知の融合で想像する

需 要 予 測のイノベーション

第3回

ルールのないマーケティングは学習できるのか？
【需要予測×先端技術】
㈱資生堂

山口 雄大

数年前から、「AI」（Artificial Intelligence：人工ら学ぶことができるようになったのです。具体例を知能）という言葉がメディアを賑わすようになりま挙げると、人はネコがどういった生き物なのかを定した。AIという言葉自体は以前からあり、私が大学義することは簡単ではないですが（ヒゲとシッポが生であった2000年代にもよく耳にした記憶がありまあって、毛で覆われていて…）、100万枚単位の写す。AIとは、人工知能学会によると2つの捉え方が真を読み込ませることで、AIはかなりの精度でネあり、1つは人の脳の機能を再現しようとするもので、コを判別できるようになったそうです。

もう1つは人の脳ができることを代替するものとされ私が認識しているAIの強みは、ています。私は後者に近いイメージで捉えていて、・人では処理しきれない量の情報を（処理量）人の予測や推論といった知的活動を代替するプログ・高速に（スピード）ラム（ソフトウェア）だと考えています。

・正確に（精度）成毛眞さんが著書『AI時代の人生戦略』（SB新書）

・飽きずに（継続性）の中で述べているところによると近年のAIブーム学習できることです。

は3度目であり、今回はディープラーニング（深層一方で人にはどんな強みがあり、AI実用化時代学習）という新しいAIのデータ学習方法が考案さにはどんな役割を担うべきなのでしょうか。AIのれたことで、ビジネスにおける活用が現実的になり、定義やディープラーニングの詳細について知りたい

いよいよブームで終わらないAI実用化時代が到来

方は専門書をご参照いただきたいのですが、ここまするのかもしれません（AI進化の歴史について興で述べたAIというものを踏まえ、SCMにおける需味を持たれた方は参考文献をご一読ください）。

要予測へのAI活用を考察することで、AI実用化時AIは人の知的活動を代替するために、データか代の人の役割について整理したいと思います。

ら“学ぶ”必要があり、それは機械学習と呼ばれます。以前は、人が正解を教えなければならず、それ需要予測AIは新製品の需要を予測できてこそは学習データと呼ばれますが、これを十分な量集め、需要予測AIのターゲットはずばり、新製品です。

処理させることがボトルネックになっていました。

過去データのある、いわゆる既存品の需要は、古典

しかし、・センシング技術とデータ基盤の進化によるビッグ的統計学を用いた時系列予測で十分に対応できるというのが、私の9年の消費財需要予測の経験からのデータの取得難易度の低下感覚です。感覚と言っても、予測精度というファク・PCの情報処理能力の向上

トデータに基づいています。もちろん、大型のマー・正解を人が定義する必要のないディープラーニン

ケティングプロモーションや、SNSにおけるBUZZグという学習ロジックの開発

拡散によって需要が想定外に拡大すると、それは時といった条件変化があり、AIが大量のデータか系列予測では対応できません。しかし、ビジネスに

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活用するというレベルでは、十分な精度を期待する予測モデルには5、6個の変数があり、それらの根拠ことができます。となるデータを参考に予測を行うのですが、時間や一方で、過去データのない新製品の需要は、様々処理能力という制約の中で人が考慮できる要素は、な業界において、回帰系の予測モデルで対応するこ多くても10個以下でしょう。一方、このプロジェクとが多いですが、この欠点は説明変数の未来もある

トの需要予測AIには、人口や気象といったマクロ程度精度良く予測しなければならないということで変数含め、数百の変数を学習データとしてインプッす。回帰系予測モデルの例として、
私が考案したマー

トしました。データ量ではAIが人を圧倒していまケティングベンチマークモデルを掲載します（図1）。

す。しかし結果は、人による需要予測の方が高精度

新製品の需要予測モデルは人の認知バイアスを抑えでした。もちろん中にはAIの方が高精度の製品もることや、ナレッジマネジメントのためには有効でありましたが、人を代替し、ビジネスで活用できるすが（これについて詳しく知りたい方は拙著『需要レベルではないという判断をしました。

