予測分析とは
予測分析とは、過去のデータと最新のデータを解析し、将来起こりそうな出来事を予測することです。蓄積してきたビッグデータを統計分析や機械学習などで解析し、一定のパターンや傾向を導き出します。
従来のように、データ分析によって顧客ニーズの把握などを行うのではなく、将来のある時点における市場環境や影響要因を予測するのが特徴です。事業計画や製品の開発計画など、さまざまな用途に活用されています。
予測分析の最新動向
予測分析は、もともと学術研究などの専門分野で活用されてきました。しかし近年は、コンピュータの処理技術や統計学的分析技術が向上し、事業計画やマーケティング立案などのビジネス分野にも活用されています。予測分析ソフトウェアの機能向上により、エンジニアでなくても予測分析できるようになったことも要因のひとつです。
最近は、機械学習やディープラーニングなどのAI技術を組み合わせ、さまざまな情報が入り乱れるビッグデータの解析にも活用されています。AIとコミュニケーションをとる形で市場予測ができるため、従来のようにデータサイエンティストなどの専門家が必要ありません。未経験の方でも適切なトレーニングを受ければ、将来的なリスクや成功要因などを正確に予測できます。
予測分析がもたらすメリット
予測分析を行うと、具体的にどのような効果が得られるのでしょうか。予測分析がもたらすメリットを６つ紹介します。
精度の高い予測にもとづいて意思決定できる
精度の高い予測を行うには、データ同士の関連性を正確に把握し、過去の傾向を踏まえた分析を行わなければなりません。しかし、人間だけで膨大なデータ同士の因果関係を把握し、明確な根拠を持ってパターンや規則性を導き出すのは困難です。
予測分析を行うと、データ同士の関連性から一定のパターンや傾向を解析し、精度の高い予測ができます。人間のように過去の経験や知識に頼らないため、予測結果にバラつきがでることもありません。
在庫数や人的リソースの数を正確に予測できる
将来的な需要をもとに、在庫数や人的リソースの数を正確に予測できます。商品が将来的にどのくらい売れるのかがわかるため、余分な部材を発注することもありません。過去の売れ行きや将来的な需要の状況から、最適な在庫数を維持できます。在庫不足による機会損失も発生しません。
顧客一人ひとりにあわせたマーケティングが可能になる
消費者の反応や市場の動向を予測することで、顧客一人ひとりにあわせたOne to Oneマーケティングが可能になります。購買意欲の高い顧客をリストアップし、オンライン広告のリターゲティングなども可能です。
失敗リスクを予測し成功確率の高いプロジェクトに注力できる
失敗の可能性が高いプロジェクトを避けられるため、成功確率の高いビジネス運営が可能になります。複数のビジネス部門を持っている経営者にとって、社内リソースの配分バランスは非常に重要です。予測分析を正確に行うことで、より成功率の高いプロジェクトに人員を投入できます。
不正アクセスを早期に検知しセキュリティを強化できる
過去の攻撃手法から驚異のパターンを特定し、不正アクセスを早期に検知できます。サイバー攻撃は日々進化しており、人の手だけですべての脅威を排除するのは困難です。予測分析を行うことで、自社ネットワークに不利益をもたらす将来的なリスクを事前に排除できます。
施設や設備の最適なメンテナンス時期を予測できる
過去のデータから施設や設備に不具合がでるタイミングを解析し、適切なメンテナンス時期を予測できます。問題がでる前に機器を正常な状態に戻せるため、効率的な工場稼働が可能です。
予測分析ツールとは
予測分析ツールとは、その名のとおり過去のデータから将来の動向や傾向を予測するためのソフトウェアです。統計学や機械学習などの手法を用いて、大量のデータから有用なパターンや関連性を見つけ出し、未来の事象を予測します。
予測分析ツールは、ビジネスにおける意思決定の質を向上させ、リスクを軽減するための強力な武器となります。データにもとづく客観的な予測により、経験や勘に頼らない合理的な判断が可能になるのです。
予測分析ツールの種類
予測分析ツールには、さまざまな種類があります。代表的なものとしては、次のようなツールが挙げられます。
- ■統計解析ツール
- 従来の統計手法を用いて、データの関連性や傾向を分析するツール。
