☆予測精度を最大限に高めるための有効なデータとは！！
☆業務効率化、コスト削減だけではない！ 迅速かつ柔軟な意思決定を支援する活用法！

予測AI／生成AIによる需要･各種予測技術と活用法
-需要予測・マーケティング・物流・異常検知,故障予測・物質探索,合成予測-

◇第１章　AI予測技術の基礎◇

★「予測AI」と「生成AI」の使い分け、組み合わせ方とは！


第1節　「生成AI」と「予測AI」の使い分けと組み合わせ方
はじめに
1.予測AIと生成AIの位置付けと特徴の違い
　1.1　AIとは
　1.2　予測AIと生成AIの違い
2.予測AI導入、生成AI導入の考え方
　2.1　予測AI導入の考え方
　2.2　生成AI導入の考え方
　　2.2.1　生成AI 動作の基本
　　2.2.2　RAG
　　2.2.3　ファインチューニング
3.予測AI、生成AIの使い分けと組み合わせ
　3.1　予測AIと生成AIの使い分け
　3.2　予測AIと生成AIの組み合わせ
さいごに

第2節　生成AI時代の人材育成の考え方
はじめに
1.AIを受け入れ、AIについて正しい知識を得、業務への適用を考えられる人材を育てる
　1.1　AIを適切に受け入れるためのマインドセットづくり
　1.2　AIについての「正しい知識」を得る
　　1.2.1　生成AIの仕組みとハルシネーション
　　1.2.2　学習データに関連する問題
　　1.2.3　AIモデルのアップデート頻度に関連する問題
　　1.2.4　その他のリスク
　1.3　現場がITの仕組みを学ぶ
　1.4　リスクの理解は、人材育成の必修科目
2.AIを前提とした業務プロセスを設計できる人材の育成
　2.1　業務プロセスを構造化・可視化できる能力の育成
　2.2　AIと人の役割分担を再定義する力の育成
　2.3　ステークホルダーを巻き込む合意形成能力の育成
3.AIの進化に適応し、変化の激しい環境下でもAIを有効に活用し続けられる人材を育てる
　3.1　継続的改善の重要性
　3.2　心理的安全性と中長期的視点
　3.3　学び続ける力と指標設計
おわりに

◇第２章　データと最適な予測モデル◇

★管理コストと活用メリットのバランスが取れたデータマネジメントをどう設計するか！
★生成AIと既存の予測AIとの融合による予測結果の解釈性向上やマルチモーダルデータの活用法


第1節　AIを活用するための場面に応じたデータの整形と管理の仕方
はじめに
1.実験データマネジメント
　1.1　実験データマネジメントの始め方
　　1.1.1　ペルソナ・業務フローの定義
　　1.1.2　扱っているデータの関係性の可視化
　　1.1.3　データ活用内容の明文化
　　1.1.4　データ優先順位の設定
　　1.1.5　実験データ管理システム選定時の注意点
　　1.1.6　プロトタイピングによる検証
2.データマネジメントにおける課題への対処
　2.1　得られるデータの一貫性の乏しさに対する対処の考え方
　2.2　研究テーマごとに異なるデータのマネジメントの考え方
　2.3　活用可能なテーブルデータの考え方
　　2.3.1　人間フレンドリーなデータからAIフレンドリーなデータへの変換のポイント
3.テーブルデータ以外のデータマネジメント
　3.1　画像データの実験データマネジメント
　3.2　文書データのデータマネジメント
　3.3　生成AIフレンドリーなデータとは
おわりに

第2節　データが少ない場合の対処法と工夫の仕方
はじめに
1.正則化について
2.L2正則化が学習の挙動および汎化性能に与える影響について
　1.1　自動微分機構について
　1.2　損失関数の正則化項について
　1.3　自動微分機構を用いた具体例
　1.4　正則化と自動微分機構を用いた一例
おわりに

第3節　目的に合わせた予測AIモデルの種類と構築
はじめに
1.課題をどう機械学習タスクに落とし込むか
　1.1　回帰 ― 数値をそのまま予測する
　1.2　分類 ― カテゴリに分ける
　1.3　時系列予測 ― 時間依存の未来を読む
　1.4　クラスタリング ― 教師なしで構造を見つける
　1.5　多目的最適化 ― 複数条件を満たす最適解を探す
2.様々な切り口（データの種類とアプローチ）
　2.1　構造化データ ― 表形式データと説明性
　2.2　非構造化データ ― 画像・音声・テキストとディープラーニング
　2.3　マルチモーダルデータ ― 複数種類を組み合わせる
3.同じ課題でも「落とし方」は複数ある
　3.1　需要予測
　　3.1.1　時系列予測
　　3.1.2　回帰
　　3.1.3　分類
　3.2　異常検知
　　3.2.2　回帰
　　3.2.3　クラスタリング
4.説明性の考え方
　4.1　なぜ説明性は必要なのか
　　4.1.1　社会的責任や説明義務
　　4.1.2　ユーザーの納得と信頼形成
　　4.1.3　現場での妥当性検証と改善
　4.2　説明性を支える代表的な手法
　　4.2.1　構造化データ向け手法
　　4.2.2　非構造化データ向け手法
　4.3　説明性の限界とトレードオフ
　　4.3.1　計算コストと処理時間
　　4.3.2　特徴量エンジニアリングとの関係
　　4.3.3　精度とのトレードオフ
おわりに

