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Gartner Business Intelligence & Analytics Summit

2016年3月14日~16日 於:米国テキサス州グレープヴァイン

ビジネスとデータサイエンスを融合する「Prescriptive Analytics」

NEC主席研究員 工学博士 藤巻 遼平

講演の要点

1)Prescriptive Analyticsはビジネスの課題を明らかにすることからはじまる
2)「高精度な予測」と「最適化技術」の組み合わせが成功の鍵
3)データに基づく意思決定の限界を超えるしくみを組み込む
4)IoT時代に不可欠なアドバンスト・アナリティクスの導入を検討しましょう

講演要旨

高度なビッグデータアナリティクスというと、これまでは主に「何が起きたか」「なぜ起きたか」など過去の出来事やその原因を分析することを指し、企業もそのような分野に集中的に投資を行ってきました。しかし最近では、「これから起きることは何か」「どうすればそれを起こすことができるのか」など未来の出来事を予測したり、望ましい結果を実現するための方法を見つけたりといったように、より結果志向の分析を行うことが求められるようになりつつあります。次々と新しいデータが生み出されるIoT時代にあって、ビジネスを成功に導くためには、ビジネス中心の、より高度な「Prescriptive Analytics(処方的分析)」が不可欠です。

Prescriptive Analyticsは、ビジネスの課題を直接解決し、高い投資対効果をもたらす、実行可能な判断を導きます。ここで重要なのは、まず考えかたを変えることです。データサイエンスは、解決または改善すべきビジネスの課題やプロセス、業務が特定されている場合に、その真価を発揮します。そのため、企業はデータ分析からはじめるのではなく、まずビジネスの課題に着目する必要があります。

以下に、企業でのPrescriptive Analyticsの成功事例を3つ挙げます。

1)ビジネス中心のアナリティクスプロセスを定義
根拠に基づく事故未然防止トレーニング
公共バス事業運営会社 SMRT(シンガポール)

  • ビジネスの課題:交通事故の減少、1日100万人に及ぶ通勤客の安全確保。
  • ビジネスプロセス:SMRTの運転手2,600人を対象に、フルキャビンシミュレーターを使ったトレーニングを実施。
  • データサイエンスの活用:NECのデータ分析技術で、さまざまな情報を分析。運転手の行動をプロファイリングし、事故未然防止トレーニングの対象者を選定。
  • 結果:リスク指数30%低減、コスト削減、ブランドイメージ保護。

2)最適化技術を用いてビジネスの成果を最大化
利益志向のキャンペーン最適化
大手通信事業者

  • ビジネスの課題:収益性が高い顧客基盤の維持。
  • ビジネスプロセス:顧客がロイヤルティを失う前にキャンペーンを打ち、顧客離反を防止。
  • データサイエンスの活用:NECの最適化技術で、単なる顧客離反防止キャンペーンを利益志向のキャンペーンに転換。
  • 結果:最適化技術によって、単純な予測技術だけを使用した場合に比べ収益性が2.5倍に。

3)ビジネスの実態に即してアナリティクスの結果を調整
新商品生産量の最適化
アサヒビール

  • ビジネスの課題:新商品の適正生産量の決定。
  • ビジネスプロセス:毎週新たに発売される新商品の需要を予測し、生産量を調整。
  • データサイエンスの活用:NECの新商品需要予測技術を活用。誤った結果や不確定要素による予期せぬ損失を防止するために、ビジネスの実態をアナリティクスプロセスに組み入れる。
  • 結果:生産過不足を最小化。

世界に600人いるNECのデータサイエンティスト・研究者は、NECの予測技術「異種混合学習技術」と最適化技術「予測型意思決定最適化技術」を使った、ビジネス中心のPrescriptive Analyticsソリューションを開発しています。異種混合学習技術は、複数の情報源から得られたダイナミックに変化するデータから、高精度で大規模な予測を自動的に導きだします。予測型意思決定最適化技術は、従来人間が行っていた高度な戦略や計画の立案を自動的に行います。このほか、NECは、コンサルティングやデータサイエンスから、運用管理、クラウド、アウトソーシングにいたるまで、あらゆるサービスを提供しています。

NECは、小売業向けの製品の価格設定から、町全体の水の供給最適化にまで対応する、先進のPrescriptive Analyticsソリューションを開発しています。

本サミットで「2020年には、アドバンスト・アナリティクスへの純投資のうち40%はPredictive Analytics(予測的分析)およびPrescriptive Analyticsに投じられるだろう」との観測が示されました。ビジネスの成果を最大化するため、いまこそ、高精度なPrescriptive Analytics導入の検討をはじめる必要があるのです。

講演の全文はこちらをご覧ください。

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