予測モデルの精度向上を実現する方法とは？よくある失敗と改善のポイントを解説

売上や需要の予測、製造ラインの異常検知といった予測モデルや機械学習をビジネスに取り入れる企業が増えています。

一方で、思うように予測精度が出ず、運用を断念してしまうケースも少なくありません。せっかくコストをかけて構築したモデルでも、その精度が現場の求める水準に届かなければ、業務効率化やコスト削減といった本来の価値にはつながりにくくなります。

本記事では、予測モデルの精度が伸び悩む原因や、実務で陥りがちな落とし穴を整理したうえで、精度を実用レベルまで引き上げるためのポイントや最新の運用トレンドをわかりやすく解説します。

最後に、NCDCが実際に支援した事例も紹介しますので、自社のモデル改善を検討している方はぜひ参考にしてみてください。

予測モデルの精度が出ない原因とは？

「予測モデルの精度が上がらない」という悩みの背景には、いくつかの共通した要因があります。モデル構築の初期段階での認識のずれや、入力するデータの性質を十分に把握できていないことが、最終的な予測の信頼性を損なう原因になりがちです。また、人間の「経験と勘」に頼る代わりにAIを活用するケースだと、経験豊富な作業者が経験則として持っている判断のポイントが特徴量に反映されておらず、結果的に現場の感覚とずれた予測結果になってしまう場合もあります。まずは、精度が伸び悩む代表的な原因を見ていきましょう。

では、どうすれば精度が高く、現場で活用できる予測モデルを作れるのでしょうか。上表に列挙した要因に沿って、ポイントを解説していきます。

自動ツール（AutoML）の過信を避ける

近年は、専門知識がなくてもデータを入れるだけで予測モデルを作れる自動ツール^※が広く使われるようになりました。自動ツールはプロトタイプを素早く作るには便利な手段ですが、実務で使える本番モデルを作る段階では限界に直面することがあります。

※本稿では、Google Cloudの Vertex AI（旧AutoML）、Amazon SageMaker Autopilot、Microsoft の Azure Automated ML、あるいはノーコード/ローコード系のAutomated Machine Learning開発ツールのことを「自動ツール」と総称する。

自動ツールは与えられたデータに潜む規則性を機械的に捉えるだけで、そのデータがどのような背景で取得されたのかという「業務の文脈」や「データの意味」までは理解していません。そのため、アルゴリズムの選定やパラメータの調整が十分に最適化されず、実務に耐えられないモデルになってしまうことがあります。実務で使える精度を目指すには、ツールに任せきりにするのではなく、エンジニアやデータサイエンティストによる考察・調整を介入させることが必要不可欠です。

データの構造や中身を分析する

精度を上げるには、データの「量」だけでなく「構造と品質」にも目を向ける必要があります。どれだけ大量のデータがあっても、予測したい対象と関係の強い変数が含まれていなければ、精度はなかなか向上しません。

実際の現場では、過去のデータにノイズが混ざっていたり、重要な情報が抜けていたりすることがよくあります。たとえば、製造現場におけるセンサーデータのみに依存し、その時の気象条件や原材料の微細な品質差異といった外部要因を記録していない場合、特定の気候条件下で予測精度が著しく低下するという現象が起こります。「いまのデータでは目標精度に届かない」という事実を数字で客観的に確かめ、どんなデータを追加すべきかを検討するプロセスが重要になります。

予測の精度向上を阻む実務の落とし穴とは？

モデル開発で特に注意したいのが、実務に適用した瞬間に発覚する「見かけ上の高精度」という落とし穴です。検証データでは良い数値が出ていたモデルが、本番環境で新しいデータを予測し始めると予測精度が著しく低下する、という失敗は珍しくありません。

開発の際に確認しておきたいポイントを、いくつか挙げておきます。

• 予測のターゲットに対して、実際には予測時点で手に入らない情報が説明変数に含まれていないか
• 評価指標（MAE、RMSEなど）が、ビジネス上の目的に合ったものになっているか
• テスト環境のデータ分布と、実運用で発生するデータ分布にずれがないか

