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Prescriptive analytics provides organizations with recommendations around optimal actions to achieve business objectives such as customer satisfaction, profits, and cost savings. Organizations across industries are using prescriptive analytics for a range … Prescriptive analytics is the area of business analytics dedicated to finding the best course of action for a given situation. At their best, prescriptive analytics predicts not only what will happen, but also why it will happen, providing recommendations regarding actions that will take advantage of the predictions. Prescriptive analytics is a type of data analytics—the use of technology to help businesses make better decisions through the analysis of raw data. If you don't find your country/region in the list, see our 予測分析（Predictive Analytics - 予測的アナリティクス）とは、データ、統計アルゴリズム、機械学習手法を活用し、将来の結果が生じる可能性を履歴データにもとづいて特定する分析手法です。その目標は、過去の事象を知るという範囲を超えており、将来にどのような事象が発生するかの確率を最高の精度で評価することにあります。予測分析には数十年の歴史がありますが、今まさに旬のテクノロジーと言えます。このところ、利益や競争優位性を向上させるために予測分析の導入に踏み切る企業や組織が増え続けています。なぜ今なのでしょうか？対話操作型の使いやすいソフトウェアの普及が進んできたことから、予測分析はもはや、数学者や統計担当者だけが取り組める領域ではなくなっています。今ではビジネス分析担当者や業務部門の専門家も、これらのテクノロジーを活用し始めています。 利益や競争優位性を向上させるために予測分析の導入に踏み切る企業や組織が増え続けています。最も一般的な用途としては、次のようなものが挙げられます。予測分析を活用すると、過去に発生した事象とその理由を知るという範囲を超え、将来の動きを見通すことができます。ここに示す資料では、私たちが暮らすこの世界の形成に予測分析がどう役立っているかをご確認いただけます。SASが制作したこのe-bookには、アナリティクス分野における最良の人材の発見、維持、モチベーション確保について、雇用者や教育関係者による現実的なアドバイスが収録されています。このHarvard Business Review Insight Center Reportには、予測分析を意思決定や計画に活用する方法にフォーカスした25の記事が収録されています。根拠のない想定や恣意的なモデルをデータとアナリティクスに置き換えることで、マーケティング・アトリビューションの科学性を高め、マーケティング活動から勘や直感を排除する方法とは？分析プロセスのあらゆるステップを管理・調整する作業は決して単純ではなく、適切なツールと方法論がなければ手に負えない可能性があります。ステップバイステップ方式で取り組みを進め、的確性と信頼性の高い結果を実現する方法とは？ SASのデータマイニング・ソフトウェアは、有効性が実証済みの最先端のアルゴリズムを採用しており、極めて難しい課題の解決も支援できるように設計されています。どのような業種でも、リスクの低減、オペレーションの最適化、収益の拡大に予測分析を活用することができます。ここでは業種別に実例を紹介します。大量のデータと資金を取り扱う金融業界では、かなり以前から、不正の検知と削減、信用リスクの測定、クロスセス／アップセルの機会の最大化、価値が高い顧客の維持といった幅広い目的のために、予測分析を活用してきました。例えばCommonwealth Bankでは現在、アナリティクスを駆使することで、トランザクションの開始から40ミリ秒以内に、不正行為の可能性を予測した上でトランザクションの実行を承認／拒否することができます。