パッケージソフト開発
需要予測エンジン(Foresight-1)
①需要予測とは
Foresight-1の特色
＜特色＞
・どんなデータも対象可能
データ選択期間は自由、０負データでも対象可能です。
・要因設定は自由
業種に応じ、天気などの要因設定を自由に変えることができます。
・予測専門職は不必要
本製品が予測手法／適用モデルを最適決定します。
・全時系列で予測可能
日次、週次、月次、半期、四半期、年次単位の各予測が可能です。
・多種の要因で説明
多種の要因分析手法と予測プロセスにて多種要因説明が可能です。
・分かりやすい予測
予測対象への要因影響度は全て指数（％）で把握します。
＜機能＞
（1）最初に分析対象データと変動要因データを入力します。
（2）各入力データから、
①全体の流れ（傾向・循環）及び、
②各変動要因指数に分解し、各予測値を算出します。
（3）各々の予測結果値を統合し、分析対象データの期間までの予測値を算出します。
②エンジン・インターフェース
エンジン構成
■サブエンジン1 : DATA入力部
予測対象となるデータ（売上高など）と、データの増減に影響を及ぼす要因データ（世帯消費額、天候、気温等）を取り込みます。
要因は任意で指定することができます。これらの情報の指定期間、要因整合性、情報整合性を全て本サブエンジンで実施します。
■サブエンジン2 : 周期調整部
整合確認がとれた予測対象データと要因データは、本サブエンジンにて変動調整が行なわれます。それと同時に、売上高データ、
世帯消費額等データの過去実績を基に、予測期間内の「売上高の流れ」「世帯消費額等の各要因の動き」も算出されます。
周期調整部を経て、全体の流れ（例：売上高トレンド）、各要因指数が生成されていきます。
■サブエンジン3 : 統合部
周期調整部を通過した後に生成された「全体の流れ」及び各要因指数を、指定予測期間内で全て統合し、目的とする売上高の予測値を算出します。
予測算出にあたっては、予測モデルの自動選択を実施しています。算出された結果は、実績値・予測値・指数値として外部に排出されます。
インターフェース
■UDWHインターフェース
分析階層定義、モジュール定義及び接続リンク
■分析対象データ
データコード／設定期間／数値項目
⇒ 分析対象または予測対象の時系列データ
例）商品毎売上高／売上数量、店舗売上高／売上数量、品目別需要量
■要因データ
要因コード／設定期間／数値項目（連続型・離散型）
⇒ 連続型要因：連続量を持つ要因データ
例）平均気温、営業日数、天気（晴れ or 雨）
⇒ 離散型要因
■定期変動
定期的に発生する要因。
この中には、特売日カレンダー上の定期変動も含まれる。
例）給与日、月末日、閏年の2月
■突発変動
臨時、突発的に発生する要因。
例）スト
■類似変動
特定時点（日曜等）と類似する要因。
例）祝祭日
※本エンジン・インターフェースの詳細は、お問い合わせフォームよりお願いします。
統計分析エンジン(Foresight-2)
統計分析・多変量解析
Foresight-2の特色
操作性・分析効率の向上が図れます
| ニーズに合わせた提供形態が可能です | → 即時実行可能型、カスタマイズ提供型、システム組込み型として対応しています |
| 操作性・分析効率が向上します | → 入力変数の中から、自由な分析変数の組合せ指定が可能 |
| インターフェース機能の充実 | → 使いやすい入力データ・分析パラメータのインターフェース → 見やすく加工しやすい入出力（Excel、CSV等）のインターフェース。 → 分析結果に応じて、適切なグラフ、図を選択することが可能。 |
