需要予測・時系列解析をもっと手軽に簡単に!

簡単らくらく需要予測Oneは統計解析、時系列解析、人工知能AIの専門家がいないと利用することが難しかった需要予測計算を、中小企業や個人の方でも簡単に安く 最先端のアルゴリズムを活用できるようにサポートするソフトウェアです。

例えば過去の売上や仕入の実績値を元に、ディープラーニング・時系列解析・統計学的手法から未来を予測し、過去の実績と予測との差異を分析し、最適な需要予測手法から予測値を提案します。 また、計算された予測値に対して、天気予報やイベント情報を入力することで、従来の職人のカンを考慮した予測値を算出することも可能です。

ホルトウィンターズ法、ボックスジェンキンス法、回帰分析はもちろん、過去類似モデル、最新の需要予測アルゴリズムに、facebook® prophet、人工知能分野からディープラーニングのリカレントニューラルネットワーク(RNN)であるLong Short-Term Memory(LSTM)アルゴリズムを内蔵しています。

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面

Microsoft® Windows用 PCソフトウェア

簡単らくらく需要予測One

29,800円(税抜)

このような課題がある方に是非お勧め致します

扱い品数が増え在庫が増えてきた
もっと削減したい

いざという時に心配で少し多めの在庫を持つようにしていることは御座いませんか?

昔からその方法で管理してきたものが積もり重なり多くの在庫を抱えてしまう場合が御座います。

当システムでは需要の予測を行うことで、多く需要がある時期と需要が少ない時期を明確にすることで、持つべき在庫量を最適化出来ることをご提案致します。

欠品が増え
販売機会を逃してしまった

せっかくご注文頂いたのに商品が欠品したため販売出来なかった経験は御座いませんでしょうか?

欠品しないように多めに在庫を持ってしまうことで、キャッシュフローが悪化することが御座います。

販売予測を活用し、欠品をしないように最適な在庫量を季節に合わせてコントロールすることで、キャッシュフローを改善しキャッシュを生み出すことをご提案致します。

固定発注点方式で在庫を
管理している

シーズン関係なく毎月一定の個数が出る商品であれば固定発注点方式での在庫管理で問題ありませんが、トレンド(右上り・右下りなど)や季節性がある商品の場合は、平均値を基にした在庫の調整方法だと欠品や過剰在庫が発生する場合が御座います。需要予測に合わせ在庫量を調整することで在庫の最適化を行うことが可能です。

当システムでは複数の需要予測アルゴリズムの中から、過去の指定期間内に実績と予測の一番誤差が少なかったものを自動分析・提案する機能が御座いますので、大きな手間を掛けず在庫削減にご活用頂く事も可能で御座います。

 

開発した私共の思い

大企業は多くの費用をかけて需要予測システムを導入し、常に予測を行いながらビジネスを発展させています。

中小企業や個人の方にも導入しやすい安価な価格帯で、大きな手間を掛ける事が出来なくても予測するという視点を活用しビジネスを発展出来ないかと考えまして、この簡単らくらく需要予測Oneを開発致しました。

このソフトで何が出来ますか?

簡単らくらく需要予測Oneでは、時系列に並んだ数値をCSV形式などで取込み(あるいは画面入力し)、需要予測計算を行い、天気情報・イベント情報で予測値を微調整し、最終予測値をCSVへ出力(あるいは画面表示・印刷)する事が出来ます。また安全在庫を基にせず、需要予測値を基にした最適な在庫数となるよう発注計画を策定することで、在庫削減を行う事も可能です。

