NTTドコモが実証した予測精度50%向上の実践手法。その名は「Optuna」
「また予測が外れた...」
「在庫が余ってしまう」
「機会損失が発生している」
このような悩みを抱える企業は少なくありません。
特に昨今のように、消費者の嗜好が目まぐるしく変化し、SNSの影響で需要が急激に変動する時代において、正確な需要予測の重要性は増す一方です。製造業における需要予測の失敗は、過剰在庫による保管コストの増加や廃棄ロスの発生、あるいは品切れによる機会損失など、直接的な収益への影響をもたらします。
さらに、原材料の調達計画や生産計画にも影響を及ぼし、サプライチェーン全体の非効率を引き起こす可能性があります。
需要予測の現状と課題
企業における需要予測の重要性は年々高まっていますが、多くの企業では依然として「経験と勘」に基づく予測が主流となっています。特に中小企業では、AIを活用した需要予測の認知度は95.1%と高いものの、実際の活用率はわずか1.2%に留まっています。
AIによる需要予測への期待
しかし、最近では低価格かつ短期間でシステムを構築可能な中堅中小企業向けAI予測プラットフォームが登場し、AIを活用するためのハードルが大きく下がってきています。実際、ある飲食業では、AIを用いた来客予測システムにより90%以上の精度で予測が可能になり、食品ロスの大幅な削減に成功しています。
需要予測の精度向上における課題
ただし、AIによる需要予測には以下のような課題があります：
モデルの選択が適切なのか？
パラメータの設定は最適なのか？
予測精度をさらに向上させることは可能なのか？
季節性や特殊要因をどのように組み込むべきか？
特に、モデルのパラメータ設定は予測精度を大きく左右する重要な要素です。例えば、ある食品メーカーでは、季節商品の需要予測において、パラメータの微調整だけで予測精度が15%も向上した事例があります。しかし、最適なパラメータを見つけ出すには、膨大な試行錯誤と時間が必要となります。
Optunaによる精度向上への取り組み
このような課題に対して、Preferred Networks社が開発したOptunaは、機械学習モデルのパフォーマンスを最大限に引き出すための強力なツールとなります。Tree-structured Parzen Estimatorというベイズ最適化アルゴリズムを用いて、効率的にパラメータを探索し、予測精度を向上させることができます。
実際の企業での活用事例
NTTドコモのグロースハックチームでの事例は、時系列予測ツールProphetとOptunaを組み合わせた実践的な取り組みとして非常に興味深いものです。
課題と取り組み背景
NTTドコモでは、時系列データを用いた需要予測において、データ量の制約という課題に直面していました。日次データの場合、1年分でもわずか365点のデータしか存在せず、予測精度を高めることが困難な状況でした。また、ビジネスの現場では限られたデータの中でコストを抑えながら、安定した予測をスケールさせることが求められていました[1]。
具体的な実装と成果
この課題に対して、FacebookのオープンソースライブラリであるProphetと、Optunaを組み合わせたアプローチを採用しました。特筆すべきは、Prophetのパラメータチューニングにおいて、changepoint_range、n_changepoints、seasonality_prior_scaleなど、複数のパラメータを同時に最適化した点です。その結果、デフォルトのパラメータ設定と比較して、予測精度が約50%改善されるという顕著な成果を上げました[1]。
技術的な特徴
このアプローチの特徴は、年・週・月・四半期という複数の周期性を考慮した点にあります。各周期性に対して、フーリエ級数と影響度を個別に調整することで、より精緻な予測モデルを構築することに成功しています。また、Optunaによる自動最適化により、膨大な試行錯誤を効率的に行うことが可能となりました[1]。
実務への示唆
この事例は、限られたデータ環境下でも、適切なツールとパラメータ最適化の組み合わせにより、予測精度を大幅に向上させられることを示しています。特に、ビジネスでの時系列予測において、高度な統計知識がなくても実装可能な手法として、その有用性が実証されました。
今後の展望
AIの活用は、大企業だけでなく中小企業にも広がりつつあります。特に需要予測の分野では、Optunaのような最適化ツールの重要性が増していくと考えられます。その理由として、以下の点が挙げられます：
パラメータ調整の自動化による工数削減
予測精度の向上による具体的な経営効果
導入障壁の低下
今後は、クラウドサービスとの連携やより使いやすいインターフェースの開発により、より多くの企業がAIによる需要予測の恩恵を受けられるようになるでしょう。Optunaは、そのための重要なツールとして、ますます注目を集めることが予想されます。