予測的アナリティクス：
精度、アクション、自動化を推進

An IDC InfoBrief, Sponsored by Micro Focus | April 2020
By Dan Vesset, Group Vice President, Analytics and Information Management, IDC

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IDC InfoBrief | 予測的アナリティクス: 精度、アクション、自動化を推進

DXに「統一した戦略の下で取り組んでいる」組織 (DigitallyDetermined) にとっては、実現に向けた競争であり、DXに出遅れ「統一された戦略と取り組みが見られない」組織(Digitally Distraught) にとっては、再生に向けた競争である
IDCでは、デジタルトランスフォーメーション（DX）は、次の3段階のフェーズから成り立つと考えている。
新しいテクノロジーとデリバリーモデル

プラットフォームとコミュニティ

自律型システム2020年末までに、DXを積極的に推し進め｢統一した戦略の下で取り組んでいる」組織(Digitally Determined）の割合は55％以上になる。
IDCでは、世界的な進展から見て、現在は第1フェーズから第2フェーズへの移行期であるとも考えている。

2018年の調査結果 (IDC Global DX
Leaders Study－2018年6月)：

46% DXに「統一した戦略の下で取り組んでいる」組織 (DigitallyDetermined)の割合

54% DXに出遅れ「統一された戦
略と取り組みが見られない」組織(Digitally Distraught) の割合

IDCの調査が示すその他の結果：

42% (DXへの支出が）IT予算の中から実施される企業の割合

28% (DXへの支出が）LOB(Line of Business) に直接割り当てられる企業の割合

30% DXのための専用の予算(DX予算) を持つ企業の割合

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DXの実現から、デジタル製品とエクスペリエンスによる本格的な収益創出へ

現時点の米国における、デジタル製品、デジタルサービス、デジタルエクスペリエンスからもたらされる収益の割合

2025年までに42%
この収益の割合は、に増加すると予測38%の企業は、過去3年間に大幅なビジネストランスフォーメーションを経験したと述べている。
CEOクラス役員の入れ替えがあった企業のすべて(100％)で、大幅なビジネストランスフォーメーションを経験している。2019年の米国のエグゼクティブ交代は過去最高の水準であった。

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Sources: CEO Priorities Survey, January-February 2020, IDC; Business Intelligence End User Survey, IDC, February 2020

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企業のデジタルトランスフォーメーションの成功は、優れたインテリジェンスに依存するCEOは、企業全体で取り組むエンタープライズインテリジェンスの実現と浸透を優先している› IDCが2020年2月に行った調査では、87%の調査対象CEOが、エンタープライズインテリジェンスの強化が今後5年間の最優先事項であると回答した。

› 70%の企業が、昨年、データ駆動に向けた体制強化を自社CEOから明言されたと回答している。

だが、エンタープライズインテリジェンスとは、単により多くのデータや情報を保有することを意味するわけではない› ノーベル賞とチューリング賞を受賞した経済学者である「情報が豊富であることは注意力のHerbert Simon氏は、散漫を生み出す」と述べた。

› エグゼクティブが設定した新たな目標：パフォーマンス分析の› IDCのデータスフェア（DataSphere）調査によると、2023年までに103ZB（zettabyte）のデータが生成されるが、タグ付けと分析の対象になるのは、ごくわずかにすぎない。

新たなエンタープライズインテリジェンスのニーズは、従来のアナリティクスを見直し、以下の確実な実施を求めている› あ らゆるデータ種類の取り扱い（構造化、非構造化、保存中、伝送中、内部作成、外部調達、オンプレミス、クラウド）› 予
 測的アナリティクスとAI（Artificial Intelligence：人工知能）による支援› エ グゼクティブ、マネージャー、アナリスト、現場の従業員、機械、のすべてを対象とした意思決定サポートおよび自動化

ためにデータを使うのではなく、パフォーマンスを左右する高度な意思決定モデルのためにデータを活用する。

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Source: The CxO View of the Future Enterprise in the Digital Economy, Fielded January-February 2020, IDC, n=152

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新たなデータとアナリティクス環境における複雑性
企業はデータ増加以外にも、過去12～18か月に以下の状況に直面している。

› 4
 5%が、新たなデータタイプ（テキスト、音声、動画、空間など）の使用を開始› 3
 8％が、新しいKPIの導入に言及› 4
 7％が、予測的アナリティクスや機械学習（ML）などの新たなアナリティクスの使用を開始› 4
 5％が、新規内部データソースの使用を開始し、40％が、新規外部データソースの使用を開始› 2
 019年に作成されたデータの17％が、リアルタイムでのストリーミングにより配信

2020年の調査では、一般的なデータ作業者の時間のうち、データ分析に使用された時間はわずか28％であり、逆に72％は、データの検索、準備、管理のために使われた。
Source: Business Intelligence End User Survey, IDC, February, 2020, n=310
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ビジネスは、データとアナリティクスの複雑性という課題に直面している
25%

非構造化文書に埋もれた知識のために不満を感じた作業者の割合

35%

現場の作業者はアナリティクスソリューションの出力情報に多大な影響を受けていると回答した企業の割合

48%

デジタル製品やサービスから収益の大半を獲得するビジネスモデルについて経験を積んだエグゼクティブチームを確保している企業の割合

Sources; U.S. Knowledge Management Survey, IDC, December 2019; Business Intelligence End-User Survey, IDC, February 2020
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3つのAが、3つのVの求めに応じるデータについての分量 (Volume)、多様性 (Variety)、速度 (Velocity) の広がりと複雑性の増大に対応するためには、以下を重視し注力すべきである。

