YDK / KNOWLEDGE & MAKING

企業データから、予測を考える

YDKのLAITが、データの準備、生成AIと専用モデルの違い、売上予測の評価方法を解説します。

知りたいことに合わせて、比較表、チェックリスト、評価方法のページへ進めます。特定ツールの契約や複雑なモデルの導入を一律に勧める内容にはしていません。

執筆・編集：YDK合同会社公開・更新：2026-09-07

このテーマの記事・記録

LAITの評価設計では、未来の情報を混ぜずに期間を分け、簡単な基準と予測誤差を比べ、業務で許容できるかを確かめます。

LAITは、予測する目的、結果の記録、使える入力、時間の整合、評価用データ、運用担当を確認し、開発へ進むかを考えます。

Excelでも、日付・売上・商品などの意味が分かり、目的に合う履歴があれば予測モデルを始められます。LAITでは形式よりデータの中身と、予測を何に使うかを重視します。

機械学習に必要なデータ量は、目的・記録の粒度・季節性・正解の数・許容誤差で変わります。LAITでは一律の件数より、学習と評価に必要な条件がそろうかを先に整理します。

売上予測AIは、過去の売上と予測時点で分かる条件から、将来の金額や数量を見積もるモデルです。LAITでは発注や人員配置など、予測を使う意思決定に合わせて対象と評価を決めます。

生成AIは機械学習を使う技術の一つです。企業では文章や画像の生成と、売上・離反などの予測を用途で分けると整理できます。LAITは生成AIの運用から企業専用の予測モデルまでを扱います。