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予測分析とは?活用事例とその手法・ツールをご紹介

予測分析とは、過去の行動パターンを特定し、将来の結果を予測するために、大量のデータに数理モデルを適用する手法です。 機械学習、データマイニング、統計アルゴリズムなどの複数の組み合わせがもたらす「予測的手法」により、予測分析ツールは、単純な相関付け以上の機能を実装できます。ビジネス分野では、予測分析が以下に示すようなさまざまな用途に利活用されています。 ・需要と供給のより正確な予測コンピューターネットワークに悪影響を及ぼす脅威と潜在的問題の特定 ・保険サービスや金融サービスにおけるセキュリティリスクの低減 ・クレジットカード詐欺のリアルタイム検出 予測分析機能を組み込んだソフトウェアが増えつつあり、これはあらゆる規模の組織体でユーザーにとって身近なものになっています。予測分析はデータサイエンスや高度な分析に関する訓練を受けていないエンドユーザーにも実務上の価値をもたらします。これは、まさにすべてのユーザーが恩恵を受ける機会を提供することに値します。この概念を「データの民主化」と呼びます。誰もがデータを利用してより良い意思決定を下せるように、組織全体でデータを誰もが利用できるようにするという概念です。 本記事では、予測分析がなぜ重要なのか、予測分析の実活用例、予測分析の手法、機械学習やデータマイニングなどの他のテクノロジーとの関係、モデルの役割、予測分析を始めるにあたってのヒントについてご紹介します。

  • 目次

    予測分析とは?
    予測分析の実例11選
    予測分析を行うメリット
    一般的な予測分析の種類・手法
    より精度が高くなる、AI予測分析の方法
    統計知識・プログラミング不要で予測分析を行う方法

  • 予測分析とは?

    「予測分析」とは、統計アルゴリズム・機械学習などを活用してデータを解析し、将来の結果を予測することです。
    特に近年、ビッグデータを使ったマーケット動向の予測手法が注目を集めています。膨大なデータを用いることによりその精度を高め、将来の顧客の消費行動などのトレンドを見極めることが可能です。
    膨大なデータを効率よくかつ精度よく処理するためには高度な技術を要するため、一企業が予測分析を導入することは、簡単ではありませんでした。しかし昨今では、機械学習やAI技術の発達により、一般企業向けの実用化が進んでいます。

    このような予測分析の需要の増加は、AI技術の向上のみならず、ほかにもさまざまなことが要因として考えられます。例えば、ストレージ周りや解析技術に関する技術の発展、分析ツールの拡充などが関係しています。コンピューター自体の処理速度も、従来に比べて格段に進歩しています。そのため、予測分析にかかるトータルコストは年々下がってきており、あわせてツールの一般普及も進んでいることなどから、高度な分析を1ユーザーとしての一般企業が行うようになってきているのです。

  • 予測分析の実例11選

    1 高速道路の渋滞予測

    高速道路事業者と大手通信事業者は、高速道路の渋滞をAIを用いて予測分析する実証実験を行っています。通信事業者のモバイル空間統計システムのリアルタイム版と、高速道路事業者が保有する過去の渋滞実績などの知見をうまくかけ合わせることで、AIによる渋滞予知が可能となりました。

    高速道路の渋滞発生が予測できれば、それを遠距離の陸路での輸送時にルート回避の選択を取ることができ、物流コストの大幅な削減や適切な人員配置に役立てられています。

    2 携帯電話事業者によるタクシーの需要予測

    大手通信事業者は、タクシーの需要を予測するサービスを提供しています。500メートル四方で区切られたエリアに対して、30分後までのタクシー利用台数を10分ごとにリアルタイムで予測することができます。携帯電話ネットワークや他のソースから得られる以下のようなさまざまなビッグデータを活用します。

    リアルタイムの人口動向情報/タクシー運行データ/気象データ
    この際、人の流れをリアルタイムに把握することが可能なため、突発的な電車の遅延やイレギュラーなイベントの開催といった、不測の出来事にも柔軟に対応でき、利用者とタクシー事業者の双方の需給と供給のマッチングが効率的に実現できます。