予測の基本』をご参照ください）、既存品の時系列

ではなぜ、圧倒的に多くのデータを学習したにも予測モデルよりは誤差率で10 ～ 20％程度悪い傾向関わらず、AIは人に負けてしまったのでしょうか。

があります。この理由の1つは、質的にも量的にも、この時活用したAIはどれも、国内外でトップレベ人が考慮できない要因が需要に影響していることでルのサイエンティストが構築したものです。私の仮あり、これはAIの強みで対応できる可能性があると説は、「AIに学習させたデータが、質的に不十分で考えています。AIは人よりも大量の情報から学習すあった」というものです。

ることができ、それを予測へ活かすことができるかこのプロジェクトでは、需要予測担当である私らです。そのため、まだ人が気づいていない、需要と、複数のマーケターで議論して想定した、需要に法則を発見できる可能性があるのです。

影響するであろう要因を中心に、様々なデータを収集しました。社外のデータ分析専門機関や、機械学AIがヒトに勝てない理由

習を専門とする大学の教授にもアドバイスをいただ

私は2017年から、需要予測AIのプロジェクトに関わってきました。その中で、数種類のAIを使って、化粧品新製品の需要を予測しました。図1で示した

図1

きながら進めたのですが、マーケティング関連のデータを十分に用意できなかったのです。
一例を挙げると、テレビCMの投入量のデータはマーケティングベンチマークモデル
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あっても、その評価や出演していたモデルの人気など、実際には需要に影響する可能性の高い要因がデータとして蓄積されていなかったからです。
AIの学習データとして活用するためには、デーずです。
ここで1つ注意しなければならないのは、こういったデータマネジメントは片手間ではできないということです。AIのプロジェクトに関わったことタの、のある方ならおわかりになると思いますが、AIを・継続性（十分な期間継続して蓄積されている）活用するにはデータ整備に最も時間がかかります。

・網羅性（一部の製品だけでなく、全製品のデータまた、データは更新され続け、かつ必要なデータもがある）

変わっていく可能性が高いため、データマネジメン

・統一性（調査方法やデータの形式が同一である）

トにきちんとリソースを投入する必要があります。

が必要です。人の強みの1つは、曖昧であったり不私はデータマネジメントの専属組織の必要性を訴え完全であったりしても、情報を予測に考慮できるこているのですが、AI活用を前提としたデータマネとです。この柔軟性が、データが不十分な環境でのジメントに本気で取り組まないと、ビジネスでAI予測精度の差になったのでしょう。

を有効活用するのは難しいでしょう。これはプロフェッショナルのナレッジ（知見）をベースとしたナレッジドリブンのデータマネジメント組織
AIの活用が盛り上がっている業界は、既に大量データマネジメントなので、私はナレッジドリブンのデータマネジメントと呼んでいます。の統一的なデータがある領域だという印象です。例
えば碁や将棋でAIが人を超えたのは、譜面データAIがマーケティングを否定する！？

が大量にあったからです。つまりAIを有効活用す

需要予測AIのビジネス活用では、さらにもう1つ、るためには、学習データを整備する必要があると考ハードルがあると考えています。それは、AIが精えています。最近のAI関連のビジネスセミナーで度の高い予測をしたとしても、人がそれを信じられは、一時期よりもAI導入の掛け声が弱くなっているか、ということです。AIの欠点の1つは、ロジッると聞きますが、その主要因は学習データが十分でクがブラックボックスになることです。そのため、ないことがわかってきたということだそうです。お結果の信頼性を担保するのが難しくなります。さらそらく一部の巨大なIT企業を除き、AIに活用するに、需要予測において、特に新製品の需要は意思を前提で多様なデータを蓄積してきた企業は少ないで込めて高めに予測されることが多いため、AI予測

