予測精度が低い？AIによる需要予測の精度を向上させる方法を解説

AIによる需要予測の精度を向上させることは、ビジネスの意思決定において重要な役割を果たします。
データ量増加への対応、データのクレンジング、アルゴリズムの見直し、パラメータ調整、外部要因の考慮など、予測精度を高めるための具体的な方法があります。
これらのアプローチを通じて、より正確な予測を実現し、効率的な在庫管理やリスク低減に繋がります​。

予測精度が低い？AIによる需要予測の精度を向上させる方法を解説予測精度が低い原因を特定する

まずは、予測精度が低い原因を特定しましょう。
原因が明確になれば、適切な対応ができます。主な原因は以下の通りです。

1.データ不足:

AIは過去のデータをもとに学習します。
データが不足している場合、予測精度が低くなることがあります。
予測したい内容にも寄りますが、過去2年分以上のデータは欲しいところです。

2.データの質:

関係のないデータやノイズが混じっていると、予測精度が低下します。
データの欠損や、普通では考えられない特異点的なデータも補修しておきましょう。
データの質が予測精度を左右します。

3.AIのアルゴリズム:

使用しているAIのアルゴリズムが、問題に適していない場合、予測精度が低い可能性があります。

予測精度を向上させる方法

予測精度が低い原因に応じて、以下の方法を試してみましょう。

1.データ量の増加:

データが不足している場合、データを増やすことで予測精度が向上することがあります。
過去のデータを追加したり、新たなデータソースを探すことを検討しましょう。

2.データのクレンジング:

データの質を向上させるために、データのクレンジングを行いましょう。外れ値やノイズを取り除き、関連性の高いデータに絞り込むことで、予測精度が向上します。

3.アルゴリズムの見直し:

使用しているAIのアルゴリズムが適切でない場合、他のアルゴリズムを試してみましょう。
最新のアルゴリズムや、類似の問題で実績のあるアルゴリズムを検討することが効果的です。

4.パラメータ調整:

AIのアルゴリズムには、パラメータが存在します。これらのパラメータを調整することで、予測精度が向上することがあります。
適切なパラメータを見つけるために、繰り返し試行錯誤を行いましょう。

5.外部要因の考慮:

需要予測には、季節性やイベントなどの外部要因が影響を与えることがあります。
これらの要因をデータに反映させることで、予測精度が向上する可能性があります。

予測精度向上の効果検証

予測精度向上の取り組みを行った後は、効果検証を行いましょう。以下の方法が有効です。

1.KPIの設定:

予測精度向上の効果を測定するために、具体的なKPIを設定しましょう。
例えば、予測誤差の平均値や、在庫管理の効率向上などです。

2.定期的な評価:

効果検証は一度きりではなく、定期的に行うことが重要です。
継続的に改善を行い、最適な予測精度を目指しましょう。

まとめ

AIによる需要予測の予測精度が低い場合、原因を特定し、データ量の増加、データのクレンジング、アルゴリズムの見直し、パラメータ調整、外部要因の考慮などの対応を行うことで、予測精度を向上させることができます。また、効果検証を定期的に行い、継続的な改善を目指しましょう。予測精度を高めることで、効果的な在庫管理が実現できます。