こにゃにゃちは～
今回のテーマは「AIデジタルツール」です。
以前は機械学習などを使った予測をするとなると、知識のある技術者が必要であったり、開発にはお金と時間がすごくかかったり、ということがネックになっていました。
そんな課題を解決できるようにと汎用的に使えるデジタルツールが最近になって登場してきました。
そのうちのいくつかをこのブログでご紹介してみたいと思います！
...ですがその紹介の前に、予測をする手法のひとつである機械学習について簡単に説明したいと思います。
機械学習とは
機械学習とはデータがもっているパターンやルールをコンピューターに見つけてもらう仕組みです。
簡単な例として、アイスクリーム屋さんで以下のような売上データがあったときの予測について考えてみます。
このデータを見ながら次の週の土曜日の発注をどうしようかと考えていると、以下のようなことに気づきました。
今度の土曜日の天気予報をみたところ、晴れの予報が出ていました。
そこで先ほど見つけた「週末が晴れだった場合、平日の同じ天気の2倍売上がある」のパターンに当てはめて、400は売れると見込んでアイスクリームを発注しました。
今回はとても少ないデータで説明しましたが、このような予測をもっとたくさんの項目を見ながら何か月、何年分ものデータを使って行う場合、とても大変な作業になります。
そのようなときに活用できるのが機械学習で、たくさんのデータの中からパターンを導き出し、予測値を返してくれる技術なのです。
機械学習が活用されている分野としては上記で例として取り挙げた需要予測のほか、画像を使った部品の不良品検出や、会員顧客の解約率予測などが挙げられます。
SONY 「Prediction One」
このような機械学習や統計アルゴリズムを使い、予測ができるツールとして今回ご紹介するのがSONYの「Prediction One」です！
公式サイトは以下のURLからご覧いただけます。
https://predictionone.sony.biz/
専門的な知識がない人でもAIが使える、というコンセプトで開発されています。
UIもシンプルで、初めての人でも使いやすそうです。
基本的な使い方としては以下のような３ステップで行います。
- 使用するデータを読み込む
- 予測モデルを作成
- 作成したモデルから予測結果を出力
基本的な操作はマウスだけでできるようになっています。
また、データの作り方が分からないなど、困った場合は適宜チュートリアルを参照できるようになっているのでありがたいです。
次回の記事予告🐈
今回は予測手法の一つである機械学習についての解説と、AIデジタルツール「Prediction One」の概要をご説明しました。
次回はKaggleで公開されている課題を使ってPrediction Oneで実際に予測してみたときの様子を詳しくご紹介できればと思います！
どんな結果が出たのか、ぜひまたお読みください<(_ _)>
-3.png)
