小売・外食業界や消費財取扱い企業注目、世界26ヶ国導入の予測分析とは

近年、ビジネス業界で「予測分析」というワードが注目を集めている。これは、施策投入のテスト結果から将来を予測し、効果的に意思決定へと結び付けるもの。12月9日(火)に開催されるイベント「マイナビニュース フォーラム 2014 Winter for データ活用」では、予測分析の概要や現状などについて、クラウドベースの予測分析ソフトウェア「Test＆Learn」を提供する、アプライド・プレディクティブ・テクノロジーズ シニアバイスプレジデントの及川直彦氏が登壇する。本稿では、このイベントに先立ちTest＆Learnの概要や当日講演される内容のポイントを絞って紹介する。

企業の意思決定に幅広く活用できる「予測分析」

企業では売上の向上を図るべくさまざまな施策を投入するが、その効果を見極める上で重要な役割を果たすのが「予測分析」だ。この予測分析とは、意思決定時に施策の効果を高い統計的な信頼度で見極めることである。

「テスト店舗で売上の向上効果が見られた際、偶然ではなく統計的に確度の高い"統計的有意"な状況を示していれば、他店舗にも投入する意義が出てきます。これはロイヤリティプログラムなどのマーケティング分野だけでなく、店舗における商品の陳列方法から改装サイクルをはじめとした設備投資関連、経験年数によるオペレーションの影響、法人営業のトレーニング効果検証など、企業の意思決定に関わるさまざまな部分で活用できます」と、及川氏は予測分析について語る。

予測分析は従来、データサイエンティストなどが分析を行っていたが、複雑に絡み合う要因から人間が施策の効果だけを抽出するのには限界がある。店舗の売上は短期・長期のサイクルで常に変動しているため、施策の投入で売上が向上しても、実は偶然だったというケースは多いものだ。施策の効果とは関係がない外部的要因(ノイズ)の影響により、予測分析の結論が真逆になってしまうことすらある。

こうした背景から生まれたのが、施策を実施するテスト店舗と、指標となるコントロール店舗の財務パターンを比較する方法だ。ここで重要なのは、テスト店舗の財務パターンに極めて近いコントロール店舗を選出すること。しかしこの方法でも、人間が地域や売上から似ているコントロール店舗を選んでいたのではノイズの影響が色濃く残ってしまう。

さらに及川氏は「人間には見えない要因が多い中で、偶然一致した補正をできたように見えたとしても、それはテストデータに適合できない"モデルの過学習"という現象にすぎないことも多いのです」と語る。

高速かつ高精度なパターンマッチングを実現する「Test＆Learn」

アプライド・プレディクティブ・テクノロジーズが提供する「Test＆Learn」は、こうしたノイズや過学習の問題を解消しながら、施策投入のテスト結果を効果的に意思決定へと結び付けるもの。世界26ヶ国でのワールドワイドな実績を誇り、米国では小売業界大手100社のうち42社、外食業界大手25社のうち10社が導入している。

Test＆Learnではまず、テスト店舗と過去52週間分の売上パターンが似ている店舗をパターンマッチングにより高い精度で抽出する。抽出した複数店舗でテスト群とコントロール群を形成すれば、たとえ数店舗にイレギュラーな要素が発生しても平均ではノイズが入らない結果が得られるわけだ。

Test＆Learnは、こうした仕組みをソフトウェア化することで高精度なパターンマッチングを実現。高速なビッグデータ分析により、従来と比べて一定期間内でのテスト回数を増やしたり、より詳細なテストを実施したりと、企業の意思決定に大きく貢献してくれる。

「施策投入の見極めにおいては、条件が異なる回帰分析を行っても信頼性は高まりません。そこで、さまざまなビジネスアイデアを実際に試してみようというのが弊社のソリューションです」と及川氏。

近年注目を集めるビッグデータは新しいビジネスアイデアの創出に大きな役割を果たすが、仮説が増えすぎると逆に絞込みが難しくなる。Test＆Learnは、これを見極めるためにビッグデータを使うという新たなアプローチを採用したわけだ。

予測分析およびTest＆Learnの詳細については、及川氏が登壇するイベント「マイナビニュース フォーラム 2014 Winter for データ活用」(開催日: 2014年12月9日(火) / 会場: UDXギャラリーネクスト(秋葉原) / 開場: 9:30)にて語られる予定。さらには、ユーザーに身近な大手ファストフードチェーン店やコンビニエンスストアなど、多数の導入事例も紹介される予定だ。施策投入の効果測定や予測分析に興味がある企業の担当者は、ぜひ会場に足をお運びいただきたい。