予測分析の概要

現代において、予測分析は、情報に基づく意思決定に不可欠な要素です。予測分析では、高度な手法（統計モデルや機械学習など）を履歴データに適用して、将来起こり得るさまざまな結果を予測します。つまり、予測分析により、何が起こったかを理解した上で、次に何が起こる可能性があるかを予測することができます。

予測分析の定義

予測分析は、将来の結果、傾向、行動を予測するために、履歴データ、統計モデリング、機械学習を利用する手法です。

予測分析は、将来のイベント、行動、結果に関して予測を行う高度な分析の一分野であり、データ分析の一環として位置付けられます。機械学習アルゴリズムや高度な予測モデリングなどの統計技術を活用して、最新のデータや履歴データを詳細に分析し、現時点では見過ごされがちなリスクや機会を明らかにし、今後顕在化する可能性のある事態を評価します。

予測分析を利用すれば、少し先の未来や同業他社の動向について、ある程度正確に調査・予測することが可能です。この機能は以前から重要視されてきましたが、近年では企業が取引やサプライチェーン（SCM）における破壊的な変化、需要の急増や急落、新たなリスクや課題など、未知の領域を乗り越えるために、かつてないほど重要性を増しています。そのため、予測分析は世界中の組織にとって最優先の課題となっています。

予測分析は、将来のイベント、行動、結果に関して予測を行う、高度な分析の一分野です。機械学習アルゴリズムや高度な予測モデリングなどの統計技術を活用して最新データと履歴データを分析し、今見過ごされているような事態が今後顕在化する可能性を評価します。

予測分析はほとんどの業種に適用可能で、以下のように多数の用途があります。

• 従業員の離職や顧客離れの回避
• 支払い不履行の可能性が極めて高い顧客の特定
• データに基づく販売予測支援
• 最適な価格設定
• 機械のメンテナンスや交換が必要となるタイミングの追跡

急速な変化と市場の変動が絶え間なく続く世界で意思決定者が舵を取れるようにするには、実用的で正確な予測が不可欠です。コロナ発生以前もそうでしたが、今や複数のシナリオを用意して、方向転換/予測/計画する能力は、かつてないほど重要になっています。

予測分析は、コロナ対策にも活かされてきました。医療機関では予測モデルを使用して、リスクの測定、症状の経過予測、医療機器と個人用保護具 (PPE) のサプライチェーン管理を行います。また、研究者は、感染者数/死亡者数の削減を目標に、モデルを使用してウイルスの拡がりのマッピング、症例数の予測、接触追跡を行っています。

予測分析の仕組み

予測分析は、過去のデータを調査し、パターンと関係性を発見し、それらをインサイトとして使用して、次に何が起こり得るかを予測します。予測分析プロセスには、通常、以下のステップが含まれます。

1. データ収集：顧客データベース、患者記録、センサーの読み取り値、トランザクションログ、ソーシャルメディアなど、さまざまなソースから関連する履歴データを収集します。
2. データ準備：ローデータのクリーニング、前処理、標準化を行います。これには通常、エラーと重複の削除や欠落値の処理が含まれ、すべてに一貫性があり、使用可能な形式であることが確認されます。
3. モデルの選択とトレーニング：予測分析手法と機械学習アルゴリズムを選択し、準備したデータにそれらを適用して、モデルの構築とトレーニングを行います。トレーニングの際、モデルは既知の結果に関連する履歴データを分析し、その後、最も重要な要因や、この要因が結果に与えた影響を特定します。
4. モデルの検証：アナリストは、モデルの正確性をテストするために、結果が分かっている初見の履歴データでモデルを実行し、さまざまな指標を使用してパフォーマンスを測定します。モデルが最適化されると、デプロイの準備が完了します。
5. 予測：トレーニング済みのモデルは、結果が不明な新しいデータに適用され、履歴データで明らかになったパターンに基づいて、何が起こり得るかを予測します。

