モデルの作成方法について解説します。

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機械学習の仕組みとビジネスで予測を行うメリット

ビジネスにAIを導入する際に、機械学習は欠かすことのできない要素技術です。機械学習をうまく活用することによって、高精度な需要予測など、ビジネスの改善につながる新たな仕組みを生み出すことができます。

では機械学習とはどのような技術なのでしょうか？ここからは機械学習の仕組みと、予測モデルを作成するメリットについて解説します。

機械学習の仕組みとは？

機械学習とは、コンピューターにデータを読み込ませて、それを統計学や情報科学などの理論に従って分析し、予測や分類などビジネスで必要とするさまざまなタスクを、効率的に処理するための技術のことです。

機械学習は、AI（Artificial Intelligence: 人工知能）を実現するための基本技術でもあります。AIの作成に用いられている深層学習（Deep Learning）という技術は、みなさんも一度は聞いたとこがあるかもしれません。これも機械学習の一種に位置付けられます。

予測モデルを作成するメリット

機械学習によって処理することができるタスクの一つが「予測」です。予測とは、現在や過去のデータを入力することで、近い将来の需要や価格変動などの予測結果を出力する仕組みを指します。

機械学習を用いて予測モデルを構築すれば、例えば以下のようなメリットをビジネスにもたらすことができます。

コスト削減

予測モデルを活用すれば、過剰な在庫や人員配置を避けることができ、結果としてコストの削減につながります。

業務効率化

需要予測モデルに基づいた生産・運営計画を作成することで、効率的な業務運営が実現されます。

労働環境の改善

予測モデルを活用することで、ルーティンワークの過度な負担を軽減し、労働環境の改善に繋げることができます。

機械学習での予測モデル作成の手法「分類と回帰」

機械学習を活用することで、業務に必要な幾つかの種類のタスクを人間の代わりにコンピュータが処理するような、新たな仕組みを構築することができます。特に、「分類」と「回帰」はその代表的なタスク例です。

分類と回帰をビジネスに取り入れるためにも、これらの技術的な内容を把握しておくことは大切です。そこでここからは、両者の違いや、実現するための具体的なアルゴリズムについて紹介します。

分類と回帰の違い

分類と回帰はいずれも機械学習によって予測モデルを作成することで実現できますが、分類は入力に対して、「Yes, No」であるとか「犬、猫」といった幾つかの要素のうちどれに属するかを予測します。

一方で回帰は、入力に対して、連続的な数値を予測します。例えば、来客数、交通量、受注量などが挙げられます。

いずれも過去のデータ・事例から、入力に対して正解となる出力がわかっている場合に、入力と正解とを結びつけることで実現されます。これを「教師あり学習」と呼びます。

また、分類がされていないような場合には、データを機械的に自動で分類する「教師なし学習」も有効です。

予測モデルを作成するアルゴリズム

予測モデルを作成するためのアルゴリズムは、以下のようなものが知られています。

分類

・ロジスティック回帰：2つのクラスの分類を行うためのアルゴリズムであり、入力データから、どのクラスに属するかという予測に用います。

・k近傍法：入力データの近くにあるk個のデータを元に、入力データを分類する手法です。

・サポートベクターマシン：データ集合をよりよく分割する境界を見つけるための手法です。

回帰

・単回帰/重回帰：入力と出力の間の関係をモデル化して、連続的な数値の予測を行います。単回帰は入力が1つであり、重回帰は入力が複数ある場合に使用されます。

・リッジ回帰：データ数が少ないときに生じやすい過学習を防ぐことができる回帰手法です。

・カーネル回帰：関数の形が予想できないような非線形な関係を表現するための回帰手法です。

機械学習での予測モデル作成の手順

予測モデルの作成を成功させるには、そのために必要な正しい手順を知ることが欠かせません。手順を知ることで、予測の意義を明確に定義し、アルゴリズムの選択やデータの準備といった、的確なアプローチを取ることができます。

そこで、ここからはモデルの定義やデータの準備・作成、モデルの構築と評価という、予測モデル作成の基本的なステップについて、それぞれ解説します。

モデルの定義

予測モデルの作成手順として、まず課題設定を明快に行うことが重要です。課題設定とは、予測の意義や目的を明確にし、モデルが達成すべき機能や要件を決める一連の作業を指します。

