予測分析とその効果
企業には、自由に使えるデータが山のようにあります。こうしたデータを有効に活用することで、予測、マーケティング、カスタマーサービスなどのプロセスを改善することができます。予測分析は、将来の活動、行動、傾向を予測するために最新のデータサイエンスを活用する優れた方法です。
予測分析自体は数十年前から行われていますが、最近のソフトウェアモデリングの発展により、業務改善やリスク軽減の可能性が広がり、カスタマーサービスやマーケティングの分野に拡大しています。
予測分析は、マシンラーニング（機械学習）を活用しますが、両者は同じものではありません。競争の厳しい今日の環境において、予測分析は、あらゆる組織が自社の製品、サービス、効率性、顧客関係を改善するのに役立ちます。
この記事では、予測分析の概要と利点、予測分析を活用してビジネスを改善し、競争力を高め、効率化する方法を解説します。
主な内容：
予測分析とは？
予測分析とは、統計とマシンラーニングモデルを活用して将来のパフォーマンスを予測する、高度な分析手法の一種です。このテクノロジーを活用し、過去のデータを調べ、パターン、傾向、関係を特定します。予測分析の最終的な目標は、データを最大限に活用し、将来の成果を予測することです。
予測分析は、企業にとって、未来を見通すことができる、魔法のようなツールです。厳しいビジネス環境で競争力を保つためには、様々なアドバンテージが必要です。予測分析は、将来を見据えたリスク評価、マーケティング戦略、財務予測、業務効率の向上に役立ちます。
予測分析は、万能なツールとは言えないものの、データ主導のビジネスを実現する手段であり、あらゆる方面に注意を保つ必要がある環境において、先見的かつ戦略的な意思決定を行うための適切なツールです。
予測分析の利用者
予測分析は、膨大なデータを収集しているあらゆる組織にとって非常に有用です。金融から製造に至るまで、様々な業界で普及しています。各業界での予測分析のユースケースを次に示します。
金融および銀行
予測分析は、金融機関や銀行が、経済全体と自社事業の両方の金融トレンドを予測するのに役立ちます。金融業界では、次のような目的で予測分析を利用するのが一般的です。
- 不良債権によるリスクと損失の可能性を最小限に抑える
- 顧客データを分析して顧客維持率を高める
- 値動きやトレンドに基づくアルゴリズム取引を行う
金融機関の51％が、過去2年間に不正行為を経験しているため、不正行為を発見するために予測分析を活用することも多いです。このテクノロジーを活用すれば、通常とは異なるパターンを特定し、不正行為を示す可能性のある異常を検出することで、違法行為に迅速に対応することができます。
マーケティング
マーケティングでは、ターゲットオーディエンスを詳細に把握する必要があります。マーケターは、予測分析を活用することで、顧客とのインタラクションを大幅に改善できます。予測分析はマーケターを次のように支援します。
- 行動に基づいてオーディエンスをターゲティングする
- 顧客生涯価値（CLV）などの重要指標を予測する
- 電子メール、広告、コンテンツマーケティングなどのパフォーマンスを最適化する
医療
医療機関のシステムには、膨大な患者データが格納されています。予測分析は、医療従事者がこれらの情報を迅速に選別し、患者ケアの改善やコスト削減を実現するとともに、より優れた従業員体験を構築するのに役立ちます。
例えば、医療機関は予測分析を活用し、1年のうちで需要の高い時期に合わせて従業員のスケジュールを最適化したり、再入院率を下げるためにパーソナライズされた退院計画を立てたりしています。
人事
人事部門や人材派遣企業では、データ主導の意思決定を行うために予測分析を活用しています。
このテクノロジーにより、スキルや資格に基づいて、どの求職者が優れたパフォーマンスを発揮するのかを予測することができます。また、過去のデータを活用し、従業員のパフォーマンス向上に最も貢献する要因を特定することもできます。人事部門は、より有効なトレーニングプログラムやパフォーマンス評価を構築できます。
製造
製造業では、予測分析により機器の故障を予測し、予防保守を通じてダウンタイムを削減しています。サプライチェーン管理では、予測分析で需要を予測し、在庫管理に役立てています。サプライヤーの信頼性、天候パターン、地政学的な問題などの要因まで考慮することができます。
予測分析は、その優れた柔軟性により、多くの業界にとって価値あるツールとなっています。企業は複数の種類の予測モデルを活用し、自社のニーズに合わせて予測分析をカスタマイズすることができます。
予測モデルの種類
予測分析は、AI、データマイニング、マシンラーニング、予測モデリング、統計学など、様々なテクノロジーの集合体です。
予測分析には、分類と回帰の2種類があります。
分類モデルは予測分析の一種であり、電子メールが迷惑メールであるかどうかを判定するような、カテゴリー分けの結果を予測することができます。一方、回帰モデルは連続的な結果を予測するもので、例えば、住宅の住所、大きさ、部屋数などに基づいて住宅のコストを予測します。ビジネスで活用する予測分析の種類は、処理対象のデータと必要なインサイトによって異なります。
