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第2回 Prediction One 担当者交流コミュニティ イベントレポート

第2回 Prediction One 担当者交流コミュニティ イベントレポート

導入

2024年2月7日(水)、ソニーシティ大崎にて第2回 Prediction One 担当者交流コミュニティイベントが開催されました。昨年9月に続いて2度目の開催となる今回は、実際にPrediction Oneを導入し、AI活用や予測分析業務に取り組んでいらっしゃる企業のご担当者様にご参加いただきました。

本記事では、当日のハイライトをご紹介いたします。

目次

1.コミュニティイベント開催の背景
2.Prediction One 最新機能のご紹介
3.お悩み解決エピソード
4.質疑応答
5.懇親会の様子

コミュニティイベント開催の背景

AI活用や予測分析は、企業内において1人でご担当されることも多い業務です。
本イベントは、「Prediction Oneを最大限に活用するためのナレッジ共有や課題解決、利用企業様同士でのコミュニケーションを促進する場にしたい」という思いのもと、オンライン・オフラインを併せたハイブリッド形式にて開催いたしました。

Prediction One 最新機能のご紹介

Prediction One開発担当が、生成AIと予測AIの違いやPrediction Oneの新機能について紹介いたしました。

生成AIと予測AIの違い

大規模なテキスト/画像データをもとに事前作成されたモデルに対して、「テキスト」による指示を出すことで、新たなテキスト/画像を生成するのが生成AIです。

これに対して「気温が高い日にはAが売れた」「気温が低い日にはBが売れた」などの過去データをもとに、「この日は気温が低くなるので、Bが売れるだろう」という予測結果を算出するのが予測AIです。

生成AI/予測AIにはそれぞれメリットとデメリットがあるため、場面に応じて使い分ける/組み合わせることによって、さらなるビジネス改善につながります。

生成AIと予測AIの違い

また、実務においては、予測分析の前後のプロセスに対して生成AIを活用することで、モデル精度やビジネス効果の向上が期待できます。

モデル精度やビジネス効果の向上が期待できます。

生成AIを活用した Prediction Oneの新機能

Prediction Oneにも、生成AIを活用した新機能が搭載されています。

①改善ヒント機能

昨年10月のアップデートで生成AIが活用され、改善ヒント機能が強化されました。

作成した予測モデルに対して、精度向上につながるヒントを提示。「モデルを作ったけど、改善方法がわからない」「AIに詳しい人が周囲におらず相談できない」という場合に、ご活用いただけます。

②説明資料生成機能

クラウド版に実装されている機能となります。予測モデルに関する説明資料を数クリックで生成し、PPT形式でダウンロードが可能です。精度や寄与度の説明が得られるだけでなく、入力データを可視化するためのグラフにも対応しています。

予測モデルの評価結果を深く理解したいときや、説明資料を手早く作成したいときに便利です。モデル精度や寄与度に対する説明も詳しく記載されており、編集や色の変更もできるため、自由にカスタムしてご活用いただけます。

プレワン専門家に聞くお悩み解決エピソード

Predicton One技術支援担当が、実際にユーザー様からいただいたお問合せについて回答いたしました。

お問い合わせ例

・予測モデルのROCの描出方法
・予測精度の算出方法
・寄与度をCSV出力した際の、出力ファイルの見方
・時系列予測において学習データ、評価データの期間はどのように決められているか
・交差検証機能を利用する場合の有効性
・学習データの日付の列が「日時」と認識されず、「テキスト」または「文字列」となってしまう時の修正方法

「寄与度をCSV出力した際の、出力ファイルの見方」に関しては、特にお問い合わせが多いため、下記のようなマニュアルも準備しております。
https://predictionone.sony.biz/desktop_manual/tips/new_features/contribution_csv/

質疑応答

本イベントの最後には、質疑応答の時間も設け、参加者の皆さまからお寄せいただいた質問について回答を差し上げました。

質疑一部

Q.呼量予測の際に、『祝日、年末年始、稼働日、六曜』以外に、意識すべきデータはありますでしょうか?
A.コールセンターで対応されている課題やテーマによって、効果のある数値は変わってきます。一般的には、普段と異なる動きがある場合、イベントフラグを立てることを推奨いたします。ひと月のサイクルがあるコールセンターの場合、前月のラグ(特徴量)を説明変数に加えてみるのもよいかもしれません。

他にも、ユーザーの皆さまが実際に予測をするなら、どのような要因を考えるだろうか?といった部分も大いに参考になる情報です。また、予測が間違っている部分に注目して「この日にあったイベント情報が反映されていないな」と逆算するのもよいでしょう。

懇親会の様子

オフライン会場では、導入企業様同士の意見交換かつ新たなビジネス創出の場として、懇親会を実施いたしました。業界・業種・部署の垣根を越えて活発な議論が飛び交い、弊社としても新たな気付きを得られる大変貴重な時間となりました。

懇親会の様子

Prediction Oneでは、今後も多くの企業様に向けて、AI活用の一助となる資料配布 やイベント開催を予定しております。ツール活用に関するご相談やお悩みについても常時受け付けておりますので、お気軽にお問合せください。

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