AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『ファンダメンタルをAIで予測できる』と聞いて驚いたのですが、本当に会社の業績の先が見えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、結論を先に言うと、100%の予言ではないが確度の高い見通しを作ることはできるんです。今回はその研究を噛み砕いて、実務で使える視点でお伝えしますよ。
実務に落とすときに気になるのは投資対効果です。予測を使えば株式投資で本当に利回りが上がるとか、あるいは現場の計画に使えるのか、そこを知りたいです。
いいご質問です。ポイントを3つに整理すると、1) データの質、2) 目標（何を予測するか）の設計、3) 予測をどう意思決定に結びつけるか、です。まずはデータが肝心なのですよ。
データの質と言われてもピンと来ません。うちで使っているのは会計ソフトの出力と現場の報告書ですが、それだけで足りますか。
素晴らしい着眼点ですね！会計データは重要ですが、継続性と項目の一貫性が必要です。研究では20個の指標を選び、そこから将来の主要な5指標を予測する設計を採っています。つまり、何を入力にするかが最初の勝敗を分けるんです。
それで、これって要するに『ちゃんと整理された過去の財務指標があれば未来の業績傾向を確率的に予測できる』ということですか。
おっしゃる通りです！要点を3つでまとめると、1) 過去データの一貫性、2) 予測対象の明確化、3) 予測を使ったアクション設計、です。これが守れれば、予測は意思決定に役立つんですよ。
実際の成果はどう計測するのですか。論文では株の選別に使って評価していると聞きましたが、うちの経営判断に応用できる評価指標はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！研究では機械的に選んだポートフォリオのリターンで有効性を示していますが、経営では予測の精度だけでなく、予測から取る行動の価値を測るべきです。つまり、予測があって初めて改善行動を設計する、その成果で評価するのです。
具体的に最初は何から手を付ければ良いですか。現場は抵抗もありますし、クラウドも怖がっている人が多いのです。
素晴らしい着眼点ですね！手順は簡単です。まずは既にある帳票の整備、次に予測したい主要指標を5つに絞る、最後に小さな実験を回して効果を測る。これで現場の負担を抑えつつ効果を体感できますよ。
分かりました。まずは社内のデータ項目を整理して、5つの重要指標を決め、試験的に予測を回すという段取りですね。ありがとうございます、拓海先生。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次回は具体的な5指標の候補と、現場に負担をかけないデータ整備の方法を持ってきますね。