    東京都にある自治体が営業区域のタクシー会社で構成されるタクシー組合で導入した結果、乗車率アップが実現しています。

    3 自動車販売系列企業による営業活動効率化

    自動車販売系列では、ビッグデータを活用したディーラー向け予測分析サービスを導入しています。実際に1年以上のトライアル期間を設定し、入念な事前準備を行いました。その結果、予測分析サービスの利用を、系列傘下のディーラーに対し促進することが可能となり、実際にグループ全体の営業活動効率化という画期的な成果をもたらしました。

    4 パン販売事業者での販売管理システムへの導入

    あるパン販売事業者では、全国に数十もの店舗があるため、在庫リスクを抱えず、かつ売り切れによる機会損失をなくすことが必須条件です。そのためには、正確な販売計画策定が重要課題となりますが、同社ではここに販売管理システムを導入し、予測分析を行いました。

    同社では主に販売履歴と来店客数を分析したうえで、商品の売れ行きパターンを予測しました。従来は店長等の経験と勘をもとに製造量が決定されていましたが、このシステムの導入により、精度の高い製造計画が策定できるようになり、導入から半年間で約1.1%の売上増加となっています。同時に、店長自身の負担も軽減され、その分のリソースをより充実した店舗営業に向けることが可能になりました。

    5 高精度な天気予測

    大手米国広告企業が開発している天気予測分析技術では、畳み込みニューラル・ネットワーク(CNN)と呼ばれるアルゴリズムを使用し、これまでの天気予報では、膨大なデータを処理する必要があるため、予報範囲が広すぎたり、予報を出すのに時間がかかりすぎるという問題点が指摘されていました。当予測技術をもちいることで、既存の予測技術よりも少ない情報でも、特に降雨に関してタイムリーで正確な天気予報を提供することを目指しています。

    6 コロナの感染予測

    大手米国広告企業はAIによる予測分析技術を使って、新型コロナウイルスの感染予測を行っています。この技術を用いることで、新型コロナウイルスの感染の広がりを都道府県別で予測するだけではなく、医療機関や公的機関などの組織が今後に向けたより適切な対処を検討・準備するための手がかりとして利用することが可能です。

    7 疾病リスクの予測

    総合電機メーカーの疾病リスク予測分析手法では、健康診断結果から6年先の生活習慣病の発症リスクが予測可能です。

    1年分の健康診断データを入力すると、6年先までに以下の生活習慣病を発症する可能性を予測してくれるサービスで、日々の健康改善活動に役立てることができます。

    8 ガス製品の品質予測

    ある総合化学メーカーは、大手通信事業者が持つディープラーニング技術を活用して、ガス製品の品質管理にAI予測を導入しました。

    原料の種類、プラント内の温度計、反応炉の状態、流量計、圧力計といった51種類の製造プロセスデータをAIで処理し、製造プロセスにおける改善と品質の安定化に役立てています。

    完成品の品質管理を予測可能なAI予測を用いて、ガス製品の品質を左右する濃度のうち、平均誤差3%の高精度予測を実現しました。

    9 犯罪発生予測

    あるセキュリティ企業が開発・提供している犯罪予測システムの実証実験が九州にある自治体で実施されています。
    このシステムは、犯罪情報などの過去データから、犯罪の発生を予測するシステムです。
    このようなアルゴリズムはこれまで、高精度の要求を満たすため、計算コストの高さが課題となっていました。しかしこのシステムでは、データを事前に圧縮する際の独自の数理アルゴリズムを適用することで、従来の手法よりも大幅な計算時間の短縮を達成しています。

    10 防犯カメラの映像解析による防犯対策

    ある日本のベンチャー企業では、防犯カメラの映像を解析し、万引き犯罪行為を自動検知することに成功しました。店舗における万引き行動をAIによって自動化し判別可能です。実証実験では、このAIの導入前と比較し、約75%以上の万引きによる商品ロスが削減されました。