第4節　AIモデルの開発と精度向上のポイント
はじめに
1.最適な予測AIの開発方法
　1.1　データの準備と活用
　　1.1.1　データ収集と前処理
　　1.1.2　データ選択とフィルタリング（精錬）
　　1.1.3　補完情報の活用と合成データ生成
　1.2　AIモデルの選択
　　1.2.1　予測AIの種類と特徴
　　1.2.2　モデル選択のポイント
　　1.2.3　特化型モデルと基盤モデルの選択
　1.3　計算環境の構築と学習・推論
2.精度向上のポイント
　2.1　データ拡張とノイズ処理
　2.2　ハイパーパラメータ最適化
　2.3　モデル構造の最適化とアンサンブル学習
　2.4　継続的な学習とMLOps
　2.5　精度評価とビジネスへのフィードバック
　2.6　生成AIとの融合による精度向上
3.AIモデルの開発と精度向上の事例
　3.1　AutoMLの活用事例
　3.2　需要予測における応用事例
　3.3　サロゲートモデルによる高速予測事例
　3.4　大規模言語モデル（LLM）開発の事例
　3.5　生成AIを用いた予測の事例
まとめ

第5節　予測AIの判断根拠可視化と公平性
1.可視化と公平性についての法的要請
　1.1　背景
　1.2　予測AIとリスク
　1.3　EU AI法
　1.4　EU AI法ハイリスクAIシステムの適用開始の先延ばし
2.可視化技術の技術的基盤
　2.1　ホワイト・ボックス・モデルにおける説明可能性
　2.2　ブラック・ボックス・モデルのポストホックな可視化手法
　　2.2.1　SHAP
　　2.2.2　LIME
　2.3　LLMによる説明生成の問題点
3.公平性の考え方
　3.1　公平性の定義
　　3.1.1　Demographic Parity
　　3.1.2　Equal Opportunity
　　3.1.3　Equalized Odds
　3.2　公平性の課題
　3.3　可視化と公平性の統合
　3.4　可視化の限界と説明の忠実性
　3.5　技術文書化と可視化の融合
4.EU AI法の技術的・制度的分析
　4.1　ハイリスク AIシステムの構造的位置づけ（EU AI法6条）
　4.2　データガバナンスとバイアス分析（EU AI法10条）
　4.3　透明性と説明可能性の確保（EU AI法13条）
　4.4　人間による監督（EU AI法14条）
　4.5　技術文書の要請と可視化の位置づけ（EU AI法附属書IV）
　4.6　市場監視と運用時評価（EU AI法72条）
　4.7　日本法との比較
5.総括

第6節　ChatGPTとPythonを活用した業務の自動化及びデータ解析
はじめに
1.LLMと自然言語・人工言語
2.変わるプログラミングモデル
3.プログラミングのユースケース
4.ChatGPTによる業務の自動化ならびにデータ分析
おわりに

◇第３章　需要予測と活用事例◇

★サプライチェーンの起点となる「需要予測」の精度をどのように向上させるか！
★「需要予測がうまくできない」、「適切な生産計画や発注計画が立案できない」方 必読！


第1節　需要予測にAIを活用するメリットと外部データの活用
はじめに
1.なぜ需要予測が必要なのか
2.従来の手法とAI予測の違い、過去データ依存の限界と外部データの必要性
3.東武鉄道株式会社の事例
4.外部データ運用の技術的障壁と解決策
5.AIの導入におけるパートナー選定

第2節　需要予測へのAI導入のステップと生産・調達計画の高度化
はじめに：製造業が直面する「予測不可能性」への挑戦
1.AI導入の戦略的フレームワーク ― 二つの軸で考える成功の方程式
　1.1　精度向上の軸
　1.2　適用範囲の拡大の軸
2.精度向上の軸 ― データの「ROI」とアルゴリズムの「信頼」
　2.1　ステップ1：データ戦略の進化 ― コスト効率の高い情報活用
　　2.1.1　ステップ1-1：自社データの徹底活用
　　2.1.2　ステップ1-2：オープンデータの導入 ― マクロ環境の取り込み
　　2.1.3　ステップ1-3：有料・オルタナティブデータの活用 ― 競争優位の源泉
　2.2　ステップ2：アルゴリズムの深化 ― 「説明性」から「精度」への信頼構築プロセス
　　2.2.1　ステップ2-1：ホワイトボックスモデルによる「納得感」の醸成
　　2.2.2　ステップ2-2：精度追求へのシフトとディープラーニングの導入
　　2.2.3　ステップ2-3：自律的なモデル改善とその先へ
3.適用範囲の拡大の軸 ― 予測から「経営の自動化」へ
　3.1　ステップ1：需要予測の効率化と標準化
　3.2　在庫最適化への展開
　3.3　生産・調達計画との完全同期
　3.4　ステップ4：S&OPからIBP（Integrated Business Planning）への昇華
4.Deep Predictorがもたらす「ノーコード」による組織能力の民主化
5.提言 ― 成功へのロードマップと具体的アクション
結論

