前回、経済産業省が公開した、「中小企業向けAI導入ガイドブック」の導入事例をご紹介しました。今回はその続き、具体的な導入手順をご紹介します。

アーカイブ１：中小企業向けの「AI導入ガイドブック」
アーカイブ２：「AI導入ガイドブック」事例１

ステップに毎に具体的導入手順を紹介

「AI導入ガイドブック」では導入事例をステップに分けて、かなり具体的に手順を紹介しています。

ここでは全てはご紹介できませんので、かいつまんで紹介いたします。

過去データ及び関連データ

需要予測AIの導入事例で最大のポイントは、売上に影響を与える要素を抽出し、過去のデータを抽出できることになります。売上データそのものは必須となりますが、商品の賞味期限や気候データも対象になります。

この点は、過去のブログでもご紹介しました、AI事例とほぼ同様の準備作業となります。

参照アーカイブ：AI（データ分析）活用事例

分析モデルの選択

AI導入においては、よほどの高度スキルがなければ、一からプログラミングをしてシステム構築する事は不可能ですので、一般的に活用されているエンジンを活用する事になります。「AI導入ガイドブック」でも、需要予測に活用できそうなエンジンが紹介されています。

ここでは、当ブログでご紹介した、Microsoft Azureの、Microsoft Mashine Learnigは掲載されていません。もしかすると上記で紹介されているものの方が、手軽に使えるのかもしれません。

ガイドブックでは、AI導入の際に活用できる支援制度や補助金等も紹介されており、当ブログでご紹介した、「デジタル化応援隊」も紹介されています。

アーカイブ：デジタル化応援隊

是非、ご活用をご検討ください。

前回、経済産業省が公開した、「中小企業向けAI導入ガイドブック」をご紹介しました。今回はその中に掲載されている、AI導入事例をご紹介します。

アーカイブ：中小企業向けの「AI導入ガイドブック」

事例-AIを活用した需要予測

「AI導入ガイドブック」で紹介されている事例は、過去の売り上げと天候データの関連を学習させて、将来の需要を予測するものです。

将来の需要を予測する事により、商品・製品の在庫切れ又は余剰在庫をなくし、売り上げの機会損失や在庫コストを削減することで経営の効率化を図るというものです。

ホームセンターでの事例

紹介された事例は、ホームセンターの株式会社 グッデイです。

グッデイでは、適正な在庫管理を行うことにより、直接的な財務効果と合わせて、社員が新しい売れ筋商品の創出や、店舗での接客、売り場の改善等、より価値的な業務に時間を使えるようになったことをAI導入の効果として挙げています。

実効果

実際の数値的効果は以下の通りです。

売上前年比が124％増、平均在庫が16％減と、大きな効果があったことが示されています。このように、AI導入による経営効率の上昇は大きなものがあります。

さて今後は、ガイドブックに紹介されている、実際のAI導入の手順について紹介したいと思います。

経済産業省が、中小企業が自らAI（人工知能）を導入する場合のノウハウをまとめた「中小企業向けAI導入ガイドブック」と、中小企業が社外のAI人材と協働して課題を解決した「中小企業と外部AI人材との協働事例集」を公開しました。

参照：経産省ホームページリンク

元データの扱い

以前、Microsoft Azureサービスの中の、Microsoft Mashine Learnigをご紹介しましたが、データ分析を行う上では、どのようなツールを使うにせよ、元データの収集と整理が必要になります。

Microsoft Azureの、Mashine Learnigは、csv形式でデータを保存し分析・活用する事になりますので、元データはエクセルで整理するのが一番良いです。

背景

経産省ホームページによると、中小企業の生産性の向上を国全体の課題として捉え、AI活用による当課題の解決を進めていくことが不可欠であるとしています。

ガイドブックを策定

上記背景のもと、AIを導入するためのガイドブックを策定しています。事例を元にノウハウをまとめてた具体的な内容となっており、利用者の利便性は高いです。

外部AI人財活用例も

また、ガイドブックには、企業だけでは導入が難しいことを想定し、外部ＡＩ人材を活用した協働事例集もまとめられています。

次回は、ガイドブックの内容について紹介したいと思います。