【ITニュース解説】Typology Of Prediction / Forecasting Projects — A Technical Classification

私たちの周りには、ビジネスの売上予測から気象予報まで、様々な予測プロジェクトが存在する。これらは将来の不確実性を減らし、より良い意思決定を可能にするために不可欠だ。しかし、予測プロジェクトはその目的、扱うデータ、使用する技術が多岐にわたるため、これらを技術的な観点から分類し、理解することがプロジェクトを成功させる上で非常に重要となる。

この分野では「Prediction（予測）」と「Forecasting（予測）」という二つの言葉が使われるが、これらには明確な違いがある。Predictionは、特定の出来事や結果が将来どうなるかを予測することだ。例えば、明日の株価が上がるか下がるか、ある顧客が製品を購入するかしないかといった特定の事象や数値を予測する。一方Forecastingは、時間と共に変化する傾向やパターン、将来の値を連続的に見積もることだ。例えば、来年の四半期ごとの売上高がどのように推移するかのように、時系列に沿った連続的な変化を予測する場合に用いられる。Forecastingでは、過去の時系列データに基づいて未来のトレンドや周期性を捉えることが多く、より長期的な計画や戦略立案に活用される。

予測プロジェクトを分類する第一の軸は、「データソースとタイプ」だ。これは、予測の基盤となるデータの性質を指す。時間順に並んだ「時系列データ」（株価の推移や気温の変化など）、特定の時点の複数対象から収集された「クロスセクションデータ」（特定の日の顧客アンケート結果など）、自然言語で書かれた「テキストデータ」（顧客レビューやソーシャルメディア投稿など）、そして監視カメラの映像や医療画像のような「画像・動画データ」などがある。データの種類によって、適切な分析手法や利用する技術が大きく異なるため、プロジェクト開始時にデータの性質を正確に把握することが極めて重要となる。

第二の軸は「モデルの複雑さ」だ。これは予測に用いるアルゴリズムや手法の複雑さを指す。比較的シンプルなものとしては「統計的モデル」がある。線形回帰、ARIMAモデル、指数平滑化といった手法がこれにあたり、データの背後にある統計的な関係性を捉える。これらはモデルの解釈が比較的容易で、小規模なデータや明確な関係性を持つデータに対して有効だ。一方、より複雑なものとしては「機械学習モデル」がある。決定木、サポートベクターマシン（SVM）、そして近年注目されているニューラルネットワーク（深層学習）などがこれに含まれる。これらは大規模で複雑なデータセットから、人間には見つけにくいような複雑なパターンを自動的に学習し、高い予測精度を達成することが可能だが、その内部動作は統計的モデルに比べて解釈が難しい場合もある。

第三の軸は、「予測の視野」、つまりどれくらいの期間先の未来を予測するかだ。これはプロジェクトの目的や必要性によって大きく変わる。数分から数週間を対象とする「短期予測」は、電力需要のリアルタイム予測や株価の短期的な変動予測など、緊急性の高い意思決定に利用される。次に数週間から数ヶ月を対象とする「中期予測」は、製品の在庫管理や人員配置計画など、戦術的な計画の立案に用いられることが多い。そして数ヶ月から数年、あるいはそれ以上先を対象とする「長期予測」は、企業の長期戦略や新しい市場への参入計画など、戦略的な意思決定の基盤となる。

第四の軸は、「予測の出力タイプ」だ。これは予測結果がどのような形式で提供されるかを示す。最もシンプルな「点予測」は、特定の未来の値を単一の数値として提示する。例えば、「来月の売上は1000万円になる」といったものだ。しかし、未来には不確実性がつきものなので、「区間予測」も重要となる。これは予測値がある一定の範囲内に収まる確率を示すもので、予測の不確実性を含めて情報を提供する。さらに、「確率予測」では、特定のイベントが発生する確率を提示する。例えば、「この顧客が製品を購入する確率は80%である」といった形で、リスク評価や意思決定に役立つ。

最後の軸は、「ドメインの専門知識の必要性」だ。これは予測対象となる分野（ドメイン）に関する専門知識が、プロジェクトの成功にどの程度重要かを示す。例えば、株価予測では金融市場の知識が、医療診断では医学の知識が不可欠となる。これは、単にデータを分析するだけでなく、そのデータが何を意味し、どのような背景を持っているのかを理解することで、より適切なモデルの選択や、予測結果の正確な解釈が可能になるためだ。ドメイン知識がないと、データから誤った結論を導き出したり、予測結果を実世界に適用できないことがある。

これらの技術的分類の次元を理解することは、予測プロジェクトを進める上で極めて重要となる。プロジェクトの目標を明確にし、その目標を達成するためにどの種類のデータが必要で、どの程度の複雑さのモデルを使うべきか、どれくらいの期間の予測が必要なのか、そして結果をどのように提示すべきかを適切に判断する手助けとなるからだ。また、プロジェクトに関わる多様な関係者間での共通認識を築き、コミュニケーションを円滑にする効果もある。適切な技術的分類を用いることで、予測プロジェクトの計画と設計が改善され、リソースの最適な配分が可能となり、最終的にはプロジェクトの成功率を高めることができるのだ。