Predictive analytics（予測分析）

予測分析は、人工知能テクノロジーの一種であり、機械学習を使用して高精度な予測結果を生成する手法です。これにより、データサイエンティストは、将来起こりうることを予測し、見通しを立てるための強力な手段を得られます。

予測分析とは？

予測分析の定義：予測分析とは、データサイエンスと分析を組み合わせ、既存のデータに基づいて予測や見通しを行う人工知能の一分野です。

予測分析は、統計的AIモデルでデータを処理し、予測結果を生成する高度な分析手法です。データの理解・解釈を通じてデータを分類したり、新たなデータを生成したりすることを目的とする他の人工知能とは異なり、予測分析は過去のデータに基づいて将来の結果を予測します。

予測分析はそれ自体で独立したテクノロジーですが、機械学習、データマイニング、統計モデリングなど、他のAIテクノロジーにも依存しています。高精度な予測分析モデルを利用できるようになったことで、現在では幅広い業界の企業が予測分析を使用し、消費者や市場を正確に把握し、将来の出来事にどう備えるかを検討しています。

予測分析はどのように機能しますか？

予測分析は、機械学習とデータマイニングの基本原理を使用して、予測結果を生成します。予測モデルは、データセット内の個々の情報の間にあるパターン、相関関係、関連性を特定します。この情報をもとに、次に何が起こるか、データが将来のモデルにどのような影響を与えるかを高い精度で予測します。

予測モデルは、予測結果を得るまでにいくつかのステップを経ます。すべての機械学習アルゴリズムと同様に、予測分析モデルも、処理や予測を始める前に入力データで学習させる必要があります。最初のステップは、どのような予測を行いたいかを定義することです。予測内容の理解を出発点として、関連するデータセットを収集するディスカバリーフェーズが始まります。

データセットが揃ったら、データサイエンティストがデータを整える前処理の段階に入ります。この段階では、異常値や不正確なデータを取り除き、すべてのデータが正しい形式に整っていることを確認します。

予測モデルとは、既存のデータから予測を生成するために設計されたアルゴリズムであり、さまざまな分析手法を活用します。

予測分析の歴史とはどのようなものですか？

予測分析は数世紀前から活用されてきましたが、近年のテクノロジーの進歩により、新たな段階へと進化しています。

• 17世紀後半から18世紀初頭、海運での初期利用：最も初期の予測分析の代表的な事例として、ロイズ・オブ・ロンドンが過去の航海データを使用してリスクと賠償責任を評価したことが挙げられます。過去のデータを使用して将来の結果を予測するというこの基礎的な手法は、コンピューターの登場によって大きく進化しました。
• 1930年代～1940年代、初期のコンピューター予測：コンピューターテクノロジーが急速に発展したこの時代、コンピューター科学者たちは、将来起こりうる出来事の結果をコンピューターシミュレーションで予測し、予測分析への第一歩を踏み出しました。
• 1950年代～1990年代、予測コンピューティングの登場：20世紀半ばから後半にかけて、予測分析モデルの開発、活用、改良が進みました。予測コンピューティングを産業界に取り入れて活用することで実用的なテクノロジーとして発展し、さらなるイノベーションと改善につながりました。
• 2000年代～2010年代、データ生成量の増加：21世紀初頭には、インターネット、ソーシャルメディア、モバイルデバイスの普及により、データ生成量が急増しました。この時代には、データ量、速度、多様性を特徴とするビッグデータが登場しました。データの保存と分析が不可欠となり、高度な機械学習アルゴリズムやAWS、Azure、Google Cloudなどのクラウドプラットフォームを活用した予測分析モデルが開発されるようになりました。
• 2020年代、AIの統合とリアルタイム分析：2020年以降は、AIやモノのインターネット（IoT）とともに予測分析が進化し、リアルタイムのデータ処理と意思決定を実現しています。主な用途には、自動運転車やスマートシティなどがあります。現在は、倫理的なAI、データプライバシー、エッジコンピューティングが重視されるようになってきています。予測分析は、医療から金融まで、さまざまな業界でイノベーションと効率化を推進しています。

予測分析の種類には主にどのようなものがありますか？

予測分析には、主に3つの種類があります。

• 回帰分析では、統計分析手法に基づく予測モデルを使用し、データ間の関係を明らかにして分類します。データセット内の個々のデータ間の関係を把握することで、回帰分析は正確な予測につながるパターンを見つけ出します。
• 決定木は、二値分類を通じてデータを処理し、意思決定や予測を行う教師あり学習アルゴリズムです。予測分析では、最も起こる可能性が高い結果を判断するために使用できます。
• ニューラルネットワークは、相互に接続されたノードが複数の層を成す構造であり、データはこれらの層を通じて処理され、分析、識別、解釈されます。このネットワークは、情報を分析・分類することで予測を行い、最も起こる可能性が高い事象を導き出します。

予測分析はどのように活用されていますか？

予測分析テクノロジーでは、将来の行動に伴う潜在的な機会やリスクを特定できます。そのため、生産性と収益性を高めながらリスクを軽減する、強力なコンピューティングツールとなります。

銀行や金融サービスなどの金融業界では、リスクを特定するために予測分析が広く使用されています。たとえば、銀行は信用スコアや過去の財務実績を分析することで、その人が融資対象として有望かどうかを判断できます。

また、企業は大量の顧客データやユーザーデータを活用し、過去の行動や購買習慣に基づいて、顧客をグループ、ペルソナ、カテゴリに分類することもできます。この情報をもとに、予測分析ツールは、異なる顧客セグメントが将来どのように行動する可能性があるかについて、判断と予測を行います。これにより、企業は顧客をより的確にターゲティングし、精度の高い予測を立てられます。

予測分析は、誤った意思決定を避けるうえでも有用です。組織が適切な経営判断を下せるよう、予測分析は有益な予測を示します。予測ツールによりデータセットを活用してリスク、不正、危険の可能性を特定できることから、将来的に回避、軽減、排除すべき要素が明らかになります。