予測とは?

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よ そく [0] 【予測】

( 名 ) スル
将来出来事や状態を前もっておしはかること。また、その内容。 「米の収穫高を-する」 「 -がはずれる」


予測

【英】predictionforecasting

予測とは、一般に、あるデータ基づいて未来における実現すると考えられる特定の変数の値を想定することをいう。予測は、期間の長短によって、長期予測と短期予測、予測値の指定仕方によって点予測と地域予測、条件有無によって、単純予測と条件予測などに区分される。

予測

読み方:よそく
【英】:forecasting

概要

対象となる事象将来起こり得る事態について, データ分析により事前推測を行うこと.

詳説

 将来を的確に見通すことができれば, 我々は常に最も適切な行動をとることができよう. 企業, 組織行動においては, その目的達成持続的発展に向け, 将来先見することにより "先んずれば人を制する" ことが求められる. 予測はこのような適切な行動をとるための方針計画前提となるものである.

 予測とは, 対象となる事象将来起こり得る事態について, データ分析により事前推測を行うことである. 実際仕事や行動の場面即して考えれば, 意思決定や行動に必要となる事前情報分析, 政策分析, 情報獲得行動一つとして予測が実施される. すなわち, 与えられた制約条件のもとで, 合理的な方法により対象どのような結果生ずるか, また何が起きるかを事前に定量的あるいは定性的推測することである. 一般的に対象計量可能なモデルとして表現し予測計算が行われる.

 予測の具体例としては需要予測, 販売予測, 経済予測, 人口予測, 気象予測, 技術予測, 未来予測など対象に応じて実にさまざまであり, それぞれに予測モデル存在する. また, モデルは予測期間の長短により短期, 中期, 長期, 超長期予測モデルなどに分類されるが対象によって各期間の長さ異なる. 例えば, 経済予測では短期とは3ヶ月1年前後とされるが, 電力需要予測では短期数分30先の予測から1ケ月先程度までをさすことが多い.

 予測モデル構築に際しては, 物理的対象構造表現確定している場合を除き, 対象観測データから要因間の関係や内在する傾向パターンを見つけ, 諸量を計算できる形のモデルとして表現なければならない. モデル作成方法にはいろいろな手法があるが, いずれのモデルにおいてもほとんどが必要なパラメータ外生的条件などをデータから推定する必要がある. そうした推定には統計的手法採用されることから, 予測は統計学観点からみれば, 推定されたモデルをもとに, 時間的, 空間的にまだ観測されていない範囲の状態を推定するという統計的推測の一応用見なすこともできる.

 最近では, 伝統的統計的予測に加え, コンピュータ活用により, 計量経済モデルやシステムダイナミックスモデルといった大掛かりモデル予測, さらに, 膨大なデータベースから自動的データ間の構造傾向探し出す手法としてAI, ニューラルネットワーク, データマイニングなどの手法も活用されている.

 その他の予測手法として, 技術予測未来予測においてよく用いられるブレーンストーミングデルファイ法といった直感的方法, 将来目標定めそれを達成する課題分析する関連樹木法などの手法もある.

 予測の手順は基本的には, (a) 予測対象目的確認, (b) データ収集, (c) モデル構築, (d) 予測計算, (e) 予測評価とまとめ, というステップからなる. これら各ステップについて, 考慮すべきポイント特徴等は次の通りである.

 なお, 最近ではデータ収集から, モデル化, 予測計算, そして結果集約までの一連の作業自動化し, さらには開発者判断インタラクティブに行える予測支援システム開発されている.

(1) 予測対象目的確認

 予測の対象, 範囲などをまず明らかにするとともに, 予測結果与件にして他の目的に使うのか, 結果そのもの目標とするかなど, 利用目的を明確にしておくことが大切である. また, 予測をする側, 使う側の意識違い認識する必要がある. 予測をする側は一般に大きな誤差容認求める. 一方, 使う側は当然のことながらできるだけ小さ誤差要求するが, 例え収入計画設備計画など立場違いによリ誤差だけでなく結果そのものへの要求異なることもある. しかし完全な予測は不可能であり, はずれてもそこにリスク考え方導入し, 余裕もたせることが重要である. すなわち予測作業結果得られる代替的結果事前情報は, 不確定将来行動選択範囲を広げかつ余裕度もたらすものなのである. このため, 予測誤差をどの程度見込むか, その損失はどの位かなどを事前に明らかにしておくことが望ましい.

(2) データ収集

 予測の対象目的, 範囲などが確定すれば必要なデータ収集される. 新鮮かつ信頼性の高いデータ情報が必要なことは言うまでもない. このため日常からデータベース整備, 開発が行われている. 最近では, 現場から直接オンラインデータ収集されデータベース取り込まれるシステム開発も当たり前になってきており, インターネットなどを利用して, 内部のみならず外部データベース利用行われている.

(3) モデル構築

 収集したデータをもとに対象構造論理的, 合理的表現したモデル作成する. 対象構造収集データによりモデル作成手法選択し, モデル推定する. そして推定されたモデルのあてはまりの良さテスト繰り返し行い, 最適モデル作成される. この過程必要に応じデータの再収集手法変更まで行うこともある.

(4) 予測計算

 作成されたモデル用いてさまざまな制約, 条件のもとでの予測シミュレーション実施する. この段階においてもモデルテスト修正が行われる.

(5) 予測評価とまとめ

 予測計算結果評価と必要な再計算行い, 必要な決定計画策定とりまとめる. とくに予測計算結果をもとに前提条件, モデル構造, 結果図表さらにはその評価行い, 必要な行動や政策提示までを分かりやすくまとめることが重要である.

 予測対象によって結果使い方認識異なることからまとめ方にも工夫が必要である. 例えば, 経済予測条件付き事前推測認識すべきであり, 予測をする際の政策外生的条件多くそれら与件どのように見込むかで予測結果大きく異なる. 予測結果を単に政府政策目標として評価する場合もあれば, 結果から政策外生条件変化変動対す感度などを分析し, 前提とした与件が望ましいものかを評価, 判断することも多い. したがって, 結果のまとめに際してはこれらの情報分かるようにすることが求められる.


予測

出典:『Wiktionary』 (2012/04/25 05:09 UTC 版)

名詞

(よそく)

  1. 将来のことを前もって推測すること。
  2. 将来のことを前もって推測した内容

関連語

動詞

活用

サ行変格活用
予測-する





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