「トップの予測分析ツール/プラットフォーム（2023年）」
Top Predictive Analytics Tool/Platform (2023)
予測分析は我々があまり考えずに利用する標準的なツールです。予測分析はデータマイニング、統計学、機械学習、数理モデリング、人工知能の手法を用いて、未知の出来事について将来の予測を行います。これは過去のデータを使用して予測を作成します。例えば、特定の日の市場で製品（たとえば花）の売上を予測する場合、バレンタインデーであればバラの売上はより多くなるでしょう！特別な日には通常の日よりも花の売上が高くなることは明らかです。
予測分析は寄与要素を特定し、データを収集し、機械学習、データマイニング、予測モデリング、その他の分析手法を適用して将来を予測することを目指します。データから得られる洞察には、過去には理解されていなかった複数の要素間のパターンや関係が含まれています。それらの隠れたアイデアを見つけることは、あなたが思っている以上に価値があります。予測分析は企業が業務を改善し目標を達成するために使用されます。予測分析は構造化データと非構造化データの両方の洞察を活用することができます。
予測分析、ディープラーニング、人工知能の関係は何ですか？
例えば、コンピュータが音声を認識したり、意思決定を行ったりする能力をどれくらい持っているかを研究することは、コンピュータ科学の一分野である人工知能の範疇に含まれます。人工知能（AI）は、知識を獲得し、それを新しい判断に適用することによって、コンピュータに人間と同等かそれ以上に反応する能力を教えることを目指しています。
それはアルゴリズムを用いてデータのパターンを見つけ出し、将来の出来事を予測することに関連しています。機械学習が共通のパターンを識別するためには、大量のデータを処理する必要があります。機械は練習を通じて情報やスキル（またはデータ）を獲得します。
ディープラーニングはテキスト、音声、画像、写真などを扱う機械学習の一分野です。ディープラーニングは、自転車の画像とオートバイの画像を区別するなど、複雑な操作を理解するために膨大な量のデータが必要です。
予測分析とは、機械学習、統計学、過去のデータを使用して将来の確率とトレンドを予測することを指します。また、将来の出来事の進行に影響を及ぼす可能性のある行動を推奨するという点で、他の機械学習手法よりも進んでいます。
予測分析には人工知能と機械学習の両方が使用されます。実際、分析ツールは予測スコアを生成し、エンドユーザーにどの手順を取るべきかをアドバイスします。一言で言えば、人工知能は機械学習と予測分析の総称です。
アルゴリズムとモデル
予測分析は、機械学習、データマイニング、統計学、分析、モデリングなどの分野からさまざまな手法を使用します。機械学習とディープラーニングモデルは、予測アルゴリズムの主要なカテゴリです。本記事では、いくつかのモデルについて説明します。それぞれが固有の利点と欠点を持っているにもかかわらず、特定の業界に特化した基準に従うアルゴリズムを使って再利用やトレーニングが可能です。データの収集、前処理、モデリング、展開は、予測分析の反復プロセスのステップであり、出力をもたらします。我々は手続きを自動化して、新しいデータに基づいて連続的に予測を提供することができます。
モデルが構築された後は、トレーニングプロセスを繰り返すことなく、新しいデータを入力して予測を生成することができます。ただし、これにはトレーニングにかなりのデータが必要となるという欠点があります。予測分析は機械学習アルゴリズムに依存しているため、正確なデータ分類を行うためには正確なデータラベルが必要です。モデルが1つのシナリオから別のシナリオにおける結論を一般化する能力の不足は、一般化可能性に関する懸念を引き起こします。予測分析モデルの適用性の調査結果には特定の問題が存在しますが、転移学習などの技術を用いることでこれらの問題を解決することができる場合もあります。
予測分析のモデル
分類モデル
最もシンプルなモデルの1つです。古いデータから学んだ知識に基づいて、新しいデータを分類します。一部の分類手法には、決定木やサポートベクターマシンがあります。これらは、True/FalseやYes/Noなどのバイナリの質問に応えることで、マルチクラスやバイナリの分類に利用することができます。
クラスタリングモデル
クラスタリングモデルは、共通の属性に基づいてデータポイントをクラスタリングします。これは教師なし学習アルゴリズムであり、教師付き分類とは異なります。クラスタリングアルゴリズムは数多く存在しますが、どれもすべてのアプリケーションシナリオにおいて最良とは言えません。
