予測分析：それが何であるか、どのように機能するか、そしてなぜ重要なのか（2025年）

そんな週がありますよね。突然のサポートチケットの洪水がチームを埋め尽くしたり、重要な顧客が突然離れてしまい、何が起こったのかを皆が慌てて調べることになったり。常に問題に対処するばかりで、先手を打つことができないように感じることが多いです。

もしこれらのことが事前にわかるとしたらどうでしょうか？

それが予測分析の約束です。反応的な立場から積極的な立場に切り替え、顧客のニーズを予測し、問題が大きな危機になる前に解決する機会を与えてくれます。このガイドでは、予測分析が何であるか（簡単な言葉で）、どのように機能するか、そして特にカスタマーサポートチームにどのように役立つかを実用的に説明します。

予測分析とは？

簡単に言えば、予測分析は、既に持っているデータ（古いものも新しいものも）を使って、未来についての教育的な推測を行うことです。データを掘り下げて、次に何が起こるかについてのヒントを与えてくれるパターンを見つけることを含みます。

天気予報のようなものだと思ってください。気象学者はただの勘で予報をするわけではありません。何十年もの天気データと現在の大気条件を分析して、外出時に傘を持って行くべきかどうかを教えてくれます。あなたのビジネスも同じ論理を使って、顧客の行動、運用ニーズ、市場の変化を予測することができます。

予測分析がデータ分析の大きな世界のどこに位置するかを理解するのに役立ちます。データ分析には4つの主要なタイプがあり、それぞれが異なる質問に答えます：

• 記述的: 何が起こったのか？（例：「先週は500件のサポートチケットがありました。」）

• 診断的: なぜそれが起こったのか？（例：「そのチケットの急増は新機能リリースのバグが原因でした。」）

• 予測的: 何が起こるのか？（例：「過去のリリースに基づくと、来週はチケットが30%増加する可能性があります。」）

• 処方的: それに対して何をすべきか？（例：「予測された増加に対応するために、追加のエージェントをスケジュールするべきです。」）

予測分析は、過去を理解し、未来に実際に影響を与えるための重要なリンクです。

分析のタイプ	核心の質問	ビジネスの例
記述的	何が起こったのか？	先月の売上数字を示すダッシュボード。
診断的	なぜそれが起こったのか？	売上が競合他社のプロモーションのために減少したことを掘り下げて確認。
予測的	何が起こるのか？	季節的なトレンドに基づいて次の四半期の売上を予測。
処方的	それに対して何をすべきか？	予測された売上を増やすための特定のマーケティングキャンペーンを推奨。

データ分析の4つのタイプ。

予測分析はどのように機能するのか？5つのステッププロセス

予測分析に飛び込むことは、地下室に閉じ込められたデータサイエンティストのチームが必要なように聞こえるかもしれません。昔ながらの方法はかなり複雑でしたが、現代のツールはそれをはるかに身近なものにしました。ここでは、5つの主要なステップを紹介します。

1. 予測分析の問題を定義する

まず最初に、答えたい明確な質問が必要です。「顧客満足度を向上させる」といった漠然とした目標は役に立ちません。具体的にする必要があります。良い質問の例は次のようなものです：

• 「次の30日間でサブスクリプションをキャンセルする可能性が最も高い顧客は誰ですか？」

• 「ホリデーラッシュ中にどれくらいのチケットが予想されますか？」

• 「どの製品機能が最も多くのサポート質問を生んでいますか？」

明確に定義された問題を持つことは、役立つ予測モデルの出発点です。

2. 予測分析のためのデータを取得し整理する

何を探しているかがわかったら、適切なデータを集める必要があります。通常、これはデータが存在するすべての異なる場所から情報を引き出すことを意味します：CRM、ヘルプデスク、ウェブサイト分析など。

正直なところ、これはプロセス全体で最大の頭痛の種です。データは至る所に散らばっており、多くは乱雑です。メールスレッド、通話記録、古いSlackのDMに閉じ込められた貴重な洞察を考えてみてください。歴史的には、これらすべてを1つのクリーンで使いやすい形式にすることは大規模なプロジェクトでした。

