本記事はGurobi.comに掲載されている下記の記事を日本語訳しています。
Predictive Analytics vs Prescriptive Analytics
予測分析に精通したデータサイエンティストにとって、処方分析の世界は未知の領域のように感じられるかもしれません。予測分析は機械学習と過去データの分析を通して将来のトレンドを予測する上で欠かせないものとなっていますが、処方分析はデータ駆動型意思決定に新たな次元をもたらします。
数理最適化を活用する処方分析は、単に結果を予測するだけでなく、具体的な目標達成のための実行可能な推奨事項を提供します。まさに最適な意思決定のための科学と言えるでしょう。
それでは、両者の違いと、処方分析が予測分析をどのように補完できるのかを見ていきましょう。
予測分析を理解する
予測分析は、主に機械学習が主導するもので、過去のデータを用いて将来の出来事を予測する科学です。それは、過去のパターンを分析して次に何が起こるかを予測する水晶玉のようなものです。
予測分析の主な特徴
データ駆動による洞察：膨大な量の過去データを用いてパターンを特定します。
幅広い応用分野：画像認識、音声認識など、多岐にわたります。
適応性の課題：時間の経過とともに予測精度が低下する「モデルドリフト」の問題が発生する可能性があります。
処方分析を理解する
処方分析は、定義された一連の目標を達成するための一連の行動を処方（より正確には「推奨」）するものです。これはまさに数理最適化・MIP・意思決定インテリジェンスそのものです。
処方分析の主な特徴
ソリューション指向：データと数理モデルを活用して複雑なビジネス課題を解決します。
ビジネス中心のアプリケーション：生産計画、人員配置計画などに活用されます。
高い適応性：変化する状況に容易に対応でき、俊敏性を発揮します。
処方分析と予測分析の使い分け
処方分析と予測分析のどちらを使うべきか判断に迷う場合は、課題の複雑さと必要な意思決定支援のレベルを考察してください。どちらのアプローチもデータに基づいた洞察に依拠していますが、その適用範囲と成果は大きく異なる場合があります。
予測分析を使うべき場面
予測分析は以下のような目的に適しています。
将来のトレンド予測：顧客需要、株式市場の変動、機器の故障などを予測します。
リスク評価：ローンのデフォルト、不正取引、サイバーセキュリティの脅威の可能性を特定します。
顧客セグメンテーション：購買行動、嗜好、人口統計に基づいて顧客をグループ分けします。
例えば、金融機関は予測分析を用いて、借り手がローンを滞納する可能性を推定することができます。この知見は、金利や融資方針を適切に調整するのに役立ちます。しかし、予測分析だけでは、融資ポートフォリオ全体におけるリスクと収益性の最適なバランスのとり方を知ることはできません。
そこで、処方分析の出番となります。
処方分析を使うべき場面
処方分析は、以下のような場合に必要となります。
意思決定の最適化：リソース配分、コスト削減、収益最大化のための最適な方法を見つけます。
複雑な意思決定の自動化：AIを活用した推奨事項により、スケジューリング、ロジスティクス、および業務を効率化します。
大規模な最適化問題への対応：サプライチェーンの混乱、人員計画、輸送ルートなどを、効率を最大化する形で管理します。
例えば、航空会社は予測分析を用いてフライトの乗客需要を予測するかもしれません。しかし、航空会社が収益性や顧客満足度を最大化したいのであれば、予測とリアルタイムデータに基づいてフライトスケジュール、乗務員の配置、チケット価格などを最適化するための処方分析が必要となります。
今後の展望：処方的アプローチと予測的アプローチの融合
予測分析と処方分析は一見すると明確な違いがあるように見えますが、実際には互いに連携して機能することも可能です。予測分析は必要な予測を提供し、処方分析はその予測に基づいて実行可能な意思決定へと変換します。2つの手法の組合せにより、企業の運営方法を変革する強力なコンビが誕生するのです。