予測モデル
これはメトリック値の予測を扱い、前のデータからの教訓に基づいて新しいデータに対して数値を計算します。これは最もポピュラーな予測分析手法の1つです。数値データにアクセスできる場所ではどこでも使用することができます。
外れ値モデル
その名前が示すように、データセットの異常なデータアイテムに基づいています。データ入力エラー、計測エラー、実験エラー、データ処理のミス、サンプルエラー、または自然エラーなど、あらゆるものが外れ値と考えられます。一部の外れ値は性能や精度を低下させる可能性がありますが、他の外れ値はユニークさの発見や新しい推論の観察に役立ちます。
時系列モデル
入力パラメータとして時間の期間を使用し、任意のデータポイントの系列に適用することができます。過去のデータから数値的な指標を作成し、そのメーターを使用して将来のデータを予測します。
最高の予測分析ツールとプラットフォーム
H2O Driverless AI
予測分析に関しては比較的新参ですが、H2Oは人気のあるオープンソースのソリューションによって広く知られるようになりました。同社のH2O Driverless AIは、オープンソースとカスタマイズされたレシピを通じてプロフェッショナルや市民データサイエンティストに対してAI開発と予測分析を効率化します。因果グラフ、LIME、Shapley、および意思決定木の代理アプローチを使用して、予測分析モデルに説明可能性を開発しやすくするためのさまざまな機能も提供しています。特徴エンジニアリング、モデル選択とパラメータ調整、自然言語処理、および意味解析のための自動化および強化された機能も注目に値します。
IBM Watson Studio
SPSSは1975年に設立され、統計解析および分析プログラムの主要な提供業者の一つに成長しました。IBMが2009年にSPSSを買収したことで、同社は予測分析ソリューションの主要な提供業者となりました。IBMは、ベンダーの重要な機能をそのより現代的なWatson Studioに統合し、IBM Cloud Pak for Dataプラットフォーム上で運用している間にイノベーションを続けています。この統合されたオファリングには、記述的、診断的、予測的、および規範的な分析など、さまざまな分析機能が組み込まれています。このプラットフォームは、企業ユーザーにとって共同データサイエンスをより良くし、プロのデータサイエンティストにとっても予測分析を簡素化する多くの機能を備えています。さらに、プラットフォームには、責任ある分かりやすい予測モデルを向上させるいくつかの機能もあります。
Microsoft Azure Machine Learning
Microsoftは、Power BI分析プラットフォームとExcelを通じて、さまざまな分析機能で長い間リーダーでした。同社のAzure Machine Learningは、これらの重要な技術に、予測分析のライフサイクル全体の管理機能を追加します。Azure Data Factory、Azure HDInsight、およびAzure Data Catalogは、その支援技術の例です。
同社は、プロのデータサイエンティストから企業の専門家まで、すべてのユーザーをカバーしています。さらに、予測分析機能をワークフローとアプリに統合することをより簡単にするためのさまざまなRPAおよびアプリケーション開発ツールとの優れた接続性も提供しています。
RapidMiner Studio
データマイニングとテキストマイニングの基本的な能力を活かすために、RapidMinerは包括的な予測分析ツールの範囲を開発しました。これらの基本的な機能により、さまざまなソースからデータを取得し、クリーンアップして異なる予測モデリングのワークフローに組み込むことが容易になります。同社は、基本的な製品の有償版と無料版を提供しており、誰でも簡単に基礎を学び始めることができます。初心者からエキスパートまで、RapidMiner Notebooksを使用して簡単に予測分析モデルを作成できます。さらに、モデル展開、モデル開発、およびターボプリップ（Model Ops）のためのさまざまな強化機能も提供しています。新しい機能共有ライブラリを使用すると、予測モデルの組織全体での共有が簡単になります。必要に応じて、プラットフォームはさまざまなガバナンスと説明可能性の要素も可能にします。
