ビジネスでどのように意思決定するべきか悩む場面はたくさんあるため、対処法を考える必要があります。

そこで、データ分析によって意思決定をサポートする手法である処方的分析は注目度が高いです。

処方的分析により、データに基づいて施策を決めることで、ビジネスに大きな利益をもたらします。

本記事ではビジネスで重要な処方的分析について、基本的な仕組みから活用事例までわかりやすく解説しました。

ビジネスの課題解決やシステム開発で悩みを抱えている方は参考にしてください。

処方的分析とは？どんなデータ分析手法

処方的分析とはデータ分析手法の1つであり、英語では「prescriptive analytics」と呼ばれ、これから何をするべきか何ができるのかを明らかにする分析手法です。

記述的分析や予測的分析を経た後に行われるプロセスであり、1つだけで完結するものではありません。

さまざまな分析をした上で最終的に意思決定をする際に活用される手法です。

将来の出来事の予測に加えて、要因となるものまで特定します。

処方的分析によって得られた情報を活用すれば、意思決定を戦略的に考えることが可能です。

意思決定をスムーズに進めるために役立つため、重要視されています。

機械学習やシミュレーション、グラフ分析などさまざまな手法を用いるのが特徴です。

AIモデルや機械学習などを活用し、ビジネスでどのような行動を取るべきなのか答えを導き出します。

処方的分析が重視されている3つの理由

処方的分析がビジネスで重視されている主な理由は以下の3つです。

• ビジネスの意思決定を最適化できるから
• 意思決定のスピードが上がるから
• 高度な分析技術の活用が進んでいるから

上記の理由のそれぞれについて詳しく解説していきます。

ビジネスの意思決定を最適化できるから

処方的分析を取り入れるとビジネスの意思決定の最適化を図ることができます。

処方的分析を実施すれば、データ解析から得られる確かな根拠に基づいて最適な行動計画を導くことが可能です。

さまざまなシナリオについて評価を行い、最も最適な選択肢を絞り込むことで、行動指針を得られます。

確かな根拠のある意思決定を行うことで、業績の改善や問題の未然防止などを実現できます。

処方的分析を導入すれば、意思決定の精度が高くなり、リスク回避の効果を期待できます。

意思決定のスピードが上がるから

処方的分析を活用すると意思決定のスピードが上がるというメリットがあります。

一連のプロセスの自動化が可能であり、データを与えるだけでこれから行うべき行動を提案できるように設計できるからです。

さまざまな統計学的アルゴリズムや機械学習などを用いることによって、分析プロセスを自動化を実現できます。

AIも積極的に活用されており、データの収集からシナリオへの変換まですべてをAIに任せることが可能です。

現在の技術では膨大なデータであってもAIが迅速に解析を行い、役立つ情報に変換できます。

処方的分析を取り入れることで、必要な情報がタイムリーに提供されるため、施策を決めるまでの時間の短縮化の効果を得られます。

高度な分析技術の活用が進んでいるから

高度な分析技術の活用が進んでいるため、処方的分析を実現できる環境が整っています。

処方的分析の実施には膨大で複雑なデータを短期間で正確に分析しなければいけません。

現代は、機械学習やシミュレーションといった技術が発展しており、高度な分析が行えるようになりました。

より複雑なデータの分析ができる基盤の構築も容易になり、より精度の高いデータ分析が実現可能です。

複雑なデータを高い精度で分析できれば、精度の高い意思決定支援の実現を期待できます。

高度な分析技術をビジネスに取り入れるためのハードルは低くなっており、先進的な分析技術を積極的に取り入れる企業は多いです。

最先端の分析技術をビジネスに取り入れることで、競合他社との差別化を図れます。

処方的分析をビジネスに取り入れやすい時代になったため、多くの企業が重視する手法です。

【具体例あり】処方的分析が活用される主な場面

処方的分析が実際に活用されるのが多い分野を以下にまとめました。

• 医療系
• 金融系
• IT系
• セールス系
• マーケティング系

それぞれの分野において、どのように処方的分析が活用されているのか具体例を紹介します。

医療系

医療系では処方的分析によって治療計画を立てたり、受診の増加に備えた措置を提案したりする事例があります。

医療系では予測分析を行うことで将来の受診者数の増加や症状の急変などがわかるからです。

将来のリスクに対して処方的分析を行い、具体的な治療計画の提案や患者の増加に備えた措置の提案などを行えます。

病院では患者からさまざまなデータを集められるため、データ分析を行いやすいです。

どのような治療方法であればより高い効果を得られるのか回答を得られます。

また、将来の患者数の増加に備えてどんな措置を取るべきか、費用対効果の高い措置を知ることも可能です。

患者のケアから病院経営まであらゆる場面で処方的分析は活躍しています。

金融系

金融系においても、処方的分析は積極的に活用されており、大きな効果を期待できます。

たとえば、クレジットカードの利用者の履歴を分析して、通常とは異なる利用を検知して拒否すれば、クレジットカード詐欺を未然に防ぐことが可能です。

