予測分析– tax –

予測分析とは、過去および現在のデータに統計モデルや機械学習を適用し、将来の事象・数値・傾向を推定する分析手法の総称です。時系列分析（ARIMA、Prophet等）、回帰モデル、決定木、勾配ブースティング（XGBoost、LightGBM）、ニューラルネットワークなど、データの性質と予測対象に応じた多様なアルゴリズムが用いられます。

代表的な活用として、小売・ECにおける需要予測と在庫最適化、製造業の設備故障予知による予防保全（Predictive Maintenance）、金融機関の信用リスク・市場リスクのスコアリング、人事領域での離職リスク予測、エネルギー分野の電力需給予測などが挙げられます。共通するのは、過去のパターンから将来を見通すことで、先手を打った意思決定を可能にする点です。

予測分析の体系は20世紀の統計学・計量経済学を起源とし、2000年代のデータマイニングブーム、2010年代の機械学習技術の進展を経て現在の形に発展しました。国内市場ではDataRobot、dotData、MagellanBlocks、UMWELT、Deep Predictorなどの自動予測プラットフォームが普及し、専門知識のないビジネスユーザーが実用的な予測モデルを構築できる環境が整っています。