データリークの発生を検知する

実務で最も注意したい落とし穴のひとつが「データリーク（Leakage）」です。これは、モデルを学習させる段階で、本来なら予測時点では手に入らないはずの「未来の情報」や「正解に近い情報」が、誤って学習データに混ざってしまう現象を指します。

データリークが起きているモデルは、過去のデータを使った検証では、まるで完璧に予知できているかのように高い精度を示します。しかしこれは「答えを知ったうえでテストを受けている」のと同じ状態です。そのため、未来の不確定なデータを予測する本番環境では、精度が大きく低下してしまいます。業務フローを丁寧にたどり、予測を実行する時点で確実に手に入るデータだけを使って学習させる仕組みをつくることが、見かけ上の高精度に惑わされないための条件になります。

評価指標のミスマッチを修正する

評価指標が、現場の求めるものとずれているのもよくある失敗です。データ分析に取り組んでいると、MAE（平均絶対誤差）やRMSE（二乗平均平方根誤差）といった統計指標の数値を下げることに集中しがちですが、その改善が必ずしも業務の成果に直結するとは限りません。

たとえば需要予測では、「過小予測による機会損失」と「過大予測による在庫廃棄コスト」とで、ビジネスへの影響が異なる場合があります。このとき、全体の平均誤差を均等に減らす指標だけを使うのは適切とは言えません。過小評価のリスクを重く見るカスタム損失関数を定義するなど、現場のコスト構造を反映した指標を設計し、それをもとにモデルを調整していくことが大切です。

予測モデル精度向上のポイントとは？

予測モデルの精度を実用レベルまで引き上げるには、生成AIや深層学習といった話題の技術に無条件に飛びつくのではなく、データ分析やモデリングの基本的な考え方を積み重ねていくことが肝要です。精度向上は単一の魔法のような技術で実現するものではなく、適切なアルゴリズムの選定、特徴量の作り込み、パラメータの最適化という一連の工程の積み重ねによって達成されます。

適切なアルゴリズムを選定する

まず大切なのは、扱うデータの特性を理解し、それに合ったアルゴリズムを選ぶことです。例えば、近年の生成AIブームを背景に深層学習への関心も高まっていますが、業務システムや工場に蓄積されている表形式の構造化データを扱う場合、必ずしも深層学習が最適とは限りません。

実務では、「XGBoost」や「LightGBM」などの勾配ブースティング決定木モデル^※が、安定して高い精度を示すことがよくあります。決定木系は前処理の手間が比較的少なく、どの要因が予測に効いているかを解釈しやすいため、現場が結果に納得しやすいという利点もあります。話題性だけに囚われず、データの規模や構造に合わせて冷静に見極めることが、コスト効率の良い精度向上につながります。

※誤差を補う決定木（Decision Tree）を複数繋ぎ合わせ、少しずつ予測精度を高ていく機械学習アルゴリズム。

特徴量エンジニアリングを徹底する

モデルの性能を大きく左右するのが「特徴量エンジニアリング」です。これは、生データをそのまま使うのではなく、予測に役立つ新しい変数（特徴量）を、業務知識をもとに作り出す作業を指します。

良い特徴量をつくるには、現場の作業者が経験的に行っている判断の根拠を読み解く必要があります。たとえば製造工場における製品の品質予測で、その瞬間の温度や圧力をそのまま渡すだけでなく、「過去30分間の平均値からの乖離率」や「特定の材料を投入してからの経過時間」といった、経験豊富な作業者が無意識にチェックしている時間軸の情報を数値化して与えると、モデルの予測力は大きく高まります。データサイエンティストと現場の作業者が何度も話し合い、業務の知見を特徴量に反映していく地道なプロセスが、独自かつ高品質なモデルを生み出します。

ハイパーパラメータを最適化する

適切なアルゴリズムを選び、特徴量を整えたあとに取り組むのが、ハイパーパラメータの最適化です。ハイパーパラメータとは、アルゴリズムが学習を始める前に人が設定する値（学習の進め方や決定木の深さなど）のことです。この組み合わせが少し変わるだけで、最終的な精度に数パーセント以上の差が出ることがあります。

