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データから未来を予測、プレディクティブアナリティクスとは(上)

2018/06/04

John Edwards CIO

 プレディクティブアナリティクス(予測分析)とは、データアナリティクスのジャンルの1つだ。統計モデリングや機械学習などを使った分析手法を基盤として、過去と現在のデータから、未来に起きることを予測する。プレディクティブアナリティクスの技術を使うことで、未来についてかなり精度の高いインサイトを引き出すことができる。先進的なツールやモデルを生かして、数ミリ秒後、数日後、数年後の未来の動向や行動を着実に予測することは、今やあらゆる企業が実践できる。

 プレディクティブアナリティクスは、幅広い企業から支持を集めている。インドZion Market Researchが2017年に発表したレポートによると、世界全体での市場規模は2022年に約109億5000万ドルに達し、2016~2022年の年平均成長率(CAGR)は約21%に及ぶ見通しだ。

プレディクティブアナリティクスの仕組み

 プレディクティブアナリティクスは、ビッグデータ、データマイニング、統計モデリング、機械学習、各種の数学的処理など、さまざまな手法や技術を生かしている。与えられたパラメーターに基づいて、過去と現在のデータを精査してトレンドを明らかにしたり、未来の特定の時点で起きるであろう現象や状態を予測したりできる。

 企業は、リスクや機会を探り当てるために、データに含まれているパターンをプレディクティブアナリティクスで見つけ出し、活用することができる。例えば、行動のさまざまな要素の相互関係を発見するためのモデルを構築できる。こうしたモデルを基にして、さまざまな条件が特定の組み合わせになった時の有望性やリスクを評価する。サプライチェーンや調達などの多種多様な現象に関して、情報に基づく意思決定を的確に行うための指針が得られる。

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