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予測分析とはなにか?ビジネスを次世代化するアナリティクス

近年のコンピューターや統計解析技術、AI(人工知能)などの発達により、ビッグデータをビジネスで実際に活用することが可能となりました。その活用方法のひとつとして、予測分析があります。予測分析とは、統計解析技術、AIやマシンラーニングなどの高度なアナリティクス技術を用いてビッグデータを分析し、将来の事象を予測する分析手法です。予測分析は、実際にマーケティングやセキュリティなどのビジネスにおけるさまざまな場面で使用されています。今後、予測分析は他社との競合において欠かせないものになってくるでしょう。そこで、本記事では予測分析とその活用方法などについて解説します。

予測分析とは

統合された膨大な量のデータであるビッグデータを分析して、未来における顧客の消費行動やマーケット動向、顧客が解約するするタイミングなどを予測することを指します。あくまでも分析手法のひとつですが、近年の技術発達により需要が非常に伸びています。


なぜ今予測分析が注目されているのか

予測分析は、ビジネス以外には学術研究分野でも利用されており、数十年以上の歴史があります。近年における急激な技術発展と予測精度の向上により、予測分析の水準は実際にビジネスで活用されるところまで高まっています。その主な背景は以下のとおりです。


コンピューター技術の急速な発展とデータストレージの充実

技術発展によりコンピューターのデータ処理速度が格段に速くなってきていると同時に、大量のデータを保管できるようになりました。普通のパソコンでもデータ処理が非常に速くなっており、例えば、これまで1週間かかっていた予測分析を数時間で終わらせることが可能になっています。一方で、企業の大量のデータを保管するためのハードドライブやクラウドの技術も発展および普及すると同時に、コストが年々下がってきています。つまり、近年のコンピューターを用いた予測分析技術は、スピードと低コストが求められるビジネスにおけるデータ活用の需要と合致してきています。


高度なアナリティクス技術の発展

予測分析では主にAI、マシンラーニングや統計学的解析が行われています。膨大な量を元に学習させるディープラーニング(深層学習)が提案されてから、AIの分野は急速に発展しました。この進化したAIにより、以前よりも現実的で意義のある予測分析が可能となっています。


誰もが使える予測分析ソフトウェア

以前は、統計学的解析手法を理解しているデータサイエンティストなどのITエンジニアが予測分析を行っていました。しかし、昨今は統計学的解析手法やAIを理解していなくても誰もが気軽に予測分析を行える、さまざまな予測分析ソフトウェアが提供されており、データをすべての社員に開放しておのおので分析する需要が高まっています。


予測分析のメリットと活用方法

先述したように予測分析手法はビジネスで実際に使える水準に達しましたが、では、どのように予測分析を活用することができるのでしょうか? ここでは、具体的な予測分析の活用方法やメリットについて解説していきます。


効果的なマーケティング戦略の構築

顧客情報などのマーケティングのビッグデータを使って予測モデルを構築し、そのモデルを活用すれば消費者の行動や客観的な市場動向の予測を行うことができます。さらに、ビッグデータにはおのおのの顧客の詳細なデータが含まれているため、一人ひとりの顧客の需要に合ったサービスを提供するパーソナライズドマーケティングも可能となります。そして、予測された結果を利用することにより、より効果的なマーケティング戦略の立案を実現することができます。


セキュリティの強化

予測分析は、ITシステムなどにおけるセキュリティにも応用されています。過去のデータに基づいた予測分析を活用することにより、ネットワーク全体の状態をリアルタイムかつ効率よく監視することが可能となります。これにより、不正アクセスなどを検知できる可能性が高まり、セキュリティが強化されます。一方で、予測分析を用いれば誤った異常検出の数を減らし、それにより業務の負担を減らすこともできます。


オペレーションの管理と改善

例えば、必要な在庫数を予測することができます。適量の在庫を確保することは、企業の業績に直接的に関わる重要事項です。在庫が不足していれば機会損失が生じてしまう一方で、在庫過剰であればコストが上がるリスクが高くなります。過去の在庫の状況や消費者の行動などのデータを使って予測分析を行えば、最適な在庫の状態に維持することが可能となります。


リスクの評価

プロジェクト失敗のリスクを評価することができます。予測モデルは、過去のプロジェクトデータを使って元に目標を達成できる確率を算出できます。ただし、あらかじめプロジェクト失敗の定義をしておく必要があります。このリスク評価システムを用いれば、事前に複数のプロジェクト案を立ち上げて、成功確率が高いものを選択することにより目標達成の確率を上げることができます。


予測分析の導入において用意するべきこと

ここまで予測分析に関して解説しました。ここでは、実際に予測分析を導入するにあたって、用意あるいは検討するべきことについて解説します。


ビッグデータの収集

予測分析には、ビッグデータが活用されます。かつすぐに分析に使える状態になっていなければなりません。ビッグデータを収集・分析するためには、各部署に分散している企業データを統合する必要があります。ただし、予測分析の精度を確保するためには、ある一定以上のデータ量と質が必要であることに留意しておく必要があります。


適切なソフトウェアの導入

すべての社員が予測分析を行えるようにしておけば、全員がプロジェクトに積極的に関わりいいアイディアが生まれる環境が構築されるだけでなく、ITエンジニアの負担を減らすことができます。そのためには、企業の環境や状況に合った予測分析向けのソフトウェアを選択して導入する必要があります。このようなソフトウェアを用いれば、SQLなどのデータベース言語のスキルや統計学的解析技術を持っていなくでも、気軽にデータに基づいた予測分析を行うことができます。


予測分析のスキルを有するIT人材の確保

先述した誰もが使えるソフトウェアを導入していたとしても、同時に予測分析を行うことができるITエンジニアは必要です。予測分析には、ソフトウェアが対応していない高度な分析技術も使われることがあるため、そのような分析ができるIT人材を確保する必要があります。また、予測の精度が落ちた際の予測分析モデルの改善や新たなビジネスのための予測モデル構築などにおいて、ITエンジニアの役割は非常に重要です。一方で、高度な分析技術は常に進歩を続けています。他者との競合に勝ち抜くためには、最先端の分析技術に関する情報を常に更新して、実際に導入してくれるIT人材が必要です。


まとめ

予測分析とその意義について解説しました。実用化水準に達した予測分析手法は、世界中の企業で使われています。ビジネスに適した予測分析手法の開発は現在も継続して行われており、その予測精度はさらに向上していくでしょう。予測分析の導入のためには、事前にビッグデータの収集などを行っておく必要があります。しかし、一度それを導入すれば、効果的なマーケティング戦略の立案だけでなく企業のマネジメントの最適化にも活用することができます。そのため、予測分析は企業の成長に欠かせないものになってくるでしょう。


参考

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日野自動車|車両稼働情報を活用したサービス化の取組

製造|Siemens: プレディクティブ・メンテナンス(予知保全)を実現

Predicting the Path of Predictive Analytics

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