予測とは何か？基本から応用までの総合ガイド

古代ギリシャでは、未来に何が待ち受けているかについての答えを求める人々は、デルフィのアポロン神殿まで長い旅をした。神殿の司祭との長い面談の後、巡礼者たちは神々と直接つながりがあると信じられていた巫女、オラクルに質問を持ち込んだ。オラクルはトランス状態に入り、神々の知恵を伝えると信じられていた。神託を受けた巡礼者たちは、自分たちの未来に起こるであろうどんな出来事にも立ち向かえるよう、必要な導きを得たと信じて帰路についた。

それから3000年近く経った今でも、人々は未来に何が待ち受けているのか、その答えを探し求めている。特にビジネスの世界ではそうだ。リーダーたちは、効果的な意思決定へと導いてくれる情報を求めている。どれくらいの在庫を発注すべきか、どの製品やサービスに力を注ぐべきか、どの新市場が最も実を結ぶのか、などなど。これが、ビジネス予測をプランニングの重要な要素にしている理由です。

デジタルの時代が到来する以前、ビジネスリーダーは将来を見通すために、数々の定性的な予測手法に頼っていた。 そのひとつがデルファイ法であり、匿名のアンケート調査を複数回実施することで専門家パネルから体系的に意見を集め、フィードバックを繰り返しながら予測を改良していった。しかし、コンピュータの登場により、よりデータに基づいた定量的な予測手法の活用が可能になった。

今日のオラクルは、大理石でできた神殿にいるのではなく、企業が日々収集・分析するデータの山の奥深くに埋もれている。オラクルが提供する指針は、神のひらめきによるものだとは主張しないが、どのように結論に達するかについて、より多くの透明性を提供している。人工知能と機械学習の新たな発展が限界を押し広げ続けている今、ビジネスリーダーが地平線に目を向け、自分たちの行く手に何がやってくるのかを確認することは、かつてないほど容易になっている。

統計的・定量的予測モデル

今日のビジネスおよび財務予測に対する定量的アプローチは、様々な形をとっている。現代の予測システムで最も使用されている予測テクニックは以下の通りです： ‍

• ナイーブアプローチ： 直近のデータセットにのみ注目し、情報を全く調整せずに予測を行う。‍
• 移動平均： あらかじめ決められた数の過去の期間からデータを収集することで、異常や単発的な出来事によって引き起こされた可能性のある情報の変動を平滑化しようとする手法。‍
• 指数平滑法（Exponential smoothing）： この方法は、さまざまな期間のデータを考慮するが、最も新しいデータセットを、状況の傾向を最もよく示すものとして優先する。‍
• トレンド予測： この手法の目的は、上昇または下降トレンドの兆候をデータから探し出し、発生する可能性が最も高いと思われるものに基づいてそれを外挿することである。‍
• 自己回帰積分移動平均（ARIMA）： この統計モデルは、過去のデータポイントを分析し、傾向を特定し、季節性やノイズを補正することによって将来の値を予測します。

現代のコンピュータの計算能力のおかげで、これらの技術は多くのビジネス予測プロセスに容易に統合されてきた。しかし、技術が止まっていることはめったになく、新たな技術革新により、予測はより複雑で有能なシステムへと進化している。

予測における予測分析と機械学習

今日の予測はコンピュータ技術の発展なしには不可能であったように、新しい形態のコンピューティングの進歩はそのプロセスを変革し続けている。特に、人工知能の台頭は、人間の介入を必要とせずに高精度の予測を可能にする新しい予測分析手法に力を与えている。膨大な量の現在および過去のデータを活用することで、これらのプログラムやプラットフォームは瞬時にパターンを発見することができる。高度な機械学習アルゴリズムをミックスに加えることで、ソフトウェアは見たものに適応し、その知識を将来のタスクに引き継ぐことができるようになる。

核心において、予測分析は、歴史上知られてきた予測のプロセスと何ら変わりはない。このプロセスでは、過去の情報を使って未来を予測する。解決すべき問題を決定することから始まる。例えば、年末商戦に向けて、店舗は特定の商品の在庫をどれくらい持つべきか？

そこから、過去のデータが収集され、ソフトウェアに入力される。前述の例では、小売業者は11月と12月にその商品が何個売れたかという情報と、プロモーションや割引がその売上にどのように影響したかといった補足情報を収集することになる。一般的に、情報の粒度が高ければ高いほど、アナリティクスはより効果的で正確なものになります。しかし、この場合、小売業者は、結果を歪める可能性のあるジャンクデータを提供しないように注意する必要があります。エラーの結果である可能性のある異常値や異常値を取り除くように注意しなければなりません。  

すべてのデータが収集され、クリーニングされると、分析ソフトウェアの予測モデルが作業を開始する。類似した期間の過去の販売データに基づき、アルゴリズムは、小売業者がその特定の商品について予想すべき販売について、合理的に正確なモデルを提供するはずである。最終的に、小売業者は、在庫をあまり抱えずに消費者の需要を満たすために、何個仕入れるべきかについて、情報に基づいた決定を下すことができる。

