予測分析は、過去の履歴データを統計的に分析して、将来の事象や結果を予測する方法論です。ビジネスや科学の意思決定を支援することが目的で、既知の関係性を活用して確率的な予測を行います。解釈性が重視されます。
機械学習は、データから自動的にパターンやルールを学習し、新しいデータに対して予測や分類を行う技術です。人間が明示的にルールを設定せず、アルゴリズムが最適な判断基準を自動発見します。より複雑なパターン認識が可能です。
予測分析は『目的が明確（◯◯を予測したい）』で、既知の変数間の関係を活用する統計的アプローチです。機械学習は『方法論』で、複数の手法を包含し、教師あり学習から自己学習まで幅広い手段を提供します。予測分析は説明性が高く、機械学習は高精度な予測が可能。使う場面も異なり、予測分析は売上予測や顧客離脱予測、機械学習は画像認識や推薦システムなど複雑なパターン学習に向きます。
因果関係の解釈が重要なら予測分析、高い予測精度や複雑なパターン認識が必要なら機械学習を選択します。業務的な意思決定支援なら予測分析、大規模で複雑なデータの自動判断が必要なら機械学習が適切です。