分類モデルと回帰モデルのいずれの場合も、次の予測モデルの中から最適なものを選択できます。
1. 決定木
決定木は、分類と回帰の予測モデルのためのマシンラーニングアルゴリズムです。結果を視覚化するために、特徴とルールを備えた木のような構造をしています。
決定木の予測モデルでは、データを取り込み、データ属性に基づいて決定を下します。決定木は解釈しやすいので、意思決定プロセスを視覚化するためによく用いられる方法です。
2. 回帰
線形回帰とロジスティック回帰は、予測分析で一般的に使用されるものです。線形回帰では、予測変数に基づいて連続的な結果変数を予測します。例えば、住宅の大きさ、住所、部屋数に基づいて価格を予測することができます。このモデルは、各変数の影響を簡単に定量化する方法を提供します。
一方、ロジスティック回帰は、2つの結果のうちの一方の可能性を予測するのに適しています。例えば、患者がある病気に罹っているかいないかを決定することができます。
3. ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳が情報を処理する方法を模倣したマシンラーニングの一種です。データを受け取り、それを処理し、そのデータに基づいて予測を行います。
予測モデルとしてのニューラルネットワークでは、入力データにそれぞれ固有の重み付けをします。決定木よりも複雑なので、多量の非構造化データを処理するのに適しています。
4. クラスターモデル
クラスターモデルは、オブジェクトをグループ化するマシンラーニングの一種です。事前に定義されたラベルを使用せずに、パターンや関係を特定するのに適しています。結果を予測することはできませんが、データのパターンを明らかにすることはできます。
データをクラスタリングすることで、予測モデルの全体的なパフォーマンスを高めることができます。例えば、クラスタリングによって顧客データのセグメントを明らかにし、それを活用してより正確な予測モデルを構築することができます。クラスターモデルは、画像の分類、レコメンデーション、異常検出などにも適しています。
5. 時系列モデル
時系列モデルは、時間とともに変化する変数を分析します。一定の間隔でデータを収集し、データの時系列に注目します。
予測モデルとしての時系列モデルは、季節性や傾向を予測するのに最適です。例えば、気候パターンや日々の株価の分析などにも非常に有効です。
予測モデルの利点
予測モデルは、もはや大企業だけが利用可能なツールではありません。十分なデータさえ収集できれば、企業の規模や業界の種類に関係なく、予測モデルを活用して競争力を高めることができます。予測モデルには、セキュリティや意思決定の強化に至るまで、次のような様々な利点があります。
1. セキュリティの強化
予測モデルは、データのパターンや異常を特定するのに優れています。例えば、ネットワークトラフィックを分析し、サイバーセキュリティ上の潜在的な脅威を特定することができます。不正行為やセキュリティ侵害の懸念があれば、予測分析で脅威を迅速に検出することで、セキュリティを大幅に強化させることができます。
2. リスクの軽減
予測分析は、リスクに関連する過去のデータを処理するだけでなく、現在のデータを分析してトラブルになりそうなパターンがないかどうかを調べることもできます。将来のシナリオを予測することで、潜在的なリスクが顕在化する前に軽減することができます。これにより、コンプライアンスが強化され、長期的なコスト削減につながります。
3.効率化
予測分析により、より先見的な方法でビジネスを推進することができます。後手後手の対応に終始するのではなく、事前に計画を立て、プロセスを合理化し、効率を向上させることができます。例えば、製造業では高価な機器の故障を防ぐために、小売業では実店舗での在庫切れを防ぐために、それぞれ予測分析を活用しています。中断が少なくなれば、より優れたビジネスを展開することができます。
4. 意思決定の強化
予測分析により、データに基づいた予測が可能になります。ビジネスの業績について推測するのではなく、情報に基づいた客観的な意思決定を下すことができます。戦略的プランニングから製品開発に至るまで、予測分析は、データ主導のインサイトにより競争上の優位性をもたらします。
予測分析の力で未来を切り拓く
予測分析は、価値提案を改善し、厳しい市場環境における競争を支援し、より強固な顧客関係を築き、プロセスを効率化します。
予測分析に取り組む準備ができたら、ビジネス全体に予測モデルを簡単に取り入れることができるツールの導入を検討しましょう。既存のデータから施策につながるインサイトを得たい場合は、Adobe Analyticsを導入しましょう。
Adobe Analyticsなら、リアルタイムでデータを分析し、インサイトへと転換できます。また、Adobe SenseiのAIを活用し、幅広いデータに基づいて予測分析を実行できます。
Adobe Analyticsの詳細については、アドビの担当者までお問い合わせいただくか、概要動画をご覧ください。