デプロイ後の予測分析プロセス

モデルをデプロイして実行しても、作業が終了することはほとんどありません。これらのモデルは継続的にモニタリングされ、新しいデータの出現や条件の変更にしたがって改良されます。場合によっては、モデルドリフトを回避するために再トレーニングが必要になることもあります。また、予測分析から得られるインサイトと予測を活用する必要があります。意思決定のガイド、戦略の策定、オペレーションの最適化、ビジネスチャンスの予測支援、回避または軽減が必要なリスクのフラグ設定などに活かすことができます。予測分析の仕組みがはっきりしたところで、最も一般的なユースケースをいくつか掘り下げてみましょう。

予測分析モデルの種類

予測分析手法には、回帰、分類、クラスタリング、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、時系列分析、異常検出などのさまざまなアプローチが含まれます。同じ手法の多くがデータマイニングに利用されています。データマイニングと予測分析の主な違いは、その目的です。データマイニングは一般に探索的ですが、予測分析は目標指向であり、特定の結果の予測を目的としています。

予測分析モデルは、将来に関する特定の質問への回答に役立ちます。一方、データマイニングでは、質問に対してアナリストが考えもしなかった回答が示されたり、まったく知られていなかったパターンが明らかになる可能性があります。

予測分析と処方的分析

予測分析と処方的分析の主な違いは、その範囲と目的にあります。では、詳しく見ていきましょう。高度なアナリティクスには、記述的、診断的、予測的、処方的という 4 つの種類があります。

簡単に説明すると、記述的分析は、現状を正確に評価したり、何が起こったかを理解したりするために使用されます。例えば、月次売上レポートや顧客層の分析を行います。診断的分析は、発生した理由や、現在のステータスに影響を与えた要因の把握に役立ちます。例えば、特定の月に売上が落ちた理由を分析します。予測分析では、履歴データ、機械学習、AI を使用して将来の結果を予測します。予測分析の例として、特定の決定が売上にどのように影響するかを予測することが挙げられます。処方的分析はさらに一歩踏み込んで、望ましい成果を達成するための予測に基づくアクションが提案されます。例えば、顧客獲得コストを削減するためのマーケティング戦略を提案します。

以下は、それぞれの分析で扱われる質問と考えてください。

• 記述的分析：何が起こったのか？
• 診断的分析：なぜ起きたのか？
• 予測分析：何が起こるのか？
• 処方的分析：それを実現するにはどうすべきか？

予測分析の用途と実際のユースケース

予測分析は、金融サービスから航空宇宙まで、ほぼすべての業種に適用可能で、有益です。予測モデルは、在庫の予測、リソースの管理、チケットの価格設定、設備保全の管理、信用リスクモデルの開発などに使用されます。これにより、企業はリスクの削減や業務の最適化を図り、収益を増やすことができます。

人事分野の予測分析

人事領域は、大量の従業員データを追跡・管理する分野であり、その分析には人事 AI の活用が不可欠です。予測分析では、このデータをAI技術で深く解析し、文化的にマッチする従業員候補の特定や、退職リスクの高い従業員の予測（下図参照）、スキルギャップを埋めるためのスキル向上施策の判断、新規採用の必要性の判断、さらには従業員の生産性がビジネス成果にどう貢献しているかの評価が可能になります。こうした人事 AI の力を活用することで、人事部門は単独の管理業務に留まらず、組織全体のビジネス成果に直結する戦略的な役割を果たすことができます。

予測分析の実例

ビジネスで予測分析がどのように利用されているか、一般的な概念をご紹介しました。では、さまざまな業種の実例を見てみましょう。

金融および銀行

金融分野における予測分析の用途は多種多様です。ひとつには、予測分析モデルは、株式市場の予測、信用スコアリング、リスク評価の領域で、幅広く利用されていることが挙げられます。例えば、投資を行う前には、株価上昇の可能性を計算します。一方で予測分析は、不正の検出と防止、サイバーセキュリティのサポート、脆弱性の特定における重要な要素でもあります。

