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生成AIと予測AIの違いとは？
ビジネス活用法もご紹介
#３分でわかる！プレワンの話
Prediction One通称「プレワン」。このブログシリーズでは、まだまだ知られていないプレワンの特長を投稿していきます。
第５回のテーマは、「生成AIと予測AIの違い」です。
「生成AIと予測AIはどのような点で異なるの？」
「流行りのChatGPTを使って、予測分析はできるの？」
といった疑問について、３分でわかるようにまとめました！
生成AIを活用して予測精度を高める『Prediction One』の新機能、“ヒント機能”についてもご紹介。
「ビジネスにAIを取り入れて業務効率化し、競合との差別化を図りたい」とお考えの方に、読んでいただきたい記事となっています。
コラムの最後では、お役立ち資料も無料ダウンロードできますので、ぜひご参考ください。
生成AIと予測AIの違いとは？
一口で「AI」と言っても、特性や得意分野によって、さまざまなグループに分類されます。
今回は、ビジネスへの応用が特に期待されている「生成AI」と「予測AI」についてご紹介いたします。
生成AIは、大きく３種類に分類されます。目的や用途に応じて、適切な種類を選択することが必要です。
生成AIの種類
人間が入力したテキスト情報をもとに、オリジナルの画像・動画を生み出す。
インターネット上の膨大なデータをもとに、人間が与えた指示に対して最適となる文章を生み出す。
入力された音声データの特徴を学習し、別の新しい音声データを生み出す。
予測AIでは、大量の過去データを機械が学習し「将来起こりうる出来事」や「過去の事象が再発する可能性」を予測します。
人間の脳構造を模倣した“ニュートラルネットワーク”や、ツリー構造で分岐を辿る“決定木”と呼ばれるアルゴリズムなどが活用されます。アルゴリズムごとに得意な作業は異なり、準備したデータの数や項目内容によって予測精度が変化する点が特徴です。
データを基にした理論的な予測ができるため、業務属人化からの脱却や作業時間の短縮を実現。予測AIをビジネスに取り入れることで、企業の課題を解決し、競争力強化につながります。
過去の売上データをもとに、製品・サービスの需要を予測。
業務効率化だけでなく、在庫最適化や販売機会損失の防止も可能に。
気温、曜日、過去の来店数などのデータをもとに店舗への来客数を予測。
スタッフ配置の最適化や、食品の廃棄ロス削減を実現。
原材料データを入力し、完成した製品の品質を予測。
製品開発にかかる時間を大幅に短縮し、歩留まり改善にも貢献。
過去の商談データをもとに、成約しやすい顧客の傾向・特徴を算出。
成約見込みの高い商談を優先することで、営業活動を効率化。
生成AIで予測分析は可能？
近年、ChatGPTをはじめとするテキスト生成AIが話題を呼んでいます。ChatGPTのアルゴリズムは大規模言語モデル（LLM / Large Language Model）と呼ばれ、大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理モデルを指します。
LLMを活用することで、以下のような作業が可能になります。
LLM活用で可能な作業
- ・テキスト分類
- ・感情分析
- ・情報抽出
- ・文章要約
- ・テキスト生成
- ・質問応答
すでに多くのビジネスシーンで活躍中のLLMですが、予測分析業務での活用はできるのでしょうか？
需要予測と生成AIの相性
需要予測を例に、大規模言語モデル（LLM）の特徴を整理してみましょう。
- ・計算ミス
計算ミスを起こす場合があり、数値が重要な需要予測での活用には不安が残る。 - ・データ量の上限
一度のやり取りに上限文字数が定められており、複雑かつ膨大なデータの受け渡しが必要な需要予測には不向き。 - ・長期記憶が苦手
短期的な記憶は可能だが、会話が長くなって文脈が変わると、過去にやり取りした情報を忘れてしまう。
需要数値の精度が低いと、機会損失・在庫過多・廃棄増加などのリスクにつながります。同時に、膨大な過去データをもとにして学習を重ねながら、継続的に作業を進める必要がある需要予測は、大規模言語モデル（LLM）にとって不得意な分野だと言われてきました。
最新のAIでは活用の余地
最新のLLMは大きな進化を遂げており、活用の幅も広がっています。
例えば、ChatGPTの最新モデル（GPT-4 Turbo）はアメリカの司法試験を軽々と通過できるほどの知能を持つと言われ、さまざまな試みが展開されています。
- ・書籍300ぺージ分もの情報を一度に入力可能
- ・手書きメモを分析して精密なプログラムコードを生成
- ・画像の入力／画像＋音声の出力が可能に
- ・高度な自然言語処理タスク（文章要約、質問応答）を実行
また、さまざまなプラグインの利用も可能です。
１回の命令で複数の外部ツールを同時に呼び出すことができるため、計算や長期記憶といった苦手分野も克服できるでしょう。
一方、ChatGPTに代表される生成AI、『Prediction One』をはじめとする予測AI、そして人間。三者がそれぞれ得意な領域を担当する分業体制も、非常に効果的な方法です。
生成AIが生み出した質の高い説明変数を、人間が吟味して利用することで、予測AIの分析精度がさらに高まる可能性があります。※2023年11月時点での情報です。
生成AI活用で『Prediction One』を機能強化
『Prediction One』を使えば、数クリックで簡単にAI予測モデルを作成できます。一方、予測結果をビジネス利用するには、十分な精度が必要です。
しかし、予測精度を高めるにはノウハウ・経験が必要な場合が多く、社内にデータサイエンティストや実務経験者がいない場合、行き詰まりを感じることも多いでしょう。
このようなお悩みを解決するべく、『Prediction One』の“ヒント機能”に生成AIが活用されています。
ヒント機能では、生成AI（Microsoft社Azure OpenAI ServiceのLLM）を活用し、ユーザーが予測モデルの精度を改善するためのアドバイスや改善点を提示します。
ヒント機能の詳細については、資料にてご覧ください！
まとめ
コラムをお読みいただき、ありがとうございました。
今回は、「生成AIと予測AIの違い」についてご紹介いたしました。
アップデートやプラグイン活用によって、生成AIの精度は日々向上しています。AIと人間が分業体制を取ることで、需要予測などの業務においても効率化や精度の向上、属人化の解消が期待されるでしょう。
『Prediction One』では、今後も生成AIを活用した企画・開発に努めて参りますので、ぜひご期待ください。
