予測分析モデルとアルゴリズムを深く掘り下げる

予測データモデリングとは？

予測モデリングは、過去のデータと機械学習ツールの助けを借りて将来の結果を予測することができる統計的手法です。予測モデルは、望ましい出力を示すために、現在の状況と過去の出来事に基づいて仮定を行います。

予測分析モデルを使えば、テレビ番組の視聴率や顧客の次回の購入など、信用履歴や収益に基づいてあらゆるものを予測することが可能です。新しいデータが既存の状況の変化を示す場合、予測モデルは将来の結果も再計算します。

予測分析モデルは、基礎データの変化を取り入れるために定期的に改訂されます。同時に、これらの予測モデルのほとんどは、より高速に実行され、リアルタイムで計算を完了します。これが、銀行や株式市場がこのような予測分析モデルを使用して、将来のリスクを特定したり、予測に基づいてユーザーの要求を即座に受け入れたり拒否したりする理由の1つです。

多くの予測モデルは、理解するのも使うのもかなり複雑です。このようなモデルは一般的に、量子コンピューティングや計算生物学のような複雑な領域で、より長い計算を実行し、複雑な出力をできるだけ速く分析するために使用されます。

予測分析モデルトップ5

テクノロジー、データマイニング、機械学習ツールの進歩により、いくつかのタイプの予測分析モデルが利用できるようになりました。しかし、開発者が特定の要件を満たすために一般的に使用する、推奨される予測分析モデルのトップもあります。そのような主要な予測モデルを以下に簡単に理解しましょう。

• 1. 分類モデル

分類モデルは、利用可能な他の予測分析モデルの中で最もシンプルで使いやすいモデルです。これらのモデルは、過去のデータから学んだことに基づいてデータをカテゴリーに分類します。

分類モデルは、包括的な分析を提供するために、「はい」と「いいえ」でソリューションを提供します。

決定的な答えを探す場合、予測モデリングの分類モデルが最適です。分類モデルは、新しいデータで再学習し、ビジネス上の疑問に答えるための包括的な分析を提供する能力を持っているため、様々な領域、特に金融や小売業界で適用されています。

• 2. クラスタリング・モデル

データ・コレクションには類似したタイプや属性があるため、クラスタリング・モデルはこれらの属性に基づいてデータを異なるグループに分類するのに役立ちます。この予測分析モデルは、共通の特徴に基づいてデータを他のデータセットに分割する効果的なマーケティング戦略に最適です。

予測クラスタリングモデリングは、さらにハードクラスタリングとソフトクラスタリングの2つのカテゴリに分けることができます。ハードクラスタリングは、データポイントがデータクラスタに属するかどうかを分析するのに役立ちます。しかし、ソフト・クラスタリングは、データ・グループに参加するときにデータ・ポイントのデータ確率を割り当てるのに役立ちます。

• 3. 予測モデル

予測分析の予測モデルには、将来の結果を分析するための指標値予測が含まれる。この予測分析モデルは、過去のデータに基づいて新しいデータの数値を推定するためにビジネスに役立ちます。

予測予測モデルの最も重要な利点は、複数の入力パラメータを同時に考慮することです。予測モデルがビジネスで最も使用される予測分析モデルの1つであるのはそのためです。

予測モデルは、過去の数値データが適用可能であればどこにでも適用できます。例えば、製造会社は1時間当たり何個の製品を生産できるかを予測できます。同時に、保険会社は毎月の保険契約に興味を持つ人が何人いるかを予測することができます。

• 4. 外れ値モデル

過去のデータで動作する分類・予測モデルとは異なり、予測分析の外れ値モデルは、将来の結果を予測するために、与えられたデータセットから異常なデータエントリーを考慮します。

このモデルは、異常なデータを単独で、または他のカテゴリーや数値と組み合わせて分析することができます。異常値モデルは、金融や小売などの業界や領域で広く役立つため、組織にとって数千ドルから数百万ドルの節約に役立ちます。

予測的アウトライナー・モデルは、異常を非常に効果的に分析できるため、詐欺やサイバー犯罪が発生する前に、簡単かつ迅速に検出するために大いに活用されています。例えば、銀行取引、保険金請求、サポートシステムのスパムコールなどの異常な行動を見つけるのに役立ちます。

• 5. 時系列モデル

予測分析の時系列モデルは、将来の結果を予測するための入力パラメータとして時間を考慮する場合に最適な選択です。この予測モデルは、過去のデータから抽出したデータポイントを用いて数値指標を作成し、将来の傾向を予測します。

ビジネスにおいて、特定の時間における組織や製品の将来の変化を予測したい場合、時系列予測モデルがその解決策となります。このモデルは、様々なビジネス変数のプロセスと依存関係を見つける従来の方法を含みます。また、時間の経過とともに大規模にビジネスに影響を与える可能性のある外的要因やリスクも考慮します。

使用例について言えば、この予測分析モデルは、あらゆるカスタマーケアセンターの来週の予想コール数を特定するのに役立ちます。また、来週中に病院に入院する患者の数を分析することもできます。

