# 予測インサイトの変換

> 予測インサイトの変換 - 専門知識を持たないステークホルダーにも予測とその手法を伝え、予測データおよび基盤となるデータサイエンス業務の可視性を組織全体で高めます。

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## Primary page

- [予測インサイトの変換](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/genai-start/genai-welcome/forecasting-insights-genai.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

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- [説明](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/genai-start/genai-welcome/forecasting-insights-genai.html.md#what-it-is): In-page section heading.
- [仕組み](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/genai-start/genai-welcome/forecasting-insights-genai.html.md#how-it-works): In-page section heading.
- [ユーザーエクスペリエンス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/genai-start/genai-welcome/forecasting-insights-genai.html.md#user-experience): In-page section heading.
- [ビジネスに役立つ理由](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/genai-start/genai-welcome/forecasting-insights-genai.html.md#why-it-might-benefit-your-business): In-page section heading.
- [潜在的なリスク](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/genai-start/genai-welcome/forecasting-insights-genai.html.md#potential-risks): In-page section heading.
- [リスク軽減の基本対策](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/genai-start/genai-welcome/forecasting-insights-genai.html.md#baseline-mitigation-tactics): In-page section heading.

## Documentation content

### 概要

| 特性 | 値 |
| --- | --- |
| 導入のしやすさ | 中 |
| インパクト | 高 |
| インパクトのタイプ | 効率化/最適化 |
| 主なユーザー | 内部 |
| タイプ | 高度な要約 |
| 予測AIを含む | はい |

## 説明

多くの業界では、透明性と予測モデルの解釈のしやすさのために、予測は依然としてスプレッドシートで作成されることが少なくありません。 しかし、このようなスプレッドシートによる予測は、手作業が多く、バックテストに不向きで、技術者以外のステークホルダーには理解しにくいことがほとんどです。

これらの理由から、多くの組織がすでに時系列予測に機械学習を利用しています。 しかし、こうした予測モデルの問題点の1つは依然として残っています。 予測AIが提供できる高度な説明可能性をもってしても、定量的知識を持たない非技術者やビジネスステークホルダーにとって、予測モデルのインサイトを解釈するのはまだ難しいかもしれません。

生成AIは、専門知識を持たないステークホルダーにも予測とその手法を伝えることでギャップを埋め、予測データおよび基盤となるデータサイエンス業務の可視性を組織全体で高めることができます。 このソリューションでは、定量的な予測インサイトだけでなく、文脈的な情報を処理することで、予測の主要な推進要因を人間の言葉で説明し、さらにはデータに基づいて現在の市場の根底にあるダイナミクスを解釈して説明することを学習します。 これにより、可能な限り高度な定量的データで意思決定を裏付けることができる、一見何でも知っている人間のようなアシスタントが作成されます。

## 仕組み

このソリューションでは、予測モデルからの予測の説明（特徴量が予測に及ぼす影響を定量的に示す指標）は、生成AIモデルに入力されます。 時系列ごとの予測説明を含む後処理された予測データが取り込まれ、.csv形式で保存されます。 その後、LLMプロンプトに挿入されたときに文字列に変換されます。 しかし、データベースのテーブルに格納し、後で文字列に変換することも簡単にできます。

LLMで予測の説明を理解しやすくするために、組織はデータを後処理し、系列レベルまで集計する必要があるかもしれません。個々の行レベルの予測は粒度が細かすぎる可能性があり、系列レベルの方が理解や操作が簡単であるためです。 生成AIモデルとその説明は、基になる予測と同じくらい強力であるため、基になる予測モデルでできるだけ多くの特徴量を使用することが重要です。
データがLLMに入力されると、LLMは複雑なプロンプト戦略によって、予測の説明を説得力のあるストーリーにまとめます。

## ユーザーエクスペリエンス

ユーザーは、ソリューションの設定方法に応じて、さまざまな方法でモデルを操作できます。 すべてのデータがLLMのためにすでに前処理された状態で、予測モデルからさまざまな予測レポートにアクセスできるスタンドアロンアプリケーションにすることができます。 このアプリケーションには、ユーザーが選択し、必要に応じて変更するためのプロンプトテンプレートを含めることもできます。これは、前述のように、予測のニーズによってはプロンプト戦略が複雑になる可能性があるためです。

組織は、ユーザーが関心を持ちそうな特定の地域など、必要なプロンプト要素をドロップダウンで選択できるようにすることで、複雑なプロンプティングの詳細の一部を難読化することもできます。 これは、最後のプロンプトに自動的に追加されます。 プロンプトを設定したら、アプリケーションを実行し、アプリケーション内で最終レポートを受け取ります（テキストフィールド、.pdf、またはその他の形式）。

## ビジネスに役立つ理由

予測AIで構築され、生成AIで作成された透明性のある説明に裏打ちされた、非常に強力な予測モデルは、極めて理解が簡単です。 これにより、信頼性が高く理解しやすい予測を提供することで、意思決定プロセスが改善されました。その結果、投資の選択やリソースの割り当てなど、長期的なビジネス上の意思決定に対して、プラスの効果が倍増する可能性があります。 強力な予測AIインサイトを、それに基づいて意思決定を行うことができたであろうユーザーの手に渡せば、組織にとって大きな力となります。

また、このような包括的なソリューションは、予測プロセスを拡張し自動化することで、分析チームの効率と生産性を向上させます。 こうしたチームはデータの解釈に多くの時間を割きますが、調査結果を意思決定者に説明するためのストーリーテリングにも多大な労力を費やします。 生成AIは、このプロセスを簡素化すると同時に、インサイトの堅牢性を向上させることができます。

生成AIと予測AIのワークフローを統合することで、予測インサイトの迅速性と精度が向上し、透明性が高まるため、競争上の優位性が目に見える形で現れる可能性があります。

このユースケースの導入を成功させるために必要なもの

- 各予測を行ごとに「説明」することで、予測結果にコンテキストを提供できる、強力な時系列予測ソリューションまたはフレームワーク。
- 予測のインサイトをLLMワークフローに取り込むための精巧な後処理パイプライン。
- LLMの出力をわかりやすく有用な形にすることを可能にする、確かなプロンプト戦略。

## 潜在的なリスク

生成された出力に関連するリスク：

- プロンプトに関連する潜在的な毒性または読みやすさの問題、およびユーザーベースの規模と入出力の複雑さに基づく潜在的なコストへの影響。
- 不正確なデータや不完全なデータなど、ワークフローの予測側におけるデータ品質の問題。これは、予測の精度と信頼性に影響を与え、生成AI出力の下流効果につながる可能性があります。

### リスク軽減の基本対策

- 適切な回答であるように、毒性、読みやすさ（Flesch Readingスコア）、有用な回答/有用でない回答を監視するカスタム指標。 トークンの追加/コスト監視により、ソリューションを財務的に実行可能なものにします。
- ガードモデルによって不要な出力や無関係な出力を防ぎ、最終的な回答にLLMによるハルシネーションが含まれないようにします。
- LLMとそのパラメーター（システムプロンプトなど）を徹底的にテストします。
- 予測を提供する基礎となる予測モデルを継続的に監視します（精度、データドリフトなど）。