Forecasting Experienceで学ぶ！利用者を定着させるアプローチとは？

2025年03月11日

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インタビュー日　2025年2月13日

商品・サービスの需要予測をこれまで経験や勘に頼ってきた事業者は、AIを活用した需要予測ツールを導入することで精度の高い予測が可能となるかもしれない。生成AIによる需要予測ツールが多数登場しているが、その中でも様々な業種から注目を集めているツールが、AI予測エンジン「Forecasting Experience」だ。今回はForecasting Experience を手がけるIdrasys（アイドラシス）の担当者に話を聞いた。

Forecasting Experienceの実力とは

Forecasting Experience は機械学習を活用したAIツールだ。利用者が予測したい数値のExcelシートをベースとして、様々な需要予測を立てることが出来る。

「このツールは日常で使用されているExcelデータをそのまま活用して頂き、需要予測の元となる予測モデルを生成します。流通業の事業者様を始め、様々な業種の事業者様よりお問い合わせを頂いております」

小売事業者がForecasting Experienceを利用すれば、余剰在庫を出さないよう適切な在庫数を予測するために、拠点の在庫データを予測することも可能だ。需要予測は小売業や製造業の現場で積極的に活用されているが、最近では建設関連の事業者からも問い合わせが増加しているとのこと。

「データがあれば目には見えない劣化箇所等をある程度予想出来ます。昨今問題となっている水道管破裂や道路陥没等を予測することもできるため、それに関連した問い合わせも増えています。勿論マンションの大規模修繕工事でもForecasting Experienceの予測は活用頂けます」

建設業界だけでなく、遊技場の来場者予測といったエンタメ産業での活用も期待出来るとのこと。事業者が予測をしたい数値と、所有しているデータがあれば、どのような予測も可能だ。

利用者を増やすために実施していること

生成AIツールを手がける事業者の課題として、利用者がツールを効果的に扱えないことが原因で、PoCから本格導入へ移行する際に踏み留まるケースが多数ある。Forecasting Experienceはどのようにしてこのような課題を解決しようとしているのか。

「事業者様に効果的にツールを活用して頂くために、2つのサポートを実施しています。一つがForecasting Experienceを理解して頂くための学習サービス「Forecasting Experience University」の提供。もう一つが担当者による伴走サービスです」

Forecasting Experienceは、ツールを提供するだけで終わりではなく、知識が全くない事業者でも正しく利用出来るよう、サポート体制が充実している点も魅力の一つだ。生成AIサービスを手がける事業者は、学習環境の提供、生成AIに関する最新情報等の発信などフォローアップ体制を検討しておくべきだろう。勿論、Forecasting Experienceは利便性を強化するための試みを検討中とのこと。

「将来的にはAIアシスタントを活用し、Forecasting Experienceをより便利に利用出来る体制を構築したいと考えております。AIアシスタントがいることで、事業者が知りたい情報をいつでも得ることができるだけでなく、その事業者に特化した予測アドバイスを行うことが可能になると考えています」

利用者目線でのアップデート等が今後どのような形で実現されていくか、注目していきたい点だ。

アジア圏での活用も視野に

Forecasting Experienceは現在国内向けのツールですが、将来的には東南アジア圏での活用も検討中とのこと。

「国内で蓄積したノウハウはいずれグローバル戦略にも活用出来ると思います。今すぐにグローバルなツールとして手がける予定はありませんが、将来的には日本国内で培った需要予測の精度を活かし、海外の製品と渡り合えるツールを目指します」

生成AIツールを提供する事業者はForecasting Experienceのような寄り添った伴走サービスが今後も求められるだろう。ツールの定着を目指すのであれば、画期的なサービスを提供するだけでなく、事業者に寄り添うサポート体制を構築しておくことも重要だ。

Forecasting Experience University

（1）予測モデル作成コース
（2）予測モデル作成ためのデータ分析コース
（3）AI・機械学習ビジネスマネージャー育成コース
（4）Forecasting Experienceの使い方コース

4つのコースを組み合わせることで、AI予測活用のご経験が全くない方から、データサイエンティスト、AIビジネスマネージャーにいたるまで、業務への予測モデル導入に向けて活用出来る点も特徴の１つ。

（記者　山口　晃平）

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