成功している現代のビジネスは、データによってますます推進されています。たとえば、JPMorgan Chase などの大手銀行は、不正利用検知モデルで処方的分析を使用して、偽陽性 (正当な取引が不正利用としてフラグ付けされること)を 最大 30%削減しています。あらゆる規模のビジネスが効果的なデータ使用から恩恵を受けますが、必要なデータの種類と実際にそれで何をしようとしているのか (需要予測、リスク予測、将来の意思決定への情報提供など)を知る必要があります。

予測分析と処方的分析は、企業が不確実性に対処することを支援する上でそれぞれ異なる役割を果たします。しかし、それらの仕組みや使用タイミングを理解していなければ、行動できない 予測や文脈を欠いた戦略に行き着く可能性があります。以下、これら 2 つの分析形式の違い、それぞれの使用タイミング、実世界のビジネスシナリオでより賢明な意思決定を可能にする方法をご説明します。

この記事の内容

• 予測分析とは何か？
  
• 処方的分析とは何か？
  
• 処方的分析と予測分析の違いとは？
  
• ビジネスにおける予測分析の活用方法
  
• ビジネスにおける処方的分析の活用方法
  
• 予測分析と処方的分析をいつ使用すべきか？
  
• 予測分析の一般的なユースケースとは？
  

予測分析とは何か？

予測分析は履歴データを使用して結果を予測します。過去のデータのパターンを発見し、統計モデルと AI を適用して起こりうることを推定します。結果は確実性ではなく確率ですが、より良いビジネス意思決定を行うには十分であることが多いです。

予測分析の例には以下のものがあります。

• ホリデーシーズンの売上を予測する小売業者
  
• 不正利用の可能性がある取引にフラグを立てる銀行
  
• どのユーザーが解約する可能性があるかを予測する サブスクリプションプラットフォーム
  

処方的分析とは何か？

予測分析が可能性の高い結果を予測するのに対し、処方的分析はさらに一歩進んで、これらの予測に基づいた具体的なアクションを推奨します。これには通常、複数の可能なシナリオの検討、シミュレーションの実行、制約条件 (予算、時間、リソースなど)下での特定の結果に向けた最適化が含まれます。

モデルが次の四半期にキャッシュ不足を予測したと仮定しましょう。処方的システムは特定の費用削減、マーケティング予算の調整、サプライヤー規約の再交渉といった、貴社の状況とデータに特化したアクションを推奨する可能性があります。

処方的分析と予測分析の違いとは？

処方的分析と予測分析はしばしばリンクしており、前者が後者の上に構築されるためです。しかし、それぞれが異なる目的を果たし、まったく違う結果を生み出します。この 2 つの違いを理解することは重要です。特に、ビジネス課題にどちらのアプローチを適用するかを決定する際には欠かせません。予測分析は何が起こる可能性が最も高いかを教え、処方的分析は取るべき最善のアクションを教えます。

たとえば、予測モデルは顧客が来月に 離脱する確率が 70% であることを示すかもしれません。処方的モデルはその予測を受けて、異なる選択肢 (割引の提供、アカウント登録体験の調整など)を評価し、可能性の高い結果、制約、トレードオフに基づいて最も効果的な行動方針を推奨します。

機能の観点では、予測分析は履歴データとパターンを使用した確率の推定に関するものです。処方的分析は、これらの確率をより広い意思決定フレームワークに組み込みます。シミュレーション、最適化、シナリオ分析などの手法を使用して、最も効果的な戦略を提案します。

処方的モデルは、リアルタイムデータ、ビジネスルール、外部制約といったより幅広い変数セットを含むことが多くあります。これは、実行可能な次のステップを提供することが目的だからです。予測分析がトレンドを単独で特定する一方で、処方的分析は文脈、目標、下流効果を考慮します。

製品需要の急増の可能性を特定するために予測分析を使用するかもしれません。しかし、適切に対応するには、在庫調整、予算配分、物流経路変更の方法を決定し、最小限の混乱やコストでその需要に対応するために処方的分析が必要です。