医療

予測モデリング手法は、医療機関が病気の発生や拡大を予測するのに役立ちます。医療機関は、予測モデリングを利用して、特定の状況に対してリスクのある患者を特定し、予防措置やタイムリーなスクリーニングを提案します。例えば医療機関は、具体的な患者集団における特定の健康問題の診断と相関のあるライフスタイル要因を分析することで、この健康問題に関するスクリーニングやライフスタイルへの介入を行うべき他の患者を特定することができます。

製造

製造企業は、予測分析を利用して、設備の故障を防ぐとともに保全を最適化し、混乱からサプライチェーンを保護し、原材料とエネルギーの価格変更を予測します。例えば、保全履歴データを分析すると、手作業の点検間隔が開きすぎた場合に装置の故障頻度が高まり、同時に、点検回数を倍以上にしても、設備寿命の延長効果は期待できなくなることが判明する場合があります。予測モデリング手法は、保全リソースを不必要に消費することなく設備の故障を減らす適切なポイントを見つける方法として、試行錯誤を繰り返すよりも効率的です。

小売および e コマース

小売企業は、需要予測、在庫管理、変動価格の設定、パーソナライズされたマーケティングなどの目的で、予測分析に大きく依存しています。例えば、支出パターンと購買履歴に基づいて顧客をセグメント化することができます。その後、類似の購入パターンを利用して、同じセグメントで他の顧客が購入した製品をまだ注文していない顧客を確認し、パーソナライズされたオファーを提供するターゲットを絞ります。例えば、犬のおもちゃを定期的に購入する顧客の大半が、同じ小売企業から犬用のおやつも決まってまとめ買いする場合、おもちゃだけを購入した顧客は、パーソナライズされた割引コードや期間限定のオファーを利用する可能性が高くなります。個人レベルでは、このようなプロモーションによりおすすめ商品の関連性が高まり、カスタマーエクスペリエンスが向上します。大規模に展開すれば、売上が伸びていきます。

通信

通信プロバイダーは予測分析モデルを利用して、顧客離れを減らし、（特に）顧客維持率とサービス更新件数を向上させます。予測分析手法は、サービスを解約する可能性が高い顧客や、サービス更新の可能性が低い顧客を特定するのに役立ちます。これにより企業は、マーケティングオファーや、場合によっては顧客教育の取り組みをパーソナライズして、継続を促すことができます。これは、顧客獲得コストが高い場合に特に重要です。既存の顧客がプロバイダーを切り替える前に積極的に介入することは、収益性を維持する上で重要です。

予測分析の主な利点

これまでに説明した幅広い用途は、予測分析の重要性を示しています。すべての業種やユースケースに共通して言えることは、予測分析が非常に大きなメリットを企業にもたらすことです。予測分析の主な利点には、以下があります。

リスクの軽減：不正行為への対処や見込みの薄い投資の回避から、サプライチェーンが混乱する可能性の低減に至るまで、予測分析によって企業はリスクを軽減することができます。

効率性：予測分析により、企業は最小限の変更でパフォーマンスを最大化できます。また、変更に先立って、生じ得る結果をモデリングすることは、混乱やリソースの無駄を回避するための良い方法です。

より的確な意思決定：予測分析の主なメリットの 1 つは、意思決定の指針となる、データに基づく具体的な情報が提供されることです。経験とプロの直感が信頼できるデータで裏付けられていれば、現場のトップエキスパートも、より的確に意思決定を下すことができます。さらに、データに基づいた戦略的な意思決定を行うことで、社内の賛同を得るのが容易になります。