また、クレジットやローンなどの審査の際に信用度のスコアリングを行い、審査を通過させるか決めることもできるでしょう。

顧客の行動や需要などを分析し、他の金融機関に乗り換えようとしている顧客を見つけて顧客離れを防ぐための接触を図るようにすることもデータ分析から行えます。

金融系で処方的分析を導入すれば、トラブルの回避や信用リスクの判断、顧客離れの阻止などさまざまな効果を得られます。

IT系

IT系の分野では処方的分析によってサイバーセキュリティの強化が可能です。

また、IT運用を効率的に進めるために処方的分析は活用されています。

たとえば、自社内のネットワークを分析することでリスク要因を探り出し防止策を考えることが可能です。

障害のリスクのある部分を特定して、修復やメンテナンスなどのスケジュールを決める際にも処方的分析は役立ちます。

業務効率化を進めるための施策を決める際にも処方的分析が実施されるケースは多いです。

開発プロセスをどのように改善すれば業務効率化につながるのかが処方的分析によってわかります。

以上のようにIT系の分野においても処方的分析は価値のある手法であり、さまざまな効果をもたらしてくれるものです。

セールス系

セールス系において処方的分析は顧客への提案の内容やどの顧客をターゲットにするのか決める上で役立ちます。

新しい顧客の獲得や既存の顧客の維持などのために何をすればいいのかなどの回答を得られます。

たとえば、契約後の利用率の低下や顧客反応の鈍化、顧客からの要求などが増えていれば、顧客が離れる可能性が高いです。

顧客からの危険信号を素早く察知した上で具体的な対応策を考えるために処方的分析が実施されます。

それぞれの顧客が何を望んでいるのかをさまざまなデータから導き出して、訴求ポイントを理解した上で適切な提案ができれば、顧客の獲得や維持につながります。

顧客から絶えずデータ収集を行い、処方的分析を実施するシステムを構築しておけば、セールスで良い成果を維持できます。

マーケティング系

マーケティング活動をする上で処方的分析は頻繁に用いられており、高い成果を期待できます。

マーケティング活動ではさまざまなデータを収集して分析するのが基本です。

たとえば、SNSの投稿やWebサイトの訪問者数、市場動向、消費者データなどを集めます。

収集したデータを統計的手法などで分析していくことで、現状把握と将来の予測が可能です。

それまでの分析結果に基づいて、成功する可能性の高いマーケティング戦略について考えていきます。

どのような層をターゲットにするのか、価格設定をいくらにするのかなど具体的な施策を決めることが可能です。

販売プロモーションの設計などにおいても処方的分析は回答を与えてくれます。

処方的分析にAIを活用する4つのメリット

処方的分析をする際にAIを活用することで以下の4つのメリットを得られます。

• 膨大なデータ分析を短時間でできる
• 複雑なパターンや関係性を発見できる
• 人的なエラーを減らせる
• 人間とAIの協働による相乗効果を狙える

AIを活用するメリットについて詳しくみていきます。

膨大なデータ分析を短時間でできる

処方的分析にAIを取り入れることで、膨大なデータでも短時間で分析できるのがメリットです。

処方的分析を実施するには、さまざまな種類のデータを収集して解析しなければいけません。

たとえば、病院で処方的分析をするならば、患者のバイタルデータや過去の治療歴、病歴などのデータを分析します。

扱うデータの種類や量が増えるにつれて、分析が完了するまでの時間が長くなる点は大きな課題です。

AIであれば、自動化が可能であり、効率的にデータの分析を進められます。

AIにデータを与えれば、分析はすべてコンピュータが自動的に行なってくれて、人が行うよりも短時間で解析が完了するのが特徴です。

AIに分析業務を任せることで、別の業務により多くのリソースを集中できるようになります。

複雑なパターンや関係性を発見できる

AIであれば、データから複雑なパターンや関係性を発見することができます。

AIを利用すると、複雑なデータの中からもパターンや関係性を即座に見抜くことが可能です。

AIによるデータ分析により、データの解釈を迅速に行うことができ、スムーズに施策を決められます。

AIがデータからパターンや関係性を見つけ出す役割を果たすのはアルゴリズムです。

現在ではAIモデルを構築する際にさまざまなアルゴリズムが活用されており、データの性質やデータ分析の目的に合わせて使い分けられます。

人的なエラーを減らせる

AIにデータ分析を任せることで、人的なエラーを減らせるのがメリットです。

従来はデータ分析に必要な業務の大部分は人手によって行われていました。

しかし、人が業務を担当すると、どれだけ優秀なスタッフであっても必ずミスが起きる可能性があります。

また、人が担当することで、客観性の欠如や属人化などの問題もありました。

AIにデータ分析のプロセスを任せると、人が関与する領域を減らすことができ、エラーが発生するリスクを減らせます。

AIに任せることで手作業により生じていたミスが減り、データ分析の質を高めて、時間も短縮できるなどメリットは多いです。

現在のAIの技術であれば、これまで人が行っていた業務の大部分をコンピュータに任せられます。

人間とAIの協働による相乗効果を狙える

