DX（デジタルトランスフォーメーション）
将来の結果を予測する手法としてとして予測分析が注目されています。
予測分析を用いれば、顧客の行動から設備機器の故障のリスクまで幅広い事象の予測が可能です。
予測分析はさまざまな業界で重視されており、トレンドとなっている手法といえます。
本記事では予測分析の仕組みや具体的な事例、ビジネスへの活用方法などについて紹介します。
WEBライター歴12年です。IT系の記事執筆経験は豊富にあります。
予測分析とは
予測分析とは将来何が起きるのかを予測して事前に対処しておく手法のことです。
ビッグデータや機械学習アルゴリズムなどを組み合わせることで予測分析が可能になりました。
それぞれの業界ごとに多くのトラブルのリスクを常に抱えており、事前の対策が重要になっています。
予測分析を導入することで、さまざまな課題を解決できるでしょう。
たとえば、製造業であれば、工場内の設備機器で故障が起きそうな部分を予測して早急に対処することでダウンタイムを減らせるのがメリットです。
小売業では顧客の動向を予測して最適なマーケティングの展開ができるようになります。
多くのデータを得られる対象であれば予測分析を取り入れることが可能です。
将来を正確に予測できれば、ビジネスチャンスやトラブルの生じるリスクなどを早期に認識できるため、企業活動に大きな利益を与えます。
予測分析と従来のデータ分析の違い
予測分析は従来のデータ分析とは目的や方法、結果に違いがあります。
予測分析と従来の方法との違いを以下にまとめました。
| 予測分析 | 従来の方法 | |
| 目的 | これからどうなるのかを分析する | 現在何が起こっているのか分析する |
| 方法 | データを分析してパターンや傾向を導き出して未来を予測する | データを分析して傾向やパターンを明らかにする |
| 結果 | 未来を予測できる | 現状を把握できる |
予測分析と従来の手法の違いを、目的と方法、結果に注目して紹介します。
目的
予測分析とはこれからどうなるのかを分析することを目的とした手法です。
これから何が起きるのか予測モデルを立てて、未来の予測をしながら分析を行います。
そのため、予測分析は意思決定をする上で重要な判断材料を与えてくれるものです。
一方、従来の分析手法は過去から現在に至るまでに何が起こっていたのかを分析します。
データの見える化やモニタリングなどと呼ばれることもあり、得られたデータを理解することが主な目的です。
過去に何が起きたのかを適切に捉えることによって、現状を認識するために役立てます。
予測分析は未来に起きる出来事を予測するのが目的であり、従来の分析手法は過去に何が起きたのかを知るのが目的である点が大きな違いです。
方法
予測分析であっても、最初に行うのは過去に何が起きたのかを詳しく知ることです。
従来の手法と同様に過去のデータを収集して分析を行い、傾向やパターンを把握します。
過去の傾向やパターンを把握できれば、これから何が起きるのか予測するモデルの構築が可能です。
予測モデルを構築する際には、統計分析や機械学習、人工知能などさまざまなアプローチの仕方があります。
予測モデルを構築できれば、さまざまなシナリオごとに未来がどうなるのか予測できるでしょう。
従来の手法は、過去のデータを集めて分析をし、傾向やパターンの把握を行う段階までで終了していました。
従来の分析手法は、現状を把握するのが主目的だったからです。
予測分析で現状を把握するのは、あくまでも未来を予測するためであり、未来予測のために機械学習や人工知能などトレンドとなっている技術を積極的に活用していきます。
予測分析では機械学習や人工知能などの技術を活用する点が従来の手法との違いといえるでしょう。
結果
予測分析を実施した結果として得られるのは、未来に何が起きるのかです。
たとえば、これから顧客ニーズの高まる分野がわかれば、新たな商品・サービスの企画やマーケティング施策を立てる際の参考になるでしょう。
工場内の設備の故障リスクがわかれば、早急に修理や設備交換などの対応ができます。
予測分析の結果からは、これから何をするべきか具体的な指針を得られるのが大きなメリットです。
従来の分析手法は、あくまでも現在までの状況を把握するだけに留まっており、これからどうするべきか何が起きるのか考えるには別のアプローチが必要になります。
予測分析は精度の高い予測を行ってくれるため、限られたリソースの有効活用につながるのがメリットです。
予測分析の主要な手法とアプローチ
予測分析を行うためにはさまざまなアプローチの仕方が存在しています。
さまざまな技術が活用されており、幅広い選択肢から手法を選ぶことが可能です。
予測分析のアプローチとして、主に以下の手法がよく使われています。
- 統計分析
- 機械学習