第3節　AI需要予測精度向上のポイントと活用事例
はじめに
1.AI需要予測導入の背景と目的
　1.1　なぜサプライチェーン改革なのか？：当社が直面した課題
　1.2　サプライチェーン改革ロードマップにおけるAI需要予測の位置づけ
2.AI需要予測システム構築：ゼロベースでの立ち上げから実装までの経緯
　2.1　AI需要予測システム構築の初期段階：大学研究者との協業による課題抽出と技術習得
　2.2　PoC（概念検証）実施とベンダー選定プロセス
　2.3　AI需要予測導入プロセス
3.予測モデルの算出条件と精度向上への取り組み事例
　3.1　フェーズ1_通常品予測：予測モデル選定プロセスの自動化
　3.2　フェーズ2_モデルチェンジ予測：新旧データ合算予測
　　3.3.1　フェーズ3_モデルチェンジ予測：切替率自動補正
　　3.3.2　フェーズ3改良版_見積りデータ活用による切替率早期補正
　3.4　商品ライフサイクル別在庫最適化プログラム
4.AI需要予測導入における社内コミュニケーションの重要性
　4.1　FAQ事例�@『AIはパンデミックなどの予期せぬ需要変動を予測できるか？』
　4.2　FAQ事例�A『予測精度目標はどのように設定し、ビジネス成果に結びつけるか？』
　4.3　FAQ事例�B『予測モデルを業務で効果的かつ低コストに活用するための工夫は？』
　4.4　FAQ事例�C『販促キャンペーンなどのイベント情報をどのように予測に反映するのか？』
　4.5　ハイブリッド計画：AI分析と人間（事業部）の役割分担
　4.6　「誰でもできる！AI需要予測」社内勉強会の取り組み
5.まとめと今後の展望
　5.1　最新テクノロジーと人間の協働
　5.2　最終ステージの実現に向けた展望
　5.3　テクノロジーが進化しても

第4節　新製品における需要予測の進め方
はじめに
1.サプライチェーン計画における需要予測の位置づけ
　1.1　サプライチェーンマネジメントの業務
　1.2　需要予測の位置づけ
　1.3　需要予測データの使い方
2.新製品の需要予測
　2.1　新製品の特性と需要予測の適用対象
　2.2　新製品の需要予測の手法
　　2.2.1　定性的需要予測
　　2.2.2　定量的需要予測
　　2.2.3　ランプアップカーブ推定を利用した需要予測結果の補正
3.新製品需要予測の事例
おわりに

第5節　製造業における需要予測AI導入の進め方と活用のポイント
はじめに
1.製造業の需要予測
　1.1　移動平均法
　1.2　指数平滑法
　1.3　回帰分析
2.需要予測のメリット
　2.1　生産計画の最適化
　2.2　発注計画の最適化
　2.3　将来の販売計画の検討
3.AIによる需要予測とは
4.製造業における需要予測AIの導入方法や進め方
　4.1　Step1：アセスメント
　　4.1.1　課題を整理する
　　4.1.2　施策と優先順位を設定する
　　4.1.3　必要なデータを確認する
　4.2　Step2：PoC（Proof of Concept：概念実証）
　　4.2.1　データ収集に取り組む
　　4.2.2　AIの予測モデルを生成し、予測結果を評価する
　4.3　Step3：実装
　　4.3.1　予測結果をもとにAIを実装する
　4.4　Step4：継続利用
　　4.4.1　継続的に予測を行う
5.製造業がAI導入で失敗しないためのポイント
　5.1　課題や目的を明確にする
　5.2　目標を設定する
　5.3　十分なデータを用意する
　5.4　継続的に予測・改善を実施する
6.AIによる需要予測を活用した事例
　6.1　事例（1）食品製造業
　6.2　事例（2）電子部品製造業
おわりに

第6節　AI・機械学習による需要予測手法と生販在計画への活用ポイント
はじめに
1.需要予測にAI・機械学習を適用
　1.1　需要予測から生産計画までの生販在計画システム
　1.2　AI・機械学習を活用した需要予測の主なプロセス
　1.3　需要予測に必要なデータと分析ポイント
　　1.3.1　時系列データ
　　1.3.2　クロスセッションデータ
　　1.3.3　パネルデータ
　1.4　データに対応する需要予測の主なモデル/手法
2.需要予測モデルの構築と運用ポイント
　2.1　時系列データの需要予測モデル
　　2.1.1　統計モデル／手法
　　2.1.2　機械学習モデル／手法
　2.2　クロスセッションデータの需要予測モデル
　　2.2.1　統計モデル／手法
　　2.2.2　機械学習モデル／手法
3.生販在計画への活用ポイント
　3.1　予測結果活用と利用者連携
　3.2　安全在庫の設定と最大需要
　3.3　仕事量に応じた能力を準備