そして、課題設定によって事前に定められた目的や要件を元に、予測に適したアルゴリズムや手法を選定し、予測モデルの枠組みを設計します。

モデルの定義は予測モデル作成のベースとなり、予測の精度や有用性に大きな影響を与えるのでしっかりと準備しましょう。

データの準備

予測モデル作成に必要なモデルの定義が済んだら、次に機械学習に必要なデータの準備を行います。

データは量と質の二つが満たされるように注意して収集することが望ましいですが、どうしても欠損値や異常値が含まれている可能性があるため、データのチェックも行います。

データチェック時に欠損値や異常値の処理を行ったり、データの正規化や標準化を行ったりすることで、予測モデルの品質を向上させることができます。

データの作成

データが準備できたら、その中から予測モデル作成に必要な特徴量やターゲットとなる変数を適切に選定し、データセットを作成します。データセットの作成には、分析に適したテーブル形式にデータを加工する作業なども含まれます。

そしてデータの取捨選択や特徴量エンジニアリングを行い、データの中に、モデルにとって有益な情報を含まれるよう工夫しましょう。また、データセットのバランスや偏りにも注意し、予測モデルの学習や評価に適したデータセットを作成することも大切です。

モデル構築

学習データセットが作成できたら、いよいよモデル構築です。モデル構築とは、事前に選定したアルゴリズムや機械学習手法を使って予測モデルを実際に構築する段階です。
事前に選んだアルゴリズムに基づき、データセットを学習データとテストデータに分割し、学習データを使用してモデルをトレーニングします。

学習プロセスによって、モデルがパターンや関連性を学習し、未知のデータに対して予測を行えるようにします。モデルのパラメータの調整や最適化もこの段階で行います。

モデル評価

モデル評価は予測モデルを作成する際の最後のプロセスです。モデル構築の際に、学習データとテストデータに、データを分割しました。ここではテストデータを使用して、モデルの予測精度や性能を検証します。

検証指標としては、予測の正確さやエラー率、精度や再現率などが用いられます。これにより、モデルの予測能力や信頼性を評価します。

もし、モデル評価の結果が芳しくなければ、これまでのプロセスを全体的に見直し、必要に応じてデータ収集やモデル選定の内容を見直して改善に繋げましょう。

機械学習での予測分析のビジネス活用例

予測モデルは、ビジネスの意思決定や戦略立案に役立ちます。適切な予測モデルの構築により、リソースの最適化や効率化、サービス品質の向上や病気や感染症の早期発見や制御など、様々なビジネスメリットを得ることができます。

ここからは、具体的なメリットを知っていただくために、予測分析のビジネス活用例を紹介します。

店舗の来客分析

店舗の来客分析とは、過去の来店データや天候や時間帯などの関連データを活用して、将来の来客数や来店パターンを予測する分析です。

機械学習アルゴリズムを用いて、季節性や曜日、イベントなどの要素を考慮しながら予測モデルを構築します。これにより、需要のピークや閑散期を把握し、効果的な営業戦略や人員配置を行うことが可能となります。

その結果、コスト削減や、店舗スタッフの負担軽減など、働きやすさの改革にもつながります。

小売店の需要予測

小売店の需要予測とは、過去の売上データや販売履歴を基に将来の商品需要を予測することを指します。

これまでの小売店の販売実績を機械学習させることで、季節性、販促活動、競合情報、経済指標などの要素を考慮した予測モデルを構築します。これにより、在庫管理や生産計画の最適化、需要に合わせた商品の調達や製造計画の立案が可能となります。

精度の高い予測モデルが構築できれば、不要な在庫や商品の欠品を防ぐことができ、利益に最大化にもつながります。

タクシー配車予測

タクシー配車予測とは、過去の配車データや交通情報を活用して、特定の時間や地域での配車需要を予測することを言います。

時間帯、天候、イベントなどの要素を学習データとして、予測モデルを構築します。これにより、効率的なタクシーの配車管理やドライバーのスケジュール調整が可能となり、顧客の待ち時間の短縮やサービス品質の向上が実現されます。

