需要予測の基本とは
需要予測の基本は、時系列データを分析することから始まります。時系列データとは、受注データや出荷データなどの需要実績データとなります。時系列データの過去の需要実績傾向を分析し、直近の需要は、過去から現在に至るまでの現象が将来も継続して発生するであろうということが前提となります。
過去から現在までの時系列情報を 時間の経過の順に並べ並べ（Time Series Data）、 統計的な処理により、客観的に説得力のある方法で分析を行い、それにより得られた特性情報により、未来の需要を予測します。
時系列データに含まれる変動要素とは
時系列データには、いろいろな変動が組み合わされ、
①傾向変動
②循環変動（周期変動）
③季節変動
④不規則変動
⑤離散型変動（間歇型変動）
の変動特性が含まれます。
傾向変動は、長期にわたる上昇または下降という全般的な傾向を示します。
循環変動（周期変動）は、一定のサイクルで繰り返される変動です
季節変動は、1年（12ヶ月）をサイクルとして季節的に繰り返される変動です。
不規則変動は、傾向変動、循環（周期）変動、季節変動に属さない変動になり、突発的、偶然的な変動となります。
離散型（間歇型）変動は、不規則変動に含まれるともいえますが、時系列情報において、低頻度で突発的に発生する変動です。
需要予測は、時系列情報を上記の5つの変動要素に分解し、それぞれに応じた最適な統計手法により特性分析しなければなりません。
需要予測システム（需要予測ソフトウエア）の変動要素分析
弊社が販売している２種類の需要予測システム（需要予測ソフトウエア）は、上記の時系列データに含まれる変動要素を自動分析します。
その変動要素から変動特性を自動分析し、最適な統計手法を自動選択します。
長年の研究・開発および改良により、最適な統計手法が適用されます。ＡＩ技術のエキスパート手法が実行されています。
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日本の産学連携開発による中堅・中小企業におけるベストセラーの需要予測システム CustomForecast（ｶｽﾀﾑﾌｫｰｷｬｽﾄ）