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予測分析

概要と重要性

予測分析とは、データ、統計アルゴリズム、機械学習手法を活用し、将来の結果が生じる可能性を履歴データにもとづいて特定する分析手法です。その目標は、過去の事象に関する記述統計やレポーティングが扱う範囲を超えており、将来にどのような事象が発生するかの確率を最高の精度で評価することにあります。最終的な結果として期待されているのは、意思決定を合理化し、より適切な行動につながる新しい洞察を導き出すことです。

なぜ予測分析が注目されるのか

このところ、利益や競争優位性を向上させるために予測分析の導入に踏み切る企業や組織が増え続けています。なぜ今こうした動きが起こっているのでしょうか?

  • データの量と種類が増え続けており、データを活用して有意義な情報を生み出す取り組みへの関心が高まっている
  • より高速で低コストのコンピューター
  • 使いやすいソフトウェア
  • 経済状況の厳しさが増すなか、競合他社との差別化が求められている

対話操作型の使いやすいソフトウェアの普及が進んできたことから、予測分析はもはや、数学者や統計担当者だけが取り組める領域ではなくなっています。今ではビジネス分析担当者や業務部門の専門家も、これらのテクノロジーを活用し始めています。

 

 

Predictive analytics info graphics

予測分析が重要な理由

利益や競争優位性を向上させるために予測分析の導入に踏み切る企業や組織が増え続けています。

不正検知とセキュリティ – 予測分析は、不正行為を未然に防ぐことによって、そうした活動による損失を阻止する取り組みに役立ちます。ビジネスルール、異常検出、リンク分析など複数の検知手法を組み合わせることで、高い精度と予測パフォーマンスを実現することができます。また、今日の世界では、サイバーセキュリティに対する懸念が高まっています。ハイパフォーマンス・アナリティクスによる行動分析を活用し、ネットワーク上の全ての挙動をリアルタイムで調べることにより、職権乱用、ゼロデイ脆弱性、APT(advanced persistent threat:高度かつ持続的な脅威)が疑われるような異常を特定することが可能です。

マーケティング – 既に先進的な企業・組織のほとんどが、顧客の反応や購買状況を把握したり、クロスセルの機会を促進したりする目的で、予測分析を活用しています。予測モデルを使うと、最も収益性の高い顧客を獲得・維持して顧客ベースを成長させ、マーケティング支出の効果を最大限に高めることが可能になります。

オペレーション – 多くの企業が、在庫の予測や工場のリソース管理に予測モデルを活用しています。航空会社は予測分析を利用して、フライト毎に航空券を何枚、いくらで売るべきかを的確に判断しています。ホテルは、客室稼働率を最大化して収益増を図るため、どの日付に何人の宿泊客が訪れるかを予測しようとしています。予測分析を活用すると、企業や組織はより効率的に機能できるようになります。

リスク管理 – 予測分析の最もよく知られている活用例の1つはクレジット・スコアリングです。住宅、自動車、保険などの購買主が債務不履行に陥るリスクを評価する指標として、クレジット・スコアは広く利用されています。クレジット・スコアは、与信評価にかかわるデータ項目を組み込んだ予測モデルに対して購買主のデータを入力することで得られる数値です。リスク管理に関連した用途としては、保険金請求や債権回収もあります。

予測モデルから得られる情報のおかげで、弊社のサービスをご利用いただく全ての患者様やクライアント様の役に立つ、より優れたプログラムを設計することが可能になります。あらゆる人々にメリットをもたらす優れたソリューションへと導いてくれる洞察を求め続ける必要があります。

シャーロン・フレイジー(Sharon Frazee)氏
Express Scripts社、調査担当副社長

Data Quality

 

予測分析

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さまざまな業種における予測分析の活用事例

どのような業種でも、オペレーションの最適化と収益の拡大に予測分析を活用することができます。ここでは業種別に実例を紹介します。

クレジットカード、銀行、金融機関

不正の検知と削減、信用リスクの測定、クロスセス/アップセル機会の最大化、顧客の維持、マーケティング・キャンペーンの最適化。Commonwealth Bankでは、トランザクションの開始から40ミリ秒以内に、不正行為の可能性を高い信頼性で予測した上で実行を承認することができます。

