予測分析とは

予測分析とは、過去や現在のデータを統計や機械学習で分析し、「これから何が起こりそうか」を予測する手法のことです。AIや機械学習を使った代表的なビジネス活用で、生成AIが話題になるずっと前から実務で使われてきました。

3つの分析の真ん中にある

データ分析は、よく3つの段階で語られます。「何が起きたか」を振り返る記述的分析、「何が起こりそうか」を見通す予測分析、「ではどうすべきか」を示す処方的分析です。予測分析はその真ん中に位置し、過去のパターンから先回りして手を打つための土台になります。たとえば「この条件の顧客は解約しやすい」と分かれば、辞めてしまう前に手が打てるわけです。

どんな場面で使われるか

身近な例は幅広くあります。来月の需要を見込んで在庫を準備する、解約しそうな顧客を早めに見つける、不正な取引をその場で検知する、ローンの焦げ付きリスクを見積もるといった用途です。いずれも「過去の似た事例」を大量に学び、次に起こりそうなことへ確率で見当をつけます。ここで大事なのは、予測はあくまで確率的な見込みであって、確実な未来ではないという点です。外れる前提で、打ち手の準備に使うのが上手な付き合い方になります。

予測分析に関するよくある質問

予測分析は他のデータ分析とどう違うのですか？

データ分析はよく3段階で語られます。「何が起きたか」を振り返る記述的分析、「何が起こりそうか」を見通す予測分析、「ではどうすべきか」を示す処方的分析です。予測分析はその真ん中で、過去のパターンから先回りして手を打つ土台になります。

予測分析の結果はどこまで信じてよいのですか？

予測はあくまで確率的な見込みで、確実な未来ではありません。需要予測や解約しそうな顧客の早期発見、不正取引の検知などに使われますが、外れる前提で打ち手の準備に使うのが上手な付き合い方です。

予測分析は生成AIより新しい技術ですか？

いいえ、生成AIが話題になるずっと前から実務で使われてきたAI活用の代表格です。近年はここに生成AIが加わり、予測モデルが解約しそうな顧客を見つけ、生成AIがその一人ひとりに合わせた引き留めメールの文面まで自動で用意する、といった「先を読む」と「具体的に動く」の組み合わせが現れています。