需要予測計算はすべて自動で行うことも、予測モデル・予測パラメータを指定して行うことも可能です。

実績値の取込

商品単位の時系列の実績値をCSVなど柔軟な入力方法で、当システムに取り込む事が出来ます。画面へ直接実績値を入力し訂正する機能もあります。

需要予測計算実行

商品単位の時系列実績値を基に、複数の需要予測アルゴリズム、複数のパラメータを用いて需要予測計算を実行します。最適な予測モデルを自動選択することも可能です。

天気・イベント入力

天気予報やイベントを入力することで、予測計算値の微調整を行う事が可能です。

予測結果の出力

最終的に予測値を訂正し、ファイルに出力することや印刷・表示する事が可能です。

実績値から予測値へ

実績値を取込み、指定期間の予測値を出力

発注計画

需要予測値を基に、変動する需要を満たしながら欠品をしない、最適な在庫数を保つ為の発注計画を策定することが可能です。

実績値から予測値を基に発注計画へ

実績値を取込み、予測値を基とした発注計画を出力

柔軟な実績値の取込み機能

実績取込みはcsvデータ、tsvデータを読み込み、実績値として登録する機能です。取込みは柔軟に行われ、改行で区切られた値のみのデータでも取り込むことが可能です。 実績データは、 商品名・親商品名・日付・値 が基本構造となります。

連続した数値だけでも実績値として取込み可

最新需要予測アルゴリズムを搭載

ホルト・ウィンターズ法、ボックス・ジェンキンス法、回帰分析はもちろん、過去類似モデル、最新の需要予測アルゴリズムに、facebook® prophet、人工知能分野からディープラーニングのリカレントニューラルネットワーク(RNN)であるLong Short-Term Memory(LSTM)アルゴリズムを搭載しております。

アルゴリズムエンジンは様々なオープンソースソフトウェアによって支えられています。世界中で様々な技術者が日夜改良しているエンジンを利用しており、現在も世界中のシステムで稼働しています。

 

ディープラーニング (Deep Learning LSTM)

LSTM(Long Short-Term Memory)は、RNN(Recurrent Neural Network)の拡張として1995年に登場した、時系列データ(sequential data)に対するモデル、あるいは構造(architecture)の1種です。 その名は、Long term memory(長期記憶)とShort term memory(短期記憶)という神経科学における用語から取られています。LSTMはRNNの中間層のユニットをLSTM blockと呼ばれるメモリと3つのゲートを持つブロックに置き換えることで実現されています。単純なリカレントネットワークでは長期的な依存関係を学習できない問題を回避しています。過去時系列の動き方を学習し未来を予測します。

facebook® prophet (fbprophet)

facebook® が開発した時系列予測ツール prophet で予測を行います。 計画と目標設定のための信頼性の高い予測を作成するために使用されています。Stanにモデルをフィットさせることで、予測を得ることができます。トレンドと周期性を考慮した時系列解析が可能です。

ボックス・ジェンキンス法 (Box-Jenkins)

ボックス・ジェンキンス法とは、(Auto Regressive Integrate Moving Average; ARIMA 自己回帰和分移動平均モデル) とも呼ばれる、定常性を満たした階差系列から自己回帰 AR(Auto Regressive)モデル と移動平均 MA(Moving Average) モデル を結合して時系列モデルの作成・予測を行う方法のことです。 ARIMA モデルにさらに長期的な季節変動を取り入れたモデルが、SARIMA モデル(季節自己回帰和分移動平均モデル)です。 このSARIMAモデルで予測を行います。

ホルト・ウィンターズ法 (Holt-Winters)

季節変動とトレンドを考慮した予測値を生成することが出来ます。 時系列データのサンプル数が少なくて季節指数が作成できないときには有用な手法です。当システムでは線形モデル、加法モデル、乗法モデルが利用できます。

 

過去類似

過去類似モデルは、現在の時系列値は過去にも類似した動き方パターンの時系列値が存在するのではないかという推定の元で、過去時系列の動き方パターンの平均絶対誤差が最小の類似時系列を過去データより探索し予測を行います。 何期分を類似探索対象とするか指定する事が出来ます。
(無償アップデート版にて対応)