幸いなことに、ここで現代のAIが本当にゲームを変えました。eesel AIのようなツールは、Zendesk、Confluence、Google Docsなど、既に使用しているプラットフォームに直接接続できます。過去のチケット、ヘルプ記事、内部メモから学び、面倒なデータ移行をせずに済みます。ツールが重い作業を代わりに行ってくれます。

eesel AIが予測分析のためにさまざまなデータソースに接続する方法。

3. 予測分析モデルを開発する

ここでデータが予測に変わります。データサイエンティストは統計モデルを構築し（主要なタイプについては後で触れます）、データを通じて隠れたパターンや接続を見つけます。これは伝統的に非常に専門的で高価なプロセスであり、統計と機械学習に深い知識を持つ人が必要でした。

4. 予測分析結果を検証し展開する

予測が間違っているモデルはあまり役に立ちません。自由に使う前にテストする必要があります。通常、過去のデータを入力して、過去に実際に起こったことと予測が一致するかどうかを確認します。正確であると確信したら、リアルタイムで予測を開始するために展開できます。

新しいシステムをライブにすることはリスクがあるように感じるかもしれませんが、安全なテスト場所が重要です。eesel AIのようなプラットフォームはシミュレーションモードを提供しています。AIの予測と解決策を過去のチケットでテストできるサンドボックス環境を提供します。実際の顧客と対話する前に、どのようにパフォーマンスを発揮し、どのような財務的影響があったかを正確に確認できます。これは素晴らしい安全ネットです。

esel AIのシミュレーションモード、予測分析モデルを検証するための重要な機能。

5. 予測分析モデルを監視し改善する

世界は変わり、顧客も変わり、データも常に変化しています。今日正確なモデルが6ヶ月後にはあまり正確でないかもしれません。このため、パフォーマンスを監視し、新しいデータを入力して予測を鋭く保つ必要があります。

一般的な予測分析モデルとその使用例

予測分析を使用するために統計学の博士号は必要ありませんが、基本的なモデルのタイプを少し知っておくと、何が可能かを理解するのに役立ちます。

予測分析分類モデル：カテゴリを予測する

分類モデルは、物事を異なるバケットに分類することに関するものです。「はい」または「いいえ」、「スパム」または「スパムでない」、「高優先度」または「低優先度」といった明確なカテゴリの答えを持つ質問に答えます。

• サポートの使用例: 新しいチケットがヘルプデスクに入ってきたとき、分類モデルは顧客が使用した言葉、過去のやり取り、その他のシグナルに基づいて「緊急」または「低優先度」と即座に推測できます。また、顧客を「解約リスク」または「忠実な顧客」としてフラグを立てるのにも役立ちます。

• eesel AIの実例: これはまさにeeselのAIトリアージ製品が行うことです。これらのアイデアを使用して、新しいチケットを自動的にカテゴリ分け、タグ付けし、適切なチームや担当者にルーティングします。エージェントが手動でソートする手間を省きます。

eesel AIトリアージがサポートチケットを自動的にカテゴリ分けします。

予測分析回帰モデル：数値を予測する

分類モデルがカテゴリを予測するのに対し、回帰モデルは連続スケール上の特定の数値を予測します。実際の値を予測するのに役立ちます。

• サポートの使用例: 回帰モデルを使用して、顧客の購入習慣や製品の使用方法に基づいて、顧客の潜在的な生涯価値（LTV）を予測することができます。サポートチャット後に顧客が与える可能性のある顧客満足度（CSAT）スコアを予測し、低スコアが予想される場合に介入する機会を得ることもできます。

予測分析時系列モデル：トレンドを予測する

これらのモデルは、時間をかけて収集されたデータポイントを分析し、トレンドがどこに向かっているかを予測するために設計されています。季節的なパターン、サイクル、その他のトレンドを見つけるのに最適です。

• サポートの使用例: 最も一般的な使用法の1つは、週次または月次のチケットボリュームを予測することです。ピーク時間や繁忙期を把握することで、エージェントをより効果的にスケジュールし、十分な人員を確保しつつ、全員を疲弊させないようにすることができます。

