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「予測」は「予知」ではありません
〜AI自動発注と「ほどほどのシチュー」〜

目次以降の表面文字数7,248文字。AIによる予測読了時間は約15分です。果たして「予測」通りに行きますやら？ｗ
AI Verified@2026：本稿はAIによる論理検証を得ています。

予測、推論に対して「100%正確じゃないと！」とおっしゃる方がいらっしゃいます。

それでは「予測」では無く「予知」になってしまいます。

予測は文字通り「予め測っておく」こと、予知は「予め知っている」ことです。

さて、あなたが未来に行き、予め「カツオの刺身」が8個売れ、2個廃棄になったのを見たとします。

現代に戻ったあなたは2個をロスしないよう「8個しか生産しない」事に決めますか？

10個置かれていたからこそ8個売れたのかもしれないのです。

その10個の陳列は、あなたの「予測」の賜物です。

ですから、予知は予測の究極ではありません。

そもそも現代物理の事象の地平線を超えた「予知」に関心を払うことよりも、あなたが予め測っておくべきこと＝予測という「商いの理（現代商理）」の創造こそが重要なのです。

商人としては「測る」より「謀る」。「予め謀っておくこと」「予謀（ヨボウ）」が正解なのかもしれません。

それがAIの時代になり、AIが実績を元に常に「式そのもの」を書き換えるような動きをしてくれるようになりました。

どのように動くかと言えば、予測値と正解（実績値）の間の偏差（ブレ）が常に最小になるように「式そのもの」を書き換える形で動きます（これを「学習」と言います）。

実際の式は商品毎にまちまちですので、「売れ数 = ax_1 + bx_2 + cx_3 + d（重回帰分析）」であったり、「売れ数 = ax^2 + bx + c（多項式近似）」であったり、「売れ数 = a log(x) + b（対数近似）」であったりします。

更には商品や季節等に応じて、ここにあげた係数（a,b,c,d）も変化して行きます。

売れ数予測で言えば、本来PI値と客数は個別に予測してから「売れ数」という予測値を完成させるべきなのですが、「『売れ数』を予測せよ」と材料を与えられれば、その中で最善を尽くそうとします。

売れ数予測で言えば、1日という時系列の売れ数サマリーを予測するのに、時間で分割された降水量や気温、TV放送の有無等を20,000SKUすべてに山程与えた結果、誤差原因が分からず、カオスが巻き起こっているようなものです。

当然AIですから「鶏肉と野菜類は予めオリーブオイルで炒めておいた方が良い気がするけどどう思う？」という問いや、「今ひとつ深みに欠けると思うんだけど、何かいい食材無い？」という問いには、それにはそれで答えてくれます。

これは「壁打ち相手としてのAI」※であり、AIの「使い分け」です。

※.双方とも入出力に数字／テキストの差があるだけで、「良かれ」と無理繰りにでも与えられた変数を使い、「必ず結果を返す」という点において、相違はありません。

※.シチューは洋食で足し算だろ！というツッコミはご容赦を。ここではAIに余計な変数（食材）を与え過ぎないという『和の心』が重要ですｗ

売れ数予測で言えば、前者が最高精度の追求であり、後者が経済合理性の追求です。

最高精度の追求は、終わりなき茨の道です。

「店の周辺道路で工事があった」それは売れ数（客数）に影響を及ぼしますが、その場所によってはプラスに振れも、マイナスに振れもします。人によってその影響度の判定も異なり、入力はやがておざなりになって行きます（ゴミからはゴミしか生まれない）。

