未来を見通す予測的アナリティクス
過去に何が起きたのかを知ることは重要です。しかし将来に何が起きるのか、またどのような影響を及ぼし得るのかを知ることの方が、はるかに重要です。
PwCは、クライアントが他社に後れを取ることなくビジネスをリードできるよう支援します。ビッグデータを活用して、以下のような重要な疑問に答えます。
- どのディールが最も成功あるいは失敗する可能性が高いか？どのM&Aデータが最も有用か？
- AIと機械学習は自社のビジネスにどのような影響をもたらすか？インダストリー4.0にどのように備えればよいのか？
- 組織内のどこで不正が発生しているのか？リスクアナリティクスはどのように役立つのか？
- データをマネタイズ（収益化）あるいは商品化して、収益と利益率を改善できるか？
予測的アナリティクスは、将来に何が起こり得るのかを知ることで、事前に対応を準備し、リスクに先回りして、結果に影響を及ぼすことを可能にします。それは例えるなら、バックミラーで後方を見るのではなく、望遠鏡で遠くの先を見るようなものです。
主なサービス
異常検知
何かがおかしいと感じたら、その勘はおそらく間違っていません。でも異変に気づかなかったら？そんな時こそ異常検知が役立ちます。
PwCは、組織に問題をもたらしかねない異常値を検出する技術の構築を支援します。通常とは異なる金融活動や取引の急増には、不正が潜んでいるのかもしれません。システム内での予期せぬ障害報告は、欠陥につながる可能性があります。また、医療の検査報告書に記載された異常な検査結果は、放置されてはなりません。
データはすでに手元にあります。あとは異常を見つけ出す方法を知るだけです。
予測モデリング
適切かつ十分なデータを入手できたら、特定の状況下で起こり得る結果を予測することができます。
PwCでは、運輸部門のクライアントがビッグデータと予測的アナリティクスを用いて、輸送ルート上での整備作業による影響を予測し、それに対する行動の変化をモデリングすることを支援しています。また、小売業界のクライアントが、店舗、ロジスティクス、顧客行動から得たインサイトを統合して、何週間も前に人員の正確な配置計画を立案することも支援しています。
人工知能（AI）
PwCは、クライアントがAIを利用することで、導入前よりも迅速かつ低コストで正確に業務が遂行できるように支援しています。マシンは取引条件を読み、輸送システムの動きを予測することができます。また、大勢の中から特定の人の顔を見分けることも可能です。
PwCのAIチームを構成するのは、コグニティブコンピューティング、ディープラーニング、機械学習、自然言語処理、自然言語生成の専門家です。この専門家チームが、クライアントが所有するデータを組織内での生きたインサイトやアクションに変えることを支援します。
シミュレーション
データアナリティクスにより、理論上の状況設定で本番さながらのリハーサルを行うことが可能です。
PwCは、バーチャルスタジオ、ゲーミフィケーション、その他コンピューターによるシミュレーションを用いて、クライアントの「もし～が起きたら？」という疑問の解消を支援します。
高度な分析とモデリングを現実世界のシナリオに適用することで、クライアントは自らの対応を事前に試すことが可能です。例えば、交通網の遮断による影響を検証し、システム停止に対応する用意が整っているのかどうかをテストすることができます。また、大災害が発生した場合の状況をシミュレーションすることもできます。
これにより、実際に何かが起きた時には、もう準備は整っているのです。
