予測AIとは？生成AIとの違いから業務に活用した事例まで解説

予測AIとは、過去のデータを分析して、将来の出来事や傾向を高精度で予測する人工知能技術です。

生成AIのような創造的なコンテンツ制作とは異なり、数値予測や市場分析など、ビジネスの意思決定を支援する役割を担います。

この記事では、予測AIでできることやアルゴリズム、生成AIとの違いについて詳しく解説します。

予測AIを用いた業務の改善を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

予測AIとは？

予測AIとは、膨大な量のデータをもとに「将来起こりうる出来事」や「過去の事象が再発する可能性」を予測する人工知能の技術です。

AIがデータパターンを分析し、相関関係や傾向をもとに予測を行います。

たとえば、商品の需要予測や設備の故障予知、疾病リスクの予測など、幅広い分野で活用されています。

使用するアルゴリズムや入力するデータの質と量によって予測精度が大きく変動するため、適切なアルゴリズムの選択やデータの前処理が重要です。

予測AIの導入により、経験や勘に頼っていた意思決定を、データにもとづく客観的な判断へと転換できます。

AIについては以下の記事で詳しく解説しています。興味がある方は、ぜひあわせてご覧ください。

関連記事：人工知能（AI）とは？種類やメリット・デメリット、活用事例まで紹介

予測AIと生成AIの違い

AIには、予測AIのほかに「生成AI」が存在します。

生成AIは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、人間の指示に応じてテキストや画像、動画など、新しいコンテンツを創造できる人工知能の技術です。

たとえば、ビジネス文書の作成や、マーケティング用の画像生成などに活用されています。

しかし、生成AIは一度に処理できるデータ量に制限があったり、計算の正確性に欠けたりする特徴があるため、予測分析には適していません。

そのため、予測AIと生成AIの特性を理解し、目的に応じて適切に使い分けることが重要です。

予測AIのアルゴリズム

予測AIの主なアルゴリズムは、以下の3つが挙げられます。

• 線形回帰
• 決定木
• ニューラルネットワーク

アルゴリズムによってAIの学習方法が異なるため、順番に詳しく確認しましょう。

線形回帰

線形回帰は、データ間の直線的な関係性を活用して将来の値を予測するアルゴリズムです。

たとえば、ECサイトの商品価格（目的変数）と売上個数（説明変数）の関係性から、新商品の適正価格を予測するケースが挙げられます。

目的変数とは予測したい値を指し、それに影響を与える値を説明変数と呼びます。

シンプルな手法であるため計算コストが低く、予測の根拠を解釈することも容易です。

しかし、変数間の複雑な相互作用や、非線形な関係性を考慮できない点に注意が必要です。

決定木

決定木は、与えられたデータから体系的に結論を導き出すアルゴリズムです。

データの特徴に関する質問を順序立てて繰り返し、分岐点ごとに判断を積み重ねることによって最適な結論にたどり着きます。

たとえば、融資審査では年収や職歴、返済履歴などの条件を順に確認することで、最終的な判断を導き出します。

また近年では、決定木の発展として勾配ブースティングやXGBoostも利用されています。

人間の意思決定プロセスに近い論理で動作するため判断根拠が明確で、ビジネスの現場でも活用されやすいアルゴリズムです。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）の情報処理メカニズムを数理モデル化したアルゴリズムです。

「入力層」「隠れ層」「出力層」という3つの層で構成され、各層のニューロンは相互に接続されています。

入力データは入力層で受け取られ、隠れ層で特徴抽出や演算処理が行われたあと、出力層で最終的な予測や分類結果が出力される仕組みです。

ニューラルネットワークの強みは、データから自動的に特徴を学習できる点にあります。

たとえば、画像認識では形状や色などの特徴を階層的に抽出し、最終的な判別が可能です。

ニューラルネットワークの自己学習能力により、従来の規則ベースのAIでは難しかった複雑なタスクの処理も実現できます。

予測AIでできること

予測AIでできることの具体例は、以下のとおりです。

• 業績管理における売上予測
• 営業における商談成約予測
• 将来における需要予測

実際の業務に活用できるように、それぞれ詳しく解説します。

業績管理における売上予測

業績管理において、売上予測は経営判断の重要な指針です。営業担当者の経験や勘にもとづく予測では個人の能力差が大きく影響するため、市場環境の急激な変化への対応が困難になります。