AIを導入することで人間と協働させることによる相乗効果を狙えるのがメリットです。

単にデータ分析をAIに任せるのではなく、人的知見とAIによる知見の相乗効果を狙うことで、新しい価値が生まれるでしょう。

AIは万能な存在ではなく弱点が存在しており、誤った判断をすることもあります。

これまでに自社が培ってきたノウハウにAIによる知見を加えることで、より効果的で効率的なデータ分析を実現できます。

それぞれの会社には特有の知識やノウハウが蓄積されていて、会社にとっての貴重な財産となっています。

AIを導入する際には、社内に存在する知識資源と組み合わせることを考えましょう。

社内に蓄積された知識資源とAIから得られた知見を参考にすることで施策を決める役に立ちます。

処方的分析を導入する際のプロセス

処方的分析を導入する際に必要なプロセスは以下の通りです。

• 1.ビジネス課題の特定
• 2.データの収集と前処理
• 3.記述的分析の実施
• 4.予測的分析の実施
• 5.処方的分析の実施
• 6.意思決定と実行
• 7.評価とフィードバック

それぞれのプロセスごとに何をするのか、どんな点が重要になるのかポイントを紹介します。

1.ビジネス課題の特定

処方的分析によってどんな問題を解決したいのか、どのような目標を達成したいのか明確に定義しましょう。

また、複数の課題が存在する場合は、取り組む課題の優先順位を決定する必要があります。

すべてのデータを無差別に適用して分析を行うのは効率が悪いため、事前に問題を定義しておいた方が効率的です。

すべての課題に一度に取り組むのは難しいため、優先順位の高いものから順番にデータ分析を実施していきます。

ビジネス課題の具体例は、コスト削減や業務効率化、顧客満足度の向上などです。

2.データの収集と前処理

処方的分析を行うまでの準備としてデータの収集と前処理をしなければいけません。

必要なデータの収集を行い、さらにデータのクリーニングや統合、変換などの前処理を行うことも大事です。

データの前処理をしっかりと行わないと分析の精度に大きく影響するため注意しましょう。

データの品質や完全性のチェックまで行えば、データ分析のための準備は完了します。

3.記述的分析の実施

データ分析を進める際には、最初に記述的分析を実施して、過去の傾向や現場を把握します。

データの可視化や統計分析などを行い、データのパターンや関係性を見つけるためのプロセスです。

記述的分析の結果から問題の原因や影響を明らかにすることができ、次の分析の準備を進められます。

データの可視化のためによく扱われる指標は平均値や中央値、頻度、範囲などです。

統計的な指標を用いて数字の可視化を行い、過去に起きた出来事の要約やパターンの特定をします。

4.予測的分析の実施

過去のデータをもとにして将来何が起きるのか結果を予測するためのモデルを構築する段階です。

予測的分析では機械学習アルゴリズムや統計技術などを用いて精度の高いモデルを作成します。

予測的分析は幅広い分野に適応可能であり、将来のさまざまな可能性を評価できる手法です。

たとえば、医療分野であれば病気のリスクの測定や症状の経過予測などを実施します。

未来の可能性がわかれば、これから何をすべきか考える材料を得られます。

5.処方的分析の実施

記述的分析と予測的分析による結果に基づいて行われるのが処方的分析です。

それまでの分析の結果を統合した上で、これからするべき最適な行動についての計画を導き出します。

具体的には、さまざまなシナリオを立てた上で、それぞれのシナリオを評価するプロセスです。

ビジネス上の制約条件も踏まえた上で現実的なシナリオを選択し、実現可能な施策を特定していきます。

実現できる可能性があるかという観点が何よりも重要です。

6.意思決定と実行

処方的分析による結果に基づいて、実際に行う施策を決定します。

処方的分析を正しく実行できていれば、実現できる可能性の高い現実的な施策が特定されているはずです。

実際に施策を実行に移した上で、どのような効果が見られるのか監視していきます。

7.評価とフィードバック

処方的分析に従って選んだ施策を実行し、その効果を測定します。

効果を測定することで当初の目的を達成できたか、整合性について評価が可能です。

また、単に結果を評価するだけではなく、施策を選ぶまでに行った分析プロセスや使用したモデルの妥当性まで検証しましょう。

処方的分析による結果の評価を通じて得られた知見は、次回以降の分析の課題解決に役立ちます。

分析プロセスに改善点が見られた場合は、どうすればより精度の高い分析ができるのか対策を考えましょう。

まとめ：処方的分析で意思決定の最適化を図る

ビジネスの意思決定の最適化を図るための重要な分析プロセスとなるのが処方的分析です。

処方的分析は意思決定をサポートするために行われ、分析の結果から具体的にどんな行動を取るべきなのかがわかります。

さまざまなシナリオを検討した上で、ビジネスにおける制約条件を考慮しながら最適な行動を導き出せる手法です。

統計的な手法や機械学習などの技術を用いることで、処方的分析により確かな根拠に基づいた施策の特定ができます。

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