成功を収めている現代の企業は、ますますデータ主導になっています。たとえば JPMorgan Chase のような大手銀行は、不正利用検出モデルに処方的アナリティクスを使用して、誤検知 (不正利用としてフラグが立てられた正当な取引など) を最大 30%削減しています。規模を問わず、あらゆる企業が効果的なデータ活用からメリットを得ていますが、リーダーは、需要の予測、リスクの予測、将来の意思決定への情報提供など、どのようなデータが必要で、実際にそれで何を達成しようとしているのかを把握しておく必要があります。

予測的アナリティクスと処方的アナリティクスは、企業が不確実性に対処する上でそれぞれ異なる役割を果たします。しかし、その仕組みや使用するタイミングを理解していないと、行動に移せない予測や、重要なコンテキストが欠如した戦略に行き着く可能性があります。以下では、これら 2 つのアナリティクスの違い、それぞれの使用するタイミング、および実際のビジネスシナリオでよりスマートな意思決定をどのように実現するかについて説明します。

目次

• 予測的アナリティクスとは？
  
• 処方的アナリティクスとは？
  
• 処方的アナリティクスと予測的アナリティクスの類似点と相違点
  
• 企業における予測的アナリティクスと処方的アナリティクスの活用方法
  
• 予測的アナリティクスと処方的アナリティクスを使用するタイミング
  
• 予測的アナリティクスと処方的アナリティクスのユースケース
  
• Stripe Data Pipeline の活用方法
  

予測分析とは何か？

予測分析では、過去のデータを使用して結果を予測します。過去のデータからパターンを見つけ出し、統計モデルや AI を適用して何が起こりそうかを推定します。結果は確実なものではなく確率として示されますが、リーダーがより良いビジネス上の意思決定を行うのを支援するには十分です。

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かを予測するサブスクプラットフォーム

処方的分析とは何か？

予測分析では起こり得る結果を予測しますが、処方的分析ではさらに一歩踏み込み、その予測に基づいて具体的なアクションを推奨します。これには通常、考えられる複数のシナリオを比較検討し、シミュレーションを実行して、制約 (予算、時間、リソースなど) の下で特定の結果を得るための調整が含まれます。

たとえば、モデルが来四半期の資金不足を予測したとします。処方的システムは、特定の経費の削減、マーケティング予算の調整、またはサプライヤーとの条件の再交渉など、状況やデータに固有のアクションを推奨します。

処方的分析と予測分析の類似点と相違点

予測分析と処方的分析は、ビジネス分析において最も将来を見据えた 2 つの階層を表しています。これらは多くの場合一緒に議論されますが、それぞれ異なる機能を果たし、異なる数学的手法に依存し、根本的に異なる結果をもたらします。

類似点

機能的な違いがあるにもかかわらず、予測分析と処方的分析には共通の基盤があります。

• 高品質なデータに基づく
  どちらも正確な結果を生成するために、構造化および非構造化された過去のデータ、リアルタイムのデータフィード、および堅牢なデータエンジニアリングパイプライン (ETL/ELT) に大きく依存しています。

• 高度なアルゴリズム基盤
  どちらも、高度な数学、統計モデリング、および機械学習を使用することで、記述的分析 (「何が起こったか」) や診断的分析 (「なぜ起こったか」) の枠を超えています。

• 結果を最適化するという共通の目標
  どちらも、業務上の不確実性を低減し、意思決定の質を向上させ、収益の増加、コストの削減、企業リスクの軽減といった具体的なビジネス価値を推進します。

• 重複するコアテクノロジースタック
  どちらも、基盤となるデータサイエンスツールとプログラミング言語に依存しています。データチームは Python、R、SQL を使用して、予測モデルや処方的モデルのためにデータをクリーニング、操作、構造化します。さらに、どちらも Tableau、Power BI、Looker などのビジネスインテリジェンス (BI) ツールにインサイトを提供し、視覚的なレポートやエグゼクティブダッシュボードを作成します。

相違点

処方的分析と予測分析は、その主要な焦点、技術的な方法論、ツールセット、および実用的なエンタープライズアプリケーションにおいて大きく異なります。予測分析が「何が起こる可能性が高いか」に答えるのに対し、処方的分析は「取るべき最善のアクションは何か」に答えます。

