Zoho Analytics - 予測分析 - 徹底解説
予測分析とは
Gartner によれば、
「予測分析とは、データやコンテンツを精査し、『何が起こる可能性が高いのか？』という問いに答えるための高度な分析の一形態です。回帰分析、多変量統計、パターンマッチング、予測モデリング、予測などの手法を特徴とします。予測モデルは、過去のパターン、関係性、行動を分析することで、顧客がマーケティングキャンペーンに反応する可能性（傾向）をスコアリングします。」
人工知能（AI）、機械学習（ML）、および予測モデルの助けを借りて、過去のデータ、傾向、外部要因を分析します。
予測分析の重要性
何がうまくいかなかったのかを理解することは、あらゆるビジネスにとって不可欠です。何が問題になり得るのか、また何がうまく機能し得るのかを見極めることは、予測された将来の結果を回避したり実現したりするための運用戦略を立てるうえで役立ちます。組織は、収益と支出、労力、人員管理、財務の安定性など、さまざまな面で恩恵を受けられます。
予測分析が機能する方法
ユースケースの特定
予測分析の根本的なアプローチは、予測すべきユースケースによって決まります。例えば、来年の季節性インフルエンザの症例数、特定の月の製品売上、翌年の収益、過去データに基づく洪水被害の予測などです。予測のユースケースを明確にすれば、用いるべき予測分析モデルや手法を最適に選定できます。
データ管理
企業は最良の予測を得るために数十年分のデータを活用します。巨大なデータセットを取り込む必要がある場合は、正確な予測のために、それらを適切に整理し、前処理を施し、データを拡充する必要があります。適切な予測モデルを特定する前に、データセットはデータウェアハウスに集約し、整理しておく必要があります。
予測モデル
さまざまなツールや手法を用いて、データサイエンティストは、対処すべきユースケースや解決すべき課題に基づいて予測分析モデルを開発します。一般的な予測分析モデルには、機械学習、回帰モデル、決定木モデルなどがあります。
予測分析の利点
不正検知
予測分析はリアルタイムデータを扱えるため、企業が脅威や不正行為を示唆する行動パターンや異常を特定するのに役立ちます。
リスク低減
組織は予測分析を活用してリスク低減のための戦略を策定できる。主として、銀行、金融サービス、保険会社は、個人や企業を審査するために予測分析に大きく依存しています。
マーケティング戦略の最適化：
マーケターは予測分析を活用することで、過去の実績データに基づき、キャンペーンが成果を上げるかどうかを見極められます。これにより、コストと労力を大幅に節約できます。予測分析は、季節性や時間帯別のエンゲージメントパターン、デモグラフィック別のパフォーマンスパターン、購買パターンなど、より深いレベルのインサイトを提供します。特定のセグメントや嗜好に合わせたアクションプランを提示することも可能です。
生産効率の向上
予測分析を活用することで、企業は生産プロセスを最適化し、サプライチェーンを効率化し、顧客の嗜好を予測できます。このプロアクティブなアプローチは、ダウンタイムを削減し、製品全体の性能を向上させ、より良い意思決定と運用の有効性向上につながります。
共有と共同作業
共有とコラボレーションは、組織のデータリテラシーに不可欠です。最新の BI プラットフォームは、プレゼンテーション、PDF、ポータルなどの共有オプションを提供します。
予測モデリング
予測モデリングは、与えられた入力と過去のデータに基づいて、将来の結果や活動、傾向を予測するために用いられる数学的手法です。
予測分析における予測モデルの役割
企業は、市場リスク、財務予測、顧客行動、売上予測を理解するために予測モデルを活用します。これにより、組織は事前に予防策を講じることができます。
予測モデリングの種類
分類モデル：
分類モデルは、一般的に用いられる予測モデルの一つで、過去のデータを用いて、『はい・いいえ』で答えられる問いに対する包括的な分析を行います。
クラスタリングモデル：
クラスタリングモデルは、データ間の類似性をもとにデータポイントを自動的にグループ化する機械学習アルゴリズムです。マーケティング、生物学、画像解析など、さまざまな分野でセグメンテーションやパターン認識を目的として活用され、データの構造や特性を的確に把握するための有効な手法として位置づけられています。
