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。

画面1：統計解析製品は、過去のデータを基に将来の動向を予測する（画面はSAS Institute Japanの「SAS Forecast Server」）

　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）。

画面：Excelの機能を利用すると、回帰分析などの統計解析機能が利用できる（画面は線形近似の例）

　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）。