かつては、データサイエンティストが手動で設定値を少しずつ変えながら実験を繰り返していたため、ひとつの組み合わせを検証するだけで数日かかることもありました。現在は、クラウドの計算資源とベイズ最適化^※などの自動探索を組み合わせることで、数百パターン以上の組み合わせを自動的に探索できるようになっています。これにより、モデルが持つ精度の上限を効率的に引き出しやすくなります。

※統計学の「ベイズ推定」を応用した最適化手法。データが少ない状態でも効率よく最適な条件を見つけることができる。

予測モデルの精度向上を加速するMLOpsとは？

最近では、予測モデルは「一度作ったらそのまま使い続けるもの」から「運用しながら継続的に育てていくもの」へと考え方が変わってきています。変化し続ける現実に合わせて、システム全体が自律的に精度を更新していくための仕組みづくりが重要になっています。

持続的な運用を実現するために、確認しておきたいポイントは次のとおりです。

• 現場で発生する新しいデータを自動でクラウドに収集する仕組みがあるか
• 新しいデータを取り込んだとき、安全に再学習し、最新モデルとしてAPIで公開するパイプラインが自動化されているか
• 本番環境のインフラがコード（IaC）で管理され、同じ環境を短時間で再構築できるか
• 特定の環境でしか使えない独自機能に依存しすぎず、将来的にAWSやAzureなどへ柔軟に移行できる余地があるか

機械学習に継続的な自動再学習を導入する

これまでの機械学習プロジェクトでは、過去の一定期間のデータでモデルを一度作り、それをシステムに組み込んで終わり、というアプローチが一般的でした。しかし、ビジネスや現場の状況は常に変化するため、過去のデータだけで作ったモデルは、時間の経過とともに現実とのずれ（過去のデータで学習したモデルが通用しなくなるコンセプトドリフトという現象）が生じ、精度が下がっていきます。

そこで注目されているのが、機械学習運用（MLOps）の考え方を取り入れ、最新の実績データを自動で蓄積し、定期的にモデルを再学習させる仕組みです。

上述の製造工場を例に取ると、ある期間（1時間・1日といった時間単位の期間や、特定の工程）が終了するたびに実際のデータをデータウェアハウス（DWH）に集約し、週に一度、あるいはデータが一定数たまるたびにパイプラインが動いてモデルを更新する、といった運用が考えられます。使うほどに現実へ適応していく循環をつくることが、中長期的な費用対効果を保つ鍵になります。MLOpsについては、こちらの記事でも詳しく解説しています。

クラウド上の機械学習運用基盤を整備する

継続的な再学習や大規模なパラメータ探索を安定して動かすには、クラウドが提供する機械学習サービスを活用した基盤の整備が欠かせません。

基盤づくりで意識したいのは、環境全体をコードで管理するインフラストラクチャ・アズ・コード（IaC）の徹底です。これにより開発環境と本番環境の差を小さく抑えられ、担当者が変わっても運用が滞りにくくなります。また、特定のプロバイダーに強く依存せず、コスト構造や要件の変化に応じてAWSとAzureの間などで柔軟に移行できる設計にしておくと、デジタル資産の価値を長く守ることにつながります。

AIが運用現場で真に活用される条件とは？

精度向上の取り組みで陥りがちなのが、「数字上の精度を上げること」だけを目的にしてしまうことです。「精度90%を達成した」と言えても、現場の作業者がその結果を信頼して判断に使えなければ、システムは形骸化してしまいます。ここでは、現場に受け入れられ、実際に使われるための運用設計を考えてみましょう。

予測値の信頼度スコアを導入する

現場が予測を信頼しきれない大きな理由は、AIの処理がブラックボックスで、その結果にどれだけの不確実性が含まれるのか分からない点にあります。AIはどんな条件でも、もっともらしい予測値をひとつ出してしまいますが、その自信の度合いはデータの充実度によって異なります。

そこで有効なのが、予測値と一緒に「信頼度スコア（予測の幅や確率分布）」を画面に表示する設計です。たとえば、類似の実績が多い安定した条件では「信頼度：高」と示し、実績の少ない特殊な条件では「信頼度：低（誤差が最大±30%程度発生する可能性があります）」と明記します。こうすることで、現場は信頼度が高い場合は詳細な検査を省いて省力化し、低い場合は念入りに確認する、といった判断ができるようになります。

