予測分析ツールの比較10選！導入前に押さえてポイントも紹介

予測分析ツール10選を比較

ITトレンド編集部おすすめの予測分析ツールを紹介します。各製品の特徴を詳しく見ていきましょう。

IBM SPSS Statistics

日本アイ・ビー・エム株式会社が提供する「IBM SPSS Statistics」は、プログラミングなしで簡単にデータ収集や整形ができます。ライセンスを購入することで、一般的ではない解析手法も利用可能です。コミュニティに参加すれば、ほかのユーザーや専門家に技術的な質問ができます。

IBM SPSS Modeler

日本アイ・ビー・エム株式会社が提供が提供する「IBM SPSS Modeler」は、AIの機械学習によって、自社にあったデータ管理や予測分析ができます。データ整形のプロセスをファイルとして視覚化できるため、分析ログを管理するのにプログラミングスキルが必要ありません。大規模なデータから、過去起こったことの原因や顧客ニーズを把握できます。

Prediction One

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が提供する「Prediction One」は、使いやすいインターフェースが特徴です。直感的な操作だけで高度な予測分析ができます。クラウド版ではチームで情報を共有できるため、共同作業が可能です。デスクトップアプリを利用すれば、クローズドな環境下で機密データを扱えます。

Yahoo! JAPAN来店計測

ヤフー株式会社が提供する「Yahoo! JAPAN来店計測」は、企業向けの統計レポートサービスです。ソフトバンクWi-Fiスポットにアクセスしてきた顧客データと、Yahoo! JAPANアプリに搭載されている位置情報から来店予測ができます。予測結果のレポートを無料で利用可能です。ユーザーの行動を可視化できるため、顧客ニーズの把握にも役立ちます。

全国うごき統計

ソフトバンク株式会社が提供する「全国うごき統計」は、携帯電話基地局で得られたデータから、全国に存在する人の流れを解析できます。ルート別の移動人数や交通施設の利用数などを、リアルタイムで収集可能です。どの場所にどのくらいの人がいるのか可視化できるため、マーケティング施策の立案に役立ちます。

exaBase 予測・分析

株式会社エクサウィザーズが提供する「exaBase 予測・分析」は、専門スキルなしでAIによる予測分析ができます。AIが予測するのに重視した項目を表示してくれるため、予測分析に関する専門知識が必要ありません。解析のアルゴリズムが非常にシンプルなので、あらゆる分野の予測分析に活用できます。

Board BEAM

Board Japan Inc.が提供する「Board BEAM」は、時系列ごとにデータ同士の関連性を可視化し、精度の高い予測分析を実施できます。いろいろな外部変数を試すことで、さまざまなパターンの未来予測が可能です。平均や標準偏差など豊富な統計関数のパターンを利用して、自社にあった分析環境を構築できます。

SAS Advanced Analytics

SAS Institute Japan株式会社が提供する「SAS Advanced Analytics」は、高度な分析・統計技術を搭載したソリューションです。線形や非線形などの数理的手法を用いて、将来最も利益が大きくなるであろうシナリオを予測してくれます。分散分析や多変量分析などあらゆる解析手法を搭載しているため、目的に応じて複数のソフトウェアを使いわける必要がありません。

HR君Analytics

株式会社エクサウィザーズが提供する「HR君Analytics」は、誰もが使えるシンプルな操作方法のAI予測分析ツールです。専門知識がなくても、数クリックの簡単な画面操作で分析ができます。AIが予測結果の理由を提示してくれるので、「AIのブラックボックス化」を防げます。

Altair Knowledge Studio

アルテアエンジニアリング株式会社が提供する「Altair Knowledge Studio」は、AIの機械学習を用いた予測分析機能が搭載されています。インターフェースが使いやすく、決定木や回帰モデルなどを利用するのに専門的な知識が必要ありません。なぜそのような予測結果になったのか、AIがしっかりと説明してくれます。