SAP Predictive Analytics
SAP Predictive Analyticsは、企業のアプリケーションプラットフォームが予測分析ワークフローを可能にするために、コア製品を拡張する優れた例です。SAPの実際の展開を持つ企業は、特に物流、サプライチェーン、在庫管理のユースケースで予測分析を開発したい場合、このツールを検討する必要があります。2015年にデビューした現在の製品は、2012年に最初に導入された2つの以前の製品に基づいて設計されました。このアプリケーションは、複数のユーザーインターフェースを横断してデータの集約、予測モデリング、およびモデル分析を容易にするさまざまな機能により、ビジネスユーザーと上級ユーザーの両方をサポートしています。自動化された分析により、ビジネスユーザーはデータの準備、モデリング、ソーシャルグラフ分析、推奨、予測などを容易に行うことができます。専門家の分析では、さまざまな統計手法、可視化、およびRプログラミングアプリケーションの探索を支援します。
SAS
統計分析ツールの最初の製造業者の一つであるSAS Instituteは、予測分析を含むあらゆるタイプの分析ツールと手法で明確なリーダーです。同社は、統計家とデータサイエンティストが使用するために新しいツールを発明し続けています。アメリカ政府は、1966年に同社のツールの最初のバージョンを医療データ分析のために導入しました。正式に設立されたのは、同社が政府契約を失効した1972年です。
多様なデータサイエンスと機械学習のワークフローを使用し、最新のデータスタック、強化されたワークフロー、そして近年の展開を行っています。この組織は、さまざまな業界向けに数百のツールを提供しています。SAS Visual Data Science、SAS Data Science Programming、SAS Visual Data Decisioning、およびSAS Visual Machine Learningは、予測分析のための同社の主力製品です。数多くのワークフローにわたる予測分析の作成と実装を効率化するために、組織は主要なクラウドプロバイダーとエンタープライズソフトウェアプラットフォームとの強い関係を維持しています。
TIBCO Statistica
製品には、企業全体でビジネスインテリジェンスを可能にするためのいくつかのコラボレーションとワークフローの機能が含まれており、TIBCOは使いやすさを重視しています。これは、経験の浅い従業員がツールを使用することを予想している場合、ビジネスにとって賢明な選択です。さらに、さまざまな他の分析ツールとのインターフェースも提供しており、機能を追加することが簡単です。これは、リスト上で唯一、IoT / 嵌め込み機能を明示的に強調しているツールです。
Oracle DataScience
Oracleは、評価の高いスタートアップDataScienceを買収することで、予測分析セクターに参入し、そのポートフォリオを成長させてきました。Oracleのクラウドサービスとデータベースを利用する企業が、このソリューションから最も恩恵を受けます。
WebFOCUS By TIBCO
TIBCOに買収される前は、Information BuildersがWebFOCUSの前の所有者でした。TIBCOからは、BIアナリティクスとデータ管理の完全な範囲のツールが提供されています。これらの製品は、予測分析の機能を提供します。エンドツーエンドのデータソリューションを探している場合、これは適切な選択肢となるでしょう。さらに、企業のユーザーと経験豊富なデータサイエンティストの両方向けのツールも提供されています。データの経験レベルが異なるスタッフを持つビジネスにとって、優れた総合的な選択肢です。価格は、リスト上の他の多くのアイテムと同様に、要求に応じてのみアクセス可能です。
KNIME Analytics Platform
KNIMEは、Analytics Platformソリューションのオープンソース版と商用サポート版の両方を提供しています。KNIME製品は、機械学習（ML）の自動化などの最新の機能を提供する一方で、表面的と見なされることがよくあります。また、将来のビジネスのロードマップを作成するための効果的なツールとして、予測アナリティクスの機能も備えています。
Dataiku
Dataiku Data Science Studio（DSS）は、堅牢なAIコラボレーション機能を備えたプラットフォームを求める個人にとっても優れた選択肢です。過去の生産の拡張性の問題にも対応しています。