予測分析と処方的分析のビジネスでの活用方法

現実のビジネスシナリオにおいてこれらのモデルがどのように機能するかを理解すると、その補完的でありながらも異なる機能が明確になります。

戦略的および運用上の意思決定

• 予測
  方向性を明確に提示することで、不確実性を低減します。たとえば、予測モデルは、季節商品の需要が 25% 急増すると予測したり、拡大のターゲットとなる可能性のある市場を特定したりします。

• 処方的
  正確な手順を提示するために、キャパシティ、予算、および供給の制約を評価して、意思決定の停滞を解消します。最小限のコストと混乱でその需要を満たすために、どれだけの在庫を発注すべきか、マーケティング費用をどこに割り当てるべきか、物流ルートをどのように変更すべきかを正確に計算します。

リスク管理と債務不履行の警告

• 予測
  問題が拡大する前に早期警告シグナルにフラグを立てます。貸し手はこれを使用して統計的に債務不履行の確率が高い借り手を特定し、サイバーセキュリティチームはこれを使用して攻撃の兆候となるネットワークの異常を検出します。

• 処方的
  確率スコアに基づいて、正確なリスク軽減プロトコルを推奨します。リスクの高いローンの申請者に対して、処方的エンジンは代替のクレジット構造や調整された金利を提案する場合があります。セキュリティの脅威に対しては、特定のステップアップ認証手順を自動的にトリガーしたり、侵害されたネットワークノードを隔離したりできます。

業務効率とリソースの割り当て

• 予測
  配送車両の部品が故障する可能性が高い時期の予測、小売業の店舗の客足の推定、地域の製造量の予測など、発生前に業務上の混乱を予測します。

• 処方的
  利益率を最大化し、無駄を最小限に抑えるために、スケジュールとリソースの配分を最適化します。過剰なサービスを行うことなくダウンタイムを防ぐための正確なメンテナンス期間をフリート管理者に伝え、配送の遅延を最小限に抑えるために地域のハブ間で倉庫の在庫を分散させ、シフトやスキルレベルごとにスタッフのスケジュールを順序付けします。

顧客エンゲージメントとハイパーパーソナライゼーション

• 予測
  来月にチャーンする可能性が 70% あるサブスクの登録者を特定したり、アップグレードの準備ができている購入者を特定したりするなど、顧客の行動を分類して将来の意図を明らかにします。

• 処方的
  各顧客にとってリアルタイムで最適な単一のアクション (Next Best Action) を決定します。包括的なプロモーションメールを送信するのではなく、利益率と顧客生涯価値 (LTV) を評価して、特定の割引を提供するか、サクセスマネージャーとのチェックインコールをスケジュールするか、またはカスタマイズされた商品の推奨をトリガーするかを提案します。

予測分析と処方的分析をいつ使用すべきか？

予測的分析と処方的分析は、異なるタイプの疑問に対応するように設計されています。あらゆる状況においてどちらが適切かは、どのようなインサイトを求めているかと、データ機能の成熟度によって決まります。

予測分析と処方的分析のユースケース

予測分析では確率の計算と傾向の予測によって先見性が提供されるのに対し、処方的分析ではそのインサイトが、最適化されたアクションに即座に変換されます。さまざまな業界での具体的な活用例は以下のとおりです。

