株式会社アグリーメントは、顧客の過年度の実績データを使った人工知能による受注予測において、誤差2パーセントという高精度をはじめ、最も悪いケースでも8パーセントの誤差での受注予測に成功した(誤差は、用意されたデータの種類やボリュームなどに依存する)。
アグリーメントでは、2013年から取り組んできたデータ解析ノウハウをもとに、2018年1月に人工知能によるサービス化を発表した。その後、引き合いのあった複数の顧客の財務データやExcelで管理されている情報、受発注システムなどのデータを利用し、どのようにブロック化、パターン化すれば受注予測に効果的かを検証しながら、人工知能を用いた受注予測の精度向上に取り組んできたという。
今回、慶應義塾大学 環境情報学部の武藤 佳恭(たけふじ よしやす)教授の協力を得て受注予測のみならず、様々な業務プロセスでの最適化に人工知能活用の目処が立ったことから、ユーザーが使えるAIとして発表するとのこと。
このサービスの特長は、これまで人工知能の判断基準がブラックボックスになりがちであるとされ、様々な業務における経営判断において敬遠されてきた人工知能活用の促進を目的としているところにあるという。
このサービスは、どのパラメータが意味を成すかを抽出し、学習を重ねて人工知能エンジンの精度を高めていくプロセスをユーザーに開示するので、アグリーメントのコンサルティングと併用したり、スキルトランスファーを受けたユーザー自身で自社に最適な人工知能活用システムを構築することもできるため、ユーザーにとって人工知能活用が身近なものとなるとのこと。
また、アグリーメントのデータ統合サービス「Attack Board」と連携することで、企業内の煩雑かつ膨大なデータ収集を自動化し、業務効率化を実現しながら、短期間で様々なシミュレーションと分析を実施することが可能という。
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