未来の需要や市場動向を見通せれば、競合他社に先駆けて利益を確保し、あるいは実際に被害が生じる前に問題を予防できます。予測分析は、経営者ならば誰もが夢見るであろうこうした理想を現実に近づける技術です。
予測分析とは
予測分析とは、統計アルゴリズムや機械学習などの手段を用いてデータを解析し、将来起こりうる事象を予測することを指します。商品・サービスの需要予測や売上予測などが代表例です。身近なところでは、天気予報も予測分析に含まれます。特に近年は、ビッグデータを活用した予測分析が注目されており、従来よりも精度の高い予測ができるようになりました。
未来に起こりうることを高い精度で予測できれば、利益の最大化もしくは損失の最小化に向けて、先回りして動けます。したがって、精度の高い予測は企業が競争力を保つために不可欠であり、適切な意思決定やリスク管理に大きく寄与します。
予測分析に使用される主な手法
予測分析で使用される代表的な手法としては、データマイニングとAIの機械学習の2つがあります。
データマイニング
データマイニングとは、膨大なデータの中からビジネスに役立つインサイト（洞察）を抽出するデータ分析手法です。「マイニング（mining）」という英語は、地中から価値ある資源を採掘することを意味します。
企業が保有するビッグデータにデータマイニングをすることで、そこに隠されたパターンや傾向、データ間の関連性などを発見できれば、それを将来の予測に役立てられます。例えば、「事象Aが起きたときには高確率で事象Bも起きる」という関係が示されたとすると、事象Aの発生時点で事象Bへ備えることが可能です。このように、データマイニングを用いることで、商品の需要やサービスの解約率、顧客の行動パターンなど多様な事象を予測できます。データマイニングは、クラスター分析ないしロジスティック回帰分析といった統計的手法や予測分析ツール、AI技術などを活用して実行されます。
AI技術（機械学習）
膨大なデータを分析するために役立つのが、AI（人工知能）の機械学習を活用することです。機械学習とは、AIにデータを与えて自動的に学習させ、そのデータから一定のパターンや傾向、特徴などを見つけ出す技術またはプロセスを指します。需要予測や顧客の行動分析などが具体例として挙げられます。
最新のAIの演算能力は人間を遥かに凌駕しているので、人間が手作業で行うより迅速かつ効率的にデータ分析を進めることが可能です。また、機械学習のアルゴリズムやデータのパラメータを適切に調整することで、データ分析の精度を高められもします。従来、データ分析にあたってはデータサイエンティストなどの専門家の力が不可欠でしたが、AI技術の発達によって、そのハードルはかなり低くなりました。
近年では、対話型の生成AIをデータ分析に活用する動きも出ています。生成AIを利用すれば、ユーザーはAIにプロンプト（命令や質問などの入力文）を与えるだけで、簡単にデータ分析を行うことが可能です。
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予測分析を導入する3つのメリット
予測分析によって得られる代表的なメリットとしては、マーケティングの精度向上、業務効率化、そしてセキュリティの強化が挙げられます。
1. マーケティング精度の向上
予測分析はマーケティング活動と好相性です。顧客の購買履歴や行動データを解析し、そのパターンや傾向を予測することで、ターゲットとなる顧客へ最適な方法でタイムリーにアプローチしやすくなります。これにより、成約率の高いマーケティングを実現し、同時に無駄な広告費用を削減することが可能です。
さらに、市場動向や消費者行動の変化を予測分析することで、市場環境に即応した戦略を打ち出せます。コンタクトセンターにおいては、VOC（顧客の声）を分析することで、商品や顧客対応の品質を改善し、顧客満足度の向上を促進可能です。
2. 業務効率化
AIやデータ分析ツールなどを活用して予測分析を行うことで、業務効率化を進められます。例えば、従来は人手に依存していた需要予測や在庫管理などの業務をITツールで自動化すると、業務にかかる時間や労力を大幅に削減可能です。特に、製造業や小売業では、精度の高い需要予測を通じて、過剰在庫の発生による利益率の低下や、在庫切れによる販売機会の損失を防げます。
また、各時期・各店舗の業務量や来店客数などを予測分析すれば、その分析結果に応じて人材や予算などのリソース配分を最適化し、生産性を高めることが可能です。このように、予測分析の導入によって業務効率化やリソースの最適配分を実現し、合理化の結果として全体のパフォーマンスを向上できます。
3. セキュリティ向上
予測分析は、サイバー攻撃の傾向を事前に把握し、効果的なセキュリティ対策を講じるためにも役立ちます。過去の攻撃データからその傾向を分析し、将来の脅威を予測すれば、企業は攻撃される前に防御策を整えることが可能です。これによって、情報漏洩などのサイバー被害を最小限に抑えられます。企業の社会的信用の失墜につながる情報漏洩を防ぐことは、ブランドイメージを守るためにも大切です。
また、予測分析はセキュリティ対策自体の増強にも寄与し、誤検知の減少や異常検知の精度向上が期待されます。結果として、情報システム部門の負担軽減や人的コストの削減にもつながるなど、セキュリティ対策の全体的な効率性を向上可能です。さらに、予測分析を活用すれば、事故やヒューマンエラー、設備の故障などが生じやすい状況を特定し、リスク管理体制を改善できます。
予測分析の活用事例
予測分析はさまざまな形で企業の業績向上のために役立てられています。他社の成功事例をヒントに、自社でどのように活用できるか検討してみましょう。
需要・生産予測による在庫の適正化
ある食品メーカーや製薬会社では、予測分析を活用して商品の需要を高精度に予測し、在庫管理の最適化を実現しています。予測した需要に合わせる形で生産数を適切に調整し、過剰在庫や在庫切れを最小限に抑えて、利益率の向上を可能にしました。
また、需要予測や在庫管理の処理をシステム化することで、発注業務の効率化も進み、業務にかかる時間や工数の削減を実現しています。こうしたプロセスの改善は物流の最適化にもつながり、無駄な在庫の保管・配送コストの削減にも寄与しています。
コンタクトセンターでの呼量予測（コール予測）
あるコンタクトセンターでは、過去の入電データを基に日ごとの呼量（コール数）を予測分析しています。これによって、どの日・時間帯にコールが集中するのか把握できるようになったため、オペレーターのシフト管理を最適化し、顧客の電話を受けられない「放棄率」の改善に成功しました。
シフト管理の最適化は、オペレーターの人件費削減や、人手不足対策にもつながる改革です。従来、このコンタクトセンターでは、呼量予測の精度が担当者のノウハウに依存していましたが、システム導入によって分析精度の向上や属人化の解消が実現されました。
まとめ
予測分析は、マーケティング精度向上、業務効率化、セキュリティ強化など数多くのメリットを企業にもたらします。自社に蓄積されたデータを活用し、将来のリスクや機会を的確に把握することで、企業はより迅速かつ的確な意思決定が可能です。このように予測分析は、企業の競争力を高め、持続的な成長を促進します。積極的に取り入れてみましょう。
