予測分析とは
予測分析は、将来の予測を行うための過去および現在のデータの調査です。高度な数学的、統計的、機械学習の手法を組み合わせてデータを分析し、隠れた傾向を特定して推定します。
多くの企業や組織は、将来の意思決定の参考とするために予測分析を用います。例えば、マーケティングアナリストは自社製品の将来の売上を判断するために、気象観測所は天気を予測するために、株式仲買人は取引の収益を最大化するために、それぞれ予測分析を使用します。
予測分析と分析階層
アナリストは、記述的分析、診断的分析、予測分析、処方的分析の 4 種類のデータ分析を使用します。分析階層は次のとおりです。
- 記述的分析では、履歴分析によって過去に何が起こったかを特定します。
- 診断的分析は、履歴データを使用して、過去にある事象が起こった理由を説明します。
- 予測分析は、過去および現在のデータで見つかったパターンに基づいて、将来の傾向を予測します。
- 処方的分析は、将来の行動と決定を規定し、企業が意思決定を最適化できるようにします。
予測分析が重要なのはなぜですか?
将来の側面を予測する能力は非常に重要です。エンジニア、科学者、企業、経済学者は、長い間、活動の参考にするために予測分析を用いてきました。これらには、回帰分析や決定木など、今日でも使用されている手法が含まれます。
機械学習テクノロジーの発展により、データサイエンスは、これまで困難で複雑だった分野にも予測モデリングを拡張できるようになりました。スケーラブルコンピューティング、データマイニング、および深層学習の手法により、企業はデータレイクを深く掘り下げ、情報と傾向を抽出できます。予測分析はビジネスプロセスに組み込まれるようになり、最前線に立つ組織に大きな競争力をもたらしています。
予測分析の仕組み
今日の予測分析は、主に高度な機械学習の手法に基づいています。データサイエンティストは、深層学習と複雑なアルゴリズムを使用して複数の変数を分析し、起こりそうな行動をビッグデータから予測できる予測モデルを作成します。
多くの機械学習アプリケーションと同様に、予測分析は常に新しいデータを使用して予測を更新する動的なアクティビティです。これは、この手法が、データクレンジング、モデルトレーニング、デプロイ、フィードバック、再トレーニング、再デプロイという従来のマシンツールパイプラインを使用するものであり、ほぼリアルタイムでデータを取り込むことができることを意味します。手法には、決定木、回帰分析、時系列分析、深層学習ニューラルネットワークが含まれます。
将来のビジネス上の意思決定に役立つ予測分析モデルは、複雑になる傾向があり、多数の要因を考慮する必要があります。これらは一般に、開発と検証に時間がかかり、ビジネスおよび経済環境の変化に適応するために継続的に戻ってくる必要があります。
予測分析のユースケース
多くの組織は、予測分析を積極的に使用して、リアルタイムおよび将来の意思決定に役立てています。
金融
金融セクターは、予測分析を意思決定に役立てています。例としては、予測市場取引、信用リスク評価、ローン承認などがあります。保険会社は、予測分析を使用して異常気象を予測し、保険金の請求を減らし、不正な保険金の請求を検出します。
小売業
小売企業は、予測分析を使用して、地域および現地の顧客の需要を予測し、在庫を地域および現地の配送ステーションに事前配送して、配送時間を短縮します。リードスコアリングモデルを使用してリードコンバージョン率を改善したり、予測的なレコメンデーションを使用して、顧客プロファイルに基づいてアップセルおよびクロスセルの機会を増やしたりしている企業もあります。企業は、将来の需要と売上を予測するためにも、予測分析を使用しています。
製造業
製造業者は、予測分析を使用して生産ラインの機器をモニタリングし、スループットを最適化し、異常を検出し、機器の欠陥を明らかにします。製造会社は予測分析を使用して、機械をモニタリングし、機械の状態を明らかにし、保守要件を予測します。
医療
医療関連企業は、患者モニタリング機器で予測分析を使用して、患者の状態のリアルタイムの変化を検出すると同時に、患者監視装置の効果を低下させる偽のアラームをほぼ排除しています。他のユースケースには、医療診断や、過去のデータや患者の健康状態に基づいて、病気の経過を予測することが含まれます。
予測分析のメリット
予測分析には 4 つの主なメリットがあります。
- 予測分析は、お客様が十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
- 予測分析はリアルタイムの回答を提供できます。トレーニング済みの予測分析モデルは、リアルタイムでデータを取り込み、即座に回答を提供できます。
- 予測分析は、お客様が複雑な問題を理解するのに役立ちます。データのパターンをより迅速かつ正確に明らかにするのに役立ちます。
- 予測分析は、企業が競争上の優位性を高めるのに役立ちます。予測分析を使用している企業は、将来の出来事をより正確に予測できるため、予測分析を使用しない企業よりも競争上の優位性があります。
AWS の予測分析への貢献
予測分析を始めるには、Amazon SageMaker Canvas を検討することができます。これは、ビジネスアナリストにビジュアルなポイント & クリックインターフェイスを提供することで、機械学習 (ML) へのアクセスを拡大するものです。これにより、アナリストは、機械学習を使用した経験がなくても、またコードを一行も書かなくても、正確な機械学習予測を自分で生成できるようになります。SageMaker Canvas は、解約の予測、時間どおりの配達の予測、在庫計画など、さまざまなユースケースに使用できます。
また、フルマネージド型のインフラストラクチャ、ツール、およびワークフローを使用して、あらゆるユースケースに対応する ML モデルを構築、トレーニング、デプロイするために Amazon SageMaker を詳しく知ることもできます。
開始するには、SageMaker Canvas のチュートリアルをご覧ください。