- 人工知能
- 時系列分析
- シミュレーション
従来から積極的に用いられてきた統計分析に加えて、機械学習や人工知能など新しい技術も採用されるケースが増えています。
以下では予測分析によく採用される主な手法について、詳しく紹介します。
統計分析
予測分析の手法としてメジャーなものは統計分析です。
統計分析は予測分析の基盤となるものであり、機械学習や人工知能を扱う際にも統計分析の知識は重要になります。
統計分析の手法としてよく用いられるのはベイズ分析です。
ベイズ分析は、主観確率として確率を定義し、データから情報を学んでいきながら確率を更新していきます。
部分最小二乗法(PLS)という手法が採用されるケースも多いです。
部分最小二乗法では、目的変数の違いを表すための説明変数を用意します。
部分最小二乗法では少ないサンプル数からも高い精度で結果を得られるのがメリットです。
他にも予測分析で採用される統計分析的手法はいくつも存在しており、対象に合わせて最適なものが選ばれます。
機械学習
予測分析が幅広い分野で利用されるようになった理由の1つは、機械学習の発達です。
機械学習とは、コンピュータにデータを与えて学習をさせて目的の結果を出力させる技術を指します。
機械学習の技術を用いると、データを与えて自動的に未来を予測させるシステムを構築することが可能です。
予測分析に機械学習を取り入れると、予測モデルを構築でき、効率的に未来の予測が行えるようになります。
ただし、機械学習で予測モデルを構築する際には、どんなアルゴリズムを採用するかによって精度が変わる点に注意が必要です。
また、パラメータのチューニングなどを行い、予測モデルの精度の改善が必要になります。
機械学習の設計はあくまでも人間が行う必要があり、課題は多いです。
実際のビジネスで運用できるレベルの予測モデルを構築するまでに多くの時間と労力が必要になるでしょう。
人工知能
人工知能(AI)に予測分析をさせる手法はとても注目されており、多くの研究開発が進められています。
機械学習は人工知能の領域の1つであり、人工知能に機械学習が使われることが多いです。
大量のデータを人工知能に学習させて、パターンや傾向を認識させることで未来の予測ができるようになります。
人工知能を利用する際には、機械学習の中でもディープラーニングというアプローチを採用するケースが多いです。
ディープラーニングは人間のニューラルネットワークをモデルとした分析手法で、より精度の高い結果を得られます。
人工知能を活用するメリットは、データ量が多いほど分析の精度が高くなる点です。
また、人工知能であれば短時間でデータ分析ができて、意思決定の迅速化に寄与します。
時系列分析
時系列分析は時間や日、月などの単位を用いて、一定期間のデータを集めて分析します。
基本的に時系列分析では変量が1つであることが多く、過去から現在までのデータを集めて分析するのが特徴です。
時系列分析は商品の需要予測や設備の異常検知などさまざまな場面で用いられています。
時系列によるデータの変動を確認し、変動する要因がわかれば、予測を立てられるでしょう。
時系列分析を用いた予測モデルとしては、自己回帰モデルや状態空間モデル、機械学習モデルといったものがあります。
時系列分析はデータの蓄積量に依存する手法であり、データが限られると精度が低くなるのがデメリットです。
シミュレーション
計算式を考え、変数を設定し、各条件ごとの結果を算出できるのがシミュレーションモデルです。
シミュレーションモデルを考える際には統計分析などの知識が活用されます。
ただし、シミュレーションモデルを使って手計算で未来を予測するのは大変です。
そのため、機械学習やAIなどと組み合わせてシミュレーションモデルの自動計算をさせるケースは増えています。
また、AIにデータを与えて自動的にシミュレーションモデルを作成させることも可能です。
予測分析のためにシミュレーションモデルを活用する場合、現在は機械学習やAIなど他の領域と組み合わせて用いるケースが多いでしょう。
主要な予測分析ツールの紹介
予測分析のためのモデルやAIを一から作成するのは大変なため、予測分析ツールを活用するケースが多いです。
さまざまなメーカーから予測分析ツールやプラットフォームが展開されており、ビジネスで活用されています。
以下では主要な予測分析ツールについて、それぞれの特徴を詳しくみていきましょう。
Power BI
Power BIはMicrosoftの提供するBIツールであり、データ分析や情報共有などの機能が搭載されています。
「 Microsoft Power Platform 」のうちの1つとして提供されており、他にも便利なアプリケーションが揃っているのが特徴です。
MicrosoftのExcelと連携しているため、Excelからデータのインポートができます。