ドライバーの数が年々減少する中、配車予測は需要と供給のマッチングにより運転手・利用者双方に大きなメリットをもたらすでしょう。

農業・畜産の生産量予測

農業・畜産の生産量予測では、天候データや土壌データ、作物の生育状況などを活用して、将来の収穫量や生産量をターゲット変数として生産の効率化を目指します。
農業は生産サイクルが比較的長く、また天候などの外的要因に強く影響を受けるために管理が難しいことが知られています。生産量予測が高精度で実現できれば、農作業や畜産業の計画立案やリソースの最適化が可能となり、生産効率の向上や品質管理の改善が見込めます。

疾病リスクの予測

疾病リスクの予測では、医療データや患者の病歴、遺伝子情報などを活用して、将来の疾病リスクや健康状態を予測します。

疾病リスクの予測により、早期のリスク予知や予防策の立案、健康管理の最適化が可能となり、パーソナライズされた医療や予防活動の実施が促進されます。

また、疾病リスクや健康状態の予測は、実際に病気になるリスクを低減することができるため、保険料を抑えることができ、また医療費の削減といった経済的なメリットにもつながります。

コロナなどの感染症予測

新型コロナウイルスの感染の広がりは多くの方が注視した情報でした。機械学習によって実現される感染症予測では、感染症の拡大傾向やパターンを予測するために感染データ、人口移動データ、疫学情報などを活用します。その結果、近い将来の感染の広がり状況を把握することができます。

感染症予測モデルの活用により、感染症の早期発見や拡大予測、適切かつ柔軟な対策の立案が可能となり、公衆衛生の向上やビジネスにおけるリスク管理の強化につながります。

機械学習の予測モデル作成で準備する物

予測モデルを作成するには、予測される結果は100％正確ではないこと、また予測分析の対象と目的をあらかじめはっきりさせておくことが必要です。

それを踏まえた上で、ここからは、予測モデル作成に必要な3つの要素である「十分なデータ」「適切なスキルを持つ人材」「使いやすいAIツール」について解説します。

良質で大量なデータ

予測モデルを作成するためには、豊富なデータ量とデータの質が担保されていることが重要です。そのためにも、信頼性の高いデータを収集し、それらを適切に整理する必要があります。

また、データの量と質を担保するには、単に担当者が注意するだけでは不十分です。データの収集・管理・処理・保管などを行うための適切な仕組みを社内で検討することで、より確実かつ適切に、機械学習に必要なデータを収集・管理することができます。

予測モデルの開発スキルを持つ人材

収集されたデータを元に、ビジネスの改善に必要な予測モデルを作成するためには、予測モデルの開発スキルを持つ人材が必要不可欠です。

機械学習による予測モデルの開発や、それを業務システムに実装するためには、プログラムの組み方やデータの処理方法などのデータサイエンスの専門的なスキルが求められます。

そのため、予測モデルの開発に関する知識と経験を持った人材を採用するか、社内での人材育成の一環として専門トレーニングを行う必要があるでしょう。現状では開発に必要な知識を有している人材は極めて貴重であるため、社内トレーニングやAIツール活用による支援などが必要となるでしょう。

AIツール

予測モデルの作成には、AIツールと呼ばれる支援ソフトウェアを利用すると効率的です。

AIツールを選定する際のポイントとして、ユーザーが直感的に操作できるインターフェースや、管理者の負担を軽減する機能を備えた製品を選ぶことが挙げられます。

また、AIツールが提供する支援機能や予測モデルの評価・改善のための分析機能が、業務で必要な機能を十分カバーしているかどうかもチェックする必要があります。

ノーコードツール「UMWELT」はあらゆるビジネスに対応したアルゴニズムを搭載！

機械学習による予測モデルをビジネスに取り入れることには数多くのメリットが期待できますが、予測モデル作成を実際に担うことができる人材の確保はとても難しい課題です。

誰でも手軽に使えるノーコードAIツール「UMWELT」はこの課題解決につながります。UMWELTはプログラミングスキルがなくても予測モデルを作成することができるため、新しい人材を確保しなくても、社内人材でも十分開発に取り組むことができます。

まとめ

この記事では、機械学習で予測モデルを作成することで得られるメリットや、ビジネスへの活用事例、そして具体的な予測モデルの作成方法について解説しました。予測モデル開発によって得られるビジネスメリットは大きい一方で、開発に必要な準備負担も大きいです。

UMWELTの活用は、プログラミングという専門性の高い業務負担を軽減し、皆様のビジネスをより良く改善していくための支援につながります。導入事例などを参考に、ぜひ利用を検討してみてください！

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