AI予測で予測を改善（BETA）

HubSpotでは、HubSpotのAIであるBreezeを使って、過去3ヶ月のクローズした取引に基づいて将来の売上を予測することができます。Breeze予報は、あなたのチームへの正確な予報を校正するために使用できる、追加の視点を提供します。この情報は、組織全体の概要を示すのに役立つので、すべての取引がこれらの表に反映される。 

注：この機能はベータ版です。自分のアカウントをベータ版にオプトインする方法はこちら。

AI予測の設定

Breeze予測またはオプトアウトを設定するには、スーパー管理者になる必要があります。Breeze予測を設定するには：

• HubSpotアカウントで、［レポート］＞［フォーキャスト］の順に進みます。
• 「分析」 タブをクリックする。
• AI予測をオンにする をクリックする。
• 次に、はい、 AI予測をオンにするをクリックして、機能をオンにすることを確認します。

あなたがこの機能にオプトインした後、最も正確な予測を行うためにデータが収集される間、24時間以上の待機期間がある。

Breeze予報の停止をご希望の場合： 

• HubSpotアカウントにて、上部のナビゲーションバーに表示される設定アイコンsettingsをクリックします。
• 左サイドバーのメニューで、「オブジェクト」 > 「フォーキャスト」に移動します。
• AI Forecastingセクションで、Turn off AI Forecastingをクリックする。

AIによる予測

• HubSpotアカウントで、［レポート］＞［フォーキャスト］の順に進みます。
• 「分析」タブをクリックする。
• 上部にあるドロップダウンメニューを使用して、パイプラインでフィルタリングします。
• 上部にある「「全てのチームの概要」」（全チームの概要）の表で、以下を見ることができる：

• • 「パイプライン加重値」:合計金額に取引確率を乗じたもの。「成約」取引を含む。

取引ステージのプロパティーとアカウントに設定された取引金額は、クローズされたウォン価値の計算に使用されます。

• • 「成約」 : 成約した取引の総額。
  • フォーキャスト・送信 : 全チームのフォーキャスト・送信の合計。この測定指標は、月次ケイデンスのアカウントにのみ表示されます。

AIフォーキャスト トップの表 成約 取引データを使用。 具体的には、取引が取引ステージに移行した日成約取引金額。AIの予報は範囲として提供され、範囲の中間点が最も着地しやすい場所となる。この表では、以下を見ることができる：

• • 「有望」 : レンジの中間点であり、モデルが予想する最も着地しそうな場所。
  • Upper : 着地が予測される範囲の上限。
  • Lower:着地が予測される範囲の下限。

各予測は、成約取引データを使用して作成される。投影の精度は、あなたのデータの精度に依存します。取引データが正確かつ最新のものであることを確認することで、予測の精度を向上させることができる。

注：予想は推定であり、保証するものではありません。予測や正確さのパーセンテージは、あくまでも見通しを示すものであり、経営上の意思決定にのみ依拠すべきではない。

「フォーキャスト精度の推移」下部の表では、成約の合計をAI予測と比較することができる。AI予報は毎月1日、7日、14日、21日、28日に更新される。

• 成約 : 取引ステージをに設定した全取引の金額の合計 成約 .
• フォーキャスト送信 : 今月の平均フォーキャスト送信。チーム提出があれば、それを使用箇所とする。そうでない場合は、レップ提出平均の合計が使用される。そして、その合計を取引金額クローズした取引の合計と比較する。
• 「AI売上予測の平均」 : 各日予測の平均予測精度。
• 1-day projection:その月の1日目に提供されるAI予測。
• 7日間の予測:その月の7日目に提供されるAI予測。
• 14日目の予測： 14日目に提供されるAI予測。
• 21日間の予測: 21日目に提供されるAI予測。
• 28-day projection:その月の28日目に提供されるAI予測。

各日予測の予測精度は、予測された売上高と実際の売上高との差の絶対値パーセンテージを計算することによって測定される。1か月の平均精度は、その月に提供された5つの予測（すなわち、1日予測、7日間予測、14日間予測、21日間予測、28日間予測）の平均予測精度を計算することによって測定される。

予測精度は以下の式で計算される：

• Max = (0, 1 - フォーキャストエラー率)。
• フォーキャスト誤差率＝（実績-フォーキャスト÷実績）×100。
• 予測誤差が1より大きい場合、精度は常に0となる。

予測の正確さは、データが正確で、正しく、最新であることに依存します。