しょう。の精度が高くなるほど、AIは人よりも低めの予測

基本的には予算管理やCRM、マーケティングにを提示するようになります。新製品は基本的にマー使うために、データを取得、蓄積してきたはずです。

ケティングプロモーションが行われるため、事実上、しかしAIの学習データにするためには、先述のデー

これはAIがマーケティングを否定するということタの3条件に加え、“何のデータを蓄積するべきか”になります。人はこれをすんなりと受け入れられるを、そのビジネス領域のプロフェッショナルが考えでしょうか。過去の予測精度が高くても、自分が考る必要があります。需要予測で言えば、えたマーケティングの効果を否定されると、その予・どんな要因が需要に影響していそうで（概念）測結果を信じにくいと思います。

・それは具体的にどのデータで測ることができるか

これを乗り越えるためには、AIの学習データの妥（変数）当性が重要になると、私は考えています。学習デーを需要予測担当者やマーケターが考えるということタに納得性があり、かつ人が考慮することが難しいです。概念間の関係性（命題）を想像し、それを変ものであれば、AI予測の結果に対する信頼性は高ま数間の関係（仮説）に落とし込んで（S. Bacharach,るでしょう。人が、“こんなデータは今まで考慮でき1989）、データを探すのは、人の仕事として残るはてこなかったけれど、たしかにこれは需要に影響し

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知の融合で想像する

需 要 予 測のイノベーション

第3回ているかもしれない”と感じるようなデータが数百といったゴールの設定と、種（少なくとも数十種）学習されていれば、AI予測・AI予測の結果の信頼性を評価しを信じても良いかという気持ちになりやすいと思い・それを踏まえたSCM戦略の立案ます。というアクションの意思決定をする役目は人に残る

ただ、AIを全面的に信頼して、その出力結果をからです。

そのまま信じる、というオペレーションにはならな

AI実用化時代においても、入口と出口（ゴールいと考えています。棋士の羽生善治さんも著書『人設定とアクション決定）は人の仕事として残ると言口知能の核心』（NHK出版新書）の中で述べていまわれますが、要はAIの登場によって、人の役割がすが、しばらくはセカンドオピニオンとして活用さこれまでと変わる可能性が高いというふうに捉えてれることになるでしょう。
従来からのやり方があり、います。その変化は、次の3つの特性をより強める

そこに別角度からAIの出力結果をぶつけることで、方向に向かうと考えています。

議論の幅を広げるという活用方法になると想像して

1．マネジメントいます。本コラムの第1回で書きましたが、不確実

2．クリエイティビティ性の高い環境下では、多面的に思考することが重要

3．ホスピタリティであり、AIはそのための一手段になるということ

これら3つの特性は、現段階のAIでは難しいと言われていて、人の方が得意とするものだと考えられです。

ます。マネジメントは課題設定や意思決定、ホスピAIで進化するヒトの意思決定

タリティは看護師や介護士の仕事を想像していただ

AI活用を前提としたデータマネジメントにリソースを割き、ビジネスプロフェッショナルのナければ良いと思います。ここで少し、クリエイティビティについて考えてみたいと思います。

レッジを使って信頼性の高い学習データを用意できると、AIが実用的になります。そして、AI予測の組織のクリエイティビティを高める先端技術活用

精度が人を超えるようになったとします。すると、AIのビジネス活用の目的は、もちろんそれ自体で需要予測担当者は不要になるのでしょうか。

はなく、AIの活用によって得られるより高度な分析

M. Osborne（2017）は、10 ～ 20年以内に47％のや、生産性の向上による時間の創出です。高度な情職業が機械によって代替される可能性がある、と論報や時間を得ることができる結果、人はより頭を使っ文の中で述べていますが、私は需要予測担当者は変て考える仕事、言い換えればよりクリエイティブなわらず存在価値があると想像しています。なぜなら、仕事ができるようになるはずです（図2）。ここで言・予測したいカテゴリー、商品は何でうクリエイティブとは、テレビCMや商品の外装デ・いつのタイミングの需要予測が必要かザインなど、狭義の意味ではありません。需要予測

