予測分析：チートシート - TechRepublic

予測分析は、過去のデータを用いて、将来の出来事、傾向、そして結果を予測する洞察と結果を提供します。ビジネスリーダーは、これらの予測を企業戦略に適用し、競争優位性を獲得しようとします。

IBM Watsonは、予測分析の最もよく知られた活用方法です。Watsonは、企業が顧客の行動を予測したり、サイバーセキュリティのリスクを特定したりするのを支援するなど、さまざまな目的で利用されています。

TechRepublicの予測分析に関するチートシートは、この人気のビッグデータ活用法の入門書です。このガイドは、予測分析に関する最新情報とヒントを定期的に更新していきます。

参照: TechRepublic のすべてのチートシートと賢い人向けガイド

エグゼクティブサマリー

予測分析とは何ですか？予測分析では、ビジネスに関連する履歴データを使用し、統計アルゴリズムと機械学習技術の組み合わせを適用して、将来の結果や傾向の可能性を判断します。
なぜ予測分析が重要なのでしょうか？予測分析は組織に競争優位性をもたらします。ビジネスリーダーは、どのプロセスや製品の改善が必要か、人材、保守、イノベーションにどこに投資すべきか、運用コストをどのように削減するかなど、意思決定に役立つ知識を得ることができます。
予測分析は誰に影響を与えるのでしょうか？予測分析テクノロジーは、世界中の公共部門および民間部門において、医療提供者、都市計画者、営業およびマーケティングの専門家、システム管理者などによって使用されています。
予測分析はいつ行われるのでしょうか?事実上、すべての公的機関および民間企業の産業部門で予測分析が使用されています。
予測分析を使い始めるにはどうすればよいですか?予測分析ソリューションは、オンプレミスとクラウドベースのシステムで利用できます。

参照: 無料PDFダウンロード - データサイエンティストとして成功するキャリアを築く方法 (TechRepublic)

予測分析とは何ですか?

予測分析は、特定のビジネスに関連する構造化、非構造化、半構造化データソースからの履歴データを使用し、統計アルゴリズムと機械学習手法を組み合わせて適用することで、将来の結果や事象の発生確率を予測します。信用報告書はその好例です。

金融機関がローンを申請する人の信用調査を行う際、信用調査における予測分析では、申請者の現在の資産と負債、雇用状況、ローンおよび負債の返済履歴などが検討されます。これらの要素とその他の要因に基づいて、分析によってスコアが生成され、ローンの引受人に、ローンの申請者が良好な信用リスクを持つ可能性を示します。

追加リソース:

IBM Watson：賢い人のためのガイド（TechRepublic）
予測分析と機械学習：ダイナミックなデュオ（ZDNet）
データから分析、そして AI へ: 記述的分析から予測的分析へ (ZDNet)
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予測分析がなぜ重要なのか?

予測分析は組織に競争優位性をもたらし、将来の計画を容易にします。例えば、パンデミックが発生した場合には、人命を救うことさえ可能となるでしょう。

予測分析技術が広く普及する以前は、多くの組織が予測を手作業で確認し、必要な収益、予算、リソースを予測することで戦略を立案していました。予測分析は、様々なツールや分析ソフトウェアのおかげで、このプロセスをより容易かつ自動化します。

予測分析が使用される方法には次のようなものがあります。

特定の人口集団に影響を及ぼす特定の疾病や病状が発生する可能性を予測し、予防的な医療措置を講じることができるようにすること。
部品や機器の故障の可能性を予測し、予防保守を実施してシステム故障を回避する。
どの金融ポートフォリオの組み合わせが最も大きな機会と最も大きなリスクをもたらすかを予測する。
企業のサプライチェーンの混乱の可能性を予測する。
顧客の嗜好や購買パターンを予測する;
都市計画のための交通の流れとインフラのニーズを予測する。
鉄道における重大な安全リスクを予測する。

予測分析が失敗する可能性もあることを覚えておくことも重要です。

追加リソース:

ビッグデータ：ジカ熱の蔓延を予測できるか？ Clouderaは予測可能か（TechRepublic）
ビッグデータは2050年までに90億人の食糧供給にどのように貢献するのか（TechRepublic）
IoTと予測分析を活用した農業の変革（TechRepublic）
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予測分析は誰に影響を与えますか?

それほど遠くない過去には、データサイエンスの才能を持つ社内人材と、ストレージやコンピューティングリソースに投入できる多額の資金を持つ非常に大規模な組織だけが予測分析を導入できました。現在では、幅広い業種やアプリケーションに対応するクラウドベースの予測分析プロバイダーが多数存在するため、非常に小規模な組織でも、月額サブスクリプション料金を支払うことで予測分析を導入できます。

追加リソース:

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IDCレポートによると、ビッグデータとビジネスアナリティクスは2020年までに2030億ドルに達する見込み（TechRepublic）
予測分析か直感か：どちらが効果的か？（TechRepublic）
注意：ビッグデータの間違った道を進まないように（TechRepublic）
職務内容: データサイエンティスト (Tech Pro Research)

予測分析はいつ行われますか?

予測分析の世界市場は、2020 年までに 36 億米ドルに成長すると予測されています。あらゆる業界の企業が予測分析を使用して、ビジネス戦略と業務の将来の結果を予測していますが、すべての組織が同じ速度で導入を進めているわけではありません。

クラウドベースの予測分析ソリューションがますます普及するにつれ、潤沢な予算とリソースを持つ大手企業と、予測分析を必要としながらも手頃な価格帯のツールを求めている中小企業との間で、競争の場が平等になり始めています。

追加リソース:

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私たちのビジネスでは予測分析をどのように活用できるでしょうか?

予測分析は、あらゆる企業のテクノロジーポートフォリオに組み込むべきです。SAP、IBM、Information Builders、Oracle、SAS、Microsoftといった主要ベンダーは、オンプレミス版とクラウド版のシステムを提供しており、企業は予測分析を導入する際に柔軟性と選択肢を得ることができます。

オンプレミスシステムを使用する可能性が最も高い企業は、医薬品および製薬業界、研究機関および大学、ゲノミクスなどの分野のライフサイエンス企業、およびビジネスの中心となる高度な分析、計算能力、予測インテリジェンスを必要とするその他の企業です。

IT支出が限られている中小企業や、予測分析がビジネスに不可欠だが中核ではない企業向けに、クラウドベースのプロバイダーから、使用量ベースまたはサブスクリプションベースの予測分析ソリューションを提供しています。多くのクラウドベースのベンダーは「試用版」を提供しており、企業は契約前にソフトウェアをテストすることができます。

予測分析の導入初期段階にある企業は、特定の業界（例えばヘルスケア）のニーズに特化した予測分析と、その業界に関するコンサルティングや専門知識を組み合わせた、SaaS（Software as a Service）として提供されるクラウドソリューションを検討するとよいでしょう。これにより、企業はその業界で既に確立されている分析レポートやベストプラクティスを活用して、予測分析を開始することができます。

予測分析が企業にとって有用な洞察をもたらすかどうかの鍵は、ビジネスリーダーがテクノロジーを戦略的優位性のためにどのように活用するかを理解することです。これは、適切に構築された質問やデータアルゴリズムに答えられる適切な種類のデータを特定し、それらのクエリ結果から将来のトレンドやビジネスシナリオを予測できるようにすることを意味します。

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