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予測モデルとは、過去のデータから学んだ規則をもとに、将来の数値や出来事の起こりやすさを予測するしくみです。
予測モデルは、売上や来客数のような数値を当てるものと、解約や故障のような出来事が起こる確率を見積もるものに、大きく分けられます。機械学習で作られることが多く、曜日や天気、過去の実績などの特徴量を入れると、予測の値が返ってきます。
業務では、需要予測にもとづく発注、解約しそうな顧客への早めの連絡、設備の点検の時期の判断、見込み客の優先順位づけなどに使われます。予測の値をそのまま使うだけでなく、担当者の判断の材料として示す使い方もあります。
予測には外れがあるため、どのくらいの誤差なら業務で使えるかを、作る前に決めておくことが大切です。市場や顧客の傾向が変わると精度が落ちるため、使い始めた後も予測と実績を比べ、必要に応じて学び直します。外れたときの影響が大きい判断では、予測を参考にしつつ、人が判断を下す形にします。