ビッグデータや社外データ活用で重要性増す
【導入効果】将来の出来事がデータから分かる「予測分析」
統計解析をはじめとする分析手段を利用し、データから将来の変化を予測するのに役立つのが「予測分析」製品である。その導入効果を解説する。
将来に何が起こるかをデータから予測する。そんな“夢物語”を可能にするのが「予測分析」製品だ。予測分析製品は、データ分析技術を利用し、将来の売り上げや顧客が次に取る購買行動などを明らかにする機能を持つ。構成技術は決して新しいわけではないが、ビッグデータの潮流に合わせてその重要性を増しつつある。本稿は、充実しつつある予測分析製品の導入効果を解説する。
予測分析の効果:データから「将来」を明らかに
予測分析の応用分野は広い。金融機関ではクレジットカードの不正利用対策として予測分析を活用。「数億円のコスト削減に役立てている例も珍しくない」と、SAS Institute Japanのビジネス開発本部 Information Management & Analyticsグループ マネージャーの小林 泉氏は説明する。また、貸し倒れリスクの算出やクレジットカード発行時の審査などに利用するケースもあるという。
日本アイ・ビー・エム(日本IBM)のSPSSクライアント・テクニカル・プロフェッショナルズ部長の飯島 実氏は、「予測分析を売り上げ向上につなげている企業が多い」と、その効果を強調する。例えば、データ同士の相関関係の強さを示す相関係数を基に、ある製品を購入した人が購入しそうな製品を抽出する「協調フィルタリング」は、米Amazon.comがリコメンドに採用して効果を上げている。また「顧客の離反率などを予測し、離反しそうな人にはインセンティブを提供することで、クロスセル/アップセルを実現することもできる」(飯島氏)。
「社会インフラのメンテナンスに予測分析を生かす動きが急速に進みつつある」と、ガートナー ジャパンのマネージングバイスプレジデントである堀内秀明氏は話す。音声や振動を感知するセンサーが取得するアナログデータをデジタルデータへ変換し、共振による建物の倒壊やトンネル崩落といった事故を予測できる。
日立製作所やNEC、NTTデータなどのベンダーやシステムインテグレーターは、社会インフラ向けに予測分析を活用する動きがあると、堀内氏は指摘する。例えば日立製作所は、センサー情報を基にしたガスタービン保全システムを構築済みだ。ガスタービンが搭載する1機当たり約200個のセンサーから得られるデータを利用。ユーザー企業の拠点にあるガスタービンの稼働状況をセンターで一括して収集して分析している。
BIは「過去」「現在」の把握が主眼
主要なデータ分析製品である「ビジネスインテリジェンス(BI)」製品も、予測分析に役立つ機能を備える。蓄積したデータを基にデータ同士の関連性や傾向を発見する「データマイニング」機能がそれだ。具体的には、データ間の関係性を分析する「ディシジョンツリー」、同時発生する可能性が高い現象を割り出す「アソシエーションルール」といった機能を搭載する。
ただしBIの場合、過去や現在の状況を把握するのが主な用途である。BI製品の多くは、ユーザー企業が蓄積したデータから定型/非定型のリポートを出力するのに利用されるケースが多いという。「実際に利用されているBIの機能は、8割が集計やリポーティング機能」(堀内氏)であるのが現状だ。
予測分析は、その名の通り将来予測に焦点を当てている点で、従来のBIとはコンセプトや搭載する機能が異なる。予測分析を実現する製品は、少しずつではあるが充実し始めている。
製品:統計解析が予測分析の中心
予測分析を実現する代表的な製品が「統計解析」製品だ。統計解析製品は、数理的な予測モデルに基づく統計解析機能を備え、過去のデータから将来の動向を予測してグラフに示すといった機能を持つ(画面1)。データマイニング機能を搭載するケースもある。SAS Institute Japanや日本IBMが、統計解析市場における主なプレーヤーだ。
BI製品の一部も、相関係数の算出や回帰分析といった基本的な統計解析機能を備える。統計解析製品は、さらに複雑な予測モデルを活用したり、データから適切な予測モデルを自動でリストアップするといった工夫が施されている。
Excelでも予測分析が可能
実は、「Microsoft Excel」も予測分析に役立つ機能を備える(参考:RDBへの機能統合が進むデータマイニングツールの最新動向)。回帰分析や移動平均法といった統計解析機能は、Excelの機能やアドインとして提供されており、「Excelだけでも十分な予測分析ができるケースもある」(堀内氏)。
ただし、「パフォーマンスやデータガバナンス、回帰分析に利用する説明変数の上限といった機能的な制限が、Excel活用に当たってのハードルとなる」と堀内氏は指摘。大量データを扱う際のパフォーマンスを重視したり、高度な統計解析を手軽に実行したい場合は、予測分析に特化した製品の方が適している。
今後の動向:「ビッグデータ」「オープンデータ」で予測分析が進化
予測分析の基本的な技術は、データマイニングにしても統計解析にしても、それほど目新しいわけではない。統計解析については、「既に30年以上も活用されてきた技術」(小林氏)である。予測分析に変化を与えつつあるのが、大量かつ多様なデータ、いわゆる「ビッグデータ」の存在である。インメモリ処理技術や「Apache Hadoop」といった関連技術が充実し、「今までは捨てていたセンサーデータなど、多様なデータが利用対象となった」(同氏)。
自社で蓄積したデータだけではなく、社外のデータを活用した予測分析が可能になりつつあるのも注目すべき動きだ。社外データを活用することで、自社データだけではできない予測分析を可能にしたり、データの偏りをなくすといった効果が期待できる。FacebookやTwitterといったソーシャルメディアのデータは、「テキストマイニング」の普及と合わせて予測分析への活用が進むと考えられる。
三菱総合研究所や総務省などが共同で、行政や企業などが公開するデータ(オープンデータ)の活用を促す「オープンデータ流通推進コンソーシアム」を2012年に設立した動きも見逃せない。また、シナジーマーケティングの「iNSIGHTBOX」など、自社だけでなく他社を含めた複数の企業や組織のデータを基に顧客行動を予測する製品も登場。データと製品の両面で、社外データを使った予測分析の下地が整えられつつある。
導入の注意点:得たい成果を明確に
予測分析製品が導き出すのは、あくまでも予測でしかない。100%合致する予測モデルを発見したとすれば、それは誰でも見つけ出すことができる予測モデルであり、企業にとって競争優位に結び付かない可能性がある。「実測値と6~7割程度合致するのが、効果的な予測モデル(※)」(飯島氏)
※編注(2013年3月28日):決定係数0.6~0.7(回帰分析における6~7割程度の精度を示す)であれば実用的である、という意味。
当然ながら、予測分析製品を導入しただけで売り上げ増などの具体的な効果が出るわけではない。「ユーザー企業を何らかのアクションに向けて後押しするのが、予測分析製品の効用」(シナジーマーケティング CRMインサイトラボ フェローの後迫 彰氏)である。ユーザー企業が効果的に予測分析製品を利用するには、「求める成果を明確にした上で、予測モデルの選定やパラメータの設定を実施することが必要だ」(堀内氏)。
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