今では悪名高いエピソードとして知られている「おむつを買う男性はビールも買う」という調査結果が1990年代前半に示されて以降、商品の品揃え、販促活動の実効性、消費者への訴求効果が最も高いオファーなどを判断するために、多くの小売企業が予測分析を利用しています。例えばStaples社では、消費者行動を分析して顧客の全体像を把握したことで、137%というROIを実現しました。エネルギー業界では、設備の故障や将来の資源ニーズの予測、安全性と信頼性に関するリスクの軽減、総合的なパフォーマンスの改善など、幅広い用途で予測分析を積極的に活用しています。例えば、米国第2位の公営電力会社であり、水道事業者としてもアリゾナ州最大手の一角を占めるSalt River Project社では、マシンセンサーから収集されるデータを分析することにより、発電用タービンの保守が必要になる時期を予測しています。コンピューター技術の発展の歴史において、行政機関は常にキープレイヤーとなってきました。例えば米国の国勢調査局は、人口増減傾向を数十年のスパンで把握するために、データを分析し続けています。そして今日では他の業界と同様、多くの行政機関が、行政サービスとその効果の改善、不正の検知と防止、あるいは、消費者行動の理解の向上といった目的のために、予測分析を活用しています。また、サイバーセキュリティ対策を強化するために予測分析を活用する行政機関も増えつつあります。健康保険業界では、不正請求の検知と阻止に加え、慢性疾患のリスクが高い患者の特定や、最も効果的な介入方法の把握に向けた取り組みが進められています。米国の薬剤給付管理会社として最大手に属するExpress Scripts社は、処方箋を守らない患者を特定するためにアナリティクスを活用し、患者1人あたり1,500～9,000ドルのコスト削減を達成しています。製造企業では、品質の低下や生産上の欠陥につながる要因を特定することや、部品、サービスリソース、流通を最適化することが非常に重要です。Lenovo社では、保証請求の実態に対する理解を深めるために予測分析を活用した結果、保証対応コストが10～15%低減しましたが、これは製造業界における同様の取り組みの一例にすぎません。スポーツ・アナリティクスは、統計学者ネイト・シルバー（Nate Silver）氏によるトーナメント予測サイトのおかげもあり、大きな盛り上がりを見せています。米NBAチームのオーランド・マジックでは、収益の改善とスターティング・メンバーの決定にSASの予測分析を活用しています。経営陣も含む組織全体のビジネスユーザーが、必要な情報に即座にアクセスできます。今では、試合結果や観客席の販売状況など、最新のデータをビジュアルに探索できるようになっています。 データの90％は非構造化データだと言われます。貴社では、この種のデータから洞察を得るために予測分析を活用していますか？この点が、過去の事象の理解に役立つ記述モデルや、重要な関係の理解と事象の発生理由の特定に役立つ診断モデルとの大きな違いです。分析の手法やテクニックは、1冊の書籍を書き上げることができるほどの広大なテーマであり、大学には、このテーマを深く掘り下げるカリキュラムも設置されています。ここでは初心者の方々のために、基本事項をいくつか説明します。予測モデルには2種類のタイプがあります。最も広く利用されている予測モデリング手法は、決定木、回帰、ニューラル・ネットワークの3つです。 予測分析の活用を始めるにあたって最初に必要なことは、解決すべき課題を特定することです。過去のデータにもとづき将来について何を知りたいのでしょうか？何を理解し予測したいのでしょうか？また、予測結果を使って何を実現したいのかも検討する必要があります。予測結果から得られる洞察を、どのような意思決定に役立てたいのでしょうか？取るべき行動にはどのような選択肢があるのでしょうか？次に必要になるのはデータです。今日の世界では、実に多くの場所からデータを収集できます。例えば、トランザクション・システム、センサーが収集するデータ、サードパーティが公開／販売する情報、コールセンターの記録、Webログなどがあります。また、データの世話人（data wrangler）、つまりデータ管理業務の経験があり、分析用データのクレンジングや準備を支援してくれる担当者も必要です。予測モデリングの素材となるデータを準備するためには、データとビジネス課題の両方を理解している人物の協力も欠かせません。予測対象をどのように定義するかによって、結果を解釈するために利用できる方法が大きく変わってくるからです。（データ準備は分析プロセスの中でも最も時間がかかる工程の1つと考えられています。それを前提として取り組むことが重要です）。データの準備が済んだら、予測モデルの構築を開始します。最近では使いやすいソフトウェアの普及が進み、より幅広い人々が分析モデルの構築に取り組むことができます。