Forecast Accuracy 予測精度　顧客デジタルエクスペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年4月7日

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予測精度とは

予測精度とは、予測値が実際の値とどの程度一致するかを指します。これは、予測モデルが将来の値をどの程度正確に予測できるかを示す尺度です。

優れた予測精度のパーセンテージとは何ですか

良好な予測精度のパーセンテージは業界や状況によって異なりますが、一般的には 90% を超えるパーセンテージが良好であると考えられます。

ただし、予測モデルの有効性を評価する際に考慮すべき要素は予測精度だけではないことに注意することが重要です。予測モデルのコストなど、他の要因も考慮する必要があります。さらに、予測モデルのパラメーターを調整する、より多くのデータをモデルに組み込む、またはまったく異なる予測方法を使用するなど、さまざまな方法によって予測精度を向上させることができます。

予測精度が重要なのはなぜですか

予測の精度は、組織の意思決定プロセスに直接影響を与える重要な指標です。正確な予測により、企業は予測された将来の値に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことで、将来に備えることができます。予測精度が高いと、組織は需要をより適切に予測し、在庫を最適化し、より正確な財務予測を行うことができます。

たとえば、企業は予測精度を利用して手元に置いておく適切な在庫レベルを決定し、過剰在庫や在庫不足によるコストを回避できます。これにより、製品の可用性が向上し、輸送コストが削減され、最終的には顧客満足度が向上します。予測の正確性は、企業が成長の機会を特定するのにも役立ち、新しい市場や製品ラインへの戦略的投資を可能にします。

予測精度をより深く理解することは、組織が予測プロセスやモデルの改善すべき領域を特定するのに役立ちます。予測精度データを分析することで、企業は不正確さの根本原因を特定し、それに対処する戦略を立てることができます。これにより、予測が継続的に改善され、より適切なビジネス上の意思決定が可能になり、収益性が向上します。

予測精度は、あらゆるビジネスの収益に影響を与える可能性がある重要な指標です。高い予測精度を追求することで、組織は業界で競争上の優位性を獲得し、より適切な情報に基づいた意思決定を行い、最終的には長期的な成功を収めることができます。

予測精度を計算するにはどうすればよいですか

予測精度は、

平均絶対偏差 (MAD)
平均絶対パーセント誤差 (MAPE)
二乗平均平方根誤差 (RMSE)

などのさまざまな指標を使用して計算できます。

MAPE の計算方法の例を次に示します。

予測値から実際の値を減算して、各データポイントの絶対誤差を計算します。
絶対誤差を実際の値で割ると、各データポイントの絶対パーセント誤差が得られます。
絶対パーセント誤差の平均を計算して、平均絶対パーセント誤差 (MAPE) を取得します。

MAPE 式:
MAPE = (1/n) * ∑(|(A - F)/A|) * 100%

ここで、A は実際の値、F は予測値、n はデータポイントの数です。

データの種類や業界によっては、異なるメトリクスがより適切な場合があることに注意することが重要です。予測精度を過去の平均値などのベースラインと比較して、予測モデルが価値をもたらしているかどうかを判断することも重要です。

予測精度を向上させるには

予測精度を向上させる方法はいくつかあります。

予測モデルのパラメーターを調整する:
予測モデルのパラメーターを調整して、精度を向上させることができます。たとえば、時系列予測モデルの平滑化係数を変更すると、傾向や季節パターンをより適切に把握できるようになります。
多くのデータをモデルに組み込む:
予測モデルにさらに多くのデータを追加すると、精度が向上します。これには、経済指標、ソーシャルメディアデータ、気象データなどの外部データソースの組み込みが含まれる場合があります。
別の予測方法を使用する:
データの種類によっては、異なる予測方法が適している場合があります。たとえば、線形関係を持つデータには回帰モデルの方が適している場合がありますが、複雑な非線形データにはニューラルネットワークモデルの方が適している場合があります。
データ品質の向上:
データ品質が低いと、予測が不正確になる可能性があります。予測モデルで使用されるデータの品質を向上させると、予測モデルの精度が向上します。
専門知識の組み込み:
専門知識を使用して定量的予測手法を補完できます。たとえば、営業マネージャーは、今後のプロモーションや顧客の行動の変化についての洞察を得ることができ、それを使用して予測モデルを調整することができます。

これらの戦略を実装することで、企業は予測の精度を向上させ、予測された将来の値に基づいてより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

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