予測分析とは？
主な利点と業界別応用例

予測分析とは？

予測分析は、高度分析の 1 分野で、データを使用してビジネスにおける将来の潜在的な結果に関する予測をモデル化する手法です。予測分析では、履歴データと現在のデータを、高度な統計や機械学習などの技術と組み合わせて、将来のイベントをモデル化します。一般的には、データサイエンスと機械学習を使用して、組織の過去の経験から学習し、より良い将来の決定を下すことと定義されています。

予測分析により、組織は履歴データとリアルタイムデータを使用して将来をモデル化し、顧客の行動とビジネス成果を予測できます。さらにこの中には、モデルの作成とメンテナンス、既存データのテストと繰り返し、アプリケーションにモデルを埋め込み実行するプロセスが含まれます。

予測分析により、データに含まれるパターンを特定してビジネスのリスクや機会を評価し、次のような重要なビジネス上の問題に対処できます。メンテナンスが必要な機械はどれか? 今、どの製品を推奨すべきか? 心停止の危険にさらされているのは誰か? 基本的に予測分析を使用すると、明確に定義された条件とパラメータに基づいてイベントの信頼度を予測できます。

予測分析の主な利点

経営者は、事業運営、生産、人事、マーケティング、財務など、事業のあらゆる面に影響を与える決定を絶えず下しています。決定の中には、純粋に日常業務に関するものもあれば、競争の激しい市場動向に対する戦術的な対応、長期的な戦略的な決定もあります。これらはすべて、企業が株式市場で新たな資本を調達できるかどうか、また事業運営や新製品開発の取り組みに資金を提供する新しい寄付者や貢献者を獲得できるかどうかを決定する、利害関係者への利益に影響します。これらの決定はすべて重要です。

こうした重要な決定の基盤となるのは洞察です。経営者は孤立無援でこうした決定を下すことはできません。しかし、こうした洞察はどこから来るのでしょうか。洞察の唯一の真の情報源はデータです。ただし、必要な洞察を得るには、データを分析して意味のある方法で提示する必要があります。生データは、そのままではあまり役に立ちません。企業は、製造プロセス、サプライ チェーンパイプライン、オンラインおよび従来型のの取引、センサー、ソーシャルメディア、企業や製品のレビュー、政府や業界団体のレポートなど、多種多様な社内外のソースから得られるデータであふれています。こうしたデータはすべて、文章、画像、音声、動画、そしてもちろん数字など、さまざまな形式で提供されます。経営者の問題は、こうしたすべてのデータから、意思決定に必要な (または顧客が必要とする) 実用的な洞察に満ちた有用な情報を、どのように抽出するかということです。

企業は最終的にデータに基づいて競争する必要があり、データへの道筋は分析です。分析には 3 つの要素があります。

• データ探索とビジュアル分析：新たな洞察や目に見えない問題や課題を特定するため
• データサイエンスと機械学習: ビジネスと市場の行動から潜在的な結果をモデル化し予測する
• レポーティング: 最適な意思決定が行えるよう、関係者をサポートするための情報を配信します。

新しいデータ分析の取り組みに着手する場合でも、変化する環境に不十分な、既存の時代遅れの取り組みを強化する場合でも、経営陣はデータ分析に伴うすべての問題と複雑さをどのように乗り越えるのでしょうか。インテリジェントなビジネス上の意思決定に必要な適切な洞察を生み出すには、考慮すべき点を知り、各要素がどのように組み合わさるかを理解する必要があります。

データ探索とビジュアル分析、データ サイエンスと機械学習、レポート作成のどれを選択するかは複雑な問題です。どのような質問をすれば良いでしょうか。また、どのような答えが適切な選択につながるでしょうか。

下の図に示す一連の分析は、ビジネスに何が必要かを判断するための、検討すべき一連の質問とガイドとなる回答からなります。

予測分析は、今日のほとんどの企業が利用している基本的な単純な記述分析をはるかに超えるものです。記述分析では、何が起こったかしか伝えられません。ビジネスの将来を予測し、洞察を得るには、予測分析が必要です。これらの洞察は、リスクの軽減、業務の最適化、利益の増加に非常に役立ちます。さらに、予測分析は、複雑な問題を解決し、ビジネスを成功させる新しい機会を見つけるのに役立ちます。

予測分析が役に立つ業界と応用例

予測分析により、さまざまな業界において、過去と現在の知識の両方を使用して将来何が起こるかを予測することで、チャンスをつかむことができます。たとえば、不正検出では、予測分析を利用して、不正を示すデータのパターンを特定し、リアルタイムで異常を検出し、将来の脅威を防止します。また、予測分析は、潜在的な顧客の行動を予測することで、リソースやマーケティング活動に影響を与える傾向を予測し、業務を最適化するのに役立ちます。製造業においては資産を評価し、予測メンテナンスを実施し、機械のダウンタイムに起因するコストを削減するためによく使用されます。

異常検出

• IoTとエンジニアリング
• エネルギー：生産監視、掘削最適化（エネルギー）
• 予測メンテナンス
• 製造：歩留まりの最適化

金融サービス

• 貿易監視
• 不正行為検出
• 個人情報の盗難
• アカウントと取引の異常

ヘルスケアと製薬

• 患者のリスク評価: 心停止、敗血症、術後感染
• 患者のバイタルサインモニタリング
• 投薬の追跡

顧客分析

• CRM: 顧客離れの分析と防止
• マーケティング: クロスセル、アップセル
• 価格設定: 漏洩監視、プロモーション効果の追跡、競争力のある価格対応
• フルフィルメント: 管理とパイプラインの追跡
• 競合監視

予測分析はどのように機能するのか？

予測分析は、機械学習（ML）に大きく依存しています。MLは統計学とコンピュータサイエンスを組み合わせたもので、アルゴリズムでデータを処理してモデルを作成するために使用されます。これらのモデルは、データのトレンドやパターンを認識することができ、一般的に視覚的なデータ発見手法だけよりも高度になります。多様なソース（例えば、IoT、センサー、ソーシャルメディア、およびデバイスの配列）からのデータを使用して、機械学習は、洗練されたアルゴリズムを介してそのデータを処理し、問題を特定し、解決し、予測を行うためのモデルを構築します。

モデルとは、製造の1つの要素への影響を説明するような単純なものかもしれません（例えば、「資材の納入が1時間遅れると、最終製品の出荷は1週間遅れる」）。また、複数の問題が同時に発生することによる複数の影響を含む、より複雑なものかもしれません。機械学習は、膨大なデータをかき分け、複雑な相互作用を考慮し、人間の頭脳労働者では達成できないモデルを作成することができます。そのため、機械データは画像、ビデオ、音声分析によく使われています。

予測分析もデータサイエンスに依存しており、これは単なるMLよりも包括的な概念です。データサイエンスは、統計学、コンピューターサイエンス、その問題固有の業務知識を組み合わせて問題を解決します。ビジネスシーンで、機械学習とビジネスデータ、プロセス、ドメインの専門知識を組み合わせてビジネス上の問題を解決します。基本的には、意思決定者に予測的洞察を提供します。

可能性の高い結果を予測したり、パラメーターを最適に変更するソリューションを提供するモデルを、ビジネスプロセスの中に直接組み込むことができます。モデルが競争上の優位性をもたらすのは、以下のような効果があるからです：

• 能力の強化
• 意思決定のスピードアップ
• 大量の異種データの処理
• 運用コストを下げる
• 新たな収益源を生み出す
• 差別化された製品やサービスの提供につながる

ビジネスプロセスに予測モデルを組み込むことは、データサイエンスと機械学習の共同目標です。