FICO Predictive Analytics
FICO Predictive Analyticsプラットフォームは、意思決定管理に基づく機能において、特に金融サービス業界の企業にとって賢明なソリューションです。
Altair Datawatch Knowledge
アジャイルなフレームワークと戦略的な重要性を強調したAltairのDatawatchは、ビジネスの問題を解決し、データの結果を予測するためのKnowledge Studioを提供しています。このツールのユーザーフレンドリーなUIは、ユーザーから一貫して称賛されています。
Alteryx
Alteryx Analytic Process Automation Platformは、繰り返し可能なワークフローを作成するためのノーコードおよびローコードの分析ビルディングブロックに特化しています。このプラットフォームは、全事業部門にセルフサービスのデータサイエンスと分析を提供したい企業向けです。また、強化された機械学習も活用して、市民データワーカーが予測モデルを開発するのを支援します。
Databricks
Databricks Lakehouseは、クラウド展開全体で1つのデータプラットフォームを提供し、データウェアハウジングとAIのユースケースを1つのプラットフォームで統合します。データレイクとデータウェアハウスがLakehouseプラットフォームに統合されています。ウェアハウスの構造化トランザクションレイヤーは、オープンソースのDelta Lakeテクノロジーを使用して構築されています。同社によれば、利用可能なフォーマットストレージレイヤーは、バッチおよびストリーミング操作に対して信頼性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するとされています。また、構造化、半構造化、非構造化データの単一の場所を提供することで、データの隔離を排除することもできます。
DataRobot
DataRobotのAI Cloud Platformを使用することで、データサイエンスおよび分析の専門家、ITおよびDevOpsチーム、経営陣、情報労働者など、すべてのユーザーが協力できます。このプラットフォームは、信頼性のあるAIサービス、データエンジニアリング、機械学習、MLOps、および意思決定インテリジェンスを提供します。サービスには、ノーコードアプリビルダー、AIアプリ、および意思決定フローが含まれており、意思決定インテリジェンスをサポートするためのルールを生成します。ノーコードアプリビルダーにより、追加のコードを書かずにモデルを使用してAIアプリケーションを作成できます。同社によれば、これにより、ビジネスユーザーがAIに基づいた意思決定を行いやすくなります。
Tableau
Tableauは、API、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスを組み込んだデータと分析の完全なプラットフォームです。同社によれば、Tableauは、統合、アクセス、監督のための制御、ルール、および繰り返し手順を作成することにより、信頼性と信頼感を構築します。データの準備、CRMアナリティクス、サーバー管理、埋め込み分析など、プラットフォームの個別のコンポーネントもいくつか提供されています。
Sisense
会社によると、SisenseのFusion Platformは、分析をシンプルでアプローチ可能なものにするために、製品やアプリにカスタマイズされた分析を統合しています。データ分析には、埋め込み、インフュージョンアプリ、および分析の3つのプラットフォームコンポーネントが使用されます。顧客はEmbedを使用してホワイトラベルの分析をワークフローとアプリケーションに統合することができます。
顧客は、Infusion Appsを使用してSlack、Googleスライド、Microsoft Teams、Salesforceを分析し、自然言語検索で問い合わせることができます。データの大量の分析と可視化には、セルフサービスのダッシュボードやアプリに加えて、コードファースト、ローコード、ノーコードの代替手段も提供されています。また、このサービスには、コードファーストのMLテクノロジーと組み込みの統計的および予測分析ツールも含まれています。
AdvancedMiner
