企業の意思決定に寄与する予測分析とは何か？メリットや活用例まで徹底解説！

予測分析とは、統計学や人工知能（AI）を活用して、現在や過去の値から将来の結果を予測する技術です。予測分析を活用することで、企業は様々なメリットを享受できます。しかし、予測分析という言葉を知っていても、内容を正しく理解している方は少ないのではないでしょうか？

企業のデータ活用が強く叫ばれている現代において、予測分析はとても重要な存在の一つです。そこで本記事では、予測分析の概要やメリット、活用例など、あらゆる観点から一挙にご紹介します。

予測分析とは？

予測分析とは、統計学や人工知能（AI）を活用して、現在や過去の値から将来の結果を予測する技術です。将来の結果を予測できることは、ビジネスにおいて非常に大きな価値を持ちます。

例えば、マーケット動向を予測することで、効率的なマーケティング戦略を検討できます。また、店舗が将来の売上数などを予測できれば、商品仕入れを最適化することができ、余剰在庫の削減や利益の最大化に繋がります。

昨今、企業が保有するデータ量は年々増加しており、あらゆる業界で情報のビッグデータ化が進んでいます。膨大かつ多様なデータを処理するためには、高度な技術が必要になるため、これまで予測分析はハードルが高いものとして避けられてきました。

しかし、近年の機械学習や AI の進化に伴い、ビッグデータを効率的に処理することが可能になりました。現在では、多くの企業で予測分析が活用されており、企業の意思決定に大きく貢献しています。

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予測分析のメリット

予測分析を行うことで、企業はどのようなメリットを享受できるのでしょうか？代表的なものをいくつかご紹介します。

高精度な将来予測

これまで、将来の姿を予測するためには、少なからず人間の勘や経験に頼ってしまう部分がありました。しかし、これらはあくまでデータに基づかない定性的な判断であることが多く、様々な変化に柔軟に対応することはできません。

その点、予測分析は過去のデータから将来の姿を導くものであるため、一定の精度が担保されており信頼性も高くなります。このように、あらゆる状況下において最適な予測を実行することで、価値の高いデータを取得できる点は、予測分析の大きなメリットだと言えるでしょう。

自社の業務効率化

予測分析は、あらかじめ定められたモデルに従って自動的に分析・予測を進めていく手法です。そのため、人が煩雑な作業を行う必要はなく、自社の業務効率化や生産性向上に大きく寄与します。

人間が予測を行う場合、直接的な業務負荷だけでなく、担当者が異動・退職する際の引き継ぎや複数担当者間におけるスキルの平準化も課題になります。しかし、予測分析はモデルがあれば誰でも実行可能ですし、人によって結果が変わることもありません。

自社のコスト最適化

予測分析を活用して需要予測を行う場合を考えてみましょう。適正な需要予測ができていない場合、在庫過多に陥って無駄なコストが発生してしまうリスクがあります。

しかし、予測分析で適切な需要を見極めることで正確な予測値を得ることができ、在庫の適正化や適切な設備投資、人材配置を行うことが可能になります。このように、予測分析は会社全体のコスト最適化にも繋がります。

予測分析でできること

前述した通り、予測分析には様々なメリットが存在しますが、具体的にどのようなことを実現できるのでしょうか？予測分析でできることを順番に見ていきましょう。

効率的なマーケティングを実現できる

予測分析はマーケティング分野で有効的に活用されています。現在、インターネットは社会インフラの一つと化しており、 EC サイトや動画ストリーミングサービスなど、あらゆるものがインターネット上で提供されています。

そして、 Web から取得できるデータは多岐にわたり、ユーザーの年齢や性別、居住地などの基本情報はもちろん、 Web の行動履歴をもとに興味関心までも分析することができます。そのため、これらのデータに対して予測分析を行うことで、ユーザーの潜在ニーズを正確に把握し、レコメンド通知や Web 広告など、効率的なマーケティング施策を実行することが可能になります。

既存のオペレーションを改善できる

予測分析は既存オペレーションの改善にも大きく寄与します。例えば、航空会社が適正なチケット価格を算出するために使用したり、アパレルショップが日ごとの来店客数を予測するために使ったりします。

このように、予測分析で現在または過去のデータを分析・活用することで、自社の生産性をより高めるために必要なデータを取得できるのです。これにより、既存オペレーションの無駄を削減して業務効率化を図り、売上・利益を最大化することが可能になります。

自社のセキュリティを強化できる

予測分析はセキュリティ強化にも直結します。将来の値を予測できるということは、将来的に自社が抱える様々なリスクを事前に把握できる、ということです。

昨今、企業データを狙うサイバー攻撃は高度化かつ多様化しており、万が一、個人情報が漏洩した場合は取り返しのつかない事態になります。その意味では、あらかじめリスクを可視化できる予測分析は、前もってセキュリティ対策を講じる上でとても重要な存在だと言えます。

予測分析の活用例

ここまでは、予測分析の基礎的な内容についてご説明しました。それでは、予測分析は各業界でどのように活用されているのでしょうか？具体的な活用例をいくつかご紹介します。