予測AIの活用により、以下のような多角的な要素を組み合わせた客観的な予測が可能です。

• 過去の売上データ
• 市場動向
• 季節要因
• 競合情報

AIによる客観的な予測により、早期の課題発見や追加施策の検討、在庫の最適化などの戦略的な業績管理を標準化できます。

社内の部門間での整合性も高まり、全社的な予測精度の向上にもつながります。

営業における商談成約予測

営業活動におけるAIを活用した商談成約予測は、データドリブンな意思決定に貢献します。

たとえば、以下のようなデータを多角的に分析し、個々の商談における成約率を予測可能です。

• 顧客企業の規模
• 業種
• 過去の取引履歴
• コミュニケーション頻度

AIの予測にもとづき、営業担当者は優先的にアプローチすべき企業を効率的に選定できます。

また、各商談の状況をAIによってリアルタイムで監視することによって、成約の可能性が高まっている案件を自動的に検知できるため、成約率の高い商談機会を見逃しません。

限られた時間とリソースを最適に配分し、営業チーム全体の生産性向上と成約率の改善が期待できます。

将来における需要予測

AIは膨大なデータを学習することによって、季節性や商品カテゴリー間の関係性、消費者行動の変化など、多角的な要因を考慮した精度の高い予測を実現します。

人の手による分析では見落としがちなパターンや、無関係に見える要素間の相関関係も、AIは的確に捉えることが可能です。

たとえば、コーヒーの売上予測において、AIは気温や時間帯といった基本的な要因に加えて、近隣オフィスの稼働率や交通量の変化、競合店の営業時間など、複合的な要因の影響を学習して予測に反映できます。

AIの需要予測を活用して、在庫の最適化や効率的な生産計画の立案などを実施し、ビジネスコストの削減と顧客満足度の向上の両立を実現できます。

予測AIを業務に取り入れる際の注意点

予測AIを業務に取り入れる際の注意点は、以下の3つです。

• 予測AIを導入する目的を明確にする
• AIに学習させるデータを集める
• 自社の環境に合わせたツールを導入する

注意点を把握して、AIを自社の業務改善に役立てられるように詳しく確認しましょう。

予測AIを導入する目的を明確にする

予測AIを業務に導入する際は、目的を明確にすることが重要です。

「AIを導入すれば業績が向上する」という期待だけでは、投資に見合う効果は得られません。

たとえば、予測AIを業務に導入する目的には、以下のような例が挙げられます。

• 商品の需要予測で在庫コストを15%削減したい
• 顧客の購買パターンを分析して、的確なレコメンドを実現したい

導入目的を明確にすることによって、必要なAIの機能や収集すべきデータを特定できます。

また、目標は可能な限り数値化し、導入後の効果測定を行いましょう。投資対効果を客観的に評価すると、運用方法の改善につながります。

AIに学習させるデータを集める

AIによる予測精度を高めるには、学習用の質の高いデータを十分な量確保することが必要です。

そのため、社内にどのようなデータがあり、どの程度の量が利用可能かを事前に確認しましょう。

収集するデータには、顧客情報や業務記録、画像データなど、予測に必要となるさまざまな種類のものが含まれます。

ただし、データの量を増やすことだけを目的とせず、予測モデルの目的に合致した適切なデータを選定することが重要です。

また、データの形式が統一されていないと、AIの学習に支障をきたす可能性があります。データの収集段階から、形式の標準化や品質管理の基準を設けておきましょう。

自社の環境に合わせたツールを導入する

予測AIの導入にあたって、ただ高性能なツールを選ぶのではなく、自社の業務フローや組織構造に合わせて選びましょう。

各部署の具体的なニーズや、解決したい課題を明確にし、それらに対応する機能をもつツールを選ぶことによって、効果的な運用が可能です。

たとえば、過剰な機能をもつAIツールを導入すると、高コストになるだけではなく、実際の業務での使用率が低下し、投資対効果が悪化するリスクがあります。

現場のスキルレベルやITリテラシーを考慮し、運用負荷が少ないツールを選定することによって、スムーズな導入と持続的な活用が実現できます。

予測AIを業務に活用した事例

実際にSalesforceを導入した企業で、予測AIを活用した事例を紹介します。

• AIとデータの活用で生産性の向上とリード評価の効率化を実現
• 生成AIと予測AIを活用し少数精鋭のスピード経営を実現
• データとAIでエンゲージメントを3倍に増加