◇第４章　マーケティング業務への導入と活用◇

★多様なテキストデータを読み解き，要約や仮説提示といった高度な情報整理を行う方法！
★「生成AI」と「テキストマイニング」を組み合わせた複雑なインサイトの発見！


第1節　予測AIを活用した市場調査データの自動分析と競合分析
はじめに
1.マーケティングにおける予測モデリングの進化
　1.1　AI時代の時系列予測
　　1.1.1　時系列分析（ARIMA、Prophetなど）の変革
　　1.1.2　回帰分析の変革
　1.2　高度な機械学習による深い顧客インテリジェンス
　　1.2.1　機械学習モデル（勾配ブースティング、ニューラルネットワークなど）
　　1.2.2　k-means法&階層的クラスタリング
　1.3　非構造化データからのインサイト抽出
　　1.3.1　自然言語処理（NLP）、トピックモデリング（LDA）、感情分析
　　1.3.2　画像認識AI&動画解析AI
2.AI時代の競合分析・調査
　2.1　AI時代の競合調査の特徴
　　2.1.1　新たな分析領域の開拓
　　2.1.2　既存調査の高度化
　2.2　AI時代の競合調査の将来

第2節　営業・マーケティング現場における生成AI・ChatGPT導入と活用の実践ポイント
はじめに
1.営業・マーケティング部門で生成AI活用が求められる背景
　1.1　顧客と市場の変化
　1.2　現場業務の情報過多と時間不足
　1.3　生成AIは予測AIとは役割が異なる
2.導入の大原則――生成AIはマーケティングの基本を代替しない
　2.1　ニーズとウォンツを取り違えない
　2.2　打ち手から考えない
　2.3　人が担うべき判断責任
3.営業・マーケティング現場で生成AIが有効な業務領域
　3.1　顧客理解と営業情報の整理
　3.2　市場・競合分析の叩き台作成
　3.3　STPと4Pの論理整合性チェック
　3.4　提案書・企画書・説明文の初稿作成
　3.5　需要予測活用の前段としての仮説形成
　3.6　コンテンツ制作とコミュニケーション設計
　3.7　教育・OJT・ナレッジ継承
　3.8　実務ミニケース――「売れない商品」から「買う理由のある提案」へ
4.生成AIを使いこなすためのプロンプト設計
　4.1　良いプロンプトは「前提」「役割」「手順」「出力形式」を含む
　4.2　単発質問ではなく対話で精度を上げる
　4.3　出力の粒度を合わせる
　4.4　社内テンプレート化の重要性
　4.5　営業・マーケティング実務で使えるプロンプト設計例
　4.6　「やり直し」前提の運用
　4.7　用途別の出力管理――探索用と確定用を分ける
5.営業・マーケティング部門における導入ステップ
　5.1　小さく始めて勝ち筋をつくる
　5.2　データ投入ルールとガバナンス
　5.3　教育対象は「プロンプト」より「業務の見方」
　5.4　評価指標は時間削減だけでは足りない
　5.5　導入推進体制――「利用促進」と「品質管理」の両輪
　5.6　部門間連携を前提にした導入
　5.7　導入初期に設定したい社内ルールの例
6.活用時の注意点と失敗パターン
　6.1　もっともらしい誤り
　6.2　一般論の大量生産
　6.3　AIに考えてもらい過ぎる
　6.4　組織導入時の温度差
　6.5　知的財産・表現品質・ブランド毀損のリスク
　6.6　「速く作れる」が「速く売れる」ではない
　6.7　営業現場で起きやすい具体的失敗
　6.8　マーケティング現場で起きやすい具体的失敗
7.予測AI・需要予測と組み合わせた今後の展望
　7.1　定量予測と定性洞察の橋渡し
　7.2　顧客の声の構造化と予測変数化
　7.3　AIエージェント化への期待と注意
　7.4　営業・マーケティング人材に求められる能力の変化
　7.5　今後の実務像
　7.6　需要予測の実務現場における生成AIの位置づけ
おわりに

第3節　マーケティング業務への「生成AI」と「テキストデータ分析」の応用
はじめに
1.データドリブンマーケティングの全体像
　1.1　なぜデータが重要なのか
　1.2　データドリブンマーケティングのプロセス
　1.3　テキストデータの重要性
2.テキストマイニングの概論
　2.1　テキストマイニングの概要
　2.2　テキストマイニングのプロセス
　　2.2.1　テキストマイニングのプロセス�@：前処理
　　2.2.2　テキストマイニングのプロセス�A：分析処理
　　2.2.3　テキストマイニングのプロセス�B：解釈・考察
　2.3　テキストマイニングの限界と課題
3.テキストマイニングと生成AIの融合
　3.1　マーケティングに生成AIを用いるうえでの課題
　3.2　テキストマイニングと生成AIは互いに弱点を補い合う
　3.3　組み合わせ方のケーススタディ――レビュー分析を例に
　　3.3.1　分析デザイン
　　3.3.2　レビューのポジネガ分類には生成AI
　　3.3.3　全体像の可視化にはテキストマイニング
　　3.3.4　分析結果の解釈・考察（生成AIに支援）
4.まとめと補足
　4.1　補足：マーケティングにAIを用いるリスクについて

