企業がこれからの時代で競合に負けないためには、予測分析が重要です。本記事では、予測分析を行うことの必要性やメリットを解説し、予測分析の活用事例なども紹介していきます。今後予測分析を行う企業にとって有用な情報をまとめていますので、ぜひ参考にしてください。
予測分析とは
「予測分析」とは、統計アルゴリズム・機械学習などを活用してデータを解析し、将来の結果を予測することです。
特に近年では、ビッグデータを使ってのマーケット動向の予測が注目を集めています。膨大なデータを用いることによりその精度を高め、顧客が起こす未来の消費行動などを見極めようとしているのです。
膨大なデータを処理するためには高度な技術を要するので、一企業が予測分析を導入することは容易なものではありませんでした。しかし昨今では、機械学習やAI技術も発達し、企業向けの実用化が進んでいます。
こうした需要の増加は、AI技術のみならず、ほかにもさまざまなことが要因として挙げられるでしょう。例えばストレージや解析に関する技術の発展、分析ツールの充実などが関係しています。コンピューター自体の処理速度も格段に進歩し続けています。そのため予測分析にかかるコストも年々下がってきており、あわせてツールの普及も進んでいることなどから、高度な分析を一般企業が行うようになってきているのです。
予測分析の必要性
技術の発展は分析の精度を上げるだけでなく、企業間競争の激化も生んでいます。競争相手もグローバル化しつつありますし、経済状況の厳しさも増しているのです。そのような状況下、一企業が生き残り、長く活動を続けていくためには競合他社との差別化が必要です。
また、最適な企業運営を行い、低コスト、低リスクかつ効率的に利益を生み出すことも求められています。これらを遂行するためにも、予測分析が必要なのです。
特に近年では収集されるデータの数・種類が増えており、膨大な量のデータを上手く活用する必要性が高まっています。上述の通りコンピューターの性能は向上していますし、分析を実現するためのソフトウェア環境も整いつつあります。いち早く予測分析にとりかかり、激しい競争に負けないような施策を始めなければなりません。
予測分析に取り組むメリット
技術的な基盤が整い、多くの企業が予測分析を始めて効果的な活動を実現しています。こうした中生き残っていくためには、予測分析をますます適切に実行していく必要があります。
予測分析には以下のような代表的なメリットが存在します。これらをしっかりと認識し、うまく活かせるよう準備していきましょう。
マーケティングの効率化
大きなメリットの1つは、マーケティングが効率化されることです。
一般に、「予測分析はマーケティングとの相性がよい」とされています。デジタルで取得できる顧客データは多く、さまざまな予測モデルを使うことで収益性の高い顧客獲得につなげやすくなります。消費者の行動予測や市場動向予測などが的確にできれば、一人ひとりのニーズに合ったサービス・商品等の提供が行いやすくなるのです。
無駄をなくしつつ、より高い確度で成約を得ることができるでしょう。もちろん、顧客は自分の求めるサービスを存分に受けることが可能です、顧客満足度が高まります。
オペレーションの改善
多くの企業では「在庫予測」「工場のリソース管理」のために予測モデルを活用しています。航空会社においてはチケットの価格を設定する際に用いられますし、ホテルの経営においても、「いつ・どれだけの宿泊客が訪れることになるのか」を予測することは大事です。これにより客室稼働率を最大化し、収益の増加を目指しているのです。
そのほかの業種においても、予測分析はオペレーションの最適化に効果を発揮し、収益拡大に影響を及ぼします。例えば、銀行や金融業界では以前から「不正の検知・削減」「信用リスクの測定」「価値の高い顧客の維持」といった目的のために予測分析が活用されてきました。小売業界であれば「商品の品そろえ」「販促活動の実効性」、そして「訴求効果が高いオファーの判断」といった目的のために予測分析は行われています。製造業であれば品質低下・欠陥などが取引先および自社に対して大きな損失を生む可能性があるので、その要因を特定するために分析が行われます。
セキュリティの強化
予測分析することにはセキュリティが強化されるというメリットもあります。
サイバー攻撃はいつ起こるかわかりませんし、現代においては予防のみならず迅速な事後対応が特に重要であるとされています。攻撃の予測を行うことで事前に対策を万全にするとともに、対応策を取るまでの時間も短縮できるのです。これによって自社に生じる損害の程度も抑えられ、取引先や顧客への被害も小さくすることができ、社会的な信頼も失わずに済みます。
また、予測分析によりセキュリティ対策の精度が向上することにより、誤った異常検出の数も減らせます。これは対策部署の業務負担軽減に貢献するでしょう。