    11 証券会社の株価予測

    証券会社のAIによる銘柄ナビは、AIによって顧客が希望するテーマに関連する銘柄を自動でピックアップし、1カ月後の株価が上昇するか下落するかを予測分析します。テーマと各株の関連度をAIが自動判定し、関連度の高い銘柄を瞬時にピックアップします。さらに、顧客が気になる銘柄を事前にポートフォリオに登録することで、予測トレンドに変更があった場合には、その変更をリアルタイムで通知するシグナルメールを送ります。

  • 予測分析を行うメリット

    技術的な基盤が整うと、多くの企業では予測分析を始めて、継続的で効果的な活動を実現しています。こうした企業間の競争のなか、生き残っていくためには、予測分析をますます適切に実行していく必要があります。
    予測分析には以下のような代表的なメリットが存在します。

    オペレーションの改善

    製造業の多くの企業では「在庫予測」や「品質管理」、「工場のリソース管理」のために予測モデルを活用しています。また、航空会社においてはチケットの価格を設定する際に需要を予測し値段を決定します(ダイナミックプライシング)。ホテルの経営においても、同じように「いつ・どれだけの宿泊客が訪れることになるのか」を予測することで宿泊費を設定しています。これにより客室稼働率を最大化することが可能となり、収益の増加を目指しています。

    その他の業種でも、予測分析をすることによりオペレーションの最適化が実現でき、結果として、収益拡大につながります。例えば、銀行や金融業界では、以前より「信用リスクの測定」「不正の検知・削減」「価値の高い顧客の維持」といった目的のために予測分析が活用されてきました。小売業界では「販促活動の実効性」「商品の品そろえ」、そして「訴求効果が高い需要の判断」といった目的のために予測分析は行われています。製造業であれば「品質低下」「欠陥」などが取引先および自社に対して致命的な損失を生む可能性があるので、その要因をあらかじめ特定するために予測分析が行われます。

    マーケティングの効率化

    マーケティングが効率化されることも大きなメリットの一つです。
    一般に「予測分析は、マーケティングとの好相性である」とされています。現在はパーソナライゼーションが進み、デジタルで取得できる顧客データが多いため、さまざまな予測モデルを組み合わせて適用することで収益性の高い顧客獲得が実現しています。また、消費者の行動予測や市場動向予測などについても同様に一人ひとりのニーズに合ったサービス・商品等の提供が行いやすくなります。
    無駄なコストを削減し、より高い確度で成約を得ることができるというメリットもあるます。もちろん、顧客にとっても自分の求めるサービスを存分に受けることができるため、自ずと顧客満足度が高まります。

    セキュリティの強化

    予測分析を用いることでセキュリティが強化されるというメリットもあります。
    実際、現在の世の中では、サイバー攻撃はいつ起こるかわかりませんし、予防のみならず、迅速な事後対応が企業の存続に特に重要であるとされています。サーバー攻撃の予測分析を行うことで事前に対策を万全にし、対応策を取るまでの時間短縮も重要なカギを握っています。これにより自社に生じる損害の程度も最小限に抑えられ、取引先や顧客への被害も最小限にすることができ、社会的な信頼も失墜せずに済みます。
    また、予測分析によりセキュリティ対策の精度を向上させることができれば、誤った異常検知の数も減らせますので、これは対策部署の業務負担軽減に貢献し、結果として人的コストも削減できます。

  • 一般的な予測分析の種類・手法

    予測分析手法はビジネスで実際に使える水準に達していますが、では、実際にどのように予測分析を活用することができるのでしょうか。
    ここでは、具体的な予測分析の種類や手法について解説していきます。

    効果的なマーケティング戦略の構築

    顧客情報などのマーケティングではビッグデータを用いて予測モデルを構築し、そのモデルを活用することで、消費者の行動や客観的な市場動向の予測が可能です。さらに、ビッグデータには、それぞれの顧客の詳細なパーソナルデータが含まれているため、一人ひとりの顧客の需要に合わせたサービスを提供する「パーソナライズドマーケティング」の実施が実現できます。さらに、予測された結果を利活用することにより、より効果的で全社的なマーケティング戦略の立案が実現可能です。

