予測分析とは

予測分析とは統計学的に基づいた手法で、予測モデル、統計アルゴリズムを用いて過去のデータから将来を予測する分析手法です。

予測分析が注目されている3つの理由

技術の急速な発展とデータストレージの充実化

技術の発展に伴い、ビッグデータを格納可能なデータストレージも充実するようになりました。
これまでは大量のデータを格納できる物理的なストレージと配置する敷地を自身で用意する必要がありました。
しかし現在はクラウドストレージのようなサービスの登場により、必ずしも自身で物理的な環境を用意する必要が無くなりました。

高度なアナリティクス技術の発展

データ活用を行うための予測分析に注目が集まるようになり、その手段としてデータ分析用のツールやサービスが様々な企業から提供されるようになりました。
中には中小企業でも安価に導入できるようなものもあります。IT補助金のような制度で、政府も支援を行っています。

専門知識がなくても、誰でも予測分析ソフトが使用できる

日本は欧米と比較してデータ活用に関して出遅れていることもあり、専門知識の不要なツールやサービスに注目が集まっています。
AIを用いた予測分析サービスでは簡単に予測モデルの作成と予測が行えるツールや、あらかじめ用意された予測モデルから簡単に予測を行えるようなものが登場してきています。

予測分析のメリット

オペレーション管理と改善

既に多くの企業で売上量の予測や在庫の予測をしていると思いますが、予測分析を行うことによって、勘や経験に基づかない客観性を確保した予測が可能です。
予測分析自体はある程度知識が必要なものですが、ツールを活用することによって専門性を排除した予測分析が可能です。

リスクの評価

金融や保険業では契約者に対してリスクの評価を行っていると思いますが、予測分析を用いることで、より機械的に短時間でリスクの評価を行うことが可能です。

効果的なマーケティング戦略の構築

販売実績を分析し、予測を行うことでよりターゲットに合ったマーケティング戦略を立てることが可能です。例えば短時間で機械的に購入意欲の高い顧客を予測し、ダイレクトメールを送るといった活用が行われています。

予測分析が重要な理由

予測分析が重要な理由は主に2つあります。

１つ目が客観性の確保です。熟練者の勘や経験に頼らないデータに基づく予測であるため、主観が入らず、予測を行う過程でヒューマンエラーが起こることもありません。

２つ目が予測業務の省力化です。予測業務は一般的に専任の予測担当者か在庫管理の担当者などが予測を兼務していますが、比較的小規模な組織だと兼務をしていることがほとんどです。

そのため、予測業務の負担が大きいことが問題でした。
しかし予測分析によって一度予測に用いるモデルやアルゴリズムを決定してしまえば、予測処理を実行させるだけで機械的に予測を行ってくれます。

予測分析がもたらす結果

小売業における予測分析

小売業では主に販売、在庫、来場店数に対して予測分析が活用されています。
使用されるデータは主にPOSデータや在庫管理システムのデータ、人感センサーなどです。
予測分析の活用で人手不足の問題改善が期待されます。

医療における予測分析

医療分野では主に慢性的な疾患によるケアが必要な患者の予測などに用いられています。
医療に関するデータは個人情報が多分に含まれており、機密性が求められるため、サービスの利用規約をよく見るなど注意が必要です。

製造業における予測分析

製造業では主に販売数、在庫増減の予測を用いて生産量の調整に活用されています。
在庫を最小限に抑えつつも、需要を満たせる予測が期待されているのです。
予測分析に利用するのは在庫管理システムに保存されているデータで、在庫量の推移を予測するといった活用が行われています。

マーケティングにおける予測分析

マーケティングでは自社にとって重要なユーザーを過去の契約プランや購入回数などから予測し、ダイレクトメールを送るといった活用がされています。
利用するデータはユーザーの購入履歴やキャンペーン施策の実施履歴などです。

予測分析を使い始める前に重要なこと

解決できる問題とできない問題を把握する

AIによる予測は人間と同じで、万能ではありません。
特に過去のデータから将来を予測する為、唐突な売り上げの変化（急な大口受注）などは予測することはできません。
あくまである程度の精度を人手でやるよりも早く行うことができるという割り切りによる活用が必要です。

解決すべき最も重大な問題を定める

ツールを導入する際に最も注意すべき点は、ツールの導入が手段であって目的ではないということです。その点をはっきりとさせるために、まず「何を解決したいのか」を定めてから手段としてツールを導入することが重要です。

まとめ

今回は予測分析とは何なのか、予測分析を始める際に知っておきたいことについてご説明しました。
様々な業界でDX（デジタルトランスフォーメーション）が叫ばれている中、データの活用は主要な手段として注目をされている反面、実際にはどのように取り組めばよいか分からないことにより手段が目的化してしまうことがあります。
データを用いた予測分析により「何を解決したいのか」、「どの程度の改善が見込めるか」を十分に検討しておくことが予測分析の一歩と言えるでしょう。