予測分析

予測分析（Predictive Analytics）とは、統計モデルや機械学習アルゴリズムを使って、過去・現在のデータから将来の事象・トレンド・行動を予測するデータ分析手法です。回帰分析・決定木・ランダムフォレスト・勾配ブースティング（XGBoost等）・ニューラルネットワークなどが主要な手法として使われます。

ビジネスでの活用例は多岐にわたります。ECサイトでの購買予測・金融機関での信用スコアリング・製造業での設備故障予測（予知保全）・小売業の需要予測・通信会社の顧客離脱予測（チャーン予測）などが代表的です。

予測モデルの精度評価には、MAE（平均絶対誤差）・RMSE（二乗平均平方根誤差）・AUC-ROCなど目的に応じた指標が用いられます。また、過学習を防ぐための交差検証や正則化も重要です。

近年はAutoML（自動機械学習）ツールの普及により、データエンジニアリングの専門知識がなくても予測モデルを構築できる環境が整いつつあります。一方でモデルの解釈可能性（XAI）の重要性も高まっており、なぜその予測をしたのかを説明できることが求められます。