- ■機械学習ツール
- AIアルゴリズムを用いて、データから自動的にパターンや法則性を学習し、予測を行うツール。
- ■ビジネスインテリジェンス（BI）ツール
- 収集したデータの可視化や、ダッシュボードの作成などに特化したツール。
- ■専門特化型ツール
- 特定の業界や用途に特化した予測分析ツール。例えば、需要予測や在庫最適化に特化したツールなどがあります。
企業の課題やニーズにあわせて、適切なツールを選択することが重要です。また、ツールの導入だけでなく、それを活用できる人材の育成も欠かせません。
予測分析ツールを導入するメリット
予測分析にツールを導入することで、多くのメリットを得られます。ここでは、予測分析ツールの活用メリットについて詳しく見ていきましょう。
分析の効率化と自動化
予測分析ツールを導入することで、複雑な分析プロセスを効率化し、自動化できます。例えば、機械学習を用いたツールでは、大量のデータから自動的にパターンや法則性を見つけ出し、予測モデルを構築してくれます。これにより、データサイエンティストが手作業で行っていた作業を大幅に削減できるでしょう。また、分析の再現性も向上し、人的ミスのリスクも減らせます。
リアルタイムでの予測が可能に
クラウドベースの予測分析ツールを使えば、リアルタイムでのデータ分析と予測が可能になります。製造業においては、IoTセンサーから収集した設備のデータをクラウド上で常時分析したり、小売業においては、販売データをリアルタイムで分析し、需要の変化にあわせて価格や在庫を動的に最適化できたりするでしょう。
予測分析のハードルが下がる
従来、予測分析は専門家の領域でしたが、使いやすいインターフェースをもつ予測分析ツールの登場によって、より多くの人が予測分析を活用できるようになりました。例えば、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを使えば、ドラッグ＆ドロップの操作だけで、データの可視化やダッシュボードの作成ができます。これにより、ビジネスユーザーも自分で必要な分析や予測を行えるようになり、意思決定のスピードが上がるでしょう。
コストの削減
予測分析ツールを導入することで、分析にかかる時間と労力を大幅に削減できます。これは、人件費の削減にもつながるでしょう。また、クラウドベースのツールを使えば、大規模なITインフラを自前で用意する必要がなく、初期投資を抑えられます。さらに、需要予測の精度向上により在庫コストや廃棄コストの削減も期待できます。このように、予測分析ツールはさまざまな面でコスト削減に貢献するでしょう。
最新の予測分析ツールについて知りたい方は、以下の記事をご覧ください。各ツールの価格や機能などを表にまとめているので、それぞれの特徴を比較しやすいでしょう。
業界・分野別の活用事例
予測分析は、具体的にどのようなことに利用されているのでしょうか。業界・分野別のニュースや活用事例を５つ紹介します。
医療業界
医療業界では、医療機器の在庫予測やメンテナンス予測など病院運営のほか、患者の医療経歴やリアルタイムのデータに対してより優れた診断を行うために、予測分析が活用されています。
また予防医療への活用も進んでおり、例えば、定期健康診断の結果から４年以内の生活習慣病発症リスクを予測するサービスや、血液を調べるだけで認知症やがんの発生リスクがわかる疾病リスク予測サービスなどが登場しています。
参考：NEC 健診結果予測シミュレーション | NECソリューションイノベータ
参考：フォーネスビジュアス｜フォーネスライフ株式会社
金融業界
金融業界では、リスク管理や顧客獲得などに予測分析が用いられています。例えば、顧客ごとのクレジットカード利用状況を予測し、通常とは異なる大きな動きがあった場合にカードの利用を止めたり、クレジットカードのスコアリングデータから顧客の信用度を予測したりします。
また、法人営業活動にビッグデータを活用する検証もスタート。株式会社常陽銀行では、口座入出金データをもとに資金需要をAIが予測し、取引先企業への先回りしたアプローチやデータ分析結果にもとづく提案品質向上を目指しています。
参考：口座入出金データから資金需要をAIで予測する検証を常陽銀行で開始｜株式会社JSOL
小売業界