第4節　予測AI／生成AIによる需要・各種予測技術と活用法
1.そもそも「需要予測」とは何か？
2.予測AIの基本構造
3.生成AIは予測の何を助けてくれるのか
4.特徴量とは何か？
5.外部データをどう使うか？
6.シナリオ予測という考え方
7.プロンプト設計の技術
8.広告・数値データをどう読むか
9.半自動化・自動化の世界
10.予測AI時代の思考法

第5節　生成AI,AIエージェントを活用した情報収集、分析と市場・将来予測への応用
はじめに：静的な市場調査から動的な将来予測への転換
1.情報収集のパラダイムシフト：AIエージェントによる自律型リサーチ
　1.1　検索から「自律的探索」への進化
　1.2　専門情報の「深掘り」と特許動向の推定
2.生成AIによる非構造化データの「構造化」と「定性分析」
　2.1　センチメント分析とトレンドスコアリング
　2.2　兆し（ウィークシグナル）の検知
　2.3　シナリオ・プランニングの自動生成
3.予測AIとの統合：ハイブリッド型将来予測モデル
　3.1　外部変数としてのテキストインサイト
　3.2　産業別ユースケース例：医薬品
　3.3　産業別ユースケース例：エレクトロニクス
4.生成AI等を活用した情報収集・分析・予測のフレームワークと導入における課題
　4.1　統合フレームワーク：情報から戦略への変換プロセス
　4.2　専門業界における導入課題と具体的な解決策
5.将来展望：AIエージェントが「意思決定」を自律支援する未来
　5.1　リアルタイム・モニタリングと動的なインパクト評価
　5.2　自律的な代替案（戦略オプション）の提示
　5.3　実行支援：実務プロセスの自動トリガー
　5.4　結論：AIは予測し、人間が決断する
おわりに：AIを「思考の拡張」として使いこなす

◇第５章　物流（交通量予測と配送計画など）への活用◇

★個別最適の壁を打ち破るための一手！
　　　　　サプライチェーン全体でムダを排除し、コストを最小化する「協調型」モデルへどう移行するか！


第1節　物量予測AIによる倉庫コスト、廃棄ロス削減と計画立案への応用
はじめに
1.AIによる需要予測の普及とサプライチェーンの課題
　1.1　AIが変えた「需要予測」の常識
　1.2　需要予測AIがもたらす直接的便益
　1.3　サプライチェーンに残された根深い課題：「ブルウィップ効果」
2.ブルウィップ効果の抑制と在庫最適化へのアプローチ
　2.1　サプライチェーン全体最適化の鍵：「情報共有」
　2.2　事例研究：情報共有プラットフォームの多様な形態
　　2.2.1　小売起点の「製・配・販」連携モデル（トライアルHD、NTTによる「Retail-CIX」の事例）
　　2.2.2　SaaSベンダー起点の「製・配・販」連携モデル（シノプス、伊藤忠商事「DeCM-PF」の事例）
　2.3　VMI／SMIへの応用と発展
　2.4　残された「物流の壁」
3.物量予測AIの応用：次世代の物流計画立案
　3.1　「数量」から「物量」への転換：なぜ商品マスタ共有が鍵なのか
　3.2　インパクト(1)：倉庫（保管）コストの抜本的削減
　3.3　インパクト(2)：廃棄ロスの劇的削減
　3.4　インパクト(3)：「2024年問題」に対応する輸配送計画（TMS）の高度化
4.未来への展望と実装への処方箋
　4.1　物量予測AIが実現する「究極のサプライチェーン」
　4.2　実装に向けた3つのハードル
　　4.2.1　技術的ハードル：「データ標準化」、特に商品マスタの整備
　　4.2.2　組織的ハードル：「企業間の壁」を超える信頼醸成とインセンティブ設計
　　4.2.3　人的ハードル：「データドリブンな物流プランナー」の育成
　4.3　結論：AIと共に進化する「協調型」サプライチェーンへ

第2節　シミュレーション・最適化・AI技術による鉄道輸送計画の自動化
はじめに
1.鉄道における輸送計画とは
2.運用計画作成の自動化
　2.1　車両運用計画
　2.2　乗務員運用計画
　2.3　運用計画の自動化手法
　2.4　近年の実用化動向
3.運転整理の自動化
　3.1　輸送トラブルとダイヤ乱れ
　3.2　主な目的
　3.3　主な制約
　3.4　ダイヤ乱れの分類と運転整理操作の例
　　3.4.1　軽微遅延（minor delay）
　　3.4.2　小乱れ（small disturbance）
　　3.4.3　中乱れ（disturbance）
　　3.4.4　大乱れ（disruption）
　　3.4.5　大規模障害（major disruption）
　3.5　モデル化の粒度
　3.6　自動化の既存研究と課題
　　3.6.1　最適化問題としての難しさ
　　3.6.2　評価指標の設定の難しさ
　　3.6.3　機械学習の適用
4.NECによる取り組み
　4.1　単線区間における時隔を考慮したパターンダイヤ作成アルゴリズム
　　4.1.1　ダイヤ自動作成の難しさ
　　4.1.2　単線区間のパターンダイヤへの着目
　　4.1.3　提案手法
　　4.1.4　拡張可能性
　4.2　最小費用フロー問題に基づく鉄道車両運用計画の自動作成
　　4.2.1　車両運用計画における増解結の課題
　　4.2.2　提案手法
　　4.2.3　計算実験
　　4.2.4　まとめ
　4.3　高速シミュレータと強化学習による運転整理の自動化
　　4.3.1　運転整理自動化の困難性
　　4.3.2　強化学習とシミュレータの組み合わせ
　　4.3.3　シミュレータの高速化
おわりに

