予測分析

予測分析とは

「情報を制する者は世界を制す」- W. チャーチル今日の世界では、情報不足はないにしても、実際のところは真逆の問題（英語）が存在しています。情報を実際のビジネス上の価値に適切に変換することが明白に求められているのです。今日の企業が直面している最大の課題は、大量のデータを活用する方法です。その解決策になるのが予測分析です。 予測分析とは高度な分析の一種であり、履歴データに基づいて特定の変数がとる可能性がある値を予測するために使用します。データに潜むパターンを見つけることができれば、消費者の行動（英語）、取引の詐欺（英語）、リスク評価（英語）など、あらゆる有益な情報が明らかになります。予測分析と記述分析は簡単に合成できます。記述分析では既に発生したことの説明に重点が置かれるのに対し（「何が起こったのか？」）、予測分析は将来起こり得る行動を予想することに集中します（「将来何が起こるのか？」）。記述分析はバックミラー、予測分析はフロントガラスと言えます。予測分析には2つの目的があります。将来的に特定の事象が発生する可能性を特定することと、過去に発生したことの可視性を高めることです。このような分析を成功させるためには、統計分析手法のアプリケーションと機械学習アルゴリズムにより、予測モデルをトレーニングし、開発する必要があります。

予測分析が重要である理由

予測分析を導入する組織は驚くほどのスピードで増え続けています。これは、企業が自社のデータの潜在的な価値を表面的にしか利用できていないためです。企業はそのようなデータを利用して、ROI にプラスの影響を与える予測を立て、ビッグデータの世界で競争力を保つことができます。機械学習、コグニティブコンピューティング、ディープラーニング、人工知能（AI）といった宣伝文句やバズワードを一通り確認し、予測分析のリアリティに辿り着くと、それが事実上、私たちの住む世界を形作っていることに気づくはずです。金融、医療、保険といった一般的な業種から、航空会社（英語）や製造業（英語）といった高度な技術を要する分野まで、幅広い分野のビジネスに多大な影響を与えています。意思決定者は予測分析にデータの力を活用することで、共同作業を促進し、透明性を確保できます。それにより、企業がより迅速に固有の課題と激化する競争の両方に対処できるようになります。規模やリソースを問わず、すべての組織がワークフローに予測分析を取り入れて、既に手にしているデータやこれから収集する予定のデータを活用することができます。

予測分析 + DataRobot

予測分析の価値は疑いようがありませんが、持続可能で顧客中心の費用対効果に優れた予測分析の文化を組織内に育むにはどうすればよいのかという戦略的な問題には答えは出す必要があります。DataRobot の自動機械学習プラットフォームこそがその解決策です。内蔵されたビジネスインテリジェンスツールとビジュアル分析ツールにより、過去に起こったことを理解して、未来の舵取りをすることができます。DataRobot を使用すれば、すべての組織が機械学習と予測分析から目に見える価値を獲得し、AI 主導型の企業に成長できます。