ツールおすすめ7選比較!AIで予測できること・無料ツールはある?将来の売上や株価を予測することができれば、ビジネスや投資において非常に有利に動けます。人の勘や経験に頼った予測には限界があり、正確な予測をすることは困難です。そこで、あらゆる業界で「予測分析ツール」が注目されています。予測分析ツールを使えば、膨大なデータを分析し、過去の傾向をもとに未来を予測できます。機械学習や人工知能を使った予測分析ツールを活用すれば、誤差を減らしてより高い精度で予測を行うことができます。本記事では、予測分析ツールでどんなことが予測できるのか、おすすめの予測分析ツールをご紹介します。AIやツールを使った予測に興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください。AI開発外注の費用相場・期間は?おすすめ開発会社を解説AIを開発したいと思った時にまずぶつかる壁は、「自社内で開発するか外注するか」です。社内に開発人材がいる場合もいない場合も、AI開発の外注は選択肢の1つとして考えられます。AI開発の外注にはメリット・デメリットがあるため、AI開発において重視する内容によって外注が最適かどうか変わってきます。本記事では、AI開発を外注しようか検討している方に向けて、AI開発の外注にかかるコストやメリット・デメリットを解説します。AI開発に強いおすすめの外注先もご紹介するので、開発会社選びの参考にしてみてください。ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。Learning)とは、コンピューター(Machine)が与えられた大量のデータを処理・分析することでルールやパターンを発見する技術・手法のことです。学習の結果明らかになったルール・パターンを現状に当てはめることで、精度の高い将来予測が可能となります。高度なコンピューターを使用することで、人間の脳では処理しきれない複雑な要素を加味した分析・学習が可能となりました。その結果、近年ではさまざまな領域において人間による作業の精度向上・効率化に役立てられています。自動運転や医療、人間の購買行動の分析など、さまざまなビジネス領域で機械学習が実用化されており、今後のマーケットで生き残っていくためには必須の技術になりつつあるといえるでしょう。本記事では、機械学習(ML)の概要やメリット、種類に加え、業種別・課題別の活用例を紹介します。実際に取り入れる際の作業フローも紹介しているので、機械学習の活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。予測分析とは、過去の行動パターンを特定し、将来の結果を予測するために、大量のデータに数理モデルを適用する手法です。機械学習、データマイニング、統計アルゴリズムなどの複数の組み合わせがもたらす「予測的手法」により、予測分析ツールは、単純な相関付け以上の機能を実装できます。ビジネス分野では、予測分析が以下に示すようなさまざまな用途に利活用されています。予測分析機能を組み込んだソフトウェアが増えつつあり、これはあらゆる規模の組織体でユーザーにとって身近なものになっています。予測分析はデータサイエンスや高度な分析に関する訓練を受けていないエンドユーザーにも実務上の価値をもたらします。これは、まさにすべてのユーザーが恩恵を受ける機会を提供することに値します。この概念を「データの民主化」と呼びます。誰もがデータを利用してより良い意思決定を下せるように、組織全体でデータを誰もが利用できるようにするという概念です。手法、機械学習やデータマイニングなどの他のテクノロジーとの関係、モデルの役割、予測分析を始めるにあたってのヒントについてご紹介します。需要予測とは、過去の販売データなどを参照し、自社の商品やサービスがどのくらい売れるのかを予測することを指します。正確な需要予測を行うことは、企業活動においてとても重要です。この需要予測に応じて、商品の増産や、サービス提供のために人材を確保を行うためです。的確に需要予測を行うことによって、コストを抑えることにも繋がります。精度の高い需要予測は企業の成長にとって必要不可欠だと言えるでしょう。精度の高い需要予測は難易度が高く、属人化する恐れのある業務です。そのため、近年では需要予測にAIを活用する取り組みが注目されています。この記事では、需要予測の課題や、AIを活用した需要予測のメリットなどを紹介します。AIのマーケティングへの活用事例と、適用方法をご紹介AI(人工知能)はさまざまな分野で活用されていますが、マーケティングもその例外ではありません。マーケティングは販売から流通に関わるまでテーマが幅広いため、そのぶんAIが活躍する領域も多様です。