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予測的分析とは

予測的分析とは、ビッグデータを分析して将来の結果やトレンド、イベントの可能性を予測し、判断することを指します。ビジネスにおいては、新製品の提供やプロモーションに対する顧客の反応、また異常気象や需要急増によるサプライチェーンへの影響など、さまざまなシナリオをモデル化するために使用されます。予測的分析には、モデリング、 機械学習データマイニングなどのさまざまな統計手法が用いられる場合もあります。

予測的分析の威力は、ビッグデータ、データマイニング、統計的モデリング、機械学習、様々な数学的プロセスなどの幅広い手法やテクノロジーに由来しています。これらのパラメータと組み合わせて使用することで、現在と過去の両方の膨大な量のデータを整理し、パターンを特定して、特定した時期に発生する可能性の高い事象や状況を予測することができます。これは、リスクや機会、行動関係、サプライチェーンマネージメントなど、企業がデータの中からパターンを見つけ出して活用する際に特に有効です。

最新の予測的分析は、売上、在庫、スケジュール、稼働率、収益、その他の多くの重要なビジネス分野の予測に使用されてきた過去のツールとは異なり、信頼性と正確性を備えています。ほぼすべての業種の企業は、予測的分析を使用したマーケティングキャンペーンを最大限に活用することで、顧客の購入やフィードバックを促し、ターゲットを絞ったオファーやプロモーションによって最も価値のある顧客を維持することができます。

業種別の事例
多くの業界では、予測的分析を活用して、より効率的な運営によるコスト削減や、収益を増やす新たな方法を模索しています。小売業者では、オンラインと店舗の両方で顧客体験を向上させることができます。航空会社、ホテル、レストランは、顧客の旅行や食習慣に合わせて価格設定を行うことができます。予測的分析は、在庫管理や物流の調整にこれまでにない精度をもたらします。予測的分析は、行動を追跡することで、詐欺やサイバー攻撃などの犯罪を発見し、阻止することができるため、犯罪対策のツールとしても人気があります。通常とは異なる活動が検出された場合、企業は悪意のある者が攻撃する前に行動を起こすことができます。

医療機関では、予測的分析を使用して、どの患者が最もリスクを抱えているのか、そのリスクは何なのか、そして最善の治療法は何なのかを判断します。医療保険を提供している企業は、このタイプの分析のおかげで、不正請求をより容易に特定し、患者が処方された治療を遵守しているかどうかを追跡することができます。

予測的分析と処方的分析の違い
処方的分析 は、予測的分析よりもやや高いレベルで機能しますが、予測的分析の延長線上にあります。予測的分析は将来何が起こるかを予測するために使用されるのに対し、処方的分析は、特定の情報状態に達したとき、または条件が満たされたときに、特定の行動を推奨または処方するために使用されます。アルゴリズム、数学的手法、ビジネスルールを用いて、目的(ビジネスパフォーマンスの向上など)に沿った、様々な要件や制約を認識した複数の異なるアクションの中から選択します。