人間がAI予測を補正する仕組みを作る

実務で使える予測システムは、AIに意思決定をすべて任せるのではなく、「人とAIの協働」を前提に設計されています。AIの予測はあくまで過去のデータから計算された統計的な見立てであり、発生頻度が極めて低いレアケースまで完璧に織り込むことはできません。

そのため、AIが出した予測値を、作業者が自身の経験や最新の状況を踏まえて手動で上書き・補正できる画面を用意しておくことが大切です。AIに主導権を奪われるのではなく、「優秀なアシスタント」として手元で使いこなし、最終的な判断は人が担う。こうした納得感のある設計が、現場の安心感を生み、システムの定着につながります。

NCDCによるAI予測モデル精度向上事例

ここでは、NCDCが実際に予測モデルの精度向上を支援した事例を紹介します。外部の専門知識を実務に組み合わせることで、課題がどのように整理され、成果につながったのか、その背景をお伝えします。

製造現場の品質予測AIを改善

セメント・コンクリート製造大手の企業様の案件で、NCDCは製造中の生コンクリートの品質（スランプ、スランプフロー、空気量などの施工性能）を予測するAIシステムについて、精度改善と本番運用基盤の構築を支援しました。

当初、お客様の研究所が自動ツールで作った予測モデルは存在しており、NCDCはこの予測モデルを呼び出すアプリケーションの開発を担当していました。しかし、アプリケーションを実装した上で実運用に載せてみると、「R&Dの段階で想定したほどの精度が出ない」という課題が浮かび上がってきました。

そこでNCDCは、アプリケーション開発に止まらず予測モデルの精度向上まで担当することを提案しました。私たちはまず過去データの統計的な分析を行い、特定の条件下で精度の低下が発生していること、及びその理由を明確にし、お客様と認識を揃えました。また、その過程で学習データに未来の情報が混ざる「データリーク」が起きていたことを発見し、修正しました。この取り組みの結果、全モデルの平均で約10〜15%の精度向上を達成し、主要なモデルでは実運用の判断材料として十分に使える90%以上の精度に到達しました。

加えて、従来はローカル環境で実行していたモデルの学習処理を「Azure Machine Learning」を用いたクラウド基盤に移行し最適化することにより、1時間以上かかっていた処理時間を約30秒まで短縮しました。これにより大規模なハイパーパラメータ探索を回せるようになり、毎日でも安全に最新データで再学習できるMLOpsのパイプラインを整備することができました。当初より開発していたアプリケーションにも、現場の作業者が直感的に操作できるようなUI/UXの改善や、判断を迷わないためのスコア表示機能の追加等を施しました。

「①予測モデルの精度向上」「②MLOpsパイプラインの構築・整備」「③アプリケーションの開発」と、それぞれに専門性が高い領域を横断して一貫した支援を提供することを通じて、労働力の減少が進む製造現場において「品質の安定」と「検査の省力化」を両立させることができた事例です。

AI、機械学習、予測モデルのご相談はNCDCへ

予測モデルの精度向上を成功させるには、自動ツール（AuoML）の過信やデータリークの発生といった実務上の落とし穴を正しく把握し、データ分析にもとづいた特徴量エンジニアリングを丁寧に重ねていくことが重要です。

そのうえで、数字上の精度を競うだけでなく、クラウドを活用したMLOpsによるデータ循環の仕組みを整え、信頼度スコアの表示など現場が確信を持って判断できる「人とAIの協働」のワークフローを設計することが、ビジネスで成果を生み出す近道になります。

NCDCでは、DXやAI活用の戦略立案からデータ分析、PoC、アジャイル開発、内製化支援まで、お客様の課題に合わせた伴走型のご支援を行っています。

自社で作った予測モデルの精度が低く改善策に悩んでいる方、プロトタイプを本番システムへ組み込むためのMLOps構築やアーキテクチャ設計を検討している方は、ぜひお気軽にご相談ください。