予測分析の活用事例
ここからは、実際の活用事例を見ていきましょう。他社がどのような予測分析をしたのかを知ることで、より明確なイメージをつかむことができるでしょう。
日産東京販売ホールディングス
日産東京販売ホールディングスでは、ビッグデータを活用した予測分析サービスを導入しています。1年以上のトライアル期間を設け、事前に入念な準備が行いました。その後、予測分析サービスの利用を傘下のディーラーに対し促進し、実際にグループ全体の営業活動効率化といった成果を出しました。
例えば、以前は店長および営業スタッフの勘や経験に頼っていた顧客抽出ですが、ここに予測分析サービスから抽出された重点顧客を追加した結果、その情報を店舗の営業部門が活用することで営業活動が効率化しました。
また、カーライフアドバイザーと呼ばれる人材は、1人あたり数百件ものターゲットを担当していますが、これに対し優先度を付け、効率的な訪問ができるようにしているのです。すべての顧客を訪問していると時間が足りませんし、成約に至らなければコストだけが生じてしまいます。
さらには、本来成約の可能性が高かった顧客を失ってしまう恐れもあります。このように、予測分析によって機会損失の低減も実現できるのです。
アンデルセン
アンデルセンは、広島県を本拠として全国でパンの販売をしている事業者です。全国に数十もの店舗があるため、在庫リスクを抱えず、かつ売り切れによる機会損失をなくすことが求められます。そこで、正確な販売計画の策定が重要となりますが、同社ではここに販売管理システムを導入して予測分析を行ったのです。
同社では主に販売履歴と来店客数を分析し、商品の売れ行きパターンを予測することに注力しました。従来は店長等の経験を基に製造量の決定がなされていましたが、システムの導入によってより精度の高い製造計画が策定できるようになり、導入から半年間で1.1%の売上増加を記録しています。同時に、店長の負担も軽減され、その分リソースをより充実した店舗営業に向けることができるようになりました。
予測分析基盤を構築する上で大切なこと
予測分析を高い確度で行うためには、基盤をしっかり整備しなければなりません。そこで重要となるのがデータの収集と分析手法、人材の確保、そしてソフトウェアの導入です。
将来起こり得る事象の予測精度を高める上では、なるべく多くのデータを集めることが大事です。少ないデータでは把握できる情報に限りがありますし、多数のパターンを推測するのが難しくなってしまいます。そのためビッグデータを収集可能なシステムが構築されていなければなりません。そして当然、膨大な量のデータを効率的に分析し、処理ができるツールやソフトウェアが欠かせません。
さらに、企業が忘れてはならないのは、人材の確保です。データ自体の収集・処理は、外部から提供されるサービスで対応可能ですが、それらを自社のために活かしてくれる中心人物を、積極的に採用・任命しておく必要があります。リーダーとしての統率力はもちろん、必要幅広い知見が求められるでしょう。
また、多くの従業員たち、予測分析に対する意識を高めてもらうことも重要です。予測分析を専門的に行う人材確保はもちろん、経営層や、現場で動く多数の従業員に関しても、予測分析について理解してもらえるよう、アプローチをかけなくてはなりません。
Google Cloud™ で正確な予測分析を
予測分析に役立つサービスとして「Google Cloud™（旧 GCP：Google Cloud Platform）」があります。これは Google がクラウド上で提供しているサービスの総称で、この中に多数のツールが含まれています。
例えば、高性能な仮想マシンが利用できたり、機械学習を使ったビッグデータの分析・アプリケーション開発なども使用できたりします。そして「AI Platform」や「BigQuery ML」などを使えば、収集された顧客データを基に需要予測を行うことまで可能です。
必ずしも自社にて一から予測分析のためのシステムを構築する必要はありません。Google が提供している高度なテクノロジーやインフラを導入することで、環境を効率的に整備できるでしょう。
まとめ
技術の進歩や、分析に有用なツールが増加したことなどにより、多様な業種で予測分析を導入しやすくなっており、近年多くの企業がその規模などに関係なく予測分析を取り入れた活動を始めています。これは競争の加速を生み、効率的な運用ができていない企業は淘汰されてしまう可能性も出てきています。
そこでGCPなど、効率的かつ、比較的容易に導入できるものから取り組んでみることをおすすめします。その際、ここで解説した事項や活用事例も参考にしつつ、自社に適した形で運用することに留意されるとよいでしょう。
