概要
予測分析は、現在と過去のデータを分析して、将来のイベントを予測する手法です。予測分析は、機械学習、統計モデリング、データマイニングなどの技法を使用して、傾向、行動、今後の成果、ビジネスチャンスの特定を支援するものです。
予測分析の技法
予測分析は、入力された変数のセットに基づいて、新しいデータの値を予測するモデルをトレーニングすることによって機能します。その後、モデルは変数間の関係やパターンを特定し、トレーニングで探索の対象として設定されたものに基づいてスコアを提供します。
そのスコアは、一連の条件のリスクや潜在的な利益を評価するためのビジネスインテリジェンスとして使用することができます。スコアは何かが起こる確率を判定するために使われます。
予測分析は、構造化データと非構造化データの両方に適用できます。データマイニング (大規模なデータセットからパターン、傾向、行動を発見するプロセス) は、データウェアハウスやデータレイクなどの複数のソースからデータを分析用に準備するのに役立ちます。
データを分析する準備ができたら、予測モデリングを行います。これは予測分析モデルを作成し、テストするプロセスです。モデルのトレーニングと評価が終了すると、将来的に同様のデータに関する新たな質問に答えるために再利用することができます。
一般的な予測モデリング技法としては、回帰技法、機械学習技法、デシジョンツリー、ニューラルネットワークなどがありますが、そのほかにも多くの選択肢があります。
回帰モデル
回帰モデルは、数式を使用して変数間の関係を判別します。
線形回帰モデルは、無限の可能性を持つ連続的な結果 (面積あたりの既知のコストを使った潜在的な不動産価値判定など) を返します。また、ロジスティック回帰モデルは、限られた数の可能性 (あるエリアの特定の家が特定の価格より高く売れるか、低く売れるかなど) を返します。
回帰モデルは、銀行やその他の金融機関が、信用リスクの判定やクレジットカード詐欺の検出、市場動向の予測、新しい金融サービス規制の影響の予測などに使用することが多い技法です。
デシジョンツリー
デシジョンツリーは、1 つの決定が次の決定にどのようにつながるかを特定する予測分析手法で、これもまたよく使われる技法です。デシジョンツリー・アプローチは機械学習モデルに適用することができ、入力データに基づいて結果を導く連続的かつ階層的な質問のリストに基づいて、「これが起きたら、次はこれが起きる」という一連の条件を決定します。
このモデルの分岐形式は、各決定が特定の結果にどのようにつながるかを表すことで、決定のすべての可能性を示すこともできます。
機械学習
機械学習は予測分析の延長線上にあります。予測分析では、通常、データサイエンティストやアナリストがモデルを作成します。しかし IBM の Watson のような人工知能やディープラーニング・ソフトウェアで使われている機械学習アルゴリズムは自己学習型です。継続的な再プログラミングを必要とせず、データ処理に伴って改善および進化します。
AI/ML アプリケーション管理の向上
人工知能/機械学習 (AI/ML) アプリケーションのデプロイおよびライフサイクル管理を単純化して ML モデルと AI アプリケーションの構築、コラボレーション、共有を迅速化する方法について、エキスパートの視点を Web セミナーシリーズでご紹介しています。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、回帰モデルやデシジョンツリーから得られる情報の正確性を判断するために使用される高度な分析技術です。ニューラルネットワークは、統合されていないデータ間の非線形の類似性を識別します。その可能性がなぜ起こるのかを理解するよりも、起こりうることの範囲を知ることが重要な場合に特に役立ちます。
Red Hat のリソース
予測分析で IT パフォーマンスを向上
予測分析によって、リスクの特定や IT インフラストラクチャが抱える潜在的な問題の検知を通じて、IT のパフォーマンスの向上を補助することができます。運用チームは、エラー報告 (機器の故障など) を待つのではなく、予測分析を使用して環境に影響が及ぶ前に問題をプロアクティブに発見し、対処することができます。これにより、組織の時間とコストを削減できます。
また、予測分析を使って注力すべき分野に優先順位をつけ、ノイズをフィルタリングし、最も注意を払う必要があるものに的を絞ることもできます。リスク評価を作成し、セキュリティ問題を予防し、ネットワーク上の異常を探すことで計画外のダウンタイムを回避し、リアルタイムで起こっているすべてのアクションを調べることで潜在的な脆弱性を特定できます。
自動化ツールを予測分析と組み合わせて使用すると、特定された問題を修正したり、予測された結果に基づいて変更を行ったりすることができます。
Red Hat を選ぶ理由
Red Hat は、IT インフラストラクチャに関する知見を特定し、修復を自動化するために必要な予測分析と自動化ツールを提供します。また、イノベーションと前進に注力するお客様のビジネスを支えるためのソリューション、サービス、トレーニングも提供します。
Red Hat のすべてのサブスクリプションに含まれている Red Hat® Insights は、As-a-Service で提供される予測分析ツールです。Red Hat Ansible® Automation Platform と併用することで、Event-Driven Ansible による自動修復をトリガーできます。ブラウザから Red Hat Enterprise Linux® のバグを見つけ、修正できます。ハイブリッドクラウド全体の健全性を console.redhat.com で確認できます。また、Red Hat Insights のテレメトリーを使用することで、Red Hat OpenShift® クラスタの障害につながる可能性のある重大な問題にフラグを立てることもできます。
Red Hat 公式ブログ
Red Hat のお客様、パートナー、およびコミュニティのエコシステムに関する最新の情報を入手しましょう。