広告という領域だけでも、宣伝用のコピーを自動で作成するAI、掲載用のコンテンツ(クリエイティブ)を自動で最適化するAI、広告代理店において媒体社から広告枠を購入するメディアバイイングを自動化するAIなどが挙げられます。インターネット検索からの集客を目指すSEO対策をサポートするAIも登場しました。本記事では、日本国内や海外の事例をもとに、マーケティングの分野でAIがどのように活用されているのか、その成功事例とポイントを紹介します。AIが台頭したことにより、これまで人手で行なっていたさまざまな業務が機械に代替されると懸念する声があります。マーケティングにおいては日常的なルーティン業務をAIが代替してくれることにより、本来のクリエイティブな仕事に集中できるというメリットが大きいでしょう。現代のマーケターは、ツールを用いたさまざまな広告キャンペーンの分析や企画、関連部署との調整などに忙殺されがちです。結果として、他社と差別化するためのアイデア出しなどに割く時間がなかなか取れず、成果につながらないという企業・部署は多いのではないでしょうか。AIの導入によって日々のマーケティング業務を一部自動化できれば、これまで単調な作業に使っていた時間をクリエイティブな業務に割けるはずです。AIをうまく活用することが、現代のマーケターが成果を残すためのヒントになるかもしれません。機械学習の予測モデルとは?予測モデルの種類・作り方・事例紹介ここ数年で急激に浸透したAI。私たちが知っているサービス以外にも、ビジネスの様々な分野で活用が進んでいます。AIをビジネスに活用するメリットの1つとして、「予測」が挙げられます。需要や売上の予測など、AIを使うことであらゆる予測が可能です。本記事では、AIの機械学習でどのような予測ができるのか、予測の導入事例をご紹介します。近年、AIの進化はさまざまな業界に変革をもたらしています。食品業界においても、より豊かな食生活を実現するためにAIの活用を目指す動きが増えてきました。世界的にみても食料廃棄率の高さは大きな問題となっており、食品企業が果たす社会的な役割についても注目度が高まっています。今回は、食品業界におけるAIの活用方法について、8つの事例を挙げながら解説します。食品業界が抱える課題を解決するヒントとなりうる領域なので、是非参考にしてください。近年では、製造業に限らず様々な分野でAI技術が活用されるようになりました。AIの導入はAI開発者の現場知識(ドメイン知識)が不足していることにより、実運用には至ってないプロジェクトが数多くあると言われています。製造プロセスは複雑化している傾向にあり、人手不足やコスト不足で悩む企業が数多く見受けられます。数年前に取られていたアプローチは既に通用しなくなっている場面も増えていると言っても過言ではないでしょう。このような問題に対しては、AI技術を活用した製造品質改善が注目されています。本記事では、実際の企業での導入事例を交えて、品質改善に取り組む施策について詳しく解説していきます。「機械学習のモデルを作るためにどれだけのデータが必要ですか」という質問についてよく聞かれます。実は学習においてはデータの量だけでなく、質も重要です。どの程度の質で、どのくらいのデータを集めればいいのか?という疑問を持っている方も多いため、今回はそんな学習データについてまとめてみました。【業界別】AI・人工知能のビジネスへの活用事例まとめ近年、AIは様々な分野で活用が進んでおり、AIを組み込んだ便利な仕組みや製品・サービスが次々に登場し、あらゆる業界で変革して私たちの暮らしと密接に関わり始めています。この記事では、AIがどのように我々の生活や仕事を便利にするのかイメージできるよう、AIを活用した事例から、今回は業界、産業別にAI活用事例をまとめて分かりやすくご紹介します。品質向上や業務効率化の面において、とくに活躍している自動車部品業界のAI。本記事はこの自動車部品業界のAI活用事例を7つ紹介します。中には検査不備がゼロになったり、生産効率が4倍以上になったりといった大きな効果を享受している企業もあります。それぞれの企業が全く異なるシステムを導入しているため非常に興味深いです。予測する方法とは?我々の生活と切っても切れないのが飲食業。衣食住の1つである食を提供する、なくてはならないサービスの1つです。市場規模は約33兆円ともいわれており、市場規模も大きい業界です。一方で、参入障壁が低いため競合が乱立しやすく、価格競争が激しいのも飲食業界。天気や曜日の影響を受けやすく、来客数や売上が安定しづらいといった特性もあります。した飲食業界における課題を解決する方法として、AIの活用が注目されています。AIを活用することで人手不足を解消したり、顧客の満足度を向上させることも可能です。本記事では、実際に飲食業界で活用されている事例を元に、AIの活用方法をご紹介します。業務効率化や売上向上など、飲食業で課題を抱えている方はぜひ参考にしてみてください。