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データから未来を予測、プレディクティブアナリティクスとは(下)

2018/06/08

John Edwards CIO

プレディクティブアナリティクスのアルゴリズム

 プレディクティブアナリティクスを導入することにより、統計、データマイニング、機械学習の多種多様なアルゴリズムを簡単に利用し、予測分析モデルで使うことができる。一般にアルゴリズムは、ビジネス上の個別の問題や一連の問題の解決、既存のアルゴリズムの拡張、何らかの独自機能の実現などを行えるように設計されている。

 例えば、顧客セグメンテーションや、コミュニティーの把握など、ソーシャル関連のタスクには、クラスタリングのアルゴリズムが適している。顧客維持の改善や、レコメンドシステムの開発には、分類のアルゴリズムを一般に使う。信用スコアリングシステムの開発や、時間に基づいて生じる多数の事象から得られる結果の予測には、概して回帰のアルゴリズムを使う。

プレディクティブアナリティクスと医療

 プレディクティブアナリティクスにとりわけ熱心なのが、医療やヘルスケア関連の事業者だ。理由は簡単で、コスト削減につながるからである。

 医療事業者では、プレディクティブアナリティクスをさまざまな形で利用している。例えば、過去の傾向に基づいて施設のリソースをインテリジェントに割り当てたり、スタッフのスケジュールを最適化したり、短期間で再入院するリスクがある患者を見極めることでコストを抑えたり、薬や物品の調達と管理をインテリジェントに行ったりなどだ。

 医療業界におけるプレディクティブアナリティクスのトレンドについて、米Society of Actuariesが2017年に発表したレポートによると、プレディクティブアナリティクスを既に利用している医療事業者の幹部のうち、57%が今後5年間で総予算の15%以上を節約できると回答し、26%の幹部は25%以上を節約できるとした。

 現在プレディクティブアナリティクスを利用しているか、または5年以内に利用する計画だとした医療事業者は89%だった。また、自社の事業の未来にとってプレディクティブアナリティクスは重要であるとの回答は、実に93%に上った。

(了)

翻訳:内山卓則=ニューズフロント
記事原文(英語)はこちら

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