小売業界では、オンラインショップでのユーザー行動データや個人情報などから、消費者のニーズを把握したり、効果的なマーケティング施策を立案したりするために、予測分析が活用されています。売れ筋商品の特徴を解析し商品開発に利用するケースや、業務課題を解決するために予測分析を活用するケースもあります。
また、食品スーパーのヤオコーでは、AI需要予測にもとづく自動発注システムを全182店舗に導入。特売や季節行事などのイベントを加味して需要予測する機能や、商品を棚から外す予定日に向けて在庫を抑制しながら発注停止を提案する機能などによって、発注業務時間を約85％短縮。商品在庫を約15％削減することに成功しています。
参考：AIが需要を予測、スーパーのヤオコーが自動発注システム導入で発注時間約85％短縮｜日経クロステック Active
人事分野
従業員の業務履歴やスキルデータなどから、プロジェクトにマッチする人材や退職する可能性の高い従業員を予測するなど、人事分野でも予測分析の活用は広がっています。
例えば、現職従業員と退職従業員の勤怠や給与などの各種データをAIに学習させることにより、従業員の退職リスクを予測するサービスが提供されています。離職の要因につながりそうな因子を見つけ、その後の適切なケアやサポートにつなげることが狙いです。
参考：退職予測AIサービス/NTT HumanEX｜NTT ExCパートナー
官公庁・公共機関
官公庁や公共機関でも、予測分析を活用した多くの研究が進んでいます。例えば国土交通省では、ビッグデータを活用した渋滞予測への取り組みを開始。気象庁では、気象観測・予測へのAI技術の活用に向けた研究を行い、降水量予測の精度改善や全国の気温実況値を推定する技術の開発などにおいて成果を得ています。
また、福岡市では安全で住みよいまちづくりの実現を目指し、犯罪発生情報や人口統計データなどから将来的な犯罪発生の動向を予測するサービスの実証実験を行っています。
参考：ビッグデータを活用した渋滞予測｜国土交通省 国土技術政策総合研究所 道路研究室
参考：気象観測・予測への AI 技術の活用に向けた共同研究の成果について｜気象庁
参考：福岡市とCRIME NABIの有効性の検証『次世代地域安全活動促進サービス検証プロジェクト』を開始いたします。｜株式会社Singular Perturbations
予測分析を行うために必要な３つの要素
予測分析を正確に行うには、どのような点に注意すればよいのでしょうか。予測分析を行うために必要な３つの要素について紹介します。
ビッグデータを収集・蓄積するための仕組みづくり
正確に予測分析を行うには、大量のデータが必要です。データの母数が少ないと、解析できるパターンが少なくなり予測精度も落ちます。
予測分析する際は、部署や部門ごとに点在しているデータを一箇所に集め、大量のビッグデータを用意しましょう。裏づけの取れている信頼性の高い最新データを、継続的に蓄積できる仕組みづくりが重要です。
予測分析ツールの導入
予測分析ツールは、予測分析を効率化する便利な機能が豊富なため、積極的に導入することをおすすめします。その際は、社内の誰もが使えるようなユーザビリティの高い製品を選びましょう。すべての従業員が予測分析できるようにしておけば、情報を効率的に共有できるよい環境が生まれ、エンジニアの負担も減ります。
予測分析スキルを持ったIT人材の確保
予測分析ツールはさまざまな業務を効率化できますが、万能ではありません。実際の予測分析では、ツールが対応していない高度な分析技術を使用したり、予測精度が落ちたときにツールの機能を調整したりする必要もでてきます。
そのため、正確に予測分析を行うには、ツールの機能を最大限活用できる人材が不可欠です。最新のIT情報や知識に精通しているエンジニアや、ビジネスや統計解析の専門家などを確保しておきましょう。
予測分析はリスクを回避した計画的な会社運営の支えに
予測分析とは、過去のデータから一定の傾向やパターンを抽出し、将来起こりうる出来事を予測することです。サプライチェーンの管理やマーケティング施策の立案、メンテナンス管理などさまざまな用途に活用されています。汎用性が非常に高いため、経営計画の策定など将来予測が必要な分野に取り入れましょう。予測分析を正確に行い、リスクを回避した会社運営をしてください。
