予測分析とは？活用するメリットや分野別の事例も詳しく紹介

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。

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・分野別の活用事例を７つ紹介します。

銀行・金融業界

利用者ごとのクレジットカードの利用状況を予測し、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ます。また、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可能です。そのほか銀行の利用頻度が少ない顧客にアプローチしたり、１か月後の株価変動を予測したりと、さまざまな業務に活用されています。

製造業界

大手化学品メーカーの株式会社ダイセルでは、ベテラン作業員の思考や意思決定を機械学習させ、機器の不具合を予測したり工場を効率的に稼働させたりしています。AIによる監視を徹底することで、無駄のない工場稼働が可能です。

過去の購買データをもとに将来需要を予測できるため、余分に材料を発注することもありません。設計から配送に至るまで、さまざまな業務に活用されています。

参考：「自律型生産システム」を開発｜株式会社ダイセル

医療業界

医療機器の在庫予測やメンテナンス予測などに利用されています。統計情報や患者の疾患履歴などから、将来的な疾病の予測も可能です。株式会社東芝が提供する「疾病リスク予測AIサービス」では、健康診断のデータや患者の生活習慣などから、将来的な疾病リスクを予測しています。

そのほか、精神疾患に関するアンケート結果から将来的に自殺する確率を予測したり、過去の受信データから予約日に来院しない顧客を予測したりと、活用される業務はさまざまです。

小売業界

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しています。また、売れ筋商品の特徴を解析し、商品の開発に利用可能です。そのほか、顧客情報や在庫情報など複数のデータ同士の関連性を分析することで、価格改定の最適なタイミングを予測しています。

エネルギー業界

設備・機器のメンテナンス予測や将来的な資源需要の予測、原料の在庫管理などに活用されています。そのほか、季節的な要因や災害などによる影響予測や、設備稼働による将来的な安全性に対するリスク管理など、活用される業務はさまざまです。米国の大手水道事業者メーカーでは、発電用タービンの稼働状況から将来的なメンテナンス時期を予測しています。

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を予測したり、退職可能性の高い従業員を予測したりしています。そのほか、事業規模拡大のため新たにスキル習得の必要がある従業員をピックアップしたり、会社の売上に貢献している従業員を把握したりと、活用される業務はさまざまです。

官公庁・公共機関

長期的に収集した数十年間分の人口データから、将来的な人口増減数を予測しています。そのほか、役所の利用データから市民ニーズを把握したり、内部ネットワークへの不正を事前に検知したりと、活用される分野はさまざまです。

株式会社Singular Perturbationsが提供する「CRIME NABI」では、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しています。

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ので、積極的に導入することをおすすめします。なおその際は、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。すべての社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高度人材が不可欠です。最新のIT情報や知識に精通している人材や、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活用しましょう。 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。