ビジネスにおける予測分析の活用方法

予測分析は企業に計画を立て、確信を持って行動する時間を提供します。何が起こりそうかを見ることができれば、より早く、より賢明に対応できます。

ビジネス運営で予測分析を活用する方法をご説明します。

より強力な意思決定

データに基づく予測は、不確実性を軽減するのに役立ちます。どれだけの 在庫を注文するか、どこに新しい勤務地を開設するか、どの市場をターゲットにするかを決定する際、予測モデルは方向性の明確化を提供できます。

リスクの早期警告

貸し手は予測分析を使用してデフォルトする可能性がある借り手を特定します。セキュリティチームは不正利用やサイバー攻撃の兆候となる異常を検知するために使用します。問題が拡大する前に特定することで、介入のための貴重な機会を得られます。

運用効率

何が起こりそうかを知ることで、物流とリソース配分の改善に役立ちます。

予測分析に基づいて企業が行う可能性がある変更の例をいくつかご紹介します。

• 配送車両は故障前に予防保守をスケジュールできます。
  
• 小売業者は需要予測に基づいて人員配置や在庫を調整する可能性があります。
  
• 製造業者は予想受注量に合わせて生産を調整できます。
  

これらの変更の結果は、廃棄物の削減、混乱の減少、利益率の向上となる傾向があります。

よりターゲット化された顧客エンゲージメント

予測分析は、どの顧客が 離脱する可能性が最も高く、どの顧客がアップグレードの準備ができているかを特定できます。その洞察により、チームは以下の方法でより正確にアウトリーチをカスタマイズできます。

• 顧客が購入する前に維持オファーを送信
  
• 購入シグナルに基づく製品推奨
  
• コンバージョンの可能性に基づくリード優先順位付け
  

予測分析により、より良い投資収益率を得ることができ、顧客はより関連性の高い体験を得られます。

ビジネスにおける処方的分析の活用方法

処方的分析はチームがデータに基づいて行動することを支援します。パターンの発見や結果の予測ではなく、貴社の目標と制約に特化した具体的で、データに裏付けられた推奨事項を提供します。

これがあなたのビジネスにもたらす効果をご説明します。

より迅速で確信に満ちた意思決定

処方的分析は具体的な次のステップを示し、それらが理にかなっている理由を説明します。これにより意思決定の麻痺を軽減できます。特に、リスクが高い、または時間が限られている場合に効果的です。

より賢明なリソース配分

処方的モデルは複数の要因と競合する優先事項を考慮し、リソースを最大限活用する方法を提案します。

たとえば、以下のようなアドバイスを提供する可能性があります。

• 過剰サービスなしでダウンタイムを削減するためのメンテナンスタイミングの改善
  
• 配送コストと遅延を最小化するための倉庫間での在庫分散
  
• 地域やシフト別の予測需要に合わせた人員配置スケジュールの順序調整
  

これらのモデルは、リソースをより戦略的に使用する方法について、より賢明でデータ主導の意思決定を行うことを支援します。

予防的リスク管理

予測分析が潜在的リスクにフラグを立て、処方的分析がそれらへの対処法を教えます。たとえば、後者は高リスク取引に対する 検証ステップの割り当てや、標準規約では資格を満たさない申請者に対する代替ローン構造の提供をアドバイスする可能性があります。

より深いパーソナライゼーション

処方的システムは、顧客の行動に基づいて各顧客に対する最善のアクションを決定できます。これにより、推測に頼ることなく、より個人化された効果的なアウトリーチが可能になります。これは、一般的なプロモーションの送信と、統計的に顧客が関心を持つ可能性が高いものを適切なタイミングで提供することの違いです。

予測分析と処方的分析をいつ使用すべきか？

予測分析と処方的分析は異なるタイプの疑問のために設計されています。どのような状況でも適切な選択は、求める洞察の種類とデータ機能の成熟度によって決まります。

場合によっては、信頼できる予測がビジネスに必要なすべてです。単一ポイントの意思決定 (来月の広告予算設定、倉庫スペースの見積もりなど)を行う場合、予測モデルは進行に十分な明確性を提供する可能性があります。ビジネスは予測分析を以下の目的で使用できます。