    セキュリティの強化

    予測分析は、ITシステム構築の際のセキュリティにも活用されています。過去のデータに基づいた予測分析を行うことにより、ネットワーク全体をリアルタイムにかつ効率よく監視・モニタリングすることが可能となります。これにより、不正アクセスなどのセキュリティインシデントを検知できる可能性が高まり、システム全体のセキュリティが強化されます。一方で、予測分析を有効に用いることで誤った異常検出の数を減らせるため、業務負荷軽減にも結び付きます。

    オペレーションの管理と改善

    例えば、必要な在庫数を具体的に予測することができます。在庫管理において、適量の在庫を常に確保することは、企業の業績に直接的に関わる重要事項です。在庫不足では、本来ならば売上へとつながるはずの機会損失が生じてしまう一方で、在庫過剰であればストックするためのコストが上がり、リスクが高くなります。過去の在庫状況や消費者の行動データなどを活用し予測分析を行うことで、最適な在庫の状態を常に維持することが可能です。

    リスクの評価

    プロジェクト実施前に、失敗リスクを評価することができます。予測モデルを用いることで、過去のプロジェクトデータにより目標を達成できる確率を算出できます。ただし、あらかじめプロジェクト失敗の際の状態を定義をしておく必要があります。このリスク評価システムを用いることで、事前に複数のプロジェクト案を立ち上げたうえで実施し、予測による成功確率が高いものを選択することができるので、目標達成の確率を結果として上げることができます。

    予測分析の導入において用意するべきこと

    ここまで予測分析に関して解説しました。
    ここでは、さらに実際に予測分析を導入する際に、用意し検討しておくべきことについて解説します。

    ビッグデータの収集

    予測分析には、ビッグデータが必要になります。さらに、すぐに分析に使える状態に準備されている必要があります。ビッグデータを収集・分析するためには、社内の各部署に分散している企業データを一括して管理し、統合する必要があります。ただし、予測分析の精度を一定以上確保するためには、ある一定数以上のデータ量とデータの質が非常に重要になることに留意しておく必要があります。

    予測分析の際に必要なデータの質については以下のMatrix Flowお役立ち記事をご参照ください。

    適切なソフトウェアの導入

    すべての社員が必要な時に予測分析を行える状態にすることも重要です。社員全員がプロジェクトに積極的に関わることができ。、よいアイディアが生まれる環境が醸成されるだけでなく、ITエンジニアの工数負担を減らすことができます。そのためには、企業のシステムやネットワーク環境に合った予測分析向けのソフトウェアを選択し導入する必要があります。このような社員誰もが簡単に利用できるソフトウェアを用いれば、SQLなどのデータベース言語のスキルや統計学的解析技術を持っていない一般の社員でも、必要な時に気軽にデータに基づいた予測分析を行うことができます。

    予測分析のスキルを有するIT人材の確保

    実際、誰もが使えるソフトウェアを導入したとしても、同時に予測分析を行うことができるITエンジニアの存在は必要です。予測分析の際は、ソフトウェアが対応していない高度な分析技術が必要となることがあるため、そのような分析ができるITエンジニアを人材として確保する必要があります。また、予測精度が落ちた際の予測分析モデルの改善や新たなビジネス導入のための予測モデル構築などにおいて、経験が豊富なITエンジニアの役割は非常に重要です。一方で、高度な分析技術は、常に日々進歩を続けています。競合他社に打ち勝つためには、最先端の予測分析技術に関する情報を常にアップデートして、実際に導入まで可能なIT人材は必須です。

  • より精度が高くなる、AI予測モデルの作成方法

    AIモデルの作成を行う場合、どのような流れで進めていけば良いのでしょうか。
    実際に、AIモデル作成の流れについて詳しく見ていきましょう。
    簡単な流れは以下の通りです。

    ●データの収集

    AIモデルの学習には、学習データの質が大きな影響を与えます。AIは、「何も知らないゼロの状態」から構築を始めていく必要があるため、まずはより多くのデータを取り込み、蓄積させ、学習していくことが重要です。

    また、学習用データの数は多い方が良いのですが、ただ単純に数が多いだけでなく、やはり「品質」が重要です。取得環境の異なるデータや不正確なデータを学習させてしまうと、AIが行う分析・予測の精度にも悪影響があるため注意が必要です。