カスタマーエクスペリエンスの向上：これまで説明してきた予測分析の用途の多くは、企業だけでなく顧客にも利益をもたらします。カスタムのレコメンデーションとオファー、事前対応型のサポート、パーソナライズされたコミュニケーションなど、予測分析がもたらすこれらすべての利点により、カスタマーエクスペリエンスが向上します。また、カスタマーエクスペリエンスは、多くの場合、顧客の維持、顧客からの信頼、支出パターン、顧客生涯価値、場合によっては顧客獲得のコストにも影響を与えます。

競争上の優位性：予測分析は、コストのかかるミスを回避し、混乱を減らし、市場動向を予測し、ビジネスチャンスをつかみ、変化に迅速に対応するために必要な先見性を組織にもたらします。つまり、競合他社に先んじることができるようになります。

予測分析の利点を考えると、なぜ世界中のすべての企業で予測分析が利用されないのか、疑問に思われるかもしれません。実際、予測分析の重要性を認識している企業はますます増えているものの、いくつかの課題と制限が、一部の組織では足かせとなっている可能性があります。

予測分析の課題と克服のためのベストプラクティス

予測分析の課題は、予測分析プロセスの主要コンポーネント（データ、人、モデル）に基づいて、おおむね 3 つのカテゴリーに分類できます。予測分析におけるデータ関連の制限は、データの品質、ガバナンス、利用可能性と関係があります。「人の課題」には、通常、予測分析プロセスのさまざまな段階で取り込まれる人的ミスとバイアス、およびテクノロジーの導入に対する抵抗感が含まれます。最後に、予測分析モデルも、モデルドリフトなどの特定の課題をもたらす可能性があります。予測分析の最も一般的な課題と、それを克服するための解決策をいくつか掘り下げてみましょう。

データの利用可能性の制限

課題：予測分析はデータに依存します。利用可能なデータソースが少なすぎる場合、予測分析で正確な出力を提供するのは困難です。実際、幅広く多様なデータを供給しなければ、予測分析モデルをトレーニングすることさえ難しくなります。

ベストプラクティスのアプローチ：IoT ハードウェアおよびソフトウェアを利用して、高品質なデータを使用可能な形式で生成するよう努めます。業種や事業部門によっては、信頼性の高い CDP への投資、設備モニターおよびトラッカーの設置、または具体的な会社手順の変更を伴う場合があります。固定観念にとらわれずに考えることが、役に立つ場合もあります。例えば、関連があると考えられる外部データソースは存在します。ただし、利用できるのは、公式にアクセス可能であり、適用される規制によって商業目的での使用が許可されている場合に限られます。

低品質なデータ

課題：予測分析では、正確な出力を提供するために、クリーンかつ完全で関連性の高いデータが必要です。欠落や不整合があったり、古くなっているデータは、不正確な予測を招く可能性があります。

ベストプラクティスのアプローチ：堅牢なデータガバナンスとクリーニングプロセスを保証します。それを実行する 1 つの方法は、連携して機能し、デフォルトでデータが標準化されているソフトウェアエコシステムを利用することです。代わりに、データのクリーニングや前処理により多くの時間を費やしたり、追加のアナリストリソースを割り当てたりすることもできます。このステップは、いずれにしても予測分析プロセスの一部ですが、良質な統合 IT ランドスケープによって簡単かつ迅速に実現します。

バイアス

課題：データ由来のインサイトと AI によって生成されたインサイトは、特に客観的で偏りのない情報源として評価されています。つまり、人ではなくモデルによって生成されるため、バイアスが生じる理由がないという考え方です。実際には、モデルや AI も偏見を持つ可能性があります。モデルの場合、トレーニングデータを選択して準備する過程で、バイアスが持ち込まれる可能性があります。

ベストプラクティスのアプローチ：モデルのバイアスを回避するための効果的な介入は、予測分析プロセスの 2 つのステージで発生する可能性があります。まず、データの準備および選択時に、データセットが多様であり、過去の不平等が反映されていないことを確認します。モデルをトレーニングしたら、定期的にチェックして、バイアス、不適合、過剰適合をモニタリングします。

