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。

ビジネスのためのデータ サイエンスの一環として、予測分析と拡張アナリティクスの成長はビッグデータ システムの成長と一致します。この場合、より大規模なデータプールにより、データ マイニングのアクティビティが増加し、予測的インサイトを提供できます。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、現在および過去の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。高度なツールに加え、ビッグデータの機械学習と AI モデルを活用することにより、組織は履歴データと現在のデータを使用して、数秒、数日、数年後の傾向と行動を非常に高い精度で確実に予測できます。

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、ほぼすべてのビジネスまたは業界での運営の合理化、収益の向上、リスクの軽減に利用できます。ビッグデータ機械学習を使用する拡張分析が使用されることもあります。データレイク分析など、さらにユースケースを以下に示します。

不正行為の検出

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

オペレーションの改善

企業は、予測分析モデルを使用して在庫の予測、リソースの管理、効率性の向上を行います。

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、機器の定期的なメンテナンスが必要なタイミングを予測し、問題や障害が発生する前にスケジュールできます。

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。

専門家の方は、AI Platform を使用すると、低コストで複雑なモデルを迅速に作成できます。初心者の方は、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。