第3節　数理最適化を用いた配車計画業務のDX推進
はじめに
1.物流2024年問題がもたらす輸送力不足の課題
　1.1　物流2024年問題
　1.2　輸送力不足への幾つかの対策
2.数理最適化による配車計画問題へのアプローチ
　2.1　数理最適化とは
　2.2　配車計画問題を数理最適化問題として表現
3.数理最適化を用いた配車計画業務のDX推進事例の紹介
　3.1　概要
　3.2　課題・問題解決に向けたアプローチ
　3.3　配車計画最適化
　　3.3.1　問題設定
　　3.3.2　数理最適化問題として表現
　　3.3.3　最適化計算結果例
　3.4　効果
おわりに

第4節　物流業務の効率化及び高付加価値への生成AI活用とプロンプト設計
はじめに
1.プロンプトの書き方（一般的事項）
2.物流部門についての汎用的なプロンプト例
3.物流部門の効率化及び高付加価値化を生み出す具体的なプロンプト例
4.まとめとして

◇第６章　異常検知・故障予測と寿命予測◇

★予知保全などのエンジニアリング分野における機械学習の前処理技術
★機械の制御システム自体に熟練者の判断基準を組み込み、属人性を排除した生産体制を構築


第1節　AIによる異常検知と故障予測・予知
はじめに
1.データオーギュメンテーション
　1.1　データオーギュメンテーションの基本
　1.2　自然言語のおけるデータオーギュメンテーション
　1.3　自然言語のおけるデータオーギュメンテーション
　1.4　生成AIを使用しないデータオーギュメンテーション
2.生成AIによる自然言語データの生成
　2.1　プロンプトエンジニアリング
　2.2　RAG
　2.3 生成AIのデータオーギュメンテーションへの活用
3.異常検知、故障予測・予知への適用
　3.1　複数の生成AIの活用
　3.2　運用後の工夫
おわりに

第2節　サポートベクターマシンの基礎と異常検知，故障予測へのAIモデルの構築
はじめに
1.サポートベクターマシンの基礎
　1.1　分離超平面とマージン
　1.2　カーネル法
　1.3　最適化問題
2.異常検知や故障予測へのSVMの活用
　2.1　サンプリングによる偏りの解消
　　2.1.1　アンダーサンプリング
　　2.1.2　オーバーサンプリング
　2.2　スラック変数への重み付け
　2.3　準ハードマージンSVM
　2.4　1クラス問題への対策
　　2.4.1　OC-SVM
　　2.4.2　SVDD
　　2.4.3　SVDDによる疑似異常データ生成
おわりに

第3節　予知保全向けの機械学習のためのデータの表現と前処理
はじめに
1.データの構造
2.テーブル構造に対する操作
　2.1　テーブルデータへの変換
　2.2　テーブルデータ間の変換
3.テーブルデータの値に対する処理
　3.1　カテゴリカル変数の処理
　3.2　欠損値
　3.3　外れ値
4.行列データの正規化
　4.1　線形関数への変換
　4.2　正規分布への変換
　4.3　値レンジの正規化
5.テーブルデータの簡約化
　5.1　次元削減
　5.2　データの集約
6.教師データの選択と生成
　6.1　不均衡データ
　6.2　データ拡張 （Data Augmentation）
7.時系列における前処理
おわりに

第4節　波形生成に基づく解釈可能な異常検知AIと設備診断への応用
はじめに
1.異常データが殆どない場合への対処法
2.解釈可能なAI技術の概略
3.判定根拠となる波形パターンを生成するクラス分類AI
　3.1　Shapelets学習法の概要
　3.2　半導体製造装置の公開時系列データへの適用
4.波形パターンを正常データだけから生成する異常検知AI
　4.1　One-Class Learning Time-series Shapelets （OCLTS）の概要
　4.2　変電所設備の出荷前試験における異常予兆検知への適用事例
5.XAIの反事実説明を時系列データに適用した反事実波形生成AI
　5.1　ホワイトボックスなAI技術の問題点
　5.2　反事実波形生成AIの概要
　5.3　変電所設備の時系列データへの反事実波形生成AIの適用
おわりに

