Forecasting Experience のリリースによせて

Forecasting Experience チームの矢田です。

Forecasting Experience は、AI・機械学習のプロではなくても、ビジネス上の課題を予測で解決することを目的に開発いたしました。現在、限れたお客様に先行的にご提供しています。

Forecasting Experience は、ある日突然に、AI・機械学習、もしくは、予測担当になってしまった社内のデータに詳しい、ちょっと、Excelが得意な方でも使いこなせることを目標に開発されています。

そして、その担当者が、Forecasting Experience を使いこなし、数多くの予測モデルを作り、社内を予測駆動型組織に変えていく。最終的は、その組織で新設された、Chief Forecasting Officer (最高予測責任者) となる。Forecasting Experience は、そんな成功をそれが実現できる、AI・機械学習プラットフォームを目標としてます。

まず、それを実現するために、Forecasting Experience の製品開発で最もこだわったことは、
1. モデル生成スピード
2. 操作数が少ないか
3. モチベーション維持
の3点です。

1. モデル生成スピード
モデル生成スピードにこだわるというところは、Forecasting Experience の Product Manager である私がかなりせっかちであるというところから来ているかもしれません (笑) 。

それはさておき、機械学習において、アルゴリズム選択やハイパーパラメータの調整、テストデータの調整などによって、精度アップが図れます。、という意味は、実際には、深い業務知識を使ってより良い学習データを作るということこそが、精度アップのキモとなります。

より良い学習データを作るためには、数多くの学習データのパターンを試してみる、つまり、数多くの予測モデルを作って精度評価をしていく反復作業が、どうしても必要になってきます。

数多くのパターンを試す為には、モデルの生成スピードが速いことが重要です。つまり、限られた時間の中で、数多くの予測モデルが作ることを可能にすることが、精度を出す上で最も重要です。

Forecasting Experience では、
・ 並行して、同時に何個のモデルも作成(学習データのトレーニング)
・ 比較的に短時間で演算が終了するために最適化されたクラウドプラットフォームの上にサービスを構築
をしていますので、次の学習データを準備している間には、モデル生成が完了すると考えてます。もちろん、すべてのケースで演算が終わるという保証できませんが。

つまり、モデル生成スピードは、反復を繰り返す=精度を出すという意味では、実は「せっかち」でなくても、非常に重要です

2. 操作数が少ないか
操作数の少なさへのこだわりは、Forecasting Experience の Product Manager である私が結構ズボラであるというところから来ているかもしれません (笑) 。

それはさておき、これも反復しなくてはいけないというところから来てます。良いモデルを作るためには、学習データをより良いものにしていく必要があります。そのためには、やはり反復作業が必要になる。反復作業が必要であれば、やはり操作数は少なく、簡単にさくさく操作できるほうが、作業がはかどります。

例えば、モデルの精度評価をするためにレポートを作成したりする業務は、手間ですよね。そこで、Forecasting Experience では、コンサルティングで培ったノウハウを使い、より簡単にモデルが評価できるレポートが出力できます。

つまり、操作数の少なさは、反復を繰り返す=精度を出すという意味では、実は「ズボラ」でなくても、非常に重要です

3. モチベーション維持
これも、Forecasting Experience の Product Manager である私が、結構飽きっぽいであるというところから来ているかもしれませんが (笑) 、学習データ作りは、かなり地味な作業です。

つまり、学習データを作りの反復を繰り返すためには、モチベーションの維持が重要です。データを眺めて分析して、学習データを作って、モデルを作って、精度評価して、また、データを作る。AI・機械学習と聞いて「最先端!」というような派手なイメージもあるようなのですが、実際には地味な作業です。

残業して人知れず、データを作っている方も多いと思います。

そんな方の頑張りにスポットライトが当てられるような機能も盛り込みました。チーム機能です。どなたが、どのぐらいの作業をしているか可視化しようという機能です。弊社のコンサルティングサービスの中でも、この機能を使って、スポットライトを当てられるようにしています。

そして、最後に、1、2、3の目標は、すべて、AI・機械学習の業務が、Forecasting Experience でとにかく楽しくなる、という目的のためにあります。なぜなら、楽しい業務は、世の中に広がりやすいですね。

そして、この予測という業務が広がったら、世の中はもっと効率的になり、余暇の時間も広がり、皆さんが幸せになるのではないかと考えています。

予測を通して世界をもっと楽しい場所にしよう。壮大なテーマですが、私は十分実現可能なテーマだと思ってます。

少しでも興味がある方は、是非、製品デモをリクエストしていただければと思います。また、カスタマーサクセスマネージャーを中心に人材募集も行っております。是非とも、ご検討ください。