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予測分析とは

予測分析とは、履歴データ、統計アルゴリズム、予測モデリング、ビッグデータ機械学習の手法を利用して、将来の結果をより正確に予測し、不明なイベントを計画し、将来のアクティビティの機会を見つけます。

ビジネス向けデータ サイエンスのブランチとしては、予測分析と拡張分析の成長はビッグデータ システムの成長と一致しています。より大規模なデータのプールにより、データ マイニング活動を増加させ、予測分析情報を提供できます。また、ビッグデータ機械学習の進歩により、予測分析機能を拡張できるようになりました。

Google Cloud のデータ分析機械学習、人工知能ソリューションによって予測分析を行うことで、業務をよりスムーズに、より速く実施する方法をご覧ください。

予測分析の定義

予測分析には、現在のデータと履歴データを分析して将来の予測を行うさまざまな統計手法が含まれます。高機能なツールならびにビッグデータの機械学習と AI モデルにより、組織は過去や現在のデータを使用して、数秒後、数日後、数年後のトレンドや行動を確実に、かつ高い精度で予測できます。

経験豊富なデータ サイエンティストは、予測モデルを使用して、選択したデータセット内の各要素間の相関を特定します。データ収集が完了すると、統計モデルが数式化された後、トレーニングされ、修正されて正確な予測が生成されます。

予測分析の用途

予測分析は、銀行、小売、公共事業、公共機関、医療機関、製造業など、ほぼすべての事業または業界での運用の合理化、収益の向上、リスクの軽減に使用できます。場合によっては、ビッグデータの機械学習を使用した拡張分析が使用されることがあります。データレイクの分析を含む、その他のユースケースの例を以下に示します。

不正行為の検出

予測分析では、会社のネットワーク上でのすべてのアクションをリアルタイムで検査し、不正行為やその他の脆弱性を示す異常を特定します。

運用の改善

企業は、予測分析モデルを使用して在庫を予測し、リソースを管理し、運用をより効率的にします。

顧客セグメント

顧客ベースを特定のグループに分割することで、マーケティング担当者は予測分析を通じて今後を見据えた決断を行うことで、コンテンツを個々のオーディエンスに合わせて調整できます。

コンバージョンと購入の予測

企業は、コンバージョンや購入意向の可能性が高いと予測されるデータを使用して、訪問者に対するオンライン広告のリターゲティングなどの行動を起こすことができます。

リスクの軽減

クレジット スコア、保険請求、債権回収では、すべて予測分析を使用して将来のデフォルトの可能性を評価し、決定します。

予測メンテナンス

組織は、データを使用して定期的な機器のメンテナンスがいつ必要になるかを予測し、問題や誤動作が発生する前にスケジュールを設定できます。

Google Cloud の AI と機械学習のプロダクトやサービスは、予測分析の基盤となります。最新のツールやモデルを使用してデータを分析することで、過去に何が起きたかを理解するだけでなく、将来何が起こる可能性があるかを最適に評価できます。

専門家向けに、Vertex AI を使用すると、低コストで複雑なモデルをより迅速に構築できます。初心者は、AI ビルディング ブロックを使用してサービスに AI をすばやく追加できます。