小売業と E コマース

• 予測
  季節的な製品需要の急増を特定し、解約の可能性が高い高価値のサブスクリプション登録者を予測します。
  

• 処方
  最適な割引率を計算してリアルタイムでウェブ上の価格を調整し、パーソナライズされたリテンションオファーをトリガーします。

• ビジネスへの影響
  リテンションを向上させ、在庫の値下げを最小限に抑え、利益率を最大化します。

ヘルスケアとライフサイエンス

• 予測
  インフルエンザの季節における救急外来の患者急増を予想し、再入院のリスクが高い患者を特定します。

• 処方:
  シフトの正確な人員配置レベルを推奨し、患者の指標に基づいて動的な治療プロトコルを生成します。

• ビジネスへの影響
  待ち時間を短縮し、医療従事者の燃え尽き症候群を防ぎ、患者の治療成績を改善します。

金融サービスおよび銀行業務

• 予測
  債務不履行の可能性が高いローン申請者にフラグを付け、疑わしいクレジットカードの取引パターンをリアルタイムで検出します。

• 処方
  代替のローン構造 (より高い担保要件など) を推奨し、ステップアップ認証を自動的にトリガーします。

• ビジネスへの影響
  クレジットリスクを軽減し、不正利用による損失を削減して、ポートフォリオの収益を最適化します。

サプライチェーンと製造

• 予測
  工場設備の故障時期を予測し、地域の交通機関の遅延を推定します。
  

• 処方
  車両のルートをリアルタイムで変更し、ボトルネックを回避するために機械のメンテナンス時期を再スケジュールします。

• ビジネスへの影響
  計画外のダウンタイムを排除し、運送費用を削減して、配達スケジュールを改善します。

エネルギー・公益事業

• 予測
  異常気象時の電力需要のピークを予想し、太陽光や風力による発電量を予測します。

• 処方
  マイクログリッド間で電力を自動的にリダイレクトし、バッテリーの電力を蓄積または放出する最適な時間帯を決定します。

• ビジネスへの影響
  停電を防ぎ、発電コストを削減して、再生可能エネルギーの導入を加速させます。

通信およびメディア

• 予測
  ライブストリーミングイベント中の帯域幅のボトルネックを特定し、サブスクリプション登録者の離脱率をモデル化します。

• 処方
  トラフィックの多いセルにネットワーク容量を動的に割り当て、カスタマイズされたコンテンツバンドルを推奨します。

• ビジネスへの影響
  サービスの品質を確保し、ネットワーク帯域幅を最適化して、サブスクリプション登録者のライフタイムバリューを向上させます。

旅行、ホスピタリティ、航空

• 予測
  天候によるフライトの混乱を予想し、地域のイベント開催時におけるホテルの予約急増を予測します。

• 処方
  チケットや客室の価格をリアルタイムで動的に調整し、連鎖的な遅延を最小限に抑えるために空港の乗務員を再配置します。

• ビジネスへの影響
  RevPAR (販売可能な客室 1 室あたりの収益) を最大化し、機材の稼働率を向上させ、顧客満足度を高めます。

人事およびワークフォースマネジメント

• 予測
  退職リスクの高い重要な従業員を特定し、将来の労働力のスキル不足を予測します。

• 処方的
  カスタマイズされた報酬および成長パッケージを作成し、従業員に合わせたトレーニングロードマップを構築します

• ビジネスへの影響
  コストのかかる従業員の離職を減らし、採用費用を削減して、社内の人材パイプラインを構築します

Stripe Data Pipeline の活用方法

Stripe Data Pipeline を使用すると、Stripe アカウントのデータをデータウェアハウスやクラウドストレージプロバイダーと直接、簡単に同期できます。Data Pipeline により、Stripe のデータを他のデータセットと組み合わせて簡単に表示できます。

Data Pipeline で以下が可能になります。

• 大規模なデータ配信の自動化: コーディング不要で Data Pipeline を数分で設定し、Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks、および一般的なクラウドストレージソリューションで、すべての Stripe データとレポートを継続的かつ自動的に受信します。

• データの遅延と停止の回避: Stripe に組み込まれたパイプラインにより、継続的なメンテナンスの負担を軽減します。また、Data Pipeline には API のレート制限がありません。そのため、データ量がどれほど多くても、常に完全で正確な状態が保たれます。

• 帳簿の締めとインサイト獲得の迅速化: Stripe データを他のプロダクト、顧客、マーケティングのデータと一元化することで、収益の消込を迅速化し、最も価値の高いセグメント、不正利用、支払いコストを 1 カ所で分析できます。さらに、Data Pipeline 専用の構築済みで強化されたデータセットにアクセスして、複雑な財務モデリングを行うことなく、MRR、カスタムの不正利用ルール、売上回収のパフォーマンスなどの分析を開始できます。

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