2025.1.16 テクノロジー系朝刊チェック（AIを用いた需要予測）
AIを用いた需要予測
カルビーやアサヒがデータ集約を行い、AIを用いた需要予測を開始。
データ集約に関してはAIブームより前にビックデータが話題になった時からDMBOKを用いたデータ統合管理等、データ集約の仕事は徐々に増えていた。それが遂にデータ活用のステージに入ったようだ。
今回のアサヒやカルビーのデータ活用で注目すべきは、AIを活用した需要予測。
通常、需要予測を行う場合は「重回帰分析」を用いて行う。
例としては、アイスクリームの需要予測を行う際には、「天気」「気温」「曜日」「季節」「人口密度」等、売り上げに関係するデータを元に、売り上げとの相関関係を評価し需要予測を立てる。
オーソドックスな統計学的なアプローチだ。
メリットとしてはなぜその需要予測になるのかが、説明付きやすい。
（天気が良くて、気温が○○だから今日はアイスクリームが○○個売れる予定）
今回、カルビーやアサヒが用いたのは、重回帰分析ではなく「AI」という事で、これは機械学習に分類される。
機械学習は、統計学とは異なり需要予測の説明が付きにくい。
中身がブラックボックスで、ポンと需要予測だけが出てくるイメージだ。
その為、AIを需要予測に用いる提案するのは需要予測が外れた場合、何が原因だったのか説明できない為これまで敬遠していたが、今後はAIを提案するのも面白いかもしれない。