• 1.因果関係・複雑な数値の学習が不得手：
  生成AIは主に言語や画像の生成に特化して設計されており、過去の膨大な数値データから変数間の複雑な関係性を学習し、将来の数値を統計的に推定するタスクには最適化されていません。
• 2.定量的評価とPDCAの難しさ：
  生成AIの出力はもっともらしいものの、予測精度（誤差率など）を定量的に評価・改善するサイクルを回すことが難しく、シビアな業務判断の根拠とするにはリスクが残ります。
• 3.リアルタイム・大量推論におけるコスト・速度：
  数万～数百万件の取引データに対して逐次予測を行うようなバッチ処理やリアルタイム推論において、大規模言語モデル（LLM）を用いたアプローチはコスト・処理速度の両面で非効率です。

こうした課題から、予測業務の高度化には「目的特化型の機械学習モデル」の構築と、それを業務に根付かせるシステムづくりが求められます。自社データの価値を最大限に引き出すために、NRIは「機械学習モデリング実装・活用支援ソリューション」を提供しています。

NRIのソリューションは、AIの要素技術を提供するだけでなく、深いドメイン（業務）知識に基づくコンサルティングから、大規模システムの構築・運用までを一気通貫で支援します。

• 1.業務課題起点のモデル設計と、経験則を超える予測精度
  汎用的なAIツールの適用ではなく、お客様固有の業務課題とデータ特性に最適化したモデルを設計します。需要予測、離反予測、故障予知など、目的に応じて最適な機械学習手法を選定。データサイエンティストが特徴量を精緻に設計し、熟練者の経験則を超える予測精度を実現します。
• 2.既存業務・基幹システムへのシームレスな組込み
  どんなに高精度なモデルも、業務システムの中で使われなければ価値を生みません。NRIの強みは、構築した予測AIを既存の業務フローや基幹システム、BIダッシュボードへ確実に実装する力にあります。API化によるリアルタイム推論や、予測結果に基づくアラート通知など「予測が自然に業務判断に組み込まれる」仕組みを構築します。
• 3.モデル精度の継続的モニタリングと自動改善（MLOps）
  ビジネス環境やデータ傾向の変化に伴い、AIの予測精度は時間とともに劣化します。本ソリューションでは、予測精度を継続的にモニタリングし、劣化を検知した際には再学習を行う運用基盤（MLOps）を提供。導入後も安定した品質を維持し、持続的な業務改善を支えます。
• 4.「説明可能なAI（XAI）」による現場の納得感
  「AIがそう言っているから」では、現場の意思決定者は責任ある判断を下せません。NRIは「説明可能なAI（XAI）」技術を駆使し、「なぜその予測結果になったのか」を変数単位で可視化します。予測のブラックボックス化を防ぐことで、AIと人の協働による質の高い意思決定を後押しします。

NRIは、お客様の業務部門・IT部門と密に連携し、以下のプロセスで「現場で本当に使える予測AI」を共創します。

• 1.理解する（アセスメント）
  お客様の業務課題を深掘りし、予測すべき対象・活用シーン・期待されるROI（投資対効果）を明確化します。
• 2.つくる（モデリング）
  業務データを分析・加工し、最適な機械学習モデルを設計。PoC（概念実証）を通じて精度検証を繰り返し、実用水準まで磨き上げます。
• 3.届ける（システム実装）
  構築したモデルを基幹システムやダッシュボードに組み込み、現場が日常業務のなかで意識せずに活用できる形に仕上げます。
• 4.育てる（運用・改善）
  運用開始後も精度をモニタリングし、市場環境の変化に応じてモデルを継続的にアップデートします。

目的特化型の予測AI（機械学習）は、数値データに基づく高精度な将来見通しを可能にし、業務判断の質とスピードを飛躍的に向上させます。屬人的な経験への依存を脱し、精度の高い予測基盤をシステムに実装することで、守りのコスト削減から攻めの収益拡大まで、幅広い経営課題の解決を加速します。