インポートしたデータは円グラフや棒グラフなどで視覚化することが可能です。
予測機能が搭載されており、機能をオンにするだけですぐに予測値が表示されます。
予測期間の長さや季節性など細かな設定をした上で予測させることもできて便利です。
予測したいデータをインポートするだけで、専門知識なしで予測分析ができます。
tableau
tableauは専門知識がなくてもデータの加工やレポート作成、データ分析などができるBIツールです。
世界中で利用されており、BIツールとしてトップシェアを誇ります。
マウス操作だけで扱うことが可能なため、すぐに導入してビジネスに活かすことが可能です。
データをインポートして、予測の機能をオンにすると推定値が表示されるようになります。
tableauでは予測モデルとして、線形回帰や正規化線形回帰、ガウスプロセス回帰に対応可能です。
予測の微調整のために正則化や増強ができる機能も搭載されており、予測の精度を高められます。
たとえば、売上のデータをインポートすれば、過去の売上を可視化した上で推定値のグラフまで表示できるため便利です。
Prediction One
Prediction OneはAI予測分析ツールであり、ソニーが提供しています。
専門知識がなくてもクリック操作で利用できるのが特徴であり、プログラミングや機械学習の知識は不要となっています。
自動モデリングの機能があり、データを与えれば高精度な予測をしてくれるのが特徴です。
デスクトップ版とクラウド版が提供されており、複数のメンバーで共同作業することにも対応しています。
ドラッグアンドドロップでデータを移すことができ、気軽に分析を始められるでしょう。
データを予測させる際には、それぞれの予測結果に与えている影響の強さが表示されます。
予測の根拠が示されるため、安心して予測分析の結果をビジネスに活用できるでしょう。
予測分析のビジネスへの応用例・活用事例
予測分析はビジネスの意思決定のために重要な指針を与えてくれるものであり、幅広いシーンで活躍しています。
小売業界や金融業界、製造業、医療などで予測分析が活用されていて、成功事例は多いです。
以下では、それぞれのビジネスシーンにおいて予測分析がどのように活用されているのか、具体的な事例をしょうかいしていきます。
小売業界
小売業界では需要を予測するために予測分析のツールや手法が積極的に用いられています。
需要予測によって、店舗の客数から販売数まで予測することで、最適なタイミングで適切な量の発注が可能になるのがメリットです。
需要予測が実現できれば、業務の効率化や欠品の削減、食品ロスの削減などの効果があります。
従来はスタッフの経験や勘を頼りにして需要予測が行われていたのですが、精度が低く、誤った予測をするケースも多かったです。
AIや機械学習などを用いて精度の高い需要予測ができれば、適切な在庫管理ができて、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。
予測分析を取り入れることで属人化防止になり、経験のないスタッフでも精度の高い予測ができるようになります。
金融業界
金融業界では主に市場動向や顧客行動などを予測するための分析が行われています。
たとえば、市場動向を予測することで正確な投資判断ができるようになるでしょう。
証券会社は自らが有価証券の売買を行い自社に利益をもたらす業務も行っています。
予測分析によって世界の経済動向を正確に予測することでリターンを向上させられるでしょう。
また、審査を行う際の信用リスクの評価においても予測分析は重要です。
顧客のデータをもとにリスクについて予測を行い、審査の参考にします。
金融業界は予測分析の分野に積極的に投資を行っており、最新の技術が活用されています。
製造業
製造業においては、予測分析によって需要予測や故障予測などが実施されています。
製造業では生産管理において需要予測が重要であり、予測が上手くいかないと過剰在庫を抱えるリスクやビジネスチャンスを逃すリスクなどがあり、大きな課題です。
AIなどを用いた予測分析が製造業で積極的に取り入れられていて、在庫の余剰や欠品の防止、労働力不足の解消などにつながっています。
また、工場内の設備機器の故障を予測するためにも予測分析は重要です。
設備機器にセンサーを設置してデータを収集し、異常が検知されれば速やかに対処できます。
故障する前に部品の交換などに対応することで、故障期間を短縮し、常に工場が安定稼働するようになります。
医療
医療の分野で予測分析は活躍しており、さまざまな課題を解決しています。
医療分野では患者に関するデータをもとにして予測分析が実施されるのが特徴です。
単に医師の業務の効率化だけではなく、患者に対して質の高い医療を提供することにもつながります。