しかし、それでもやはり、モデルの改良や最も有効性の高いモデルの発見を支援してくれるデータ分析担当者は、何らかの形で確保する必要があるでしょう。また、モデルの現場への展開を手伝ってくれるIT部門の担当者も必要になると思われます。適切なデータにモデルを適用できる業務環境を整えないかぎり、求める結果は得られません。予測モデリングにはチームによるアプローチが不可欠であり、幅広い人々に参加してもらう必要があります。解決すべきビジネス課題を理解している人物、分析用データの準備方法を把握している人物、モデルの構築や改良を実行できる人物、モデルの構築と展開に必要となる適切なアナリティクス基盤を確保できるIT部門のスタッフなどです。また、分析に関するさまざまな希望を叶えていくためには、スポンサーとして活動してくれる経営幹部クラスの人物の存在も重要です。
Prescriptive analytics solutions use optimization technology to solve complex decisions with millions of decision variables, constraints and tradeoffs. Menu2016年3月1日前回に述べた（以下のグラフが示すように、Google TrendsでPrescriptive Analyticsをキーワードに検索してみますと、2013年以降にやっとこの用語が認知され始めたことがわかります） Prescriptive Analyticsとは Prescriptive Analyticsという分類が最初に定義されたのは、おそらく2010年、IBMの研究者が発表した記事 そのテクニックはOptimization（最適化計算）とMachine Learning（機械学習）の組み合わせとなります。Optimizationは読んで字のごとく、与えられた条件下において求めたい値の最適値を導くための方法であり、Machine Learningは前回のコラムにも記載した通り、ビッグデータをシミュレーション分析する上で欠かすことのできないツールです。ここではそれぞれのテクニックの詳細は割愛しますが、これら２つのテクニックを併用しなければPrescriptive Analyticsは成功しません。したがってPrescriptive Analyticsとは、「ビッグデータから導き出した予測結果（Machine Learning）を活かして、掲げられたビジネス課題の達成のために起こすべき次の意思決定のための最適解/選択肢（Optimization）を導く分析」と要約することができます。 現在ではIoTの普及によって、リアルタイムに広範なあらゆるデータ収集が可能になってきたことや、ビッグデータの分析手法の著しい発展（最近話題のDeep Learningなど）も相まって、その終着点となるPrescriptive Analyticsも相乗的な効果をもたらしています。特にPrescriptive Analyticsで威力を発揮する人間の意思決定を介さない”意思決定の自動化”による商品開発は、Google Self-Driving Carを筆頭としてあらゆる機械製品の頭脳として応用されてきています。 以上、前回と今回のコラムを通じて３分類された分析タイプをご紹介しましたが、皆様の会社におけるデータ活用の次のステップをご検討いただくのに役立てばと存じます。最新情報や世界のIT事情がわかるコラムなどを掲載する無料メールマガジンを配信しています。Newton ITのサービスに関する詳細やご質問にお答えいたします。本サイトでは、利用者により良いサービスを提供するため、クッキーを利用しています。本サイトをご利用いただく際には、弊社のクッキーの利用について同意いただいたものとみなします。弊社の使用するクッキーや、クッキーの削除またはブロックの方法については、Copyright © 2020 Newton IT. Prescriptive analytics is related to both descriptive and predictive analytics . All rights reserved. 予測分析（Predictive Analytics - 予測的アナリティクス）とは、データ、統計アルゴリズム、機械学習手法を活用し、将来の結果が生じる可能性を履歴データにもとづいて特定する分析手法です。その目標は、過去の事象を知るという範囲を超えており、将来にどのような事象が発生するかの確率を最高の精度で評価することにあります。
その内容を引用して日本語意訳しますと、Prescriptive Analyticsとは”与えられた一連の目的とその必要条件、そしてある制約の下において、（蓄積されたデータを利用し）その経営課題解決のパフォーマンス向上に最も寄与すると期待されるアクション/決定を機械的に算出するためのあらゆる数学テク …