回帰分析

回帰分析では独立変数と従属変数の間の関係を表す式を統計的手法によって推計します。 当システムでは10次式まで対応しています。 天気及びイベントによる予測値修正作業を前提とする場合にも適したアルゴリズムです。

指数平滑移動平均

指数平滑移動平均 (Exponentially Smoothed Moving Average; ESMA)は、個々のデータへの加重を指数関数的に減少させて、平均値を計算します。指数加重移動平均 (Exponentially Weighted Moving Average; EWMA)、指数移動平均(Exponential Moving Average; EMA)とも呼ばれます。 重みは指数関数的に減少しますので、最近のデータを重視するとともに古いデータを完全には切り捨てません(重みは完全にゼロにはなりません)。 天気及びイベントによる予測値修正作業を前提とする場合にも適したアルゴリズムです。

単純移動平均

単純移動平均 (Simple Moving Average; SMA) は、直近の n 個のデータの重み付けのない単純な平均です。 例えば、10日間の単純移動平均とは、直近の10日間の実績値の平均です。 天気及びイベントによる予測値修正作業を前提とする場合にも適した予測アルゴリズムです。

予測結果と実績値の誤差分析機能

需要予測計算で選択する予測アルゴリズムは手動による固定設定も出来ますが、自動的に最適な予測アルゴリズムを選択し運用することも可能です。

商品の特性に対して最適な需要予測アルゴリズムは何かを評価する為に、予測アルゴリズム・予測パラメータを総当り計算することで得た、過去予測値と実績値との絶対誤差率を基とし、基準日における連続した予測評価期間の平均絶対誤差率でどのアルゴリズム・パラメータが誤差が少なかったかを評価として利用することが可能です。

全予測モデル・パラメータの評価計算機能

全予測モデル・パラメータの評価一覧表示
(ヒートマップ表示・分析ソート)

天気予報による予測値訂正

予測の精度をより高めるため、天気予報をもとに予測計算値を増減させ、予測訂正値を確定させることが可能です。

例えば、お花見シーズンの天気により商品の売り上げが大きく左右される場合などにご活用頂けます。

天気予報情報をネットから取得することも可能です。(取得先の天気情報配信サービスの都合により、サービス停止する可能性があることをご了承ください)

商品単位で天気予報により予測計算値の訂正を実施

ネットから天気予報取得し予測値に反映する機能

イベントによる予測値訂正

予測の精度を高めるため、イベント情報をもとに予測計算値を増減させ、予測訂正値を確定させる事が可能です。

例えば近隣の運動会や文化祭、コンサートなどで商品売上に大きく影響されるイベントに対し予測値を加算・減算・乗算することが可能です。

商品単位でイベント登録し予測計算値の訂正を実施

予測計算値からイベント増減割合・増減値を設定

発注計画

需要予測計算及び予測訂正を行った予測値を基に、在庫数を最適に保つ為どのような発注を行えば良いのか、シミュレーションを行い、発注計画を策定する機能です。
(無償アップデート版にて対応)

通常、安全在庫による定量発注方式(発注点方式)で在庫管理・発注管理を行う場合、閑散期など在庫が不要な時期に対しても在庫を確保しますが、予測値を基に在庫管理を行うことにより、需要に合わせた在庫削減が可能となります。

基準とする日・在庫数を指定し、以降の発注ロット数・発注後入庫までのリードタイム・最低在庫数・発注入庫の営業日を考慮するかを指定することで、在庫が最適になるように発注数・入庫数・在庫数のシミュレーション計算を行います。計算 結果をcsv形式・PDF形式で出力することも可能です。

定量発注方式(発注点方式)から予測を基にした在庫管理・発注計画で在庫削減へ

営業日を考慮した発注・入庫・在庫計画の策定

バッチ処理機能

他のシステムからの連携及び無人運転機能として、実績値取込処理、予測計算処理、予測出力処理、発注計画処理をそれぞれバッチ処理として実行できます。
(無償アップデート版にて対応)