第5節　製造業のAI活用とマルチモーダル基盤モデル
1.はじめに
　1.1　異常検知と人工知能
　1.2　異常検知に取り組む動機
　1.3　設備モニタリングの3つのタイプ
2.技術の整理と応用におけるポイント
　2.1　異常検知の技術の発展
　2.2　異常検知の手法を整理する
　2.3　特徴量とモデルの分離と基盤モデル
　2.4　センサデータのモデル化には特有の技術がある
　2.5　周波数分析の役割
　2.6　周波数領域の特徴量化における留意点
3.時系列の予測モデル
　3.1　時系列予測の技術
　3.2　産業分野における応用の特徴
4.予測から異常検知・最適化へ
　4.1　予測と最適化
　4.2　予測モデルと最適化
　4.3　説明可能な人工知能との関係
　4.4　説明可能な予防保全
5.マルチモーダル基盤モデル
　5.1　マルチモーダル基盤モデルの異常検知・最適化への適用
　5.2　画像を生成するモデル
　5.3　世界モデルとの関係
　5.4　物理という言葉が表すもの
6.技術の活用における留意点
　6.1　工作機械
　6.2　最適化タスク
　6.3　外部環境の変化
　6.4　領域知識の利用
　6.5　技能伝承の新しい展開

◇第７章　研究開発業務への導入と活用◇

★グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた材料特性予測とは！
★分子シミュレーションとタンパク質言語モデルを用いた学習データの拡充！


第1節　「実験を伴う研究開発」領域におけるAI技術の活用
はじめに
1.研究開発現場へのAI導入とその活用
　1.1　AI導入・活用の目的
　1.2　AI活用の効果試算
　1.3　AI導入に際する留意事項
2.実験・研究データの「生成」
　2.1　キャラクタリゼーションからジェネレーションへ
　2.2　Generated dataの留意事項
3.ハイスループット実験システムの構築
　3.1　材料開発領域における考え方
　3.2　HT実験による目的変数取得
　3.3　インク，トナー開発における事例
おわりに

第2節　材料のグラフ表現と深層学習を組み合わせた材料特性の予測モデルと材料マップの構築
はじめに
1.材料科学におけるグラフ表現の基礎
　1.1　なぜグラフ表現なのか
　1.2　結晶・分子のグラフ化手法
2.主要なGNNモデルと材料予測への応用
　2.1　代表的なGNNモデル
　2.2　汎用原子間ポテンシャル
　2.3　大規模材料探索への応用事例
3.GNNを使った材料マップ
　3.1　機械学習を活用した実験データと計算データを統合した材料特性予測モデルの開発
4.結果と考察

第3節　多成分系組成物の開発に求められる機械学習の予測性と解釈性
はじめに
1.皮膚洗浄剤開発の特徴
2.機械学習を用いた材料開発の研究動向
　2.1　計算科学と機械学習
　2.2　多成分系組成物における機械学習の予測性
　2.3　多成分系組成物における機械学習の解釈性
3.皮膚洗浄剤組成物への機械学習の応用例
　3.1　機械学習の外挿性を向上する特徴量生成
　3.2　機械学習の解釈性を向上するアルゴリズム設計
おわりに

第4節　AI創薬研究の歴史と，予測AI，生成AI活用のポイント
はじめに
1.AI創薬の歩みと現在の立ち位置
　1.1　コンピュータ創薬の歴史における技術的基盤と役割
　1.2　AI自体の歴史における過去のブームと挫折
　1.3　AIの歴史上における形式的な変化
　　1.3.1　最初に登場したAI：ルールベース型AI
　　1.3.2　データサイエンスとしてのAI ; パーセプトロンやニューラルネットワーク
　　1.3.3　より知的な作業が期待できるAI；深層学習型ニューラルネットワーク
　　1.3.4　画像解析や言語解析，翻訳型AIの展開と発達
　1.4　言語解析型AI導入による化学／創薬分野のAlphaFold 2
　1.5　AIによる異分野融合研究，学際的研究の推進
2.AI創薬の歴史と発展
　2.1　コンピュータ支援創薬およびAI創薬の歴史的展開
　2.2　過去の技術的変化と展開
　2.3　蛋白三次元構造創出：AlphaFold 2
　2.4　AlphaFold 2の高い三次元構造創出能力
　2.5　Attention適用と，AI及び蛋白研究との融合研究としての成果：AlphaFold 2
3.予測AIの展開と発展
　3.1　予測AI実施上での留意点
　3.2　予測実施時の一般的な留意項目：データ／パラメータ／解析手法関連事項
　　3.2.1　データ関連事項
　　3.2.2　解析上での留意事項
　　3.2.3　データ解析実施過程での留意事項
　　3.2.4　データ解析実施後の留意事項
4.生成AIの展開と現状及びまとめ

第5節　分子シミュレーションとタンパク質言語モデルを組み合わせた教師データの拡張と予測精度向上
はじめに
1.手法概要
2.計算値の作成
　2.1　分子シミュレーション
　2.2　タンパク質言語モデル
　2.3　ハイブリッド値
3.計算値による精度低下を防止するアルゴリズム
　3.1　実験データの量に応じた動的重みづけ
　3.2　計算値の採否アルゴリズム
　3.3　機械学習モデルと検証用データ
4.予測結果
　4.1　機械学習モデルの予測精度の向上
　4.2　動的重みづけ，採否アルゴリズムの効果
　4.3　Hit変異体の探索への応用
　4.4　複数箇所の変異への応用
5.考察と今後の展望
謝辞