コストを払って精緻な気象予測データを購入しても、それもまた「100%当たる」訳では無いのです（予測から予測を生む）。

「現に人手不足の現状において、自動発注の成功とは、曲がりなりにも現場が『発注をしなくなる』こと」

スーパーTのTさんの言葉が思い起こされます。

※.現場の皆様はスルーで結構です。システム的な話で言えば、予測値と実績値の誤差実績の％を学習データに与え、予測時には0%で与える等。

その意味では、予測とは―

「計算は、それが得意なAIに任せる」

「任せたからには多少欠品しようが、多少在庫がダブつこうが、ジタバタしない」

「これが最も経済合理的である」

と予め測って（諮って）おく事、

「DCと棚割りでそのブレを極力吸収する」

と予め測って（諮って）おく事、すなわち私たちの「商い」「システム設計」そのものなのです。

それを手放し、自分の都合はそのまま押し通し、相手にだけ押し付ける。

これは私たちの日常によく見られる光景です。

それは「相手」への接し方という私たちの日頃からの「習慣」ですから、何もAIという機械相手に限定したものではありません。

全ての相手、すなわち取引先に対しても、部下に対しても、顧客に対しても、ベースには同じ姿勢、習慣があるのでは無いでしょうか？

「なんで上手く行かないんだ！なんとかしろ！」

失敗の方針を作っている張本人ほどそれを認知できない為、そう言うのです。（アンフェア）

その方針が私たちの「調和」という真の経済合理性を、尽く阻害している事。

それをここまで書かせていただいた「当たり前」の中から、読み解いていただけましたら幸いです。

これは理想論が過ぎるかもしれませんが、要は「AIの都合」、「顧客の都合」に「現場も含めた私たちの都合」を寄り添わせた「三方良し」を作り出す為の「鍵」は、他でもない私たちが握っているのです。

脳の認知をサボっている場合ではありません。

そんなことにすら、私たちの認知はなかなか及ばないのです。

この発言は主に「勘と経験を廃して」という、決して手放してはならないものをゼロにしようと、臆面も無く言い放つ人達へのカウンター的な側面が強いでしょう。

「当たらない」にも関わらず、今も店舗運営が人知れず「なんとかなっている」のは何故か？

それは「勘と経験」によってです。

まあ、それも言うまでもなく「過去に過ぎない」ですし、「当たる」とは限らないので、各二元論の信奉者たちは、無自覚な自己矛盾に陥っています。

私自身AIのヘビーユーザーです。

私という人間の自我（エゴ）の弱さは、どこまで行っても常に「認知のサボり」や「アンフェア」を孕んでいます。

それをAIの平均的視座と論理、それらを支える圧倒的計算能力で査読、指摘してもらわねば、とてもみなさまに論を提示するなんて事はできません（特にAIを知った今ではｗ）。

一方で、AIが素で導き出して来るような「平均」は、現状の「肯定」であり、誰でも手に入れられるものです。

とても「競争力」を導き出せるようなものではありません。

だからこそ、「完全」では無い者同士が共に手を携え、「調和」の積集合を探し続ける意味があるのです。

よって、私はAIの利用を大いに推奨しますし、自動発注をやるならAI自動発注であるべきと考えています。

過去からの薄明かりだろうが何だろうが、私たちの道程において、明かりはなるべく明るく、なるべく多い方が良いのです。

要は、本来不可避であり、メリットでもある筈の「摩擦」を一切避けた、「使い方」に疑義を呈しているだけであって、それが余りにも「相手」全般の「使い方」の相似形である事に気付き、筆を執った次第です。

とかなんとか言いつつ......

本稿を書いたのは、「「適正フェイシング数」から始まる棚割新理論 」という私が諮った棚割（論）が、予測通りには埋まっていないからであり、「物流はID-POSでどう変わる！？ 」という私が諮ったDC（論）が、やはり予測通りには埋まっていない事に業を煮やした為ですｗ

今をときめき話題をさらっている「AI自動発注」の「先に立つべき論」であるにも関わらず、一向にときめかない事、話題にものぼらない事への嫉妬でもありますｗ

「薄明かり」ではありますが、これら2つの論を、どうか皆さまのお足元を照らすお役に立てて頂けましたら幸いです（薄明かりの割りには発電量（文字数）が凄まじいので、お気をつけくださいｗ）