予測ワークフローへの機械学習の導入は、単純なプラグアンドプレイの経験ではないため、慎重に取り組む必要がある。人工知能が提供するあらゆるものを活用したいと考える企業は、モデルをトレーニングするために収集するデータについて慎重になるべきであり、アルゴリズムを誤った方向に導く可能性のある異常値、欠落、異常値のないクリーンなデータであることを確認する必要がある。  

適切な機械学習アルゴリズムを選択することも重要な検討事項である。最もよく使われるモデルには以下のようなものがある：‍

• ランダムフォレスト： これは、1つの答えに到達するために、一連の決定木を作成します。‍
• ニューラルネットワーク： 人間の脳が情報を処理する方法を模倣して設計されたこの機械学習モデルは、接続されたデータのノードを使用してパターンを特定し、予測を行います。
• 勾配ブースティング： このモデルは、一連のモデルによる予測と実際の結果を比較し、学習したことを利用して予測能力を向上させる。  

システムが作業を開始したら、企業は結果を注視することが重要である。新しいデータセットやインプットがあれば、できるだけ早くモデルに導入し、再較正の機会を確保する必要がある。

AIと機械学習に割かれるリソースが拡大するにつれ、このテクノロジーはビジネス予測においてより重要な要素になると予想される。膨大な量のデータを迅速に分析し、極めて詳細なモデルを開発する機械学習の能力は、企業が将来に向けて計画を立て、市場での地位を強化する上で不可欠な役割を果たすことを意味する。

予測における時系列分析

どのようなモデルが使われるにせよ、ビジネスで一般的に利用される予測のほとんどは、時系列分析の概念に基づいている。これは、一定の間隔で収集されたデータを調査することで、将来のトレンドを予測しようとする手法です。この単位は、予測の種類によって、年単位、月単位、日単位、あるいは時間単位になります。

一般的に、時系列分析は、時期による季節的パターンや、より広範な経済状況に関連する周期的パターンに基づいて予測を行おうとするものである。例えば、小売業者は季節的な需要に基づいて仕入れを決定することがある。簡単な例では、食料品店が感謝祭の休暇を見込んで冷凍七面鳥を多めに発注するような場合である。一方、景気循環分析によって、同じ食料品店が、予想される景気後退のために、高級品の注文を減らすかもしれない。いずれの場合も、過去のデータを検証し、近い将来に起こりうることを予測することによって、意思決定がなされる。

前述したように、ARIMAは時系列分析による予測でよく使われる手法である。ARIMAには季節性自己回帰統合移動平均（SARIMA）と呼ばれる変種もあり、これは他のパターンに加えて予想される季節性パターンを持つデータ専用に設計されています。これは、現在のデータポイントとそれ以前のデータポイントを比較するだけでなく、情報の季節性も考慮することを意味します。

機械学習とAIの発展が予測の世界を席巻している現在、長期短期記憶ネットワーク（LSTM）のような新しいモデルが生み出されている。これはニューラルネットワークの一種で、逐次データの長期的な依存関係を学習する能力を持つ。このため、株価や天候パターンの予測だけでなく、ビジネス予測にも非常に有効である。

予測における課題と解決策

どんなに高度な予測モデルであっても、適切な取り扱いをしなければ、故障したり、誤った、あるいは不完全なガイダンスを提供したりする可能性があります。予測プロセスから最大限の効果を得たいと考える企業は、こうした取り組みを妨げる最も一般的な障害と、それを克服するための戦略を認識しておく必要があります。予測精度の向上に取り組む中で、企業が最も頻繁に直面する課題には以下のようなものがあります：

• データの質： データの質：「ガベージ・イン、ガベージ・アウト」という言葉は予測にも当てはまる。不整合、省略、不正確さにまみれたデータセットは、最も洗練されたアルゴリズムでさえも頓挫させる可能性がある。データの前処理とクリーニングに時間をかけることが重要なステップとなるのはこのためである。‍
• モデルの選択： 多くの企業は、選択した予測モデルが目の前のタスクに不適切であることが判明し、苦境に立たされています。すべてのモデルが同じように作られているわけではなく、企業は最終的な選択をする前に、それぞれのモデルの能力と限界を十分に理解する必要があります。‍
• 外的要因： 予測は未来を予測するプロセスであるが、予期せぬ事態が予測を狂わせることもある。突発的な経済変動や地政学的不安定は、特定の予測を実質的に無意味なものにしてしまう可能性がある。だからこそ、予測はニュアンスや精度が高まったとしても、厳密な科学ではないということを心に留めておくことが重要なのだ。

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未来を見通すのにオラクルはもう必要ない。この数十年で予測は大きく進歩し、直感や経験に基づく推測は、複雑なアルゴリズムに基づくデータ主導の洞察に取って代わられた。現代のビジネス環境において競争力を維持するためには、最新のテクノロジーに裏打ちされた最も効果的な手法を活用する必要があります。

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