ご存知のように、成長は直線的または静的である必要はありません。したがって、時系列モデルは、より良い指数関数的な成長と企業のトレンドの整合性を得るのに役立ちます。

予測分析モデルはどのように機能するのか？

どの予測分析モデルにも長所と短所があるため、どのモデルも特定のユースケースに使用するのが最適です。しかし、これらの予測モデルはどれもかなり柔軟で再利用可能であるため、標準的なビジネスルールに最適に調整されます。問題は、これらの予測モデルがどのように機能するかということです。

すべての予測分析モデルは再利用可能で、予測アルゴリズムを使ってトレーニングされます。これらのモデルは、将来の結果を予測するために、与えられたデータに対して1つ以上のアルゴリズムを実行します。モデルを何度も何度もトレーニングするため、反復プロセスであることに注意してください。時には、期待されるビジネス目標が見つかるまで、同じデータセットに複数のモデルを使用することもあります。

繰り返しという性質とは別に、予測分析モデルは反復プロセスとしても機能します。データを処理してビジネス目標を理解することから始まり、その後データの準備が続きます。準備が終わると、データがモデル化され、評価され、展開されます。

予測アルゴリズムは、データマイニングと統計技術を使用して、与えられたデータのパターンと傾向を決定するのに役立つため、これらのプロセスで広く使用されています。これらのアルゴリズムによって、数多くの種類の予測分析モデルが設計され、目的の機能を実行します。

予測モデリングの限界とは？

予測分析モデルの数多くの利点とは別に、それをフェイルセーフ、フールプルーフモデルと定義することはできません。予測分析モデルには、望ましいアウトプットを得るための作業条件として指定された一定の限界があります。マッキンゼーのレポートでも言及されている一般的な制限事項には、次のようなものがあります。

• 1. 膨大なトレーニングデータセットの必要性

予測分析モデルによる成功と望ましい出力を予測するためには、多くのサンプルデータセットが必要です。データセットのサンプルサイズは、数千から数百万の範囲が理想的です。

データセットのサイズが予測分析モデルより小さいと、出力は異常や歪んだ発見でいっぱいになります。この制限のために、多くの中小規模の組織は、扱うデータが少ないため予測モデルを扱うことができません。

この限界は、「一発学習」を使用することで解決することが可能です。機械は、膨大なデータセットの代わりに、少量のデータ実証からトレーニングを受けることができます。

• 2. データの適切な分類

予測分析モデルは、適切にラベル付けされたデータのみを評価する機械学習アルゴリズムに依存します。データのラベリングは、正確さが要求されるため、かなり必要で綿密なプロセスですが、誤ったラベリングや分類は、パフォーマンスの低下や出力の遅延といった大きな問題を引き起こす可能性があります。

この問題は、強化学習や生成的敵対ネットワーク（GAN）を使うことで克服することができます。

• 3. 異なるケースへの学習の適用

データモデルは一般的に、データから得られた知見をあるケースから別のケースに移行する際に大きな問題に直面します。予測分析モデルはその結論において効果的であるため、その出力を異なる状況に移すのに苦労します。

したがって、予測モデルから知見を導き出したい場合、いくつかの適用可能な問題があります。言い換えれば、学習したことを新しい状況に適用する際に問題に直面するのです。この問題を解決するために、転移学習モデルのような特定の方法を利用することが可能です。

• 4. 機械が自分の行動を説明できない

ご存知のように、機械は人間のように「思考」したり「学習」したりはしません。したがって、その計算は人間が理解するにはかなり複雑です。そのため、機械がその論理や動作を人間に説明するのは難しくなってしまいます。この問題を解決するために、局所的解釈可能モデル不可知論的説明（LIME）と注意技術を利用することが可能です。

• 5. データとアルゴリズムの偏り

データの非分類は、歪んだ結果をもたらし、大勢の人間を惑わす可能性があります。さらに、焼き付いたバイアスを後で取り除くのは非常に困難です。言い換えれば、バイアスは自己増殖する傾向があり、ターゲットを移動させ、最終的なゴールは特定できません。

データサイエンスと予測モデリングの未来とは？

広範な経済価値を生み出すため、予測分析モデルは将来的に不可欠な役割を果たすでしょう。それは、ビジネスの進化に豊富な機会を提供するための最良のソリューションです。予測アナリティクスを利用することで、企業や組織は様々な機能におけるリスクを回避するためのプロアクティブな行動を取ることができます。

すでに予測分析モデルを使用しているビジネスであっても、幅広い価値提案を提示することで、それを展開する新たなフロンティアが常に存在することになります。リスク予防以外にも、予測分析は、組織のパフォーマンスを改善し向上させるためのパターンや傾向の分析にも役立ちます。企業が進化するための次のステップを決定し、組織の経験から体系的に学ぶのに役立ちます。ビジネスを「数字ゲーム」と考えるなら、予測分析はその最良の方法です。

予測モデルのアルゴリズムを選択する際、考慮すべき要素はデータとビジネス指標だけではありません。AIソフトウェア・ソリューション・パートナーの専門知識は、モデルが望ましいアウトプットを出すのに役立つ適切なアルゴリズムを選ぶ上で重要な役割を果たします。