• 次に何が起こりそうかの理解
  
• トレンドの発見、潜在的リスクのフラグ付け、将来状況の予測
  
• 顧客行動、売上予測、在庫需要、財務リスクなどの分野での不確実性削減
  

しかし、意思決定がより複雑になり、依存関係、競合する優先事項、重要な財務的結果を伴う場合、結果を予測し選択肢の中から選択する方法が必要になります。処方的分析は、トレードオフの評価と実際の制約に基づく最も効果的な戦略の発見を支援します。ビジネスは処方的分析を以下の目的で使用できます。

• 取るべきアクションに関する明確でデータに裏付けられた推奨事項の受け取り
  
• 複数の変数、制約、可能なトレードオフの管理
  
• プロセスや結果の向上
  

多くのビジネスシナリオでは、予測分析と処方的分析が連携して最高の成果を発揮します。予測分析は可能性の高い事象や結果 (需要急増、顧客離脱、機械故障など)にフラグを立てます。処方的分析はその後、選択肢を評価して、最も効果的な対応 (在庫経路変更、手数料/料金体系調整、サービスタッチポイント増加など)を提案します。

予測分析の一般的なユースケースとは？

予測分析は、企業が行動、需要、リスクを予測する必要がある場合、ほぼすべての業界で応用されています。異なるタイプのビジネスにおける一般的なユースケースをご紹介します。

不正利用検知とクレジットリスク

金融機関はリスク管理において予測モデルに大きく依存しています。取引監視システムは、過去の 不正利用のパターンに基づいて疑わしく見える決済にフラグを立てます。信用スコアリングモデルは、借り手がローンをデフォルトする可能性を予測します。これにより、貸し手はより賢明なリスク評価を行い、リスクエクスポージャーを反映した金利を設定できます。これらのモデルはリアルタイムで発展し、新しいデータが利用可能になるにつれて継続的に自己改善を行います。

離脱予測と顧客維持

サブスクリプションベースのビジネスでは、予測分析は実際に解約する前にどの顧客が解約する可能性が高いかを特定することを支援します。使用状況、サポートインタラクション、行動シグナル (ログイン回数の減少、エンゲージメントの低下など)が、個人レベルでリスクをスコア化する離脱モデルに入力されます。マーケティングおよびサポートチームは、維持オファー、ターゲット化されたメッセージング、アカウントアウトリーチにより予防的に介入できます。

製品推奨とパーソナライゼーション

予測システムは通常、オンラインで遭遇する推奨エンジンの情報源となります。購入履歴、閲覧行動、人口統計データを分析して、顧客が次に欲しがる可能性があるものを予測します。ECプラットフォームは、これらのモデルを使用して各顧客が購入する可能性が最も高い製品を推奨します。メディアプラットフォームは、過去の視聴およびエンゲージメントパターンに基づいて番組、プレイリスト、記事を推奨するために同様のロジックを適用します。

適切に実行されると、これはコンバージョンの向上とユーザー体験の改善の両方を実現できます。

需要予測と在庫計画

小売業者とサプライチェーンは、製品、地域、チャネル、時間枠別の需要を予測するために予測モデルを使用します。過去の売上トレンド、季節性、プロモーションカレンダー、さらには天候やマクロ経済シグナルなどの外部要因がすべて予測に入力されます。この洞察により、より正確な在庫購入、倉庫計画、配送物流を推進できます。

目標は、在庫切れの回避、運転資本の解放、予想需要に可能な限り近い供給を実現することによる過剰注文の削減です。

予知保全

製造業、物流業、航空業などの業界では、高い稼働率確保のために予知保全モデルが重要です。センサーは振動、温度、使用時間、その他の摩耗の指標に関するデータを収集します。予測モデルは故障の可能性を推定し、最適なサービスタイミングを推奨します。

これにより、チームは問題が発生する直前に機器のサービスを行うことができ、コストのかかるダウンタイムと不要な定期メンテナンスを回避できます。これは反応的から予防的な運用への転換です。