予測分析：概念とビジネスでの活用

お役立ち系

2023.09.29

データは現代ビジネスの核心をなすものとなっており、その中でも「予測分析」は特に注目される分野となっています。
過去のデータを基に未来の出来事やトレンドを予測するこの技術は、様々なビジネスシーンでの意思決定を強力にサポートします。
このコラムでは、予測分析の基本的な概念とその具体的な活用事例を探ります。

予測分析とは

予測分析は、過去のデータや現在のデータを使用して、未来の出来事、行動、トレンドを予測する手法を指します。
主に統計学、機械学習、データマイニングなどの技術を活用し、企業のビジネス戦略の策定やリスク管理の補助として用いられます。

予測分析の手法

予測分析には、いくつかの代表的な手法が存在します。

・回帰分析
変数間の関係性を明らかにする手法。
例えば、広告予算と売上の関係を分析する際に利用されます。
・時系列分析
時系列データを分析して未来の値を予測します。
株価や気温の予測などに使われることが多い。
・決定木データをカテゴリに分類することで、将来の出来事を予測する手法。
顧客が特定の商品を購入する確率などを予測するのに適しています。

予測分析のビジネスでの活用事例

・在庫管理
過去の販売データを基に、将来の需要を予測し、在庫の最適化を図る。
例として、大手小売店がピーク時の販売を予測して在庫を確保するケースがあります。
・クレジットスコアリング
顧客の過去の取引データや属性情報を基に、クレジットリスクを予測する。
金融機関がローン審査の際に利用しています。
・マーケティングキャンペーン
顧客の購買履歴やウェブ閲覧履歴から、次に興味を示すであろう商品やサービスを予測し、ターゲティング広告を行う。大手ECサイトの商品推薦機能などがこれに該当します。

予測分析の課題と未来

予測分析の技術は日々進化していますが、その精度はデータの質や量、使用するモデルに依存するため、常に最適な手法の選定が求められます。
また、過去のデータに過度に依存すると、未曾有の新しい出来事に対応しきれないという課題もあります。
近年では、ディープラーニングのような先端技術を取り入れた予測モデルの研究が進められており、さらなる精度の向上が期待されています。