需要予測支援システム ForecastPRO
概要・特長
世界の12,000社以上の先進企業で採用されている需要予測支援システムForecastPROは、予測業務プロセスの大幅な改善により、経営の効率化を推進します。
精度の高い予測は、効率的な資材調達や資源配置の第一歩です。
特長
エキスパートシステムが最適な手法で自動予測
エキスパートシステムは、実績データの傾向を分析し、最適な予測手法を自動選択し、予測モデルを構築します。分析内容が、テキスト形式で表示されるため、予測プロセスの詳細な分析と理解が可能です。エキスパートシステムによる科学的なアプローチは、予測業務から、人間の勘や経験によるバラツキを取り除き、業務の標準化とノウハウの継承を可能にします。
最新の統計予測手法群を駆使
単一の予測手法があらゆるデータに適しているとは限りません。このためForecastPRO（フォーキャストプロ）では、7つのモデルグループを用意しています。下の7つはその代表的なものです。エキスパートシステムが、最適なモデル選択とパラメータチューニングを行います。
- 移動平均法グループ
- 指数平滑法グループ
- ボックス・ジェンキンス法グループ
- 離散型モデルグループ
- 動的回帰分析グループ
- 曲線近似法グループ
- 簡易モデル
世界先端の予測精度を実証
国際予測ジャーナル（IJF：International Journal of Forecasting）主催の、過去最大かつ最も広範囲にわたる予測システムの研究会となったマクリダキス-3競技会（略称M-3）において、ForecastPROは世界でもトップレベルの予測精度を実証しました。
導入メリット
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メリット01 予測プロセスが分かるコンパクトなシステム
ForecastPROは予測の過程・根拠を全て開示します。なにをもとにどのようなプロセスを経て、予測値がはじき出されたのか。また、どの程度の誤差があるのかなど予測評価も出力されます。
EXCELファイルやテキストファイル、または、Access等のRDBに実績データさえあれば、すぐにでも予測業務がはじめられるコンパクトな予測ソリューションです。
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メリット02 お客様に合った予測モデル構築が可能
各業界や会社によって必要とされるデータは実にさまざまです。
また、商品カテゴリー・エリアのグルーピングやイベント考慮等、予測モデル構築のノウハウ次第で精度の高い需要予測システムとなるか否かが決まります。
そこで重要になってくるのが、、豊富な導入ノウハウを持っていること。弊社はこれまでの豊富な導入経験・ノウハウをベースにお客様に合った適正な予測モデルをご提案します。この予測モデル構築が予測業務の核となります。
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メリット03 お客様固有の需要予測・販売計画システムを短期間・低コストで開発することが可能
ForecastPRO単独でも販売計画業務は可能です。しかし、より販売計画を立案し易いように、ForecastPROの予測機能をベースとした、お客様固有の販売計画システムを開発するケースがあります。
これまでのシステム構築から差異分析（アラーム）機能や販売計画立案画面等の業務テンプレート『販売計画システムSynCAS』を用意しております。業務ノウハウが盛り込まれた『販売計画システムSynCAS』をベースとしているためシステム開発が短期間・低コストで実現できます。
機能
主な機能
イベント調整モデル
需要動向に影響を与えるプロモーションや、特別な休日などを、イベントとして扱うことが出来ます。ForecastPROには、こうしたイベントの効果と、トレンド・季節変動を分離して分析する機能が搭載されています。
多階層モデル
地域や商品カテゴリーといった視点からの商品（SKU*）階層を考慮することが可能です。上位カテゴリーの予測をベースに下位層を予測するTopdownオプションも実装されています。
予測の調整
予測結果に対する調整は、テーブルやグラフ上でのマウス操作で行うことができます。要注意アイテムをホットリストに登録することで見落としを防ぐことができます。
充実したレポーティング
予測結果以外に、予測グラフや予測プロセスを商品毎に出力ができ、ミーティング等で活用できます。また、予測作業情報（予測グラフ、表、予測モデル等）を一括保存することができ、共同での確認・修正作業が可能です。予測調整履歴や外れ値検出のレポートも出力できます。
外れ値（特異値）の補正
イベント調整モデルでも外れ値を補正できますが、過去実績の標準誤差の倍数を閾値として、これから外れたデータを自動的に検出、補正することができます。品目数が多い場合に有効です。
新製品の予測
実績データが殆どない新製品については、既存商品のトレンドや季節変動を流用した予測が可能です。
予測の分析・検定
実績・予測・信頼区間・安全在庫・モデルのフィット率などを、グラフ表示して分析・検定を行うことができます。統計量としては、平均、標準偏差、調整決定係数、平均絶対誤差率、ベイズ情報量基準（BIC*）などが算出されます。また、実績値の除外機能を使うことにより過去の時点での予測を行い、予測値と実績値を評価することもできます。
営業日数の考慮
月間の休日数は年によって異なります。営業日数が重要な要因である場合には、営業日数に応じて予測値を自動調整することが可能です。
また、小売・外食業では店舗数、通販業ではカタログ発行部数などを考慮した予測が可能です。