精度 (ACCURACY)
自動化 (AUTOMATION)
アクション (ACTION)
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ベネフィット（利点）

高度なアナリティクスや予測的アナリティクスのユースケースは、業界全体で見出すことができる。オペレーションの意思決定が行われる場合は常に、既存データや新規データに予測的アナリティクスを適用することによって、この決定の質を向上させる機会が存在する。ユースケースは、以下の通りである。
› 小売における製品レコメンデーション› 通信におけるネットワーク最適化› 物流や運輸におけるルート最適化› 有形資産管理における予知保全› サイバー脅威特定やサイバー脅威防御のセキュリティアナリティクス

Source: Business Intelligence End User Survey, IDC, February, 2020
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予測的アナリティクスを用いた本格的エンター
プライズインテリジェンスの適用結果：› 調査対象企業の60%で、インサイト（知見）取得時間が短縮可能› 65%で、データ分析の結果に対する信頼性が向上；これは、AI/MLをより広く浸透させるために重要› 75%で、期待以上の価値を実現

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将来

当面は、ハイブリッドの世界である。クラウド上に導入展開されたアナリティクスへの支出は、それ以外の導入形態に比べて8倍速く成長しており、2023年までに、アナリティクスソフトウェアの50%はクラウドで導入展開されるようになる。
› 2024年までに、MLを利用したデータ管理ソリューション、統合ソリューション、分析ソリューションを導入展開する企業では、データに携わる従業員の生産性が倍増する。

› 2021年までに、25%のデータ駆動型組織は、その組織が保有する非構造化データのうちの30%を別の用途で再利用される個別要素へと変換する。これにより、適応型の意思決定を推進し、データ駆動型ワークフローを自動化する。

Source: IDC FutureScape Webcast: Worldwide Data, Integration, and Analytics 2020 Predictions, December 2019
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マイクロフォーカスについての検討

マイクロフォーカスのVerticaアナリティクステクノロジーポートフォリオは、ビジネスとITのユースケースに即したソリューションを広くカバーしている。VerticaやIDOLなどのマイクロフォーカス製品は、構造化データと非構造化データ向けの幅広いアナリティクス機能を提供する。
非常にスケーラブルなVerticaのアナリティクスデータベースは、従来型のエンタープライズパフォーマンス管理やビジネスインテリジェンスに加え、高度なアナリティクスや機械学習のワークロードをサポートする。Verticaは、ArcSight、OperationsBridge、ZENworksなど、その他のマイクロフォーカスソリューションの基盤でもある。
マイクロフォーカスのVerticaポートフォリオ評価時に検討すべき項目は、以下の通りである。

› 自 社のアナリティクスのパフォーマンスや精度を向上できるか？

› 統
 合は、マイクロフォーカスのポートフォリオとサードパーティソリューションの両方が対象となるか？
特に、サードパーティのデータ統合ツールやデータ準備ツール、データ視覚化ツールはどうか？

› パ ブリッククラウド環境やオンプレミス環境といった、より広範なデプロイメントオプションに関するロードマップは、どのようなものか？

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IDCの提言：予測的アナリティクスを十分なスケールで適用

アクショナブルな（ビジネス上の行動につながる）意思決定サポートは、アプリケーション、セキュリティシステム、アプリケーション開発プラットフォームに内蔵されているか否かを問わず、すべての人に提供されなければならない。
› 現在と将来のアナリティクスニーズに対応する唯一実行可能な方法は、自動化を基盤にすることである。まずは自動化が比較的容易に開始できる特定のタスクや業務に対するソリューションを探し、その後、サプライヤー、顧客やパートナーと共に、企業内部の活動を組み入れたプロセスやシステムの自動化に進むべきである。

› お 気に入りのアナリティクスソリューションであろうと、分析の複雑性や、データの分量、速度、多様性を理由に、パフォーマンスで譲歩を迫ることがあってはならない。

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スポンサーからのメッセージ
マイクロフォーカスのVerticaで、以下のことが可能になります。

• 大
 量の顧客データを大規模かつ超高速で分析でき、顧客とのやり取りの中で詳細なインサイト（知見）をもたらします。
• A Iを利用したアナリティクスでより優れたビジネスの意思決定をより迅速に行うことができ、動画、画像、音声、テキストデータの枠を超え、統合的でコンテキストに基づく検索や知識発見が可能になります。

• 非 常に大規模で大量のセンサーデータを保存し分析する、実績あるビッグデータアナリティクスウェアハウスを基盤にできます。
• マ
 シンデータ（IT、IoT、ネットワークデバイスから得られるデジタルデータ）の活用によって、システムサイロに隠れたインサイト（知見）の特定においてITを支援し、予測的アナリティクスで不具合の根本原因を迅速に解決でき、オペレーションのパフォーマンスを改善できます。

• 機 械学習をバイパスのルールや閾値に適用し、社内のユーザーやエンティティの潜在的リスクを素早く評価することによって、顧客情報や知的財産を保護できます。

• マ
 イクロフォーカスの予測的アナリティクスで、正確な予測、アクショナブルな（ビジネス上の行動につながる）インサイト（知見）、自動検出を実現できます。

詳細に関しては、https://www.microfocus.com/ja-jp/trend/predictive-analytics をご覧ください。