LAIT / SERVICE & METHOD
LAITの企業専用機械学習モデル開発
企業の実データから、予測するAIを。
YDKのLAITは、企業の実データから売上・需要・顧客行動を予測する専用モデルを設計し、未使用データで評価します。
LAITの「国産AI」は、日本企業の実データをYDKが分析して作る、企業・業界特化型の機械学習モデルを指します。日本製LLMの提供を意味する名称ではありません。
企業データから作る、10のモデル用途
| 用途 | 主な入力の候補 | 予測・分析するもの |
|---|---|---|
| 売上予測 | 売上時系列、商品、価格、販促計画 | 将来の売上 |
| 顧客離反予測 | 購買間隔、利用履歴、契約状態 | 離反の可能性 |
| LTV予測 | 購入金額、頻度、継続期間 | 将来の顧客価値 |
| 購買予測 | 購買履歴、商品属性 | 次回購入や商品候補 |
| 成約確率 | 営業段階、接触、過去の結果 | 案件が成約する可能性 |
| 需要予測 | 販売、価格、欠品、季節 | 必要とされる数量 |
| 在庫予測 | 在庫、入荷、需要、納期 | 将来の在庫推移 |
| 異常検知 | 通常時の取引・設備・業務履歴 | 通常と異なる状態 |
| 顧客セグメンテーション | 購買頻度、金額、属性 | 似た顧客のグループ |
| 人員需要予測 | 稼働、業務量、所要時間 | 必要な人員や時間 |
入力は候補です。集計で解ける課題や、教師ラベルを使わない分析も含みます。すべての用途で同じデータや学習方法を使うわけではありません。
精度は、現場で使える条件と一緒に評価する
- 何を・いつ・どの単位で予測するかを決める。
- 予測時点で知り得る情報だけを入力に使う。
- 平均値・前週値など、簡単な基準と比較する。
- 学習に使わない期間や対象で誤差を確認する。
- 見逃し・過大予測・過小予測の業務負担を確認する。
- 運用後の変化を記録し、更新や停止の条件を決める。
時系列データでは、未来の情報が学習側へ入り込まない分割が必要です。scikit-learn公式：時系列の交差検証を参照し、目的に合う検証を選びます。
企業専用から、業界へ広げる構想
企業A・B・Cそれぞれのモデルを作り、その中で再利用できる前処理・特徴量設計・評価方法を抽出します。企業専用AI → 業界テンプレート → 業界別AI → SaaSという発展を想定しています。
これは事業の開発方針です。完成済みSaaSや複数企業への導入実績を示していません。企業データを他社へ流用する条件も、別途の合意なく前提にしません。
よくある質問
どのくらいデータがあれば予測モデルを作れますか？
一律の件数では決まりません。予測対象、必要な期間、季節性、まれな事象の数、データの欠損や偏りを確認します。少量でも試せる場合と、収集を優先する場合があります。
生成AIの契約を増やせば同じことができますか？
企業の実データに合わせた予測対象・学習・検証・更新の設計が必要です。汎用生成AIの活用と専用モデル開発は、目的と成果物を分けて検討します。
モデル開発の料金は決まっていますか？
対象データ、予測対象、評価、運用の範囲に応じて個別設計します。AI活用診断の参考価格に、専用モデル開発の一式が含まれる表記はしていません。