データサイエンスのモデル入門【第1回】
ギャンブルが起源「データサイエンス」の基礎が分かる“4つの予測モデル”とは？
データ駆動型の意思決定がビジネスに欠かせなくなった。企業は予測モデルを構築してシミュレーションを重ねることで、深い洞察を得ることができる。代表的な4つのモデルについて、その起源や特徴を解説する。
ビジネスの意思決定に欠かせなくなったデータ分析。その起源は、ギャンブルにある。さいころを振った際に特定の目が出る確率や、ルーレットやポーカーのオッズ（概算払戻率）の計算から、「二項分布」や「正規分布」といった統計学の基礎が出来上がった。
現代では、経済学や生物学、物理学など多岐にわたる分野で、複雑な問題を解決するために統計学が用いられる。データサイエンティストは統計学の知識を用いて、複雑な事象の構造や仕組み、関係性などを単純化した予測モデルを作成し、シミュレーションを実施する。代表的なモデルには以下のようなものがある。
4つの予測モデル
- モンテカルロシミュレーション
- エージェントベースモデリング
- 離散事象シミュレーション
- システムダイナミックスモデリング（SDM）
企業は意思決定や計画策定にモデルを使用し、仮想環境でシステムのテストを実施する。他にもこれらのモデルは、映像・音声合成技術やゲーム、機械学習（ML）アルゴリズムなどの基礎となる。
主要予測モデルを解説
併せて読みたいお薦め記事
シミュレーション技術の関連記事
モンテカルロシミュレーション
1940年代に発明されたモンテカルロシミュレーションは、ランダム性や不確実性の強い事象について起こり得る結果を予測する数学的手法だ。不確実性を含んだ変数に大量の異なる乱数をモデルに与えてそのシミュレーション結果を観測し、確率的事象を求める。
モンテカルロという名前は、リゾート地モナコ公国のモンテカルロ地区にある有名なカジノのルーレットに由来する。ルーレットのホイール（回転盤）には0から36まで37個のポケットがあり、赤色のポケットが18個、黒色のポケットが18個、緑色のポケットが1個の割合となっている。ボールを投げ入れると、赤と黒のポケットにボールが止まる確率はそれぞれ48.65％、緑のポケット（0番）に止まる確率は2.7％だ。確率はデータの分布図で表現できる。
各回の結果はランダムだが、1000回以上繰り返せば、結果の分布はそれぞれの確率の値に近づくはずだ。もし近づかない場合は、他の変数が影響している可能性がある。例えば、ディーラーがペダルをこっそり使用してホイールの回転速度を変えていないか確認した方がいいだろう。
一般的に、モンテカルロシミュレーションは正確性に優れているが、効率は悪いとされる。よく知られている例が円周率の計算だ。計算には何百万ものデータポイント（分析対象データ）が必要になる可能性がある。
モンテカルロシミュレーションは、事前情報と新しいデータを用いて事象の発生可能性を判断する「ベイズ統計」で使用される。例えば、政治アナリストは世論調査を実施して変数を選択し、シミュレーションモデルを構築する。その検証に、モンテカルロシミュレーションを用いる。天気予報の一種であり、予測に伴う誤差を考慮した「アンサンブル予報」においても、台風の進路予想などにモンテカルロシミュレーションが使われる。
次回はエージェントベースモデリングを具体的に紹介する。
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
4
「何も変更していないのにWebサイトがクラッシュ」 そのときの原因は？
-
5
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
6
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
7
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
9
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
10
「Uber」めぐるタクシー業界のバトル発生、背景にある重要技術とは
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー