ビジネスインテリジェンスツールは、過去数十年にわたり、競争で優位に立とうとする組織の標準となってきました。データ分析ソリューションの導入は、あらゆるビジネスの発展と成功の鍵を握る要素となります。予測分析は、過去に発生した事象のパターンを観察することで、企業の意思決定を改善する、広く使用されているデータ分析戦略です。
予測分析プロジェクトに取り組んでいる間、データサイエンティストの最大の関心事は、予測分析モデルから信頼できる偏りのない結果を得ることです。そしてそれは、予測アナリティクスを実施する際にありがちなミスを回避して初めて可能になります。
予測分析プロジェクトでは、うまくいかないことがたくさんあります。このガイドでは、避けるべき一般的な落とし穴と、予測分析プロジェクトを成功させるためのヒントをご紹介します。
予測分析プロジェクトを成功させる方法
以下は、予測分析プロジェクトを実行する際に考慮すべき予想されるポイントです。
- 1. プロジェクトの定義
最初のステップは、予測分析を使って解決できる問題を見つけることです。あなたのプロジェクトのエンドユーザーを認識し、彼らの問題、目標、彼らが期待する解決策を特定しましょう。
あなたの仕事を簡単にするために、プロジェクトのインプットと成果物を明記した文書を作成し、予測分析プロジェクトの記述に関連するリソースとフォーマットの基準を再確認してください。こうすることで、仕事が楽になり、プロジェクトの実施から何が期待されるかをよりよく理解できるようになります。
- 2. データセットを特定する
データ収集は、データサイエンス・プロジェクトにおいて最も重要な段階です。予測分析は、膨大な量のデータをトレンドに分析することです。この収集されたデータは、将来の予測に役立ち、競争相手よりも優位に立ち続けることができます。
収集したデータは、プロジェクトのデータレイクとして機能します。データレイクには、構造化されたものから非構造化されたものまで、表やグラフ、ソーシャルメディアグラフィックなど、収集したすべての情報が含まれています。これは生データの集まりであり、選択した分析ツールと互換性のあるデータベースに存在する必要があります。
- 3. データを分析する
先に進む前に、データ収集が予測分析ツールと互換性があることを確認することが重要です。未加工のデータを収集したら、予測分析プロジェクトに必要な情報を正確に取り出すまで、それを分解し、改良することができます。
- 4. 適切なチームを選ぶ
データ分析プロジェクトに適切なチームを選ぶことは、最も重要な決断のひとつです。予測分析は大きな可能性を秘めた分野ですが、それを正確に実行するには熟練したデータ分析パートナーが必要です。ビジネスの成功のためには、多様なスキルセットを持つ人材に働いてもらうことが不可欠です。
予測分析プロジェクトを成功させるには、インテリジェントな自己学習システムを構築した経験を持つプロのAI開発サービスプロバイダーを選びましょう。適切なチームを持つことはプロジェクトの核心であり、彼らなしに戦略を立てたり、正しい目標を設定したりすることは困難になります。
- 5. 計画に他人を巻き込む
解決すべき問題を定義し、目標状態に到達するのに役立つデータを収集した今、組織の利害関係者や幹部を計画に巻き込む絶好の機会です。
ステークホルダーは予測分析プロジェクトの重要な側面であるため、プロジェクトを立ち上げる際に必要となる部門横断的なデータであなたを助け、またイニシアチブを周囲に推進するのに役立ちます。
ソリューションについてバランスの取れた意見が得られるように、組織の様々な役職や部署から多様な人々を集めましょう。予測分析プロジェクトのIT運用維持に携わる人々への相談も忘れずに。
- 6. 統計的実装を検討する
機械学習による予測分析がデータ分析に大きく依存するとしても、統計モデルの実装は重要なものとして機能します。消費者行動分析や不正行為の特定は、仮定をテストし検証することで、統計モデルを用いて実施されることが多くなっています。
自分の考えを検証し続け、実際の結果が必ずしも予測分析結果通りになるとは限らないことを理解しておきましょう。自分の計算を信じると同時に、オープンマインドを保ちましょう。
- 7. モデルの準備
次のステップは、予測分析プロジェクトの要件に最も適した予測分析モデルを選択することです。
市場においてデータを活用したテクノロジーが成長するにつれ、多くの分析サービスが異なる手法やメカニズムに基づいた幅広い予測分析ツールを提供しています。予測分析プロジェクトを強化し、データに適合する適切なツールを選択するようにしてください。
- 8. 洞察と行動のギャップを埋める
データを適切に活用できなければ、どんなデータにも価値はありません。予測分析モデルによって提供される洞察は、その洞察の実施責任者にとって透明性がなく、適切でないことが多い。このようなシナリオでは、洞察は十分に活用されません。
例えば、センチメント分析アプリケーションで、予測分析モデルが顧客がカスタマーサポートチームに満足していないことを特定したとします。この情報をどのように役立てますか？
この情報は、カスタマー・サポート・チームと協働する人々に役立ちます。カスタマーサポートチームは問題を解決し、将来の顧客のためにブランドイメージを向上させます。
したがって、予測分析モデルを開発する際には、誰が予測分析ソリューションについて知る必要があるのか、そして彼らが予測分析ソリューションを使って何をしたいのかを特定することが極めて重要です。
- 9. プロジェクトの準備
データ分析と統計分析が終わったら、今度はモデルを較正しながら、その結果を日常的に活用していきます。重要なのは、組織にとって何がベストかを示す数字や統計は、その数字が意味のある行動に結びつかない限り、出す必要はないということです。
製品を直接市場に発表する代わりに、プロトタイプ製品を作り、ベータテストのために幹部や利害関係者に渡すことをお勧めします。最初の数バージョンは、全く適切でない可能性があり、有用で価値のあるものを作るには、さらに数回の反復が必要になるかもしれません。
- 10. 定期的な反復を行う
市場のトレンドは非常に速く変化するため、以前の予想が古いニュースになるのに十分な時間はかかりません。このような状況では、利用可能な新しい予測分析機能を常に意識し、アプリケーションをより新しく、より優れた製品に継続的に改善する必要があります。
定期的に製品を調査・監視し、新しいデータセットでテストして、その重要性が失われていないことを確認するのが良いでしょう。
予測分析を導入する際に避けるべき13の間違い
予測分析ソリューションを導入することで、管理者が十分な情報に基づいた意思決定を行えるようになるとはいえ、完璧な予測モデルは存在しません。データサイエンティストは常に、ビジネス目的に使用できる偏りのない結果を求めています。これを確実にする唯一の方法は、潜在的な不正確さやエラーを認識し、回避することです。
あなたのビジネスのために予測分析プロジェクトを構築する際に避けるべき、よくある間違いについて説明しましょう。
- 1. 不明確な仮説
何を達成すべきかわからない他の活動と同じように、通常、時間を無駄に費やしてしまいます。同様に、予測分析プロジェクトを始める前に、目標を理解し、その目標を達成するために必要なすべての情報源を持つことが賢明です。
- 2. クリーニングされていない不均衡なデータ
データの不均衡は、予測分析パズルの重要な要素であり、従来の精度評価では測定できないものです。予測分析モデルが優れているのは、あなたが持っているデータだけであることを忘れないでください。情報が古かったり、散らばっていたり、不完全であれば、そこから信頼できる結果が得られるとは期待できません。
解決策として、モデルを実装する前に、データをきれいに整理し、処理できるようにしておきましょう。ピボットテーブルのようなツールを使ってデータセットを素早く分析し、重複したレコードやエラー、偏ったモデルを避けることができます。
- 3. 閉ざされたマインドでの作業
データサイエンティストは、与えられたものを使って作業し、基礎となるデータからのより創造的な要素について考えるのに十分な時間を費やさないことがあまりに多いです。データパターンをよりよく説明できる独自の特徴や特性を作り出すことで、予測分析プロジェクトの結果を大幅に改善することができます。
- 4. 因果関係と相関関係を区別しない
データ分析モデルの解を分析する際、2つ以上の変数間の相関関係を定義するのは広く見られる間違いです。一方が他方を引き起こしたと考えるのは簡単だが、毎回そうなるわけではありません。
相関関係を引き起こす混合は、「フルーツを食べた人は全員死んだ」という文に相関関係を見出すようなもので、この文が普遍的に真実であるはずがないからです。このような偽の相関関係は何百と存在するので、結果の実際の因果関係を特定する前に結論を急いではいけません。
- 5. データのオーバーフィット/アンダーフィット
予測分析ソリューションのオーバーフィッティングやアンダーフィッティングは、データサイエンティストがモデルを開発する際に犯しがちなミスです。データのオーバーフィットは、限られたデータセットに適合する複雑なデータモデルを作成することを指します。一方、データのアンダーフィッティングとは、透明で公平な結果を提供できるパラメータの欠落を指します。
このよくある間違いを避けるには、データセットに効率的にフィットするデータ分析モデルを考案することです。OpenRefineやIBM InfoSphereのような外部ツールを使用して、データセットをクレンジングし、プロジェクトから透明性のある結果を得ましょう。
- 6. サンプリングバイアス
多くのデータアナリスト候補がサンプルバイアスに陥っていることによく気づきます。これは、アナリストがデータのサンプルだけを入力して結果を特定しようとするときに起こります。例えば、Twitter広告キャンペーンを2、3日実施しただけで結果を分析・予測するような場合です。このようなデータ分析の性質は、誤った結果につながる可能性があります。
さらに、多くのビジネス分野では、季節性によって売上が大きく変化します。例えば、eコマースの売上は、お祭りや祝祭日の間、大きく変動する。季節性の変化を考慮してこの売上予測を無視することは、コストのかかるミスになりかねません。
期間やツールなど、様々な要素が成果に重要な役割を果たすことを忘れないでください。指標をあらゆる側面から検討し、可能な限り大きく、実現可能なイメージを獲得しましょう。
- 7. 古いデータの再利用
データ分析者は、時間と労力を大幅に節約するために、新しい仮説を同じ古いデータセットで検証することが多いですが、このようなことをすると、必ず以前の理論の結果と偏った相関関係が生じてしまいます。
新しいデータセットで新しい仮説をテストすることで、あなたの予測分析プロジェクトは常に、より明確な良いイメージを得ることができます。
- 8. 偽陽性と偽陰性
多くの場合、データサイエンティストは統計に存在するエラーを特定できず、最終的に間違った予測をしてしまいます。
分析から偽陽性と偽陰性を識別することは、データサイエンス・プロジェクトを扱う上で最も重要なタスクです。偽陽性は、統計が有効でない結果を示唆する状態を示します。一方、偽陰性はその逆で、統計が間違ってデータに存在する結果の存在を明らかにしないことを意味します。
予測分析プロジェクトでこのよくある間違いを避けるには、統計的仮説検定に細心の注意を払いましょう。多くのオンラインツールを使ってデータセットをフィルタリングし、気づくのはごく普通ですが、結果に影響を与える可能性のあるエラーを特定することが可能です。
- 9. 可能性を無視する
すべての行動には、それと等しい反対の反応があり、同時にすべての反応には不確実性のレベルがあることを常に覚えておきましょう。データサイエンティストはしばしば、結果が100％信頼できるものであり、企業が行動Aをとれば目標Bを達成できると思い込んでいる。
しかし、現実には予測分析プロジェクトに取り組んでいる間、結果の可能性は常に1つだけではありません。モデルはニーズや要件に応じてデータを取得するため、複数の結果が出る可能性を無視することはできません。
常に複数の可能性を考慮してシナリオや会社の意思決定を計画し、確率論を使って結果の正確性を確保するようにしてください。
- 10. 原始的なツールの使用
現代の予測アルゴリズムは、データから結果を予測しますが、結果の背後にある「なぜ」を説明することは不可能です。
第一の問題は、マーケターが現在のデータに基づいて未来を予測することを期待し、最先端のテクニックやテクノロジーを採用できていないことです。その結果、未来を定義するデータの数が相対的に少なくなり、深い洞察が得られません。
- 11. データ分析ソリューションにおけるデータ可視化の軽視
データ分析ソリューションを扱う上で、データの可視化は不可欠な役割を果たします。TableauやPlotlyのような多くの可視化ツールがオンラインで利用可能であるにもかかわらず、データサイエンティストは技術的な問題に忙殺されることが多く、結果を透過的に提示することを忘れがちです。
結果が正しく視覚化され、会社の利害関係者に提示できるよう魅力的な方法で準備されていることを確認してください。利害関係者に数字だけを提供しても、彼らがあなたのプロジェクトを理解し、投資してくれることは期待できません。
- 12. 機械がビジネスを理解することへの期待
予測分析は、ビジネスのやり方を変えることができる新しい分野です。しかし、単にデータを突っ込めば、機械があなたの業界で何が起きているかを理解してくれると期待するほど簡単ではないかもしれません。
しばしばデータアナリストは、機械には人間の直感やバイアスがないことを理解していません。機械の予測可能性は、あなたが機械に与えるデータと同程度のものでしかないのです。プロジェクトを成功させるためには、単にデータを収集し、マシンをトレーニングし、解放するだけでは不十分といえるでしょう。ビジネスのニュアンスや例外を考慮し、それをモデルに組み込む必要もあります。また、プロジェクトを展開する前に、プロジェクトの成功を測るKPIを設定する必要があります。
- 13. リアルタイムのスコアリング環境を考慮しない
データサイエンティストが完璧なモデルを開発するためにレールから外れてしまうことはよくあることです。彼らはすべてのビジネスニーズを解決できる理想的なモデルを開発することに集中しますが、同じモデルを実世界の状況に適用することはむしろ難しいといえます。
すべてのリアルタイム環境の状況を考慮した実現可能なモデルを開発することは、完璧さに囚われないための素晴らしい方法です。予測分析プロジェクトは、モデルを運用システムに統合できないほど複雑なものにしないでください。
予測分析は最も洗練された分析手法であり、より良い判断を下し、競争に打ち勝つための選択肢の数をマッピングすることを可能にし、最終的にあなたの会社が空前の成功を収めるのに役立ちます。
プロジェクトのリスクと潜在的な緩和策は、経験や知識、様々なリスク手法に基づいて長年予測されてきました。予測分析プロジェクトは、個人の能力を超えた方法でデータとインテリジェンスを活用することにより、リスク評価を可能にします。