    最近では、無料のAデータセットやAPIもあるため、それらを活用するのも、効率的で有効な手段です。また、カテゴライズされた有料のデータセットを提供しているサービスもあり、これらのサービスを活用することも視野に入れるとよいでしょう。

    ●データの加工

    AIモデル作成に必要となるデータの収集を終えたら、次に、収集したデータの加工を実施します。
    AIモデルに学習させるデータに正解値をつけることを、「アノテーション」または「ラベリング」と呼びます。アノテーション(ラベリング)作業では、「これが正解!」というラベルを付けるだけではなく、文章(テキスト)や音声、動画といったさまざまな形態のデータに、可能性のある複数の「タグ」を付けていく作業を指します。

    AIの機械学習アルゴリズムは、生データだとデータの違いが判りません。そこで、タグを付けられてデータを取り込むことによって、初めて、パターン認識の対象データとなります。
    このように、AIをアルゴリズムを開発する上では、タグが付けられている状態のデータを大量に用意した上で、機械学習を実行する必要があります。
    AI開発において「タグ付け」の作業を行うアノテーション(ラベリング)は、欠かせない作業といえます。

    ●AIモデルの構築

    データの加工作業が終わったら、いよいよAIモデルの構築です。AIモデルにはさまざまな種類が存在しますので、それぞれに得意な分野と苦手な分野が存在します。音声認識を得意とするモデル、画像認識を得意とするモデルなど、AIの目的に応じて最適なモデルを選択することが大切です。

    また、モデルを構築した後は、モデルにトレーニングを行うことも大切な作業です。トレーニングとは、簡単に言うと、機械学習アルゴリズムを使って、「ネットワークの重み付け」を行うことです。
    一般に、「学習」と混同されてしまうことが多いのですが、「学習」は「機械学習アルゴリズムを用いて、モデルのトレーニングを行い、ネットワークモデルを構築すること」を指すため、ここでのトレーニングの意味とは異なります。

    ●AIの運用

    AIモデルは、一度作ったらそのまま使い続けられるとは限りません。1度目のAIモデルを作成した後、時間が経過すると環境や社会が変化していくというケースはよくあることです。環境や社会が変化することで、AIモデルの予測精度が落ちてしまうこともあるため、定期的に再学習することによって精度を維持・改善していく必要があります。

    このような継続的な本番運用を実行する考え方をMLOps(機械学習基盤)といいます。
    MLOpsとは、DevOps + ML(Machine Learning : 機械学習)の造語であり、AIの精度を常に高い状態に維持するためには欠かせない考え方です。
    最近ではAIOpsというワードも頻出しています。
    AIOps(Algorithmic IT Operations、もしくはArtificial Intelligence for IT Operations: 人工知能によるIT運用)とは、ガートナーによって、2018年ごろから提唱されている概念で、ITの運用プロセスの一部にAI(人工知能)を適用することで、さらなる自動化や効率化を図ることです。
    このように、モデル構築のみで終わらせない運用に、近年注目が集まっています。

  • 統計知識・プログラミング不要で予測分析を行う方法

    MatrixFlowはプログラミング不要のAI構築プラットフォームです。
    アルゴリズムの開発は、処理単位のブロックをドラッグ&ドロップし、繋ぐことで誰でも簡単に実現することが可能です。

    またデータの管理や作成したアルゴリズムの管理など、AI構築に関わるすべての工程を一元的に管理することも好評です。

    また、この開発スキームは、業種・業界によらないものはもちろんのこと、開発を続けることで開発ノウハウがブロック、およびその組み合わせのテンプレートとしてプラットフォーム上に蓄積されていくため、開発のPDCAサイクルを回していくことで、今後のAI開発においてはさらなる早期化、開発費用の低減が期待されます。
    MatrixFlowは実際に操作する際に役立つマニュアルや、AIの作り方や予測結果の見方や精度の高め方などAIコンサルタントに相談できるサポート体制もありますので安心です。

    MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか?といったご質問・ご相談がありましたら、右のお問い合わせ欄からお気軽にお問い合わせください。

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