ベイズ分析

読み方 : べいずぶんせき

ベイズ分析とは

物事が起こる確率や関連付けを扱う統計学を応用した分析手法。原因の見極めや将来起こる出来事の予測ができるので、ビジネスでの意思決定の支援に役立つと注目が集まっている。

「顧客の行動を予測したいが、どうしたらよいか」。企業のマーケティング担当者が抱きがちなこんな悩みに有効なのが「ベイズ統計学」を応用したベイズ分析と呼ばれる手法である。18世紀のイギリスの数学者、トーマス・ベイズが考案した「ベイズの定理」を基にしている。

原理:確率と関連性で分析

ベイズ統計学の特徴は、集めたデータに物事が起こる確率とデータ同士の関連性を加味して分析することだ。広く使われる統計学は、集めたデータそのものを分析するが、ベイズ統計学は違う。「コンピュータの処理能力の高まりで、計算に時間のかかるベイズ統計をビジネスの現場でも使いこなせるようになった」。ベイズ統計学に詳しいNTTデータ数理システムの石田和宏主任研究員はこう指摘する。

ベイズ分析を実践すると、「きっとこうに違いない」といった思い込みを排除しやすくなる。例えば、「0.01%の確率(1万人に1人の確率)で感染する細菌がある」とする。そして、「この細菌に感染しているかどうかを調べる検査の精度は95%」だったとする。ある人が検査を受けたところ陽性反応が出た。「検査の精度は95%と高い。陽性なので、残念ながら細菌に感染した」と落胆することだろう。だがベイズの定理を使って分析すると、「感染の可能性は極めて低い」と受ける印象は違うものになる。

ベイズの定理を使えば、「検査で陽性反応が出た場合における実際の感染確率」を算出できる。計算式は省略するが、「細菌の感染率0.01%」「検査精度95%」といった個々の物事の確率を用いると、「検査で陽性反応が出た場合における実際の感染確率」は0.2%弱。陽性反応が出た1000人のうち、実際に感染している人は2人もいないことを示している。実は「陽性反応が出たら感染は確実」と言えるのは、検査精度が100%のときだけだ。

こうした考え方をマーケティングに応用すると、「A商品を買った顧客はB商品をどれくらいの確率で買うのか」といった併買率の算出に生かせる。小売業ならば「おむつとビールを同時に買う顧客が多い」といった説の真偽を自社の店舗で検証するのにベイズ分析は有効である。

応用:購買動向を予測

最近ではベイズの定理を応用した「ベイジアンネットワーク」の活用が進んでいる。ベイジアンネットワークは、「年齢層」「性別」「同伴者」「購入商品」といったデータ同士の関連性を見える化したネットワーク図で、「子連れの30歳代の女性が買う確率が高い商品」などを視覚的に把握するのに適している。

大量データからベイジアンネットワークを自動作成するソフトもある。ベイジアンネットワークの活用支援を行うモデライズ(東京・江東)の高村淳社長兼CEOは「リーマン・ショック以降、マーケティング分野での採用が多かったが、最近は医療など利用領域が広がっている」と話す。

出典:ITpro「今日のキーワード」(C)日経BP社

[2014年11月18日 公開]

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