おすすめ情報AIで経営課題を解決する

現在「AI」といえば生成AIを指すことが多くなりました。しかし業務で必要なAIは生成AIだけではありません。
この混同が、AIへの過剰な期待と過小評価を同時に生んでいます。

生成AIが得意なこととは、
生成AIは「次のトークン（単語）としてもっともらしいものを確率的に選び続ける」モデルです。文章生成・情報整理・Q&Aには適しています。ただし返ってくる数値はもっともらしい文字列であり、統計的な根拠を持つ予測値ではありません。「来月この商品は何個売れるか」という問いに対して、生成AIは答えているように見えますが、その数値に確率的な根拠はありません。

予測AIが得意なこととは、
需要予測・在庫予測・発注計画には、時系列データの統計的パターンを学習するために設計された予測モデルが必要です。
ガウス過程回帰（GPR）は予測の不確実性を確率分布として表現でき、「この予測には±何個の幅がある」という信頼区間を提示できます。
XGBoost・LightGBMは気温・販促・競合欠品といった複合条件の非線形な相関を捉えます。これらは「もっともらしい文章を生成する」ためではなく、「数値として信頼できる予測を出す」ために設計されたモデルです。

業務別の適切なモデル選択
文章生成・情報整理・社内Q&Aには生成AI、需要予測・在庫予測・発注計画には予測モデル――この役割分担の認識なしに「AIを導入した」では、使えない場面で使い続けることになります。AIの選択は業務の性質から逆算する必要があります。

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