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予測分析の市場規模は、2021年の106億7000万米ドルからCAGR23.7％で成長し、2028年には472億9000万米ドルに達すると予想されています。予測分析は、将来のイベントに関する予測を行うために使用される高度に発達した分析手法で、データマイニング、統計、モデリング、機械学習、人工知能などの多くの技術を使用して、将来についての予測を行います。この分析を活用することで、機器の故障や在庫の枯渇といった問題を回避し、幸せな気分や落胆した気分の人々を営業のターゲットにするなど、製品の販売機会を生かすのに役立ちます。
牽引要因：予測モデリングツールの普及率上昇
予測分析は、オペレーション、ロジスティクス、サプライチェーンマネジメントに長い間利用されてきました。これらのツールは、組織が顧客分析、リスク報告、脅威管理、製品イノベーションなどの業務を行うために使用する予測モデルの開発および分析に役立ちます。また、大量の顧客データに対して予測分析を行うことで、リードの生成から顧客基盤までの営業パイプラインを合理化することが出来ます。さらに、ソーシャルメディア広告、電子メールキャンペーン、顧客の認知分析に予測モデリングツールを使用することで、売上高の伸びと顧客維持率の向上につながります。このように、BFSI、小売・Eコマース、製造業など、複数の業界が予測モデリングツールを採用しており、市場の成長に寄与することが期待されています。
抑制要因：熟練労働者の不足とソフトウェアコストの複雑さ
十分な知識を持つ訓練された専門家の不在が、同市場の発展を制約しています。また、同市場は、複雑な分析ワークフローやビジネスニーズに基づく多様なデータモデルなど、数多くの制約変数が記述されています。効果的な予測分析において、対処すべき問題は山積しており、観測されたトレンドが常に一貫しているとは限りません。市場モデルは、それぞれ異なるトレンドに従っており、個々の傾向を理解しつつ結果を予測することが、市場成長における制限の一つとなっています。
市場機会：IoTやAIなどの最新技術の台頭
エネルギー効率の強化や生産稼働率の向上につながる予知保全を容易にするため、IoT環境の導入が進んでいます。また、多くの産業では、機械の破損時期を予測できるソリューションが求められています。その結果、機械の動作パターンを分析し、異常の発生を予測するセンサーを導入することで、機械のダウンタイムを減らし、生産性を向上させることができるようになりました。AIによって駆動される予測分析は、既存のデータを利用し、計り知れない価値を引き出すことができます。AIを活用したアナリティクスは、どのリードを潜在顧客としてスコアリングするか、競合他社に関するインサイトを提示し、ターゲットオーディエンスが何を購入・消費したいかを予測するのに役立ちます。
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