予測分析と処方的分析の違い

想像してみてください。将来のトレンドを予測し、顧客の行動を先読みして、運用を最適化し、先手で対応する。そして、市場の未来を形作る。データに基づく意思決定が可能になった今日、予測分析と処方的分析がもたらす情報に注目すれば、それも夢ではありません。

大規模かつ成長領域であるデータ分析は一般に4つのカテゴリに分けられ、そのうちの2つが予測分析と処方的分析です。これらの高度な分析手法を活用すれば、重要なインサイトを獲得し、組織の競争力強化につなげることができます。

予測分析と処方的分析を使うメリットを詳しく説明する前に、この2つの分析手法の違いを見ていきましょう。どちらも意思決定に有用な情報を引き出せる点は同じですが、使用する技法とツールが異なります。

予測分析の概要

予測分析は、その名が示すとおり、過去のデータを分析することで将来に 起こり得る ことを予測するための手法です。過去のデータのパターンを特定し、「次に何が起こるか？」という質問に答えます。

分析に使うデータが多いほど、予測の精度が上がります。

企業は、予測分析を導入することで、顧客の行動を深く理解し、今後のニーズを予測できます。そしてその結果から、顧客の目的や好みにより適合するように製品やサービスを改善できます。

また、予測分析は業務計画にも利用できます。たとえば、特定の商品やサービスの需要を予測してサプライチェーン管理プロセスを最適化することができます。

処方的分析の概要

処方的分析は、比較的新しい分析手法で、「今何をすべきか？」という質問に答えます。処方的分析の結果は単なる予想や予測ではなく、最善の方法を推奨するものです。

処方的分析では、予測分析による情報に基づき、予測結果への対応として推奨される一連のアクションが示されます。その結果を吟味することで、ビジネスの現状を改善し、将来あるべき姿を実現するために必要な具体策を策定することができます。

処方的分析の目標は、さまざまな変動要因、シナリオ、考えられる解決策を検討して、望ましい結果を導き出し、最善の成果を明らかにすることです。このデータ分析手法を使えば、リスクを最小限に抑えながら、意思決定のスピードと効率を向上させることができます。

予測分析と処方的分析の併用

どちらの分析手法でも、大量のデータを効果的に処理し、結果を正確に予測するために、機械学習が使われます。こうした分析を手動で行うと、大変な時間と労力がかかります。

これらの分析に対応した適切なツールを導入すれば、競争力を強化し、ビジネスの成長につなげることができます。2つの分析手法を併用することで、企業は以下のようなメリットを得られます。

• 顧客のニーズに沿った意思決定をよりすばやく的確に行う
• 運用を維持および最適化する
• 競争力を維持する

カスタマーエクスペリエンスの強化でも業務効率の向上でも、改善に取り組むあらゆる組織にとって、予測分析と処方的分析は柔軟な解決策をもたらす強力な武器になります。

予測分析と処方的分析のビジネスユースケース

予測分析と処方的分析は、ビジネスにおいて幅広い用途で活躍します。中には思いもよらなかったような使い方もあるでしょう。予測分析と処方的分析を併用すれば、将来のトレンドを予測するだけでなく、そこからチャンスを掴み、組織の成長を後押しして、競争力を強化するための積極的な手段を講じることができます。

予測分析と処方的分析の併用が特に効果的なユースケースを以下に示します。

リスク管理

業界や規模を問わずすべての企業が、サイバーリスク、財務リスク、実世界のリスク、災害リスクなどに備えてリスク管理に取り組んでいます。

たとえば保険会社の場合、予測分析を取り入れて、過去のデータから顧客のリスクプロファイルを作成することで、リスク評価の精度を高め、より適切な保険料を設定できます。さらに処方的分析を使って、リスクを緩和するための最善策を見出し、保険金の支払いに関する戦略を立てることができます。

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不正行為の検出

金融機関やeコマースプラットフォームでは、予測分析を使って、トランザクションデータの中で不正行為の兆候である可能性のある不審なパターンや異常を検出できます。不正行為が予測されたときは、処方的分析によって、以下のような戦略や対策を立てることができます。

• トランザクションをブロックする
• 顧客に警告する
• セキュリティ対策を強化する

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売上予測

リテール(小売)企業は、予測分析により、過去の売上データやその他の要因(季節変動など)に基づいて将来の売れ行きを予測できます。この情報は、効果的な在庫管理に役立ちます。

さらに処方的分析を使えば、予測結果に対して、プロモーションやスペシャルイベントの企画など、販売を促進するための最適な戦略を立てることができます。

顧客維持

予測分析によって、顧客のサービス利用パターンや苦情などの要因を分析することで、離脱する(契約を更新しない、または他社に乗り換える)可能性の高い顧客を特定できます。さらに処方的分析を使って、オファーのパーソナライズやカスタマーサービスの改善など、その顧客を引き留めるための推奨策を検討できます。

処方的分析と予測分析を最大限に活用する

予測分析と処方的分析の真のメリットを引き出すには、これらの分析を意思決定プロセスに統合することが重要です。そのためには、以下の取り組みが必要です。

適切な人材とツールに投資する

予測分析と処方的分析のメリットをフル活用するには、適切なツールを導入し、十分なスキルを持つ人材を確保する必要があります。具体的には以下のことを検討します。

• 大規模なデータセットや複雑なアルゴリズムに対応した高度な分析ソフトウェアに投資する
• データから導出したインサイトを解釈してビジネスに適用できるデータサイエンティストやアナリストを雇用する

高品質で関連性の高いデータを用意する

予測分析や処方的分析の精度を向上させるには、高品質で関連性の高いデータを使用する必要があります。そのためには、信頼できるソースから取得され、適切に構造化された、クリーンなデータが不可欠です。

さまざまなソースのデータを組み合わせることで、ビジネスの状況をより包括的に把握し、予測や提案の精度を向上させることができます。

意思決定プロセスに分析を統合する

予測分析と処方的分析の効果を高めるには、そこから得られるインサイトを意思決定プロセスに組み込むことが重要です。そのためには、データに基づくインサイトを重視し、それに基づいて行動する文化を醸成する必要があります。

戦略的プランニング、運用に関する意思決定、その他の重要なビジネス領域で、予測分析や処方的分析から得られたインサイトを効果的に活用するには、適切なデータガバナンス構造を構築することも欠かせません。

意思決定のための分析

予測分析と処方的分析はいずれも、高度なデータ分析手法です。予測分析では、機械学習を活用して大量のデータを処理することにより、顧客の行動や将来のトレンドなど、さまざまなシナリオを予測できます。処方的分析では、予測からさらに一歩進んで、望ましい成果を達成するために実行すべき最適なアクションを特定できます。

今後、将来のトレンドを予測し、顧客の行動を先読みして、運用を最適化したいと思ったときは、水晶玉ではなく予測分析ツールと処方的分析ツールに頼りましょう。