--- title: "記述的・診断的・予測的・処方的分析の違いとは？4分類を整理【DS検定】" description: "記述的・診断的・予測的・処方的分析を、「何が起きたか」「なぜ起きたか」「今後どうなるか」「何をすべきか」という問いで切り分けます。売上低下の集計、原因探索、需要予測、施策最適化の例を対応させ、分析手法名ではなく意思決定で果たす役割から選択肢を判断します。" last_modified_at: "2026-07-01" canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/ds/analytics-4types/" section: "ds" ---
DS検定トップ ＞ 記述的・診断的・予測的・処方的分析の違いとは？4分類を整理【DS検定】
## まず結論 データ分析は「何を知りたいか」によって 記述的・診断的・予測的・処方的の4種類に分かれます。 DS検定では、「どの分析が何を目的にしているか」を正しく判断できるかが問われます。 ## 直感的な説明 この4つは、質問のレベルが違います。 - 記述的分析：何が起きた？ - 診断的分析：なぜ起きた？ - 予測的分析：これから何が起きる？ - 処方的分析：どう行動すべき？ つまり、 過去 → 原因 → 未来 → 行動 と、レベルが上がっていきます。 DS検定では、この順番を混同させる問題がよく出ます。 ## 定義・仕組み ### ① 記述的分析（Descriptive） 過去データを整理・可視化する分析。 例：売上の平均、グラフ表示。 👉 事実の把握。 ### ② 診断的分析（Diagnostic） なぜそうなったのか原因を探る分析。 例：売上低下の要因分析、相関分析。 👉 原因の特定。 ### ③ 予測的分析（Predictive） 将来の結果を予測する分析。 例：来月の売上予測、故障予測、レコメンド。 👉 未来の推定。 ### ④ 処方的分析（Prescriptive） 最適な行動を提案する分析。 例：価格最適化、在庫最適化、ルート最適化。 👉 「どうすべきか」の提示。 DS検定では 「予測」と「処方」を混同させる選択肢がよく出ます。 | 分析 | 答える質問 | 売上を題材にした例 | 代表的な手段 | |---|---|---|---| | 記述的 | 何が起きたか | 地域別売上を集計する | 集計、可視化、KPI | | 診断的 | なぜ起きたか | 売上低下の要因を調べる | ドリルダウン、比較、要因分析 | | 予測的 | 今後どうなるか | 来月の売上を予測する | 回帰、時系列予測、機械学習 | | 処方的 | どう行動すべきか | 利益を最大化する価格を提案する | 最適化、シミュレーション | この4分類は、使う技術だけで決まるものではありません。同じ機械学習でも、将来値を出すなら予測的分析、その予測を使って最適な行動まで選ぶなら処方的分析です。 ## どんな場面で使う？ ### ビジネスの流れで見ると 1. 売上を集計（記述） 2. 原因を分析（診断） 3. 来月を予測（予測） 4. 値引き施策を決定（処方） 実務ではこの順番で使われることが多いです。 DS検定では、「行動提案があるかどうか」が判断ポイントになります。 ## よくある誤解・混同 ### ❌ 予測と処方の混同 - 予測：売上が下がると予測する - 処方：価格を下げるべきと提案する 「最適な行動を提示する」と書いてあれば処方的分析です。 ### ❌ 診断と予測の混同 - 診断：原因を探る - 予測：未来を推定する 「なぜ？」か「これから？」かで判断します。 ### ❌ AIが関わると全部予測になる AIはどの段階でも使われます。 DS検定では 「AI＝予測的分析」と決めつける選択肢は誤りです。 ### ❌ 相関が見つかれば原因を特定できる 診断的分析では原因候補を絞れますが、相関だけで因果関係を断定できません。必要に応じて追加調査や実験で確かめます。 ## まとめ（試験直前用） - 記述：何が起きた - 診断：なぜ起きた - 予測：これから何が起きる - 処方：どう行動すべき 👉 「質問の種類」で判断する 👉 行動提案があれば処方 ## 対応スキル項目（AI利活用スキルシート） - AI利活用スキル - AIの活用理解 - ★ AIの特性（得意・不得意）を理解し、適切に活用できる - AI利活用スキル - AIのリスク理解 - ★ AIの出力結果を鵜呑みにせず、妥当性を判断できる