自社の業務に予測AIを導入して、業務改善や生産性の向上に役立つかどうか、事例をもとに確認してみてください。

AIとデータの活用で生産性の向上とリード評価の効率化を実現

会社名：ボンバルディア社

事業内容：高級プライベートジェット機の製造・販売

ボンバルディア社は、分散したデータの管理に課題を抱えていましたが、Salesforceを活用したAIとデータの統合により、営業プロセスを抜本的に改革しました。

「Data Cloud」で顧客情報を一元管理し、SalesforceのAI「Einstein」によるリードスコアリングを導入することによって、購入準備の整った見込み客を正確に予測する体制を構築しています。

また、生成AIを活用したレコメンデーションの提案や、音声ベースの営業支援ツールの導入により、営業チームの業務効率を大幅に向上させました。

結果として、高級プライベートジェット機市場での成約率と収益の向上を実現しています。

生成AIと予測AIを活用し少数精鋭のスピード経営を実現

会社名：株式会社サンレディース

事業内容：労働者派遣、業務請負

株式会社サンレディースは、SalesforceのAI「Einstein」の予測AIを活用して、データ分析による営業革新を実現しました。

基幹システムのデータを「Salesforce Einstein 1」に取り込み、「Einstein予測ビルダー」で多角的な分析を実施しています。

相関のあるデータ項目を特定することによって、契約可能性を高精度に予測し、営業効率を飛躍的に向上させました。

これにより契約案件数が156％向上し、少数精鋭企業としての競争力を強化しています。

データとAIでエンゲージメントを3倍に増加

会社名：General Mills社

事業内容：スナック菓子、ヨーグルト、シリアルなどの製造・販売

General Mills社は、SalesforceのAI「Einstein 」の予測AIを活用することにより、消費者理解と業務効率の飛躍的な向上を実現しました。

「Einstein」を活用したデータ分析基盤により、顧客の購買行動や好みを事前に予測し、最適なタイミングでのコミュニケーションを自動化することに成功しています。

この予測モデルにより、個々の消費者の食の嗜好や生活パターンにもとづいた製品レコメンデーションが可能となり、エンゲージメントは3倍、既知ユーザーは前年比170%増を達成しました。

「Einstein 」なら予測AIと生成AIを組み合わせて業務に導入できる

SalesforceのAI「Einstein」は、予測AIと生成AIを統合的に活用することで、さまざまな営業活動の自動化や効率化を推進します。

「Einstein」の予測AIと生成AIでできることの例は、以下のとおりです。

予測AI	・関連する営業活動にもとづいた最優先案件の見極め・メールとカレンダーから顧客データと営業データの自動取込・関連性のあるロジックやビジネスの傾向にもとづいた売上予測
生成AI	・CRMデータをもとにパーソナライズされたメールを自動作成・営業の通話記録から、要点を簡潔にまとめたサマリーの作成

SalesforceのAI「Einstein」については、以下の記事で詳しく紹介しています。興味のある方は、ぜひチェックしてみてください。

関連記事：Salesforceが開発するAI、Einstein（アインシュタイン）ってなんだ？

予測AIを取り入れて業務効率や生産性を向上させよう

予測AIは、膨大な量のデータをもとに「将来起こりうる出来事」や「過去の事象が再発する可能性」を予測する人工知能の技術です。

これまで人の経験や勘に頼っていた意思決定を、客観的なデータにもとづく判断へと転換できます。

たとえば、売上予測による在庫の最適化や、商談成約予測を活用した効率的な営業活動の実現に役立ちます。

ただし、予測AIを導入する際には、明確な目的をもって必要なデータを収集し、業務フローや社内の環境に適したツールを選択することが重要です。

SalesforceのAI「Einstein」なら、CRMに収集したデータをもとに予測AIと生成AIを活用して、繰り返し行う単純作業や日々の定型業務における負担の軽減に貢献します。

予測AIの導入による業務改善や生産性の向上に興味がある方は、以下の資料をあわせてご覧ください。