対象課題
- 平均値や経験だけで計画している
- 季節・施策・稼働変化を反映しにくい
- 異常や劣化の発見が遅い
- アラートが多く対応優先度が曖昧
AI USE THEME 03
予測・
異常検知
将来値と異常兆候を、計画と対応判断へつなぐ。
活用テーマの概要
予測は将来の数量や確率を、異常検知は通常状態からの逸脱を捉えるため、目的と評価方法が異なります。まず予測期間・粒度・更新頻度と、見逃し・誤報の業務コストを定め、時間順の検証、信頼幅、アラート後の対応手順まで設計します。
主な活用例
- 需要・受注・売上・業務量の予測
- 生産・設備・人員の稼働予測
- センサー・工程・取引の異常検知
- 重要度付きアラートと対応支援
主な必要データ
- 時刻・対象ID・予測対象の実績値
- 予測時点で取得できる説明変数
- 異常・保全・障害・対応の記録
- 欠損・外れ値・マスタ変更の履歴
DELIVERABLES
提供イメージ
直近値や現行ルールを基準に時間順で比較し、精度だけでなく計画変更や初動短縮につながるかを検証します。
基準比較・時系列検証
予測値・信頼幅の表示
重要度付き異常アラート
精度監視・再学習設計
需要予測を導入できそうか、まず整理する。
15問から、データ面の導入可能性と改善が期待できるポイントを確認できます。