予測分析とは？Predictive Analyticsについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 20, 2024

はじめに：「次の一手」をデータと共に導き出す

「どの顧客が、次に商品を購入してくれる可能性が高いか」「どの機械が、いつ故障の兆候を見せるか」。過去のデータという事実に基づき、未来に起こりうる出来事を高い精度で予測できれば、企業はより賢明な「次の一手」を打つことができます。この、データに基づいた未来予測を実現する強力なアプローチが「予測分析」です。この記事では、予測分析の基本的な概念から、その手法、具体的なビジネス活用例、そして導入を成功させるためのポイントまでを体系的に解説します。

予測分析とは？

予測分析とは、過去および現在の実績データ（履歴データ）を分析し、統計的なモデルや機械学習アルゴリズムを用いて、未来の出来事や未知の結果を予測するデータ分析手法です。単に過去の傾向を延長するだけでなく、様々な変数間の隠れた関係性を見つけ出し、「何が、いつ、なぜ起こるのか」という問いに対する、確率的な答えを導き出します。

データ分析の進化：予測分析の位置づけ

予測分析は、データ分析の4つのステップの中で、より高度な段階に位置づけられます。

記述的分析（Descriptive Analytics）
- 「何が起こったか」を可視化する分析。過去の売上レポートやWebサイトのアクセス解析などが該当します。
診断的分析（Diagnostic Analytics）
- 「なぜそれが起こったか」の原因を深掘りする分析。売上が減少した要因などを探ります。
予測分析（Predictive Analytics）
- 「次に何が起こるか」を予測する分析。本記事のテーマであり、将来の需要予測などが含まれます。
処方的分析（Prescriptive Analytics）
- 「何をすべきか」という具体的な打ち手を提示する分析。予測結果に基づき、最適なアクションを推奨します。

予測分析の代表的な手法

予測分析には様々な統計モデルや機械学習の手法が用いられます。

回帰分析（Regression Analysis）
- 複数の要因から、売上高や顧客単価といった「連続的な数値」を予測する際に用いられる、最も基本的な手法の一つです。
分類分析（Classification Analysis）
- データを特定のカテゴリに分類する手法です。「この顧客はキャンペーンに反応する／しない」「この取引は不正である／ない」といった、二者択一の結果を予測する場合などに活用されます。決定木やロジスティック回帰といったモデルが使われます。
クラスタリング（Clustering）
- 明確な正解がないデータの中から、似たような性質を持つデータ同士をグループ分けする手法です。顧客を購買行動に基づいてセグメント分けする際などに利用されます。

予測分析の実践プロセス

予測分析のプロジェクトは、一般的に以下のプロセスで進められます。

ビジネス課題と目標の定義
- 「解約率を5%改善したい」など、予測分析によって何を達成したいのか、ビジネス上の目標を明確に定義します。
データ収集と準備
- 予測に必要なデータを、社内外の様々なソースから収集します。データの欠損や誤りを修正し、分析できる形に整える「データクレンジング」という前処理が非常に重要です。
予測モデルの構築
- 準備したデータを用いて、目的に合った分析手法を選択し、予測モデルを構築します。
モデルの評価と検証
- 構築したモデルが、未知のデータに対しても十分な予測精度を持つかを検証し、精度が低ければモデルの調整を繰り返します。
モデルの実装と運用
- 完成した予測モデルを実際の業務システムに組み込み、継続的に予測結果を活用します。また、時間の経過とともに変化する状況に合わせて、モデルの精度を監視し、定期的に更新していくことが不可欠です。

ビジネスにおける予測分析の活用例

予測分析は、業界を問わず、様々なビジネスシーンで活用されています。

マーケティング
- 顧客離反（チャーン）予測: 過去の解約者の行動パターンから、解約の兆候がある顧客を予測し、先回りしてフォローアップ施策を実施します。
金融
- 与信スコアリング: 顧客の属性や過去の取引履歴から、貸し倒れのリスクを予測し、融資の可否や金利を判断します。
- 不正利用検知: クレジットカードの利用パターンをリアルタイムで監視し、通常とは異なる不正な取引を検知します。
製造
- 予知保全（Predictive Maintenance）: 工場の機械に取り付けたセンサーデータを分析し、故障が発生する時期を予測して、計画的なメンテナンスを可能にします。
小売・流通
- 需要予測: 天候や過去の販売実績、イベント情報などから、商品の需要を予測し、在庫の最適化や廃棄ロスの削減を実現します。

まとめ

予測分析は、過去のデータに光を当て、未来のビジネスチャンスとリスクを照らし出す強力なレンズです。このレンズを通して得られる洞察は、企業が経験や勘だけに頼るのではなく、データという客観的な根拠に基づいて、より賢明で戦略的な意思決定を下すことを可能にします。予測分析を組織の力とすることが、変化の激しい時代を勝ち抜くための競争優位性の源泉となるでしょう。

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