モデルドリフト

課題：現実世界の状況は、非常に急速に進化することがあります。古くなったデータでトレーニングされたモデルは、元々正確であったとしても、時間の経過とともに有効性が低下する可能性があります。不正検知が良い例です。不正行為の手法は激しく変化するため、昨年のデータでトレーニングされたモデルでは、今年出現する新しい不正パターンを見逃す可能性があります。

ベストプラクティスのアプローチ：この点については、維持管理が非常に重要になります。ここでもやはり、モデルパフォーマンスの定期的なチェックと継続的なモニタリングが不可欠です。場合によっては、更新されたデータを使用してモデルを再トレーニングする必要もあります。

従業員への定着が困難

課題：労力とリソースをつぎ込んだ優れた予測分析ツールが十分に活用されていないのは残念です。変化が容易であることはめったにありませんが、特にこのように高度な技術を定着させるのは難しい場合があります。

ベストプラクティスのアプローチ：従業員が導入に抵抗している理由について、理解に努めてください。予測分析ツールを使用するには専門知識が不足していて、難しいと感じているのでしょうか。概して、基本的に自動化を信用していないのでしょうか。主要な問題が明確になったら、その問題に対処することに集中します。価値を説明し、トレーニングを提供し、専門的な人材を採用すれば、技術系のステークホルダーと技術系以外の主要なステークホルダー間のギャップが埋まります。

ベストプラクティス：予測分析チェックリスト

• 適用されるすべての規制（GDPR など）、プライバシー法、データセキュリティ標準に従って、クリーンで関連性が高く、高品質なデータの使用を優先します。
• データセットが多様であり、個人的なバイアス、過去の不平等、古くなった考えを反映していないことを確認します。
• モデルドリフトを回避するために、予測分析モデルのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、精度を定期的にチェックし、必要に応じて新しいデータで再トレーニングします。
• 価値を説明し、トレーニングを提供し、ビジネスワークフローに予測分析を統合して、従業員への定着をサポートします。
• 予測分析をサポートするユーザーフレンドリーなアナリティクスソフトウェアを選びましょう。堅牢なデータガバナンスが組み込まれているものが最適です。生成 AI などの関連イノベーションを用いて、定着と利用を促します。

最新の予測分析：AI、機械学習、自動化

いくつかの最新テクノロジーには、機械学習、AI の進歩、クラウドコンピューティング、自動化など、きわめて高度な予測分析を備えているものがあります。このようなテクノロジーにより、組織は大量のデータをリアルタイムで分析し、基盤となるパターンを明らかにし、将来の結果について正確な予測を行うことができます。そして、顧客行動の変化を正確に予測し、新たな市場動向を特定し、業務ニーズを理解するのが容易になります。予測分析 AI ツールの活用によって、ビジネスの意思決定者は、機会の把握と課題の軽減に重点を置いた事後対応型のアプローチから、データに基づいた事前対応型の戦略に移行することができます。

この変革を推進する大きな要因の 1 つは、AI を活用したクラウドプラットフォームの台頭です。このプラットフォームにより、あらゆる規模の企業が自社のデータを活かして、先進的な予測分析、機械学習機能、高度なエンタープライズプランニングを利用できるようになります。AI は、ビジネスデータクラウドを活用したリアルタイム分析をサポートするため、ユーザーは簡単かつ直感的に分析を利用できます。また、レポートなどの反復タスクの自動化により、チームは、予測の変化、予想される混乱、新しい機会への対応に集中することができます。

ビジネスにおける予測分析は、広範なデータサイエンスエコシステムの重要な要素であり、ビジネスデータ、統計モデリング、AI を結び付け、実用的なインテリジェンスを提供します。予測分析の利用が拡がるにつれて、より多くの組織が俊敏性と競争力を維持できるようになります。

FAQ（よくある質問）