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AI(機械学習)2020/07/03

予測分析とは?業種別活用例・行うメリット・求められる理由まで徹底紹介

予測分析とは、蓄積されたデータを分析して未来を予測する手法です。予測分析を活用することで、効果的な経営戦略が立てやすくなります。また、導入効果を得られやすく、様々な業界や業種への導入が可能です。この記事では、予測分析が求められる理由・予測分析を行うメリット・流れ・活用事例などを詳しく紹介しますので、ぜひ皆様の業務にお役立てください。

予想分析とは?

予測分析とは、企業に蓄積された大量のデータを分析し、未来に起こる事象を予測するものです。過去の履歴などのデータを分析することで、今後起きる可能性のある事柄が予測できるため、さまざまな戦略を立てることに利用できます。

予測分析できること

「顧客行動」「リスク予測」「リソース管理」「不正検知」などの予測分析ができます。顧客行動では、購買・成約・退会といった行動を予測し、リスク予測では、債務の不履行などのリスクを予測します。リソース管理では、在庫・需要を予測管理し、不正検知では犯罪につながる異常を予測検知します。

予測分析の主な3つのしくみ

予測分析では、統計・機械学習などにより分析し、予測モデルを作成します。予測分析を行う主な仕組みを3つ解説します。

決定木

決定木による分析は、1つの課題に対して複数の選択肢を用意し、それぞれの選択肢を選んだ際にどのようなことが起こるのかを予測する手法です。ディシジョンツリーとも呼ばれており、選んだ選択肢により予測・想定できることが分岐していきます。決定によって起こり得る結果をすべて示せるため、比較しながら最も効果の高い選択肢が選べます。

回帰

回帰分析は、統計解析ではよく利用される方法で、データを関数に当てはめることで分析を行います。xyを使った数式を用いて、変数の関係を導き出す分析法で、数値(x)が変動することで、数値(y)が変動します。関数をグラフ化することで、さまざまな予測ができます。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、機械学習の1つです。大量のデータを読み込むことにより、精度の高い分析結果を導き出せるため、多くのデータを抱えている場合に活用できます。ニューラルネットワークによる分析は、決定木・回帰などで得られた結果を確認する目的で使われることもあります。

予測分析が求められる背景と理由

予測分析はなぜ重要度が増しているのでしょうか。ここでは、予測分析が求められる背景と理由について解説します。

昔から行われていた予測分析

予測分析自体の歴史は数十年と古く、昔から行われていました。過去のデータや天気図などを用いることで、短期・長期の天気を予報することも予測分析のひとつです。これらの予測分析は、人のスキル・ひらめきに頼る傾向が非常に強いです。

インターネット上のデータ量の増加

インターネットの活用が広がり、ネットにつながる人やモノが増加したことで、インターネット上のデータ量が増加しています。スマートフォンの普及などインターネット利用者が増えたことにより、ビジネスに活用できるデータはこれからも増え続きます。

求められるビッグデータの活用

ビッグデータは収集するだけではまったく意味がなく、上手く活用する必要があります。データを活用することで新たなビジネスチャンスの創出につながります。蓄積されたビッグデータをどう活用するかが課題となっている企業は多いです。

IT技術の進化

IT技術が深海、データ分析を自動で行えるテクノロジーが開発されています。膨大な量のデータを高速処理できるコンピューターが開発されたり、使いやすいソフトウェアが開発されたりしているため、予測分析をより効率的に行なえる環境が整っています。

競合との差別化をはかる企業の増加

競合他社との差別化をはかり、競争に勝ち抜きたい企業が増加し、予測分析の重要度が高まっています。予測分析により、競合他社より需要の高い商品・サービスの提供が可能となります。

予測分析を行うメリット

予測分析を行うメリットを解説します。

効果的に顧客の獲得ができる

予測分析をすることで、効果的に顧客の獲得ができます。顧客の属性・購買履歴の把握することで、ターゲットを絞ったアプローチができます。広告配信するターゲットの確定・潜在顧客の育成などに役立てることで、新規の顧客獲得につながります。

適正な在庫管理ができる

予測分析をすることで、適正な在庫管理ができます。サービス・商品がどの程度売れるかを予測することで、仕入すべき量や適正な在庫数が把握できるため、不良在庫や欠品のリスクが下がります。キャッシュフローの改善と収益を増加が可能となります。

効率的なビジネスが展開できる

予測分析をすることで、基本的な業務改善ができるため、効率的なビジネスが展開できます。工場のリソース管理に活用すれば、リソースを重点的に投入すべき部門の把握ができ、生産性の向上につながります。

