どの程度のデータ量からAI予測モデルが有効になるか？

目安として最低1〜2年分の時系列データがあると、季節変動を考慮した需要予測モデルの構築が可能になります。データが少ない場合は補完する方法もあります。

株式会社QHコンサルティング

業種やモデルの種類にもよりますが、目安として最低1〜2年分の時系列データがあれば、季節変動を考慮した需要予測モデルの構築が可能になります。データが少ない場合でも、類似データや業界統計で補完する方法があります。

重要なのはデータの「量」だけでなく「質」です。欠損値や表記ゆれの多いデータをそのまま使うと、モデルの精度は大きく低下します。まずデータを整備するところから始めることで、同じデータ量でもモデルの精度が大きく改善するケースが多くあります。

データ収集の仕組みが整っていない企業様には、モデル構築と並行して、今後データを蓄積していくための基盤づくりもあわせてご提案しています。

例えば、開業から日が浅く自社データが少ない店舗であっても、同業種・同規模の店舗の公開データや業界団体の統計を組み合わせることで、一定の精度を持つ予測モデルを構築できるケースがあります。

また、日次・週次・月次のどの粒度でデータを収集しているかによっても、構築できるモデルの精度は変わります。粒度が粗い場合は、まず日次データを収集する仕組みを整えるところから着手することをおすすめします。

加えて、POSデータや会計データなど、複数のシステムに分散して保存されているデータを統合する作業自体に、想定以上の時間がかかるケースも少なくありません。データ統合の負荷も含めて、プロジェクトの計画に織り込んでおくことをおすすめします。

データ整備の負荷が大きい場合は、まず一部の店舗・製品ラインに絞って試験的に取り組むことも有効な進め方です。