予測分析を行うことで、病気の発見や治療方針の決定、適切な手術や投薬の実施などが可能になるのがメリットです。
医療現場では、患者のこれまでの病歴や検査の結果、治療の効果など数多くのデータが収集されているのですが、適切にデータを扱えていない点が問題でした。
予測分析を導入することで、収集したデータを用いて未来を正確に予測し、医師の医療行為のサポートを行います。
予測分析の注意点
予測分析はあくまでも予測であり、万能な手法ではない点に注意が必要です。
予測分析はさまざまな課題を抱えており、解決策が求められています。
以下では予測分析を実施する上で注意するべき点や課題、解決策などについて紹介します。
データ品質
予測分析を行う際にはデータ品質に気を使わないと精度に影響する点が課題になります。
偏りやノイズの含まれるデータを用いると、結果にも偏りやノイズが生じるからです。
機械学習やAIを用いて予測分析する場合でも、コンピュータは偏りのあるデータからも学習を進めてしまいます。
データ品質の問題を解決するには、できる限り高品質なデータを収集することを心がけることが大切です。
最初にどのようなデータが必要なのか目的を考え、そこから逆算してデータ収集の方法を考えると、高品質なデータを集めやすくなります。
また、データ管理やデータ基盤、データ活用などのプロセスの整備や、組織間連携なども重要です。
人材不足
予測分析の重要性を理解していたとしても、人材不足のために取り組めないケースがあります。
実際に予測分析を担う存在はデータサイエンティストであり、多くの企業で不足しているのが現状です。
データサイエンティストの人材が社内にいる企業は少なく、データ分析に関連する業務を外注するケースがよくあります。
しかし、外注ではコストがかかり、非効率であり、スムーズに予測分析を進められないのが問題です。
採用に力を入れて予測分析に対応できる人材を増やし、社内教育に力を入れてデータサイエンティストを自社で育てる体制を整えることなどが重要になります。
今後はデータサイエンティストの需要が高まっていくため、人材不足に悩む企業は早急に対策を進めなければいけません。
予測分析の将来と展望
予測分析は今後もトレンドの手法として多くの企業で採用されていくでしょう。
予測分析はさらに進化していき、ビジネスに新しい価値をもたらすとされています。
以下では予測分析の将来から展望まで詳しく紹介します。
AIの進化と予測分析の役割
予測分析がトレンドの技術として注目されている理由はAIが進化したことと関連しています。
AIが進化したことで、予測分析に必要なプロセスの多くを自動化できるようになりました。
AIにデータを与えれば、データのパターンを認識してモデルを構築し未来を予測する段階まで自動で行ってくれます。
AIはビッグデータであっても効率的に処理して短期間で予測モデルを構築することが可能です。
将来的にはAIの処理速度がさらに向上し、精度も高まっていくでしょう。
あらゆる分野において、より正確な予測ができるようになるため、業務効率化や業務の質の向上など多くの効果をもたらしていきます。
企業だけではなく日常生活でも予測分析が用いられるようになり、日々の生活のさまざまな悩みも解決してくれる技術になるでしょう。
ビッグデータの増加と影響
ビッグデータが増加している中で予測分析にビッグデータを活用するケースは増えています。
予測分析はデータの量が増えるほど精度が高くなるのが特徴です。
ビッグデータが増えていけば、その分だけ未来を正確に予測できるようになり、さまざまな分野に新しい価値をもたらすでしょう。
たとえば、保険会社は予測分析によりリスクを正確に分析できるため、これまではリスクが高くて敬遠していた顧客層もターゲットにできるようになります。
小売業の場合は、過去のデータから気象データ、イベント情報など多様なデータを分析して将来の販売数をより正確に予測できるようになるでしょう。
店舗単位で正確な需要予測ができれば、販売機会の損失や食品ロスといった問題が解決できると期待されています。
まとめ：ビジネスを成功に導く予測分析
予測分析は、データをもとにして予測モデルを構築し、実際に未来を予測することです。
予測分析が上手くいけば、将来の需要や故障リスクなどを正確に予測できて、最適な選択を取れるようになります。
小売業であれば、販売機会損失や食品廃棄などの問題を解決できるでしょう。
医療で予測分析を用いれば、病気の早期発見や最適な治療プランの提案などが可能になります。
今後はビッグデータを活用して、より精度の高い予測分析ができるようになる可能性が高いです。
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