予測分析（よそくぶんせき）
最終更新：2026/4/25
予測分析は、統計的手法や機械学習を用いて、過去のデータから将来の傾向や結果を予測する分析手法である。
別名・同義語 将来予測データ予測
ポイント
予測分析は、ビジネスにおける意思決定の改善やリスク管理、機会の特定に活用される。データに基づいた客観的な予測を行うことが特徴。
予測分析とは
予測分析は、過去のデータパターンを分析し、将来の出来事やトレンドを予測するための高度な分析手法です。統計学、データマイニング、機械学習などの技術を組み合わせ、様々な分野で活用されています。
予測分析のプロセス
予測分析は、一般的に以下のプロセスを経て行われます。
- データ収集: 予測モデルの構築に必要なデータを収集します。データの種類は、売上データ、顧客データ、気象データなど、分析対象によって異なります。
- データ前処理: 収集したデータは、欠損値の処理、外れ値の除去、データの標準化など、分析に適した形に前処理されます。
- モデル選択: データの特性や予測の目的に応じて、適切な予測モデルを選択します。代表的なモデルには、回帰分析、時系列分析、決定木、ニューラルネットワークなどがあります。
- モデル学習: 収集したデータを用いて、選択した予測モデルを学習させます。学習によって、モデルはデータに含まれるパターンや関係性を認識します。
- モデル評価: 学習済みのモデルの予測精度を評価します。評価には、平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）、R二乗値などの指標が用いられます。
- 予測実行: 評価の結果に基づいて、最適なモデルを用いて将来の予測を実行します。
予測分析の応用分野
予測分析は、以下のような様々な分野で応用されています。
- マーケティング: 顧客の購買行動予測、ターゲティング広告、需要予測
- 金融: 株価予測、信用リスク評価、不正検知
- 製造: 製品の需要予測、品質管理、設備の故障予測
- 医療: 疾病の発生予測、患者の入院期間予測、治療効果の予測
- サプライチェーン: 在庫管理、輸送ルート最適化、需要変動への対応
予測分析の課題
予測分析は強力なツールですが、いくつかの課題も存在します。