統計解析

予測分析の可能性--導入ハードルを超えるための3つのベストプラクティス

予測分析はコスト削減や迅速な市場投入など、競争力の強化に役立つ可能性があるが、普及のペースは遅い。予測分析の導入における課題の解決に向けたベストプラクティスを3つ紹介する。

 予測分析(PA)は、コストの削減や、購買曲線の上昇傾向の特定に役立つ。これにより、製品やプロモーションをいち早く市場に投入したり、生産ラインの機器の故障を事前に予測したりすることが可能になる。PAでは、サプライチェーンの潜在的な混乱の発見、気候の脅威の予測、他の機会を求めて離職する可能性が特に高い従業員の特定も可能だ。

 にもかかわらず、予測分析の普及のペースは遅い。Dresner Advisory Serviceによる2017年の調査で、予測分析を積極的に使用していると回答した企業はわずか23%だった

 COVID-19の危機や、PAよりも最前線に近い他の分析プロジェクトのことを考えると、この比較的遅い普及ペースに大きな変化はなかった。こうした現状を受けて、ResearchGateは次のように指摘している。「予測分析によって、リスクの軽減、インテリジェントな意思決定、差別化された顧客体験の創出が可能になることに、より多くの企業が気づいている。しかし、採用のペースは遅い。組織は、このテクノロジーの応用の可能性に関して、ようやく基本的なことを理解し始めたばかりだ」

 採用に不安を抱く理由の1つは、効果的な予測分析モデルの開発に時間とリソースがかかることだ。これらのリソースを雇用できない、あるいは必要な資金を捻出できない企業は、商用ソフトウェアソリューションを検討する必要があるが、多くの場合、クラス最高のソリューションはまだはっきりと確立されていない。さらに、予測分析を使用する可能性が最も高いのは、企業の財務部門だ。財務部門は本質的に保守的であり、時の試練を経たソリューションを採用することを好む。

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