セキュリティを強化できる

予測分析をすることで、不正検知の徹底がはかれるため、セキュリティを強化できます。第三者による内部ネットワークへの不正アクセスを検知したり、不正行為・ゼロデイ脆弱性などの異常を検知したりできます。

予測分析の業種別活用例

予測分析はさまざまな業種で活用できます。ここでは、業種別の活用例を紹介します。

小売業

顧客行動を分析することにより、効率的な顧客獲得やニーズの高い商品の紹介などに活用できます。

具体例

Amazonでは、予測分析を利用したレコメンドを行っています。購買履歴・閲覧履歴などを基に予測分析を行い、買物中の顧客が興味を持ちそうな商品を表示させています。レコメンドをすることで、購買意欲が高まり、追加での購入を促せます。

※参考:リコメンドと需要予測 Amazonで鍛えた2つの機械学習サービス|週刊アスキー

製造業

製造業では、需要予測などを行うことで、在庫管理に役立てています。

具体例

earth music&ecologyでは、予測分析を行うことで、在庫の最適化をはかっています。需要予測・販売予測を行い、不良在庫をかかえることをなくし、売れ残り商品などの値引き率を抑制しています。値引き率の抑制だけでなく、余分な仕入れコストの削減が可能となるため、大幅な収益向上が実現しています。

※参考:販売機会ロスとコスト削減を両立するアパレル業界でのAIによる需要予測と在庫管理システム|AIsmiley

金融・投資業

金融・投資業では、クレジットカードの不正利用対策・株価予測などに予測分析を活用しています。

具体例

SMBC日興証券では、予測分析を使ったAI株価見守りサービスを提供しています。株価データなどを用いて1週間先のトレンド予測・株の売買のタイミングなどを知らせるサービスで、効果的な投資サポートが行えます。

※参考:AI株価見守りサービス|SMBC日興証券

医療・保険業

医療・保険業では、慢性疾患などによる健康リスク・治療法の予測・不正請求の阻止などに予測分析を活用しています。

具体例

SOMPOホールディングスでは、生活習慣病リスク予測AIを東芝と共同開発しています。健診データ・治療・投薬などのデータを分析することで、生活習慣病にかかるリスクの高さを把握し、予防医療に役立てています。

※参考:生活習慣病リスクをAIで予測予防医療の先駆けとなるか|Ledge.ai

建設業

建設業では、建物の倒壊・トンネル崩落などの事故、施工中のトラブルを知るために、予測分析を活用しています。

具体例

鹿島建設は、事故予測システムを開発し、過去の施工実績・作業員の操作記録・施工中のデータなどから、事故リスクを予測しています。経験の浅い作業員のサポートもできるため、作業効率の向上が見込めます。

※参考:鹿島建設がシールド掘進工事の事故を予測するシステムを開発|BUILT

予測分析を実践する流れ

実際に予測分析を実践する際には、どのような流れで行えばよいのかを解説します。

予測したい課題を決める

課題をみつけ、何を予測したいかを決めましょう。ゴール・目的が明確でないと、集めるべきデータが決まりません。過去のデータから何を知りたいのか、どのように活用したいのかをまず明確にしましょう。

データを一か所に収集する

予測分析をするゴール・目的が決まったら、データを一か所に収集します。企業内部のデータだけでなく、公開されているオープンデータなどからも収集しましょう。データを多く集めることで、より精度の高い分析が可能となります。

予測モデルを構築する

予測モデルを構築し、実際に予想分析を行います。決定木分析・回帰分析などを行うことで、蓄積されたデータから予測モデルを構築します。最近では、ニューラルネットワークにより分析を行うソフトウェアが普及しています。

ソニーが開発した「Prediction One」は、自動で予測モデルの構築ができるソフトウェアで、専門知識がなくても、簡単名作業で予測分析ができます。

結果をビジネス上の意思決定・戦略に活用する

予測分析が完了したら、予測結果に基づいて適切なビジネスアクションを起こします。営業担当者・マーケティング担当者など、顧客と実際に関わる部署の社員と情報を共有し、戦略を練ることが重要です。

まとめ

予測分析は、インターネットの普及により集積されたデータを活用するために考え出されたものです。最近では、さまざまな業種で活用されており、効率的な顧客獲得・在庫管理・セキュリティ強化などに役立っています。予測モデルを構築するためには、専門的な知識がひつようなため、リソースがないなどの問題を抱えている企業は少なくないです。

Prediction Oneは、データ収集ができていれば、高度な予測分析を自動的に実行できるソフトウェアです。機械学習やプログラミングなどの専門スキルがなくても、クリックするだけで使えるため、気軽に導入できます。自社のデータを使った予測分析を検討中の人は、ぜひご検討ください。

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