Oneをいじくりまわしてみようと思います。サンプルデータがいろいろあります。「出荷数予測による生産計画の精度向上」かな。これを使って、遊んでみましょう。データの概要ですが、表1のように、モデルがMM2、YH15、NK5の3つ。2016年2月から2019年9月まで、月ごとの出荷数があります。3カ月前、4カ月前、5カ月前の出荷数と発売からの経過月数の項目もあります。サンプルデータモデルごとの出荷数をグラフで示しますと図1のようになります。出荷数推移このデータを実出荷数と考えてみます。サンプルデータのモデルMM2を使ってみます。これまでは、過去のデータで将来の出荷数を予測するのに、エクセルを使うことが多かったのではないかとおもいます。いくつかのFORECAST.□□□というエクセル関数があります。機械学習アルゴリズム”を使って予測しているとのこと。最近のバージョンでは、もっと簡単で、「データ」→「予測シート」とクリックするだけで予測結果が得られます。表2のようにデータ範囲を選択します。次に「データ」→「予測シート」をクリックします。図3に示すような予測結果が得られます。予測期間とか信頼範囲なんかも設定できます。予測結果モデルMM2のデータを使って、出荷数を予測してみます。図4に予測結果を示します。信頼区間は95%です。予測期間が左から数えて1番目と2番目は、「こんなもんかなぁ~」という感じですが、3番目は予測と実出荷数の乖離が大きいようです。全体の傾向からみれば、合っているような気もしますが、、。使うデータで予測結果に差が出てくるようで、これって、当り前といえば当たり前、でしょうか。Oneで予測してみましょう。Oneのデモでは先々3カ月の予測設定になっていますので、そのまま先々3カ月を予測することにします。Oneのデモでは3つのモデルを同時に処理していますので、これもそのままの条件にしておきます。予測結果はMM2だけみてみます。“データ数が少ないため、学習処理が実行できません”というアラームが出てしまいました。・2016年2月~2019年1月のデータで2019年2月~9月を予測は、結果が出ました。予測結果を図5に示します(矢印で示した赤線)。Oneの予測結果は、実出荷数よりも、また、エクセルの予測よりも高く出ました。実出荷数と比べれば、左から2番目は差が大きくなり、3番目は差が小さくなりました。単純な結果ではないようです。・2018年2月~2019年1月のデータで2019年2月~9月を予測をしてみました。その結果を図6に示します。Oneの予測よりも実出荷数に合っているようです。図4と図6は、どちらもエクセル。アルゴリズムは同じですが、使うデータ数(範囲)の違いで、予測結果もだいぶ違うようです。実務でこれをどう使うかは、また別の課題になるんでしょうね。Oneで使うデータについて、みておきましょう。Oneでは、以下のデータを使いました。・3か月前の出荷数どのデータも入手に問題はないと思いますが、予測にどのようにかかわっているんでしょうね。Librariesを利用しています」とのこと。勉強すればわかるようですが、、。これまでの統計理論をベースにした予測に加え、AIを利用した予測ができるようになってきました。予測だけではなく、AIは社会のあらゆるところで使える可能性を秘めています。生産管理や在庫管理にも使えそうです。Oneをいじってみましたが、決して、わかりやすい結果は得られませんでした。なんて言うつもりは、毛頭ありません。AIを使いこなすためには、AIを上回る“人知”が必要なのかもしれません。引き続き、AIの動きを注視していきたいと思います。