精度95％の高性能な予測モデルが、現場で使われないまま放置されている。 その隣で、精度80％ほどの、少し見劣りするモデルが、すんなり受け入れられて活躍している。 こんな逆転劇が、実際のビジネスの現場ではしばしば起こります...

私たちは予測モデルに対して、「なぜそう判断したのか、根拠を示しなさい」と当然のように求めます。 理由を語れないモデルは信用できない、ブラックボックスのままでは任せられない、と。 ところが、ここで一度、その問いを自分たちに...

「精度の高い予測モデルができました」と報告を受けても…… いざ「なぜ、その予測になったの？」と尋ねると答えが返ってこない。 そんな経験はないでしょうか。 よく当たるモデルほど中身が複雑な「ブラック...

「精度99％の予測モデルができました」と報告を受けたら、多くの方は頼もしく感じるはずです。 「これだけ当たるなら、もう人間が悩む必要はない」と、そう思いたくなります。 ところが、そのモデルに「なぜ、この顧客は解約すると予...

会議でグラフが映し出され、「この結果から何が言えるか?」と問われた瞬間、頭が真っ白になった経験はないでしょうか。 データを見ること自体は誰でもできるようになりましたが、「だから何をすべきか」を考える段階で立ち止まってしま...

「これからはChatGPTがあれば、誰でも分析ができる時代だ」 そんな声が経営層から現場まで広がっています。 前回の記事では、生成AIが中小企業にもたらす逆転のチャンスについて取り上げ、確かに分析のハードルが大きく下がっ...

「データ分析は専門家がいる大企業の話で、うちのような中小企業には縁がない」 そんな声を、これまで多くの経営者から聞いてきました。 確かに、これまでデータ活用には専門人材の採用、高額なツールの導入、長期間の体制整備が必要で...

「ChatGPTに聞けば、データ分析が誰でもできる時代になった」 そんな声が聞かれるようになって久しい今、多くのビジネスパーソンが期待と戸惑いの間で揺れています。 実際に生成AIを業務に取り入れた企業からは、「業務効率が...

ある企業で、こんなことがありました。 3年前、社内のデータサイエンティストが時間をかけて需要予測モデルを構築しました。 当時は画期的で、現場からも高く評価された。発注判断の一部に組み込まれ、業務に定着した。 それから3年...

予測モデルを導入した組織には、ほぼ例外なく訪れる局面があります。 「今月の予測精度はどうだったか」を追いかける会議が始まる瞬間です。 最初は健全な取り組みに見えます。 予測モデルを運用しているのだから、その精度を定期的に...