シミュレーションモデルを使用した予測分析

予測分析とシミュレーション

この記事では、予測分析の幅広い分野、機械学習との関係、およびシミュレーションが予測分析テクノロジーとしてどのように機能するかを紹介します。

なぜ予測分析を使用するのですか?

予測分析とは、履歴データに基づいて予測を行うことです。技術者は、統計アルゴリズムと機械学習技術を使用して過去のイベントを分析し、将来のシステムの確率と予測を生成します。ほとんどすべての人が予測分析の対象であり、その恩恵を受ける可能性があります。

たとえば、消費者信用システムでは、私たち一人一人に、ローンを返済する確率を表すクレジットスコアが与えられます。または、別の例では、最新のAndroidスマートフォンには、最もよく使用されるアプリケーションのバッテリー電力を優先するアダプティブバッテリーシステムがあります。一般に、予測分析によって提供される洞察は、プロセスの最適化とリスクの管理に役立ちます。

予測分析は、データが発生する場所ならどこでも価値があると言えます。ビジネスセクターのユースケースは次のとおりです。

  • 製造 – 生産プロセスの最適化、メンテナンススケジュールの改善、在庫の計画等。
  • ヘルスケア – 臨床試験、予測スケジューリングシステム、医薬品市場分析等。
  • オイルとガス – 運用計画、フィールド生産の最適化、ストレージ管理等。
  • ビジネスプロセス – 最適化、投資分析、影響分析等。
  • サプライチェーン – 設計、計画、調達の最適化、在庫管理、輸送計画、リスク管理等。 anyLogistix併せてご参照ください。

予測分析の2つの傾向

コンピュータの予測分析は、2つの理由により、ますます一般的になっています。

急速に成長するデータセット — ストレージコストが低く、人やデバイスの活動がますますオンラインになるため、データ収集は広範に拡大していますが、データ管理能力の進歩により、データセットのサイズと複雑さが増しても、それが制限要因にはなりません。

使いやすさ — データの保存と処理の継続的な進歩により、コストが削減され、迅速で複雑な分析が可能となります。ユーザーインターフェイスも改善され、予測分析ツールがより利用しやすく、かつ理解しやすくなっています。さらに、 MicrosoftのProject BonsaiH2O.aiの自動機械学習、Pathmind AIなどのプラットフォームを利用することで、機械学習技術を使用した複雑なデータ分析がより簡単になっています。

予測分析ソフトウェアの人気が高まるにつれ、より多くの保存データが分析され、その価値が評価されてきています。


シミュレーションと予測分析

シミュレーションと予測分析はどちらもモデルを必要とするため、関連しています。シミュレーションはシステムの動作をモデル化し、予測分析はモデルを使用して将来への洞察を提供します。

予測分析では、決定木(Decision trees)を使用して単純なシステムをモデル化することができます。大規模なデータセットや複雑なシステムの場合、回帰またはニューラルネットワークベースの機械学習がより良いオプションになる可能性があります。決定木は、入力に応じて何かが発生するかどうかを示します。対照的に、機械学習に基づくシステムでは、メンテナンスをいつスケジュールするかなどの値を指定できます。2つのアプローチのもう1つの違いは、データ要件です。モデラーは限られた履歴データから決定木を構築できますが、機械学習には大量のトレーニングデータが必要です。機械学習の場合、このデータは通常、履歴データセットまたは継続的なフィードバックから取得されますが、シミュレーションモデルを使用して合成することもできます。

シミュレーションは、システムを数学的に記述するのが容易でない場合、または履歴データが機械学習技術のトレーニングやテストに十分でない場合に役立ちます。シミュレーションでは、システム全体を統計アルゴリズムとして表現したり、固定データセットを生成したりする代わりに、システムコンポーネントの特性と関係をキャプチャして、動的モデルを提供します。シミュレーションを実行するとシステムの動作が表示され、シミュレーションによって生成されるデータは構成によって異なります。シミュレーションは、次の2つの方法で予測分析に役立ちます。

  • 機械学習の場合、コストやリスクのためにデータが不足している場合、シミュレーションモデルで人造トレーニングデータ(synthetic training data)を提供できます。
  • 複雑なシステムの場合、システム全体の動作よりも、システムのコンポーネントとそれらの関係を説明する方が簡単な場合がよくあります。

データ収集の進歩とこれまで以上に強力なコンピュータ資源により、機械学習は予測を行うための強力な方法として、ますます人気が高まっています。機械学習とシミュレーションの詳細については、ブログをご覧ください。

この臨床試験のケーススタディでは、Pfizerが予測モデリングソフトウェアとしてAnyLogicをどのように使用しているかをご覧いただけます。



処方的アナリティクス(Prescriptive Analytics) – 予測への対応

処方的アナリティクス(Prescriptive Analytics)は、私たちの目標を達成するために必要な行動と、それらを達成できた際の、効果が何であるかを知ることができ、その点で予測を超えています。シミュレーションに基づいて予測分析モデルを作成した後、プロセス構成を実験して、目標を達成するために必要な手順と、それらがどのような影響を与えるかを明確にすることが出来ます。


予測分析シミュレーションにAnyLogicを使用する

複雑なシステムでプロセスを最適化し、リスクを管理しようとしている企業にとって、シミュレーションモデリングは予測分析の適用に役立ちます。さらに、シミュレーションモデルを使用すると、テストを実行し、将来の状態の影響を分析し、これらの洞察に基づいて計画を作成することができます。また、変更の影響を予測し、目標を達成するために必要な一連のアクションを決定できます。

世界中の企業がAnyLogicを使用して、シナリオがどのように振る舞うかを予測し、最適な将来の運用を保証する答を作成しています。AnyLogicを使用すると、シミュレーションモデルをデータベースに接続し、既存のビジネスシステムと統合し、カスタムユーザーインターフェイスを簡単に実装できます。AnyLogicは、統計と視覚化、強化学習、 Monte Carlo、及びパラメーター変動等に対応する強力で柔軟なツールです。

AnyLogicの詳細については、 AnyLogic PLEをお試しください。また、最新情報を入手するには、ニュースレターの購読をお勧めします。

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