ERPシステムにおけるAI機能を使用した未来予測について(人工知能はサイコロの出目を予測できるのか?)
前回はERPシステム内でAI(人工知能)機能を未来予測に活用するというお話をさせていただきましたが、今回はその続きとなりまして、では具体的にどのように未来予測をおこなうのかについてのお話となります。
先ずは分かり易い例としてサイコロの出目をAIは予測することが出来るのかという、何だかERPシステムの販売予測からは随分と遠い所に話が飛んでしまうのですが、そういった内容から始めてみたいと思います。それで、ここに何の変哲もないサイコロが一つあったとして、そいつを無作為に転がした場合1から6までの何れの目が上を向くかをAIは予想できますでしょうか。単純に考えれば何れの目も出る確率は6分の1ですのでどれか一つが優先的に出るとは思えず、またそういった予測が出来ないからこそ偶然性が必要となるゲームや賭け事の道具として使われてきた訳で、正直な話そんなことが出来るのであれば、AIは既に人間を超えているとも言えるでしょう。
それでは今まで転がした結果が残っていた場合はどうでしょうか。例えばそれまでに100回転がした結果が全て1だったとした場合、次に出る目の予測は可能でしょうか? 随分と極端な例ではありますが、AIが人間の思考をトレース出来るとすれば、そのサイコロには何らかのからくりが仕組まれている為1しか出ないようになっているのではとの推測で、次も1が出るであろうという予測をおこなうことは可能となります。
次に今までの結果が常に1から6までの目が順序良く出ていた場合はどうでしょうか。その場合は直前の目が1の場合は2、2の場合は3という形でこれも予測は可能になるかと思います。ただ、このような単純な例ですと別段AIなどという大げさなものを使わずとも、人の判断で事足りる訳ですが、では出目が一見ランダムに思えても実は100回おきに同じパターンが繰り返されている場合(常に100回前に出た目が再現される)はどうでしょうか。その場合に人間ではその法則を掴むのは中々難しく、そもそも100回前の出目を覚えることすら至難の業ということになりますが、AIであれば記憶機能はお手の物ですので100回どころか1千回でも1万回でも記憶容量の許す限り覚えておく
ことは可能になり、またその中から繰り返しのパターンを判断することも出来るでしょう。
それで、ここまでは机上の空論と言いますか、実際にサイコロを転がして前述のような繰り返しのパターンにはまるケースなどはありえないのではと普通に考えればそうなのですが、実は様々な要因が重なり合うことにより、似たような現象が起こる可能性はあるのではないでしょうか。具体的にはサイコロを転がす人間の癖といいましょうか、全くの無作為ではあるのですが、無作為であるが故に力の入れようやサイコロを掴む位置と高さ、また転がす人間の疲労度や体調、それから環境的なものとして気温や湿度と照度、転がす床面の材質や汚れ、あとは微妙な傾きなど、一つ一つ挙げていけば際限がないのではありますが、そういった様々な要因が順次重なり合っていくことにより、知らず知らずの内に繰り返しのパターンに嵌まっていくケースも無いとは言えません。
そもそもAIによる未来予測を提言する大前提としまして、世の中の全ての出来事は偶然ではなく必然であるという考えがあります。何だか運命論みたいで恐れ多い感じではありますが、考え方としてはシンプルでございまして、例を挙げますと裏の畑でトマトの芽が生えてきたのはトマトの種をまいたからであり、またトマトの周りに雑草が生えているのは、近所の空き地から雑草の種が風によって運ばれてきたり、鳥が雑草の実をついばんでその種を畑に落としたからであり、要は無から有は決して生じ得ないという至極当たり前の内容でございます。
無から有は決して生じ得ないということは、言葉を変えますと物事には必ず原因が存在するという意味合いでもありまして、ある事象が原因となり一つの結果が表れ、またその結果が原因となり次の事象が発現するといった具合に「風が吹けば桶屋が儲かる」的な方程式でもって世の中が回っているという考え方となります。
というところで枚数が尽きてしまいまして、今回はサイコロだのトマトだのとどちらかと言えば抽象的な話のみに終始した感じで、本命である販売予測のシミュレートにまで辿り着かなかったのですが、このサイコロの出目とトマトの発芽の話から、次回はようやく販売予測をどのような手法でもっておこなうのか、というところまで繋げて行きたいと思っております。
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2018年11月28日(水) 12時31分(タイ時間)
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