予測分析と従来のデータ分析との違い

予測分析は、統計分析やアルゴリズム・機械学習などを活用し、大量のデータから将来起こることを予測する手法です。データ分析の技術が進化し、ビジネスに活用する企業が増えたことで大きな注目を集めています。

従来のデータ分析は、過去のデータから現在の状況や顧客ニーズなどを把握する手法です。統計分析や機械学習などを実施しないため、予測分析のような未来予測ができません。 予測分析は、過去の事象を知るだけでなく、データの傾向から将来発生しうる事象を確率で予想します。

予測分析ツールの基本機能

予測分析ツールを導入すると、具体的にどのようなことができるのでしょうか。予測分析ツールの基本機能を４つ紹介します。

データ入力・準備

問い合わせのログやトランザクション履歴など、業務中に収集したさまざまなデータを一元管理する機能です。通常ではありえない値を削除して、データ整形する作業も含まれます。

統計解析

線形回帰分析などによって、データの傾向や関係性を解析する機能です。 線形回帰分析は、「Y = f(X)」という数学的にモデル化した式にデータを代入し、得られた結果から、将来起こりそうなことを予測します。データ同士の関係性を明らかにするのが目的です。

決定木を用いた分析

データをツリー状に分類し、入力値から結果を予測する機能です。枝の部分は「選択肢」、葉っぱの部分は「結果」に該当します。データ同士の関係性がわかりやすく、足りない値があっても予測分析が可能です。入力されたデータから結果を予測するため、マーケティングや意思決定などに活用されています。

ニューラル・ネットワークを用いた分析

脳の神経回路をもとに設計された分析手法です。人間の思考パターンを再現しているため、一見バラバラにみえるデータでも関係性を把握できます。非構造化・非線形の大規模データを分析する際に有効です。

分析予測ツールを導入する前に押さえておきたいポイント

分析予測ツールを効果的に運用するには、どのような点に注意すればよいのでしょうか。分析予測ツールを導入する前に、押さえておきたいポイントについて解説します。

ビッグデータを収集・管理する体制づくりが必要

正確に分析予測するには、元となる大量のデータが必要です。データ量が少ないと、データ同士の関係性やパターンをうまく解析できません。部署ごとに情報を管理している場合は 、一箇所にデータを集めて分析できる形に整形しましょう。

ビッグデータとAIを最適化するために時間と労力が必要

AIによる予測分析は、機械学習を繰り返すことで高精度になります。そのため、ビジネスに利用できる予測精度になるまで、ある程度の時間と労力が必要です。 データの傾向から将来起こりうることを予想したり、過去のよい結果を再現したりするまでは、コツコツとデータ管理における環境づくりに努めましょう。

予測分析スキルを持ったIT人材が必要

正確な予測分析にはシステムによる効率化のほかに、人の手による分析や改善が不可欠です。ツールでは対応できない高度な分析技術が必要なときもあるため、機械だけに運用を任せるのは現実的ではありません。特にツールの予測精度が落ちたときや、技術的な問題が発生したときは、専門的な人材に対応してもらうことが大切です。

予測分析は成長分野なので、日々業界の情報や分析手法などがアップデートされています。ITエンジニアを採用して、最新の情報を適時システムに反映できる体制を構築しておきましょう。

予測分析には、以下のようなスキルが必要です。

• ・プログラミングなどのITスキル
• ・市場分析できるビジネス経験
• ・統計解析スキル
• ・最低限のコミュニケーションスキル

予測分析ツールの導入でリスクを回避した事業計画が可能に

予測分析ツールは、将来なにが起こるのかを予測できるため、市場分析やマーケティング立案などに役立ちます。 以下のポイントを押さえて、自社にあった製品を導入しましょう。

• ・ビッグデータを効率的に収集、管理できる体制をつくる
• ・ビッグデータとAIを最適化するために、長期的な計画を立てる
• ・予測分析スキルを持ったIT人材を用意する

予測分析ツールを導入して、事業計画のリスク回避に活かしてください。