ニューラルネットワーク - ディープラーニングによる将来の売上予測

ランダムフォレストはうまく機能し、過学習を回避することが実証されていますが、データセットが大規模で複雑になるにつれて予測において効率的にスケールしません。したがって、非常に限られたデータセットを持つ問題のサブセットを除いて、実際の環境での実装は困難です。

LTSMは、各タイムステップで順次学習し、データを直接モデル化するように設計されたニューラルネットワークのバリアントを学習させることで、以前のアプローチの限界を克服します。これは、入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲートの一連のゲートを介して実現されます。各タイムステップで値が記憶され、ゲートが状態間の情報の流れを調節します。基本的に、ネットワークはデータの関数について学習しており、AIが複雑な関係性を捉えることができます。以下の例を見てください。緑の線は実際のデータを表し、赤の線はLTSMによる予測データを表しています。予測が実際の値に非常に近いことがわかります。

組織的課題の概要

意思決定は継続的な組織プロセスであり、通常は将来の方向性を考慮する必要があります。戦略的な意思決定者は市場の動向を考慮する一方、運用上の意思決定者はサービスの提供可能性を確保するために需要と供給を考慮する場合があります。

組織、特に組織の規模が大きくなるにつれて、膨大な量のデータがあるため、データ準備の課題が多数あり、そのような分析で使用するためにデータを整理します。これについては、記事「AIでの使用のための組織データの準備」(https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) で詳しく説明しました。意思決定のタイプに関わらず、高品質なデータはより良い意思決定を促進します。意思決定において将来を考慮に入れることは常に考慮事項です。組織の現在の環境を判断することは往往にして容易ですが、将来を見通すことはより複雑になります。典型的な方法には、現在のトレンドの分析、前年の同じ時期を振り返って何が起こるかを判断すること、どのようなイノベーションが目前に迫っているかを判断すること、そして状況がどのように変化するかを論理的に推測することが含まれます。これらのデータポイントの慎重な分析は、非常に正確である可能性があります。

データが準備され分析の準備ができていると仮定すると、予測は複雑な領域であり、現在のベンチマークに密接に沿った正確で予測可能なレポートを生成するために、組織内にデータ分析機能を組み込む必要があります。この機能の実行を支援するソリューションがますます利用可能になっていますが、多くは依然としてプログラミングスキルを必要とします。Microsoft Excelなどのツールは、ポイントアンドクリックインターフェースを通じて多くの統計手法を実行できますが、機械学習や人工知能を使用する方法は一般的には利用できません。

組織が直面するもう一つの課題は、予測の生成を手順化および本番環境化し、組織の日常業務の一部にすることです。現在の業界状態で作成される予測の多くは、静的なアドホック分析によるものです。予測自体は正確な傾向がありますが、それに到達するプロセスは、それらをまとめることを任された個人のチームに大きく依存しています。文書化とステップバイステップのガイドは、個人やグループが他の領域に移動する際の継続性を支援し、可能にする方法です。ただし、そのようなプロセスを実行するために必要なスキル要件には完全には対処していません。

データ予測および分析プロセスをITシステム内に組み込むことは、組織がデータ戦略を成熟させるための重要なステップです。人工知能という分野の複雑さと、人工知能の採用を必要とするタスクの実行の複雑さを考慮すると、組織はそのような機能を可能にするために適応する必要があります。予測は時間とともにAIに依存する領域となり、従来の方法に依存している組織は徐々に不利な立場に立つことになるでしょう。Telemus AI™は、最新のAI技術を使用した予測の移行において組織を支援する機能を備えています。

ML入力として利用可能な組織データ

AI予測で使用可能なデータソースは以下の通りです：

• CRMシステムからの顧客メタデータ（すなわちSalesforce、Microsoft CRM）。
• 取引のタイムスタンプと金額（例：PoSシステム、Stripe、PayPal）。
• 在庫管理システム。

統合方法論

以下は、組織内でそのようなフィードを分析するために当社が高いレベルで実行するプロセスの概要です：

• Salesforce、Stripe、または生の銀行取引などのソースシステムから売上データを抽出します。
• データが正しく、エラーがないことを確認するために、データを視覚化して検証します。
• トレーニングデータをLTSM AIで実行し、テストデータを使用して評価し、視覚化手法を通じて予測が正確であることを確認し、標準誤差を計算する。
• 現在の実際のデータポイントを考慮するために、時間の経過に伴い予測を更新し続けます。
• 予測を示すレポートを作成し、特に主要な意思決定者に向けて組織全体に伝えます。

Telemus AI™はすぐに使える高度なAI対応予測機能を備えているため、組織は技術的な実装ではなくビジネスロジックに集中できます。

組織的アプリケーション

あなたの組織の潜在的なアプリケーションのリスト：

• 売上の予測、およびパターンとトレンドの特定。
• 結果を改善するために、予測に基づいて販売戦略を調整すること。
• 製品の効率的な管理を確保するためのサプライチェーン管理。
• 従業員の離職予測。

潜在的および実現されたメリット

予測する能力は、組織に将来の計画において多大な利点をもたらし、業務をより効率的に実行することを可能にします。また、市場シェアを競い合う企業に優位性を提供します。これらの利点の多くは、既存の技術によって今日すでに実現されており、予測は決して新しいものではありません。

LTSMのようなAIベースの手法は、その仕組みにおいて統計的手法よりも本質的に複雑ですが、実用的な問題の解決に使用するための実装においては、従来の統計ベースの手法で通常必要とされる複雑な分析やモデリングを行わずに多くのデータセットに適合できること、また以前に提供された機械学習モデルとは異なりスケーラビリティに優れていることから、多大なメリットをもたらします。したがって、組織は以前の環境ではリソースの都合上予測できなかったよりもはるかに多くのシナリオを予測および推測できるようになります。

Telemus AI™は、政府および企業に高度なソリューションを提供するオーストラリア拠点の人工知能企業です。Telemus AI™を組織に統合する方法について、今すぐお問い合わせいただき、無料相談をご利用ください。

参考文献

[1] - 売上予測 - Barış Karaman