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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(中)

2018/06/06

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。

前回から続く)

プレディクティブアナリティクスの例

 現在の企業では、プレディクティブアナリティクスのあらゆる活用法が見られる。導入企業の業種は、金融、ヘルスケア、小売、サービス、医薬、自動車、航空宇宙、製造など、多岐にわたる。

 活用法の例をいくつか挙げる。

  • 航空宇宙:特定の整備履行が、機体の信頼性、燃料使用量、可用性、使用可能時間にどのような影響をもたらすかを予測する。

  • 自動車:部品の強さや故障に関する記録を、今後の車の製造計画に生かす。ドライバーの行動を調べて、より進化した運転支援技術を開発し、いずれは自動運転車の開発につなげる。

  • エネルギー:需要の価格弾力性を長期的に予測する。気象現象、設備の故障、規制、その他の可変要素がサービスコストに及ぼす影響を明確化する。

  • 金融サービス:信用リスクモデルを構築する。金融市場のトレンドを先読みする。新しい政策、法令、規則が企業や市場に与える影響を予測する。

  • 製造:機械故障の場所と発生率を予測する。需要予測に基づいて原材料の配送を最適化する。

  • 法執行機関:犯罪動向データを使って、1年の特定の時期に警戒の強化が必要そうな地域を明確化する。

  • 小売:オンラインショッピングの利用者をリアルタイムで追跡し、追加的な商品情報やインセンティブを提示することで購入の可能性が上がるかどうかを特定する。

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