たった1つのツールでデータ処理、分析、モデリングが可能です！予測モデルの使用を前提として構築されています。データの変換、ファイルやデータベースシステムへのデータの抽出と保存、情報への分割、結合、サンプリングなどのさまざまな操作の適用、よく知られた統計モデルの構築、クラスタリング分析、変数の重要性の分析、モデルの品質の比較と評価など、すべての分析タスクをサポートしています。使いやすいワークフローインターフェースのおかげで、すべてのデータを探索することができます。
Lexalytics
Lexalytics（以前のSemantria）というソフトウェアサービスおよびサービスプロバイダーは、クラウドベースのテキスト分析と感情分析に特化しています。このBI/分析アプリケーションは、非構造化テキストの大量の中から洞察に富んだ情報と感情分析を解読するための簡単な方法を提供します。
Lexalyticsは、システムの統合を行わずにテキスト分析を利用できるMicrosoft Excelのアドインも提供しています。開発者はまた、Java、.NET、PHPなど、さまざまな言語をサポートするSemantriaのREST APIを使用して直接統合を行うこともできます。ユーザーは素材を分類したり、クエリを作成したり、名前付きエンティティを抽出したり、コンテンツのテーマを見つけたり、これらの要素ごとに感情評価を計算したりすることができます。
Panoply
Panoplyはクラウドベースのインテリジェントなエンドツーエンドのデータ管理システムで、ETLを使用せずにデータをソースから分析まで効率的に処理します。Panoplyはデータ統合、リンク、変換、データウェアハウスなどのツールを提供し、包括的なデータ管理システムとして機能します。このプロバイダは、Panoplyが世界で唯一の統合されたELTおよびインテリジェントデータウェアハウスを提供し、機械学習と自然言語処理を活用して生データから分析までの移行を加速すると主張しています。
Amazon Forecast
Amazon Forecastは、完全に管理されたサービスで、機械学習を使用して正確な予測を生成します。Amazon Forecastは、過去の時系列データ（価格、プロモーション、経済パフォーマンス指標など）を使用して、組織が正確な予測を行うことができます。
OpenText Magellan
OpenText Magellanは、エンタープライズ情報管理システムに格納されているビッグデータとビッグコンテンツを取得、統合、管理、分析する柔軟なAIおよび分析プラットフォームです。Magellanは自動化、ビジネスの最適化、機械支援の意思決定を提供します。オープンソースの機械学習と高度な分析、エンタープライズグレードのBIを組み合わせています。
Logi Info（Logi Analytics Platform）
アプリケーションチームが迅速に開発、展開、サポートする必要があるミッションクリティカルなアプリケーション向けに作成された開発者向けの分析プラットフォームであるLogi Info（Logi Analytics Platform）があります。Logiは埋め込みアプローチを維持することで、価値のある持続的なアプリケーションの構築を支援します。このプロバイダは、埋め込み分析機能を向上させることに集中しており、顧客のアプリケーションの価値をより速く向上させることができると主張しています。製造業者は、Logiが顧客の現在のインフラストラクチャ、データ、およびデータクエリと可視化のための作成ツールを使用できるようにすると述べています。
Logiは、スケーラブルなソリューションを作成し維持することができ、絶えず変化するエンドユーザーの分析ニーズに対応できることを知っているアプリケーションの所有者向けに作られています。また、カスタマイズができないプリパッケージの分析の制限も認識しています。
MicroStrategy Analytics
MicroStrategyは、完全に接続されていないMicroStrategy Analytics Desktopという無料のディスカバリーおよび可視化ツールを作成しました。MicroStrategyの強力なモバイルおよびクラウドの機能がプラットフォームを他とは異なるものにしています。MicroStrategyが提供するクラウドサービスは、ソフトウェアを自社のデータセンターにホストし、クライアントがデータをオンプレミスで保持できるようにして、セキュリティの懸念を緩和しています。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