小売企業

「おむつを買う男性はビールも買う」という調査結果が知れ渡って以降、商品の品揃えや陳列方法、販促活動の方法を決めるために多くの小売企業が予測分析を使い始めています。Staples社では、オンラインとオフラインの消費者行動を分析して顧客の全体像を把握し、137%というROIを実現しました。

公益事業(石油・ガスなど)

設備の故障や将来の資源ニーズの予測。安全性と信頼性に関するリスクの軽減。パフォーマンスの改善。Salt River Projectは米国第2位の公営電力会社であり、水道事業者としてもアリゾナ州最大手の一角を占めます。同社では、余剰電力を最良の価格で販売できる最良の時期を知るために、高度な予測モデルを活用しています。

官公庁・公共部門

行政機関は、常にコンピューター技術のキープレイヤーです。例えばアメリカ合衆国国勢調査局は、データ分析によって中長期的な人口推移の傾向を把握しています。そして今日では他の業界と同じように、サービスやその効果を向上させるために、不正を防止・発見するために、また一般消費者の傾向の変化をより正確に把握するために予測分析を使っています。

健康保険団体/会社

不正請求の検知と対処。慢性疾患のリスクが最も高い患者の特定。医療と財務の両面から最も効果的な介入方法の把握。米国における薬剤給付管理会社として最大手に属するExpress Scripts社は、処方箋を守らない患者を特定するためにアナリティクスを活用し、患者1人あたり1,500~9,000ドルのコスト削減を達成しています。

製造企業

品質の低下や生産上の欠陥につながる要因の特定。部品、サービスリソース、流通の最適化。Lenovo社では、保証請求の実態に対する理解を深めるために予測分析を活用した結果、保証対応コストが10~15%低減しました。

SAS Text Miner

 

Predictive Text Analytics

この世の九割のデータは非構造化データだと言われます。そこから洞察を得るために予測分析を活用していますか?

SASのテキスト分析(テキスト・アナリティクス)ソフトウェア

取り組みを始めるには何が必要か?

アナリティクスと分析ライフサイクルの詳細(英語)

step1

予測分析の活用を始めるにあたって最初に必要なことは、解決すべき課題を特定することです。過去のデータにもとづき将来について何を知りたいのでしょうか?何を理解し予測したいのでしょうか?また、予測結果を使って何を実現したいのかも検討する必要があります。予測結果から得られる洞察を、どのような意思決定に役立てたいのでしょうか?取るべき行動にはどのような選択肢があるのでしょうか?

step2

次に必要になるのはデータです。今日の世界では、実に多くの場所からデータを収集できます。例えば、トランザクション・システム、センサーが収集するデータ、サードパーティが公開/販売する情報、コールセンターの記録、Webログなどがあります。また、データの世話人(data wrangler)、つまりデータ管理業務の経験があり、分析用データのクレンジングや準備を支援してくれる担当者も必要です。予測モデリングの素材となるデータを準備するためには、データとビジネス課題の両方を理解している人物の協力も欠かせません。予測対象をどのように定義するかによって、結果を解釈するために利用できる方法が大きく変わってくるからです。(データ準備は分析プロセスの中でも最も時間がかかる工程の1つと考えられています。それを前提として取り組むことが重要です)。

step3

データの準備が済んだら、予測モデルの構築を開始します。最近では使いやすいソフトウェアが入手しやすくなっているため、以前よりも幅広い人々が分析モデルの構築に取り組むことができます。しかし、それでもやはり、モデルの改良や最も有効性の高いモデルの発見を支援してくれるデータ分析担当者は、何らかの形で確保する必要があるでしょう。また、モデルの現場への展開を手伝ってくれるIT部門の担当者も必要になると思われます。適切なデータにモデルを適用できる業務環境を整えないかぎり、求める結果は得られません。

step4

予測モデリングにはチームによるアプローチが不可欠であり、幅広い人々に参加してもらう必要があります。解決すべきビジネス課題を理解している人物、分析用データの準備方法を把握している人物、モデルの構築や改良を実行できる人物、モデルの構築と展開に必要となる適切なアナリティクス基盤を確保できるIT部門のスタッフなどです。また、分析に関するさまざまな希望を叶えていくためには、スポンサーとして活動してくれる経営幹部クラスの人物の存在も重要です。

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