AI需要予測：近い将来に何が期待できるか

本IDCパースペクティブでは、モデル主導のプロセスからプランナーの入力、行動データ、エージェントベースの実行を組み込んだプラットフォームへと、AIが需要予測をどのように変革しているかを検証しています。多くの組織では、従来の計画システムやデータモデルの限界により、依然として手作業による介入に依存し続けています。本資料では、CIOが「データの整備」に注力し、AI機能が組み込まれたプラットフォームを選定し、段階的かつ成果重視の導入アプローチを採用することで、こうした課題にどのように対処できるかを概説しています。「AIを活用した需要予測とは、単にモデルを改善することだけではありません。統合された計画と実行を通じて、組織が洞察を行動に移せるようにすることなのです」と、IDCのITエグゼクティブ・プログラム（IEP）の非常勤リサーチ・アドバイザーであるJohn Bermudez氏は述べています。

エグゼクティブスナップショット

• 主なポイント
• 推奨される対応策

状況の概要

• 学習システム：モデルと現実のギャップを埋める
  • 学習システムを実現するためにCIOが今すべきこと
• データレディネス：正確性から行動データの充実へ
  • データレディネスを向上させるためにCIOが今すべきこと
• 統計的予測から因果関係の洞察へ
• 計画システムからエージェント実行型ワークフローへ
• 計画プロセスとスキルへの影響
• ベンダー情勢：実行分野における新たな機能

テクノロジーバイヤーへのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 要約