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予測分析

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コンピュータービジョンとテキストマイニングを用いて、非構造化データからインサイトを簡単に引き出せます。また、アシスト付きモデリングツールで、ML(機械学習)パイプラインをステップバイステップまたは自動で構築できます。

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予測分析とは

予測分析は、統計学、データサイエンス、機械学習などの手法を用いて、将来何が起こるかを予測するデータ分析の一種です。予測分析は、「過去の傾向に基づくと今後起きる可能性が最も高いのは何か」という問いに対する答えを導き出します。

予想分析は、企業の潜在的なリスクとビジネス上のチャンスの特定を可能にします。また、それにより得られた予測インサイトを活用し、今後取るべきアクションを規定できるようになります。

予測分析が重要な理由

シナリオで次に起こる可能性が高いことを正確に推定できる予測分析は、企業にとって欠かせないものです。これにより、潜在的な問題を検出して軽減し、新たな機会をすばやく活用して競争力を飛躍的に高められるようになります。

予測モデル作成のタイプ

教師あり学習と教師なし学習は、予測モデルを構築し、特定の問題を解決する際に使われるモデル作成方法です。


教師付き学習では、履歴データに基づいて具体的な結論を引き出せるようにアルゴリズムを学習させます。たとえば、「顧客の解約の可能性は?」という質問に対して、顧客の解約に関する履歴データを用いてアルゴリズムを学習させることで、最も解約の可能性が高い顧客を特定できるようになります。つまり、アナリストが既知の結果 (解約したかそうでないか) を含むトレーニングデータセットを作成し、アルゴリズムがそのデータセットを用い、履歴データに基づいて予測モデルを作成します。

SurepvisedLearning

教師なし学習では、アルゴリズムに正解を与えずに、データの類似性やパターンを見出し、それら基づいてデータのグループ分けを行うように学習させます。例えば、ストリーミングメディアのプラットフォームでは、教師なし学習を使用すると、視聴行動の類似性に基づいてユーザーをグループ化することができます。こうして得られたクラスターやセグメントを活用して、次に見るべきコンテンツを推奨できるようになります

UnsupervisedLearning

予測モデル作成に使用するアルゴリズムには、以下の 3 タイプがあります。


分類: 履歴データに基づいてカテゴリや「クラスラベル」を予測する、教師ありアルゴリズム。例: メールクライアントが、スパムメールの過去の特性を考慮するアルゴリズムに基づき、メールを「スパム」としてラベル付け。

Classification

回帰: 履歴データに基づいて値や数を予測する教師ありアルゴリズム。例: 回帰アルゴリズムで、場所やサイズなどの要素に基づき家の価値を予測。

Regression

クラスタリング: 類似したパターンと特性に基づいて、データをグループ分けする教師なしアルゴリズム。例: e コマースサイトが、クラスタリングアルゴリズムにより閲覧や購入履歴に基づいて顧客を分類し、マーケティング戦略に活用。

Clustering

予測分析の仕組み

予測分析は、常にビジネス上の問題 (顧客の解約や減少、非効率的なプロセスなど) から始まります。その後、予測分析プロセスは次のようなステップをたどります。

意思決定に必要なデータを取得: 行動データ、機器データ、ソーシャルデータ、財務データなど、将来の結果の予測に役立つ履歴データを取得します

学習データの統合、ブレンド、クレンジング: モデルのトレーニングに使用するデータを、使用する分析手法に適した形式に変換させます。

予測モデルの作成: アルゴリズムと開始パラメーター値を選択し、モデルの予測と正しい出力を比較する反復プロセスを開始します。モデルがトレーニングデータを正確に予測できるようになるまで、パラメータ値の調整を繰り返します。

予測モデルの検証: モデルの「目に見えない」履歴データを表示し、その予測を実際に発生した事実と比較して、モデルがトレーニングデータを過学習していないことを確かめます、

予測モデルのデプロイ: モデルのパフォーマンスをモニタリングし、必要に応じて再トレーニングしながら、スコアリング用の入力データとして使用するモデルを採用します。

ビジネスシステムの統合: 予測スコアを使用してアクション (プロセス改善、予知保全、設備モニタリング) を実行します。

予測分析のユースケース

予測分析は、あらゆる企業や部門の主要目標の達成と問題解決に役立ちます。ここでは、豊富な予測分析の事例から、さまざまな分野における一般的な事例をご紹介します


成功事例

  • どの顧客が一定期間内に解約する可能性が高いかを予測し、大切な顧客の損失を回避する対策を実行

  • 顧客をパターンに基づいて事前定義したグループ (セグメント) に分け、より良く理解

ヘルスケア

  • 無断キャンセルの可能性が高い患者を予測し、時間的損失を最小限に抑えることで、医師の生産性 を 向上

  • どのような患者がどのような理由で満足していないのかを予測。その情報をもとに患者満足度を向上させる方法を決定

保険

  • 更新を見送る可能性が高い保険契約者を予測し、契約維持率を高めるための戦略を策定

  • 代位の可能性が高い請求を予測し、それらの請求に注力することで、保険金の支払いによる損失の回収を最適化

マーケティング

  • アンケートに回答する可能性の高い顧客の予測

  • キャンペーンメッセージに反応しそうな顧客を予測し、それらの顧客への働きかけを優先

営業

  • どの見込み顧客が反応する可能性が高いかを予測し、優先的に連絡

  • 顧客が購入しそうな他の製品を予測することで、クロスセルやアップセルを改善

予測分析の始め方

Alteryx Analytic Process Automation Platform™ では、分析ワークフローに予測分析を組み込むことができます。データへのアクセス、準備、モデル作成、分析結果の共有などのすべてを 1 つのプラットフォーム上で簡単に実行できます。 .

また、無料でダウンロードできる予測分析スターターキットでは、Alteryx の予測分析のアクセス性と俊敏性の高さをご実感いただけます。このスターターキットにはすぐに使える分析テンプレートが付属しており、Alteryx のローコード・ノーコードのツールを使って、顧客支出の予測、時系列予測、価格最適化などの方法を簡単に学ぶことができます。

Alteryx の予測分析ソリューションについての詳細は、お気軽にお問い合わせください。 

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予測分析スターターキット

このスターターキットでは、線形回帰モデル、時系列予測、A/B 分析を使用して予測分析をマスターするための分析テンプレートをご利用いただけます。
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