他システムと連動した実績値取込み機能

長時間かかる需要予測計算処理の自動運転化

予測計算値のCSV出力及び他システム連動

動作環境

本ソフトウェアは以下の環境で稼働します。

対応OS
Microsoft® Windows 10
Microsoft® Windows 8.1
Microsoft® Windows 8
Microsoft® Windows 7 Service Pack1
※ すべて日本語版のみ
メモリ
4GB RAM 以上
CPU
2 ギガヘルツ (GHz) 以上のx64 ビット プロセッサ
ハードディスク
Cドライブに15GB以上の使用可能なディスク領域
インストールドライブ
DVD-ROMドライブがインストール時に必要
ディスプレイ
画面解像度1366*768以上、HighColor(65535色)以上
.NETのバージョン
.NET 4.5.2 以上が必要。必要時にインストールされます。
注意事項
Pythonを利用する他のソフトウェアと共存できません。
(バージョン競合等の問題回避の為)
インターネット機能には、インターネットへの接続が必要です。
別途インターネット接続料金がかかる場合があります。
帳票(PDF)閲覧・印刷時にAdobe Acrobat Reader®が必要です。

FAQ (よくある質問)

予測って本当にあたりますか?

実際予測する商品の特性により、当たる場合もありますし当たらない場合もございます。

ただ、トレンド傾向、周期性、散らばり具合などは需要予測アルゴリズムにより 分析された解析が可能です。 逆に言えば、一定のトレンド、一定の周期性、少ない分散の特性の商品であればほぼ正確に予測が可能となります。

予測が苦手なものは?

周期性もない突発的要因により、実績値が上下するものは予測が難しくなります。 このタイプの予測は回帰分析・移動平均系アルゴリズムを基本とし、イベント入力で予測訂正する方法をお勧めします。

また、遠い先の未来を予測するよりも近くの未来を予測するほうが当たる確率は高くなります。

需要予測・時系列解析のアルゴリズムはどうなっていますか?

需要予測・時系列解析エンジンは様々なオープンソースソフトウェアを使用しております。 世界中で様々な技術者が日夜改良しているエンジンを利用しており、また他のシステムでも 稼働している実績があります。

商品登録できる件数に制限はありますか?

商品登録件数及び実績値・予測値登録件数には制限を設けておりません。登録できる期間は1950/01/01~2050/12/31までです。PCの計算処理能力にあわせてご利用ください。

なお大量商品の予測を行う場合は、PCを複数台用意し(当パッケージ1ライセンス/1PC必要です)バッチ処理機能で分散処理を行うことで対応することも可能です。

推奨する動作環境は?

当システムは大量の科学技術計算を行うため、CPUはシングルスレッド性能の少しでも速いものをお勧め致します。メモリとハードディスクはデータ量が増えない限り、あまり重要としません。

需要予測計算のサンプル

以下は当システムを用いて、需要予測アルゴリズム自動選択・パラメータ自動選択モードで予測計算を行ったサンプルです。青線が入力した実績値、黄線が需要予測計算を行った予測値を表しています。

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面 ホルトウィンターズ法

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面 ボックスジェンキンス法

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面 ホルトウィンターズ法

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面 ホルトウィンターズ法

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面 facebook prophet

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面 facebook prophet

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面 facebook prophet

簡単らくらく需要予測One 需要予測計算画面 回帰分析

 

発注計画のサンプル

以下は当システムを用いて、発注計画を計算した値を表しています。青線が実績値・予測値を含めた需要値、黄線が在庫数を表しています。

簡単らくらく需要予測One 発注計画

簡単らくらく需要予測One 発注計画

お試し需要予測計算

実際にお客様が利用されるデータで何処までの予測が出来るのか、また当システムを活用する事が出来るのかご検討頂ける様、予測したい時系列データをご提供頂きましたら、当システムにて