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未来予測の仕組み


今回縁がありまして、未来予測をする仕組みの構築プロジェクトに関わっております。


大袈裟な表現になりますが、企業の未来は外部環境と、内部環境からある程度予測できるのではないかという仮説に基づいて将来予測モデルを構築するプロジェクトということになります。


なお、データを活用している企業では本日書いているようなことは普通に行われており、当初は所謂KKD(経験、勘、度胸)の方式からデータを集計するレベル、そして、統計モデルを駆使するレベル、最終的にはAIも活用するレベルとレベルが別れるそうです。


将来予測をするには、インプットするデータの種類とその品質を確保すること、そして予測モデルを的確に選定するという組み合わせということになります。(今回改めて、データサイエンティストの方々に教えて頂きました)



どのようなデータが未来を最も予測するかは、実はわからないということになり、どのインプットデータが良いかは実は実際にモデルに当てはめてみて検証するというアプローチも重要になるそうです。


一方で、全く関係ないインプットが偶然相関があるように見えるということがあるそうで、そのインプットが本当に関係ありそうかは、現時点では人間にてその因果を判断するという運営になるようです。(将来は本当にAIが判断するというのはあり得そうです)


インプットデータを定期的に探す仕組み、最適なモデルを定期的に選定する仕組みを構築できると、将来予測モデルを定期的に見直しながら運用することができるということになります。


どこまで、将来予測モデルを最終的には自動化できるかは、実際に検証してみながら見直しをかけていくというアプローチ、所謂、デジタル的なアジャイルな手法が現在は有効ということになるそうです。


とても、参考になるプロジェクトに関与して頂いており、機会を頂いた方々に感謝しております。


藤井秀樹

株式会社クロス・デジタル・イノベーション 最高経営責任者CEO

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