図2

クリエイティビティのための技術活用
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知の融合で想像する

需 要 予 測のイノベーション

第3回について言えば、新しい予測手法の開発もクリエイ提唱した概念もその1つですが、そうした経営学のティブな仕事ですし、需要予測を基にした在庫戦略知見は、SCM組織の進化にもっと活かせるはずでや、マーケティングへの提言なども該当します。

す。次回のコラムでは、今私が学んでいる、世界的AIが提示する高度な情報をビジネスの文脈で解釈し、価値のある提案を行うには時間が必要です。に有名な経営学の理論を参考に、SCM組織の進化について考えてみたいと思います。

SCM部門はオペレーションを持つため、日々の仕事に追われる傾向がありますが、データから考える時間を確保すれば、クリエイティブな提案をすることもできる、非常に重要な機能なのです。というのも、サプライチェーンに関するデータには、消費者の購買行動から、自社のオペレーション能力、協力企業のオペレーションの精度など、特に製造業において重要となる情報が含まれているからです。こういった大量のデータから意味のある解釈を引き出すためにAIのサポートは有効でしょうし、それができればSCMは今よりももっと、経営において価値のある提案をできるようになるでしょう。近年の先端技術の進歩は、SCMに活かせるものが多いと感じていて、それらをいかに早く自社のオペレーションに組み込めるかが、企業の競争力に直結する時代になると予想しています。

【参考文献】
Carl Benedikt Frey & Michael A. Osborne（2017）, THE
FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE
ARE JOBS TO COMPUTERISATION?, TechnologicalForecasting and Social Change, 2017, vol. 114, issue C,254-280.
James G. March（1991）, Exploration and Exploitation in
Organizational Learning, Organization Science, Vol. 2,
No. 1, Special Issue: Organizational Learning: Papers
in Honor of（and by）James G. March（1991）, pp. 71-87.
Samuel B. Bacharach （1989）, Some Criteria forEvaluation, The Academy of Management Review,Vol. 14, No. 4（Oct., 1989）, pp. 496-515.
チャールズ・A・オライリー & タッシュマン・マイケル・L（2019）『両利きの経営』入山 章栄・渡部 典子訳, 東洋経済新報社．
成毛眞（2017）『AI時代の人生戦略』SB新書．
羽生善治（2017）『人工知能の核心』NHK出版新書．
山口雄大（2018）『この1冊ですべてわかる 需要予測の基本』
日本実業出版社．

経営理論でつくる新時代のSCM組織
今回は先端技術、特にAIの需要予測への活用について述べてきましたが、こういったすぐには効果が出そうにない、しかし中長期的には取り組んでおくべきことというのは、現実のビジネスの中では置き去りにされがちだと感じています。また、これは1人では実現できず、組織としてリソースを投入し【執筆者プロフィール】

山口 雄大

やまぐち ゆうだい東京都出身。東京工業大学生命理工学部卒業。同大学大学
院社会理工学研究科修了（認知科学）。同イノベーション

ないと、時間と共に下火になっていってしまうでマネジメント研究科ストラテジックSCMコース修了。化粧しょう。よって、組織として人を動かす必要がある品販売会社でロジスティクス実務を経験後、2010年からと考えています。これは最近話題の“両効きの経営”

は化粧品メーカーで需要予測を担当。現在は早稲田大学経（チャールズ・A・オライリー他,2019）の考え方であり、J.March（1991）が提唱した知の探索と知の深化（訳：入山章栄）の概念が参考になるはずです。
世界では既に何十年も、組織や人を含む経営について、数々の研究が行われてきました。J.Marchが44 │LOGISTICS SYSTEMS Vol.28 ● 2019 秋号

営管理研究科・入山章栄教授の下で、世界標準の経営理論を学習中。2016年インバウンド需要予測の手法が秘匿発明に認定される（株式会社資生堂）。オペレーションズリ
サーチ学会や経営情報学会で需要予測に関する口頭発表を実施。著書に『需要予測の基本』（日本実業出版社）や『品切れ、過剰在庫を防ぐ技術』（光文社新書）がある。JILS「SCMとマーケティングを結ぶ！需要予測の基本」講座講師。