小売業

とある大型百貨店では、価格や陳列棚の数、客数、気温や降水確率、曜日ごとの特性などを分析することで、適正な販売予測数を自動算出しています。これにより、店舗担当者は需要予測に手間をかけることなく、効率的な発注を実現しています。

タクシー業

タクシー業界では、運行実績や周辺のイベント情報などをもとにタクシーの需要を予測しています。また、気象情報や公共交通機関の運行状況といったタクシー需要に直接的に影響するデータも取り込み、予測分析の精度をさらに高めています。

不動産業

とある不動産会社では、予測分析に AI を活用し、不動産価値の将来予測や投資プランのシミュレーションが可能なサービスを展開しています。これにより、人手をかけることなく不動産オーナーの満足度向上と経営サポートが実現可能になりました。

予測分析を実践する上でのポイント

前述の通り、予測分析はあらゆる業種で活用されていますが、闇雲に取り組んでも有効な結果は得られません。それでは、予測分析を実践する上では、どのような点を意識する必要があるのでしょうか？大切なポイントを順番にご説明します。

事前に必要なデータを揃える

予測分析はデータ分析の一種であるため、分析するための元データが必要になります。小売店舗の場合であれば、日々の売上金額や来店客数、商品の陳列数などのデータが挙げられます。これらのデータを多角的に分析することで、有効な分析結果を取得できます。

そのため、予測分析を成功させるためには、前段階としてデータを揃えるところから始めてください。予測分析ではビッグデータを扱うことも多いため、膨大なデータを効率的に管理するためには、データウェアハウス（DWH）の導入が効果的です。

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予測分析の目的を明確化する

データ分析全般に共通して言えることですが、予測分析の目的を明確化することは、非常に大切なポイントです。はじめに「なぜ予測分析を行うのか？」という点を明確にして、ゴールから逆算して分析作業を進めていきましょう。

これにより、必要なデータを取得するための分析モデルを効率的に構築できるようになります。そのため、いきなり分析を始めるのではなく、予測分析の結果や用途までを見据えた上で全体プロセスを検討してください。

IT ツールを導入する

前述の通り、予測分析では膨大なビッグデータを扱うことがあります。そして、分析対象のデータ量が多ければ多いほど、処理にかかる時間は増えますし、かかる工数も増大します。状況によっては、自社だけで予測分析を完結するのが難しいケースも出てくるでしょう。

このような場合、 IT ツールの導入がオススメです。高性能な IT ツールを導入することで、ビッグデータを効率的に処理することができ、予測分析の全体プロセスを最適化できます。ツールの導入コストをネガティブに捉えずに、必要投資として前向きに検討することが大切です。

予測分析には Google Cloud （GCP）がオススメ

先ほど、予測分析を実践する上では IT ツールの導入が有効だとご説明しました。予測分析を行うためのサービスは多く存在しますが、せっかく導入するのであれば Google Cloud （GCP）がオススメです。

Google Cloud (GCP) は Google が提供しているパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の Azure や Amazon 提供の AWS などが挙げられます。

Google Cloud (GCP) は 「 Gmail 」や「 YouTube 」などの有名サービスで実際に動いているプラットフォーム技術をそのまま使用でき、非常に高いインフラ性能を誇ります。コンピューティングやストレージをはじめ、様々な機能が搭載されています。

本来、予測分析を実行するには専門的な知識や煩雑な作業が必要になりますが、この Google Cloud （GCP）に内包されている BigQuery ML や AutoML Forecasting を活用することで、手間なく予測分析を行うことが可能になります。

その他、 Google Cloud （GCP）には、高速なデータ処理や安全なセキュリティレベル、運用工数の低減など、様々なメリットが存在します。 Google Cloud （GCP）は、企業が予測分析を実践する上で、とても心強い武器になると言えるでしょう。

以下の記事で Google Cloud （GCP）を活用した予測分析の具体的な手順を解説していますので、どれだけ簡単に実現できるのかをぜひご確認ください。

こんなに簡単にできるの？ Google Cloud （GCP）を活用した時系列分析のやり方を徹底解説！

まとめ

本記事では、予測分析の概要やメリット、活用例など、あらゆる観点から一挙にご紹介しました。

予測分析を活用することで、自社の業務効率化やコスト最適化など、企業は様々なメリットを享受できます。ビッグデータ活用が叫ばれている現代において、予測分析の重要性は益々高まっていると言えるでしょう。

現在、あらゆる業界で予測分析が活用されており、多くの企業が自社の業務効率化や生産性向上を実現しています。予測分析は企業が利益最大化を目指す上で、重要な鍵を握っているのです。

予想分析を実践する上でのポイントは多岐にわたりますが、その中でも IT ツールの導入はとても大切です。本来、予測分析を行うためには多くの時間と工数が発生しますが、 IT ツールを活用することで、大幅な効率化を図ることができます。

そして、せっかく IT ツールを導入するのであれば Google Cloud（GCP）がオススメです。 Google Cloud（GCP）を活用することで、手間なく高精度な予測分析を行うことが可能になります。

本記事を参考にして、ぜひ Google Cloud（GCP）を活用した予測分析を検討してみてはいかがでしょうか？

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