第6節　AIを活用した物質の合成条件予測と精度向上
はじめに：研究開発における物質探索と合成予測の課題
1.Chemically Relevant Compositionの概念
2.従来のAI・データ駆動型物質探索手法の整理
　2.1　第一原理計算に基づく材料探索
　2.2　組成記述子を用いた機械学習手法
　2.3　ハイスループット実験およびロボット合成
　2.4　従来手法の課題と推薦システムの位置づけ
3.推薦システムによる化学組成予測と合成実証例
　3.1　化学組成予測における推薦スコアの意味
　3.2　記述子ベースおよびテンソル分解ベース手法
　3.3　推薦結果の外部検証と合成候補の選定
　3.4　推薦に基づく合成実証例
　3.5　組成予測から次の段階へ
4.合成条件予測への拡張：合成条件推薦システム
　4.1　合成条件探索における課題
　4.2　並列実験データに基づく学習データの構築
　4.3　合成条件空間のテンソル表現と分解
　4.4　推薦スコアと合成成功率の関係
　4.5　新規化合物発見への適用例
　4.6　合成条件推薦システムの位置づけ
5.多元系組成探索に向けたテンソル埋め込み手法の高度化
　5.1　擬二元系データのみを用いる発想
　5.2　エンドメンバーのテンソル埋め込み
　5.3　多元系組成のベクトル化と予測モデル
　5.4　系全体を評価するという新しい視点
　5.5　合成研究への示唆
6.研究開発現場における活用指針と実装上の注意点
　6.1　推薦スコアの解釈と使い方
　6.2　個別組成ではなく「系」を見るという視点
　6.3　合成条件推薦の現場実装における注意点
　6.4　データバイアスと適用範囲の理解
　6.5　AIと研究者の役割分担
7.ロボット実験・協働実験との統合に向けた将来展望
　7.1　人手実験の限界と自動化の必要性
　7.2　推薦システムとの相補的関係
　7.3　クローズドループ型材料探索の可能性
　7.4　実装に向けた課題
　7.5　人とAIの協働という視点
まとめ

第7節　薬剤の反応を予測するAI技術の開発と活用
はじめに
1.薬剤応答予測の枠組みと技術構成
　1.1　技術構成の概要
　1.2　ナレッジグラフ
　1.3　ナレッジグラフとリンク予測
　1.4　統合データの性質と利用方針
　1.5　データ統合とエンティティ正規化
　1.6　リンク予測による薬効スコアの推定
　1.7　薬剤応答推定の実証
2.文献検索AIとの連携による根拠確認
3.他領域への応用可能性
おわりに

第8節　生成AIが拓く研究開発の新時代　〜文献解析から実験自動化まで：統合プラットフォームの展望〜
はじめに
1.学術情報界隈のツールの変遷
　1.1　Google Scholar
　1.2　ResearchGate
　1.3　学術俯瞰システム
　1.4　Paper Digest
　1.5　GPTs
2.生成AIを組み合わせた論文解析や事業展開への応用の可能性 〜Climate Techの事例〜
　2.1　生成AIを用いた公開情報の俯瞰
　2.2　論文解析による学術俯瞰
　2.3　生成AIで事業展開への応用の可能性のアイディエーション
　2.4　今後の生成AIを用いた学術俯瞰のあり方
3.生成AIを研究開発に使う際の注意点
4.むすび 〜研究開発における生成AIの未来〜
　4.1　自律的な研究開発の萌芽
　4.2　研究開発プロセスの統合
　4.3　次世代研究開発プラットフォームの展望

◇第８章　意思決定と留意点◇

★AI普及に伴う企業が抱えるリスクとは！どのように対応するか！


第1節　AIによる創造性の機械採点の事例と課題
はじめに
1.AIによる創造性測定
2.方法
　2.1　協力者
　2.2　採点方法
　2.3　前処理
　2.4　教師あり機械学習
　2.5　教師なし機械学習
3.結果
　3.1　教師あり機械学習
　3.2　教師なし機械学習
4.考察

第2節　AIガバナンスの世界的潮流と今後の展望
1.世界のAIガバナンス潮流と今後の展望
　1.1　AIの進化と現状
　　1.1.1　AIの進化の段階
　　1.1.2　AIの進化を支える技術要素と実社会への応用
2.AI普及に伴う企業のリスクと社会的懸念，AIガバナンスの必要性
　2.1　企業のリスク
　2.2　社会的懸念
　2.3　ガバナンスの必要性
3.世界のAIガバナンスの動向
　3.1　米国の動向
　3.2　中国の動向
　3.3　欧州の動向
　3.4　日本の動向
　3.5　その他の国・地域の動向
　3.6　G7・OECD
　3.7　その他の国際協力枠組み（AIサミット，国連，標準化活動など）
4.AIガバナンスの今後の展望
　4.1　国際協調と競争の均衡
　4.2　包括的ルール形成
　4.3　科学的知見と社会対話の強化
　4.4　能力構築と開発途上国支援
　4.5　企業・産業界への期待