外れ値モデル：
データセットでは、外れ値モデルは、個々のインスタンスの異常または不規則な活動、あるいは他のデータグループとの相関関係に基づく異常な活動を見つけるのに役立ちます。金融機関は、顧客の口座における異常な取引を特定するために、このモデルを最も多用しています。
時系列モデル：
時系列モデルは、収集したデータポイントの時系列を分析することで、時間の経過に伴うパターンを理解し、予測するのに役立ちます。時系列モデルは、データのトレンド、季節性、その他の時間的パターンを特定するのにも役立ちます。
決定木：
決定木は、意思決定とその可能な結果をツリー状の構造で表します。木の各ノードは意思決定を表し、各分岐はその意思決定の結果を表します。
予測分析の業界別ユースケース
小売とEコマース：
予測分析は、小売およびEC業界が顧客の要求に基づいて在庫を最適化し、新たな市場機会を特定し、季節的な販売動向を把握するのに役立ちます。これにより、企業は顧客の嗜好を理解し、製品の使いやすさを向上させ、それに応じて価格戦略を策定できます。
例： オンライン小売業者は過去の購買データと顧客の好みを分析して、今後のトレンドを予測します。これらの予測に基づいて在庫を調整し、次のシーズンに人気が出そうな商品を目立たせて宣伝します。この戦略により、売上が伸び、過剰在庫が減少します。
ヘルスケア：
予測分析は、医療において患者転帰の予測、疾病予防、医療資源の最適化のために活用されています。高リスク患者の特定、病床利用の最適化、そして潜在的な健康問題を予測することで、全体的な患者ケアの改善に役立ちます。
例：医療機関は電子健康記録と生活習慣データを分析して患者の健康を管理し、システムが再入院リスクのある患者を予測します。その後、医療従事者が的確な介入を行い、再入院率を低下させ、患者の全体的な転帰を改善します。
金融・銀行:
金融・銀行分野では、予測分析は信用スコアリング、不正検知、リスク管理に活用されています。過去のデータを分析することで、金融機関は融資や投資に関する意思決定を行い、不正行為を特定できます。
例:銀行は取引を常時監視し、突然の大口引き出しや国際取引などの異常なパターンにフラグを付けます。このリアルタイム分析は不正行為の防止に役立ちます。
製造とサプライチェーン：
製造業は、予測分析を活用することで、生産スケジュールの最適化、設備故障の予測、サプライチェーン効率の向上などの恩恵を受けます。これにより、ダウンタイムの削減、コストの最小化、製品のタイムリーな納品が実現します。
（AI）例：製造工場では、機械のセンサーデータを監視して、設備がいつ故障しそうかをシステムが予測します。これにより、工場は保守のスケジュールを立て、ダウンタイムを削減し、継続的な生産を確保できます。
予測分析の未来
小売とEコマース：
- 使いやすさ： テクノロジーが進歩するにつれて、データ分析の従来の手法も進化しています。統計の知識がほとんどない専門家でも、AIやMLモデルの助けを借りて予測分析モデルを使い始めています。
- リアルタイムデータの予測：リアルタイムデータは、重要なビジネス上の意思決定につながり得る洞察を提供します。リアルタイムデータを予測することで、組織は予防的な対策を講じ、十分な情報に基づく意思決定を行う力を高めます。
- 正確な予測：AIおよび機械学習（ML）のモデルを活用することで、企業は正確な予測を生成できます。データ準備ツールのAIレイヤーは、最小限の技術的労力でデータの品質を高めます。
予測分析ツールを始める方法
最新のBIプラットフォームには、組み込みの予測分析機能が搭載されており、データの予測を簡単に行えます。 強力な データ分析ソフトウェア である Zoho Analytics には、AI支援の予測分析インターフェースが備わっており、数回のクリックで予測を行えます。
Zoho Analytics には会話型アナリティクスアシスタントの Ask Zia があります。Ask Zia アシスタントに質問するだけで、データを予測できます。統計の専門的な背景を持たないプロフェッショナルでも、データを分析して適切な予測モデルを選択することで予測分析を行えるようにします。今すぐ予測分析を試してみましょう。
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