アセット5: チャート – チケットボリュームを予測する時系列モデル。

代替タイトル: 予測分析の時系列モデルが将来のカスタマーサポートチケットボリュームを予測するラインチャート。

代替テキスト: 過去3週間の毎日のサポートチケットボリュームを示すラインチャート。実績データを表す実線と、予測分析の時系列モデルによって生成された予測チケットボリュームを示す点線が次の週に延びています。

プロのヒント: これらのモデルは非常に強力ですが、ゼロから構築するのは大変な作業です。ほとんどの企業にとって、実際の勝利はこれらの機能が組み込まれたAIツールを使用することから来ます。最高のツールは単に予測を提供するだけでなく、一般的なチケットを自動的に解決したり、難しい会話をエスカレートしたりするなど、予測に基づいて行動するのを助けてくれます。

予測分析がビジネスにとって重要な理由

理論は興味深いですが、これが日常の業務や収益にどのように影響するのかを見てみましょう。具体的な利益について説明します。

予測分析で顧客の離脱を事前に減らす

ほとんどの企業にとって、顧客が不満を持っている最初の兆候は「サブスクリプションがキャンセルされました」という通知を受け取ることです。その時点では通常、手遅れです。予測分析は、警告サインをはるかに早く見つけるのに役立ちます。顧客のサポート履歴、製品の使用方法、メールの感情などを分析することで、誰が離脱を考えているかを把握できます。

• eesel AIでの適用方法: AIエージェントを設定して、否定的な言葉、同じバグに関する繰り返しの苦情、キャンセルポリシーに関する質問など、離脱の兆候を監視できます。AIがこれらのサインを見つけたとき、会話を自動的にフラグし、シニアエージェントやカスタマーサクセスマネージャーにエスカレートし、関係を救うためにチームが介入できるようにします。

AIエージェントダッシュボードが予測分析を使用して潜在的な離脱リスクを特定しフラグを立てる。

予測分析で運用を最適化し効率を向上させる

推測は高くつきます。サポートチームを過剰に配置するとお金の無駄です。逆に人手不足だと待ち時間が長くなり、顧客が不満を持ち、従業員が過労になります。予測分析は、適切なリソースを適切な場所に適切なタイミングで配置するのに役立ちます。

• eesel AIでの適用方法: チケットの急増を予測するだけでなく、AIエージェントを使用してその急増にどのように対応するかを自動化できます。eesel AIエージェントは、一般的なサポート質問の最大70%を自動で処理できます。これにより、「これから忙しくなる」という予測が、顧客にとってスムーズで自動化された体験に変わります。

予測分析でナレッジベースのギャップを特定し埋める

ヘルプセンターは繰り返しの質問に対する最初の防衛線ですが、しばしば最新でないか、重要な記事が欠けています。これにより、さらに多くのチケットが発生し、自己解決を試みた顧客が不満を持ちます。予測分析は、どの情報が欠けているかを正確に明らかにします。

• eesel AIでの適用方法: eesel AIのレポートダッシュボードは、AIが答えを見つけられなかった顧客の質問を示します。これにより、ナレッジベースのためのやるべきことリストが用意されます。さらに一歩進んで、チームの過去の解決済みチケットを分析することで、AIはヘルプセンターの新しいドラフト記事を自動生成し、エージェントの貴重な知識をすべての人が利用できるセルフサービスコンテンツに変えます。

eesel AIダッシュボードがナレッジベースの欠けているトピックを特定するために予測分析を使用します。

最後の考え：予測分析から行動へ

予測分析はもはや巨大企業のための遠い概念ではありません。あらゆる規模の企業がより積極的で効率的になり、顧客に対してより調和した対応をするための実用的なツールです。

しかし、覚えておいてください。目標は何が起こるかを予測するだけではありません。その予測に基づいて行動し、顧客とチームにとってより良い結果を生み出すことです。

ここでeesel AIのようなツールが本当に違いを生み出します。複雑なモデルをゼロから構築するのに何ヶ月も費やす代わりに、既存のデータから学び、顧客の問題を即座に予測し解決するAIを展開できます。サポート業務の未来がどのように見えるかを確認する準備はできていますか？無料トライアルを開始するか、デモを予約してください。