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処方的分析

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処方的分析とは

処方的分析(prescriptive analytics)は、 機械学習、グラフ分析、シミュレーション、発見的手法など通じて、「何をすべきか、何ができるか」という問いに答える 分析手法です。記述的分析と予測分析をベースとする処方的分析では、 将来の出来事に関する予測・予想だけでなく、その要因となり得るものを特定することができます。 こうした処方的分析から得た情報を活用することによって、 戦略的意思決定の影響を検証し、意思決定のプロセスを最適化することが可能となります。

処方的分析の重要性とは?

記述的分析と予測分析に基づく 処方的分析は、ビジネスに以下のような多様なメリットをもたらします: リアルタイムのデータや予測データを使用して、情報や事実に基づいた意思決定を行う 特定の結果が生じる可能性と、その結果に対する意思決定の影響を理解し、何をどのように行うかを計画する AIがデータを収集し、実用的なシナリオに加工することで、リソースを節約し、効率性を向上 再現性と拡張性に優れたプロセスを構築し、ほぼリアルタイムでのデータ活用を実現し、意思決定へと活かす 需要予測、リスク評価、what-if シナリオなど、複雑なビジネス上の課題を解決

処方的分析の仕組み

処方的分析はビジネス分析における最終ステップであり、さまざまな 統計的手法の結果と AI の力を組み合わせて活用します。 記述的分析が「何が起こったか」、そして 予測的分析が「何が起こりうるか」という問いに対する答えを提供するのに対し、処方的分析は「何をすべきか」、 「この決定が将来のパフォーマンスにどう影響するか」という問いに対する答えを提供します。 処方的分析は、最適化されたモデルや反復的な機械学習を通じて、アナリストや意思決定者が将来のパフォーマンスにより良い影響をもたらす適切な行動を取ることを可能にします。

データ主導型の企業に多様なメリットをもたらす処方的分析は、 データが流動的で、意思決定が広範囲に影響を及ぼすような 分野で広く利用されています。

  • 例えば医療業界では、医療の管理と患者のケアの両面で、 処方的分析が多大な効果を発揮しています。 例えば、製薬会社は、処方的分析を通じて臨床試験に最適な被験者を特定し、試験コストを削減することができ、 医療機関では、再入院のリスクが最も高い患者を特定することで、 ケアを最も必要とする患者に注意を向けることができるようになります。
  • 公共交通機関では、航空会社が天候や需要、原油価格など さまざまな要因に基づいて、価格や空席状況を自動で調整できるようになります。
  • 出版業界では、話題のトピックやソーシャルデータに基づいて、どんな書籍を出版すべきか、 そうした書籍がどの程度支持されるようになるかを判断することができます。
  • 人事部門では、社員のパフォーマンスに基づき、各社員に割り当てるオンライントレーニングを リアルタイムで調整できるようになります。

処方的分析を開始する

Alteryx Machine Learning プラットフォームでは、製品に含まれるチュートリアルモードを利用することによって、コード一切不要で、自動機械学習(AutoML)と特徴量エンジニアリングを簡単に活用し、 高度な機械学習モデルを構築・検証することができます。
Alteryx Machine Learning プラットフォームでは、以下のようなメリットが得られます。
  • 自動インサイト生成機能で、データに潜む兆候やカギとなる関係性をすばやく発見 xgBoost、LightGBM、ElasticNet などのアルゴリズムを通じて、モデルのパフォーマンスに最も影響を与えるデータの特徴を把握
  • 誰もが簡単に理解できる説明可能なモデルとダッシュボードを通じて、 特徴量の重要度、影響分析、シミュレーションの結果などをすばやく共有
  • 事前定義済みの特徴量ライブラリを使用して、信頼性の高いモデルをすばやく作成
  • Alteryx のエンドツーエンドのビジネスプラットフォームを通じて、各種モデルをビジネスプロセスに容易に統合

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