工期の予測モデルを外注した場合、

• モデルの更新が半年ごとにしかできず、最新の傾向を反映できない
• 社内でノウハウが蓄積されない
• モデルの改善を行いたくても、追加費用がかかってしまう

というデメリットがあるが、Prediction Oneを活用し、予測モデルを内製化できれば

• 担当者の好きなタイミングでモデルの更新ができるため、最新の傾向を反映できる
• 社内で予測モデル構築のノウハウが蓄積され、他の業務でも予測分析を導入できる可能性がある
• 予測モデル構築の費用が下がり、モデルの改善に追加費用もかからない

というメリットがあることを部内で共有したところ、新規プロジェクト10件に対して試用することになった。これは「予測分析の流れ」で言うと最後の項目「5 予測をする/寄与度を活用する（業務への適用）」だ。


試用の結果、予測精度は既存の外注の予測モデルと同程度だった。さらに意外だったのが、営業担当者から「根拠のある工期を顧客に提示できるようになった」と好評だった点だ。予測を外注していた時は予測がブラックボックスで工期の理由を説明するのに苦労していたようだ。

この成果を踏まえPrediction Oneを工期予測に本導入する提案をしようと思っている。最近は他の部門からも「自分たちの業務にも活用できないか」という問い合わせが来るようになったし、社内でデータ活用のノウハウも溜まっていきそうだ！