在庫管理を目視で行うことは、ミスの誘発や人件費の増大に繋がります。効率よく在庫管理を行うためにAIを導入し、成功につなげた各社の事例を紹介します。今後のAI導入の参考にしてください。小売業界においては、属人化した仕事が多く、その効率化が課題になっています。「業務の進め方が、その人にしかわからない状態」では、効率化しようにもできません。自分なりの商談スタイルを確立しているバイヤーなどが、その例として当てはまるでしょう。した事態を脱するために、近年ではAIの活用が注目を集めています。近年、小売業や通販業界で取り組むべき課題になっている最適なキャンペーン計画の策定について、AIを活用した需要予測の手法を用いて、解決に導きます。AIを活用した需要予測は、従来の予測手法より精度が高く、信頼性の高い予測を実現できるため、最適なキャンペーン計画の策定ができるようになり、売上最大化が見込めるようになるというメリットがあります。近年はAI技術の発展・企業でのDX化推進とともに、導入のハードルも下がり始めています。実際にさまざまな業種の企業が積極的にAIを活用し始めています。AIはさまざまな分析や予測を得意としていますが、やみくもにAIを導入しても必ずしも高い精度で実現できるわけではありません。それはなぜでしょうか。実は「AIモデル(機械学習モデル)」の品質が、AIの精度そのものを左右するためです。言い換えれば、より精度の高いAIを開発・導入する上では「AIモデル」が非常に重要な鍵を握っていると言えるでしょう。今回は、AIモデルの簡単な作り方・評価方法などを詳しく紹介します。皆様のビジネスの参考にしてみてください。AI予測などの技術を導入する動きが加速しています。少子高齢化による働き手の不足に対して、有効なアプローチであることからも注目を浴びているという背景があります。IT技術の進歩によりAIが簡単に活用できるようになったこと、また人々のライフスタイルの多様化によるマーケティングのニーズなどから、企業のAI導入は進んでいます。驚くべきことに、導入企業の約8割がその効果を実感しています。AIは過去のデータを学習することで、精度の高い予測をすることが可能です。需要の変化を的確にキャッチすることができるため、経営判断にも活用されています。今まで担当者・経営者の経験・勘などに頼っていた箇所を、AIに置き換えることができるようになります。そのAIの特性(苦手なこと・得意なこと)を正しく理解しなければ、有効な活用は難しいと言えるでしょう。この記事では、AI予測を効果的に活用するために押さえておくべきポイント、そのメリットなどを中心に紹介します。様々な分野・企業で、AIや機械学習の活用が進んでいます。iPhoneのSiriやGoogleのアレクサなど、日常生活にも溶け込んでいるほどです。AIにデータを機械学習させれば、膨大な時間がかかる作業も分析も一瞬で終えることができます。AIは学習させるデータでどんな使い方もできるため、その可能性は無限大です。本記事では、AIや機械学習をビジネスに活用する方法や、導入事例をご紹介します。製造業や小売業など、商品を扱う企業において重要なのが「在庫管理」です。適切な在庫管理ができていないと商品の需要変化に対応できず、売上機会の損失にもつながりかねません。はいっても、今さら管理方法を変えるのは遅すぎるかも...と思われる方もいるでしょう。在庫の管理方法を改善するのに遅すぎることはありません。今現在うまく在庫管理ができていない場合も、コツや事例を学べばいつからでも改善可能です。本記事では、在庫管理を効率化するための考え方について解説していきます。企業が抱える在庫削減は、ビジネスにおける非常に重要な課題のひとつです。答えは一言でいうと、将来の需要を正確に予測して、必要なときに必要なだけ生産すればよいのです。残念ながら「需要予測とは当たらないもの」と言っても過言ではありません。今日、多くの企業がビジネスの現場で需要予測に取り組んでいます。データを集計、加工、分析しレポートとして出力するシステムを導入したり、独自の予測モデルを作ったり、あるいは在庫担当者の長年の経験に頼ったり、方法はさまざまですがほとんどの企業が需要予測をさまざまな形で取り入れていると言ってよいでしょう。本記事では、需要予測の基礎についておさらいし、需要予測を高い精度で実現する方法についてご紹介します。AIを活用した需要予測による在庫最適化ここ数年で、AIを活用して商品の需要を予測する動きが増えてきています。AIを需要予測に使う目的は様々ですが、最も多いのは在庫の最適化です。どの商品がどのくらい売れるのかをAIが予測できれば、最適な在庫数を保つことができます。本記事では、AIを使った需要予測によってどう在庫が最適化されるのか、事例を交えて解説していきます。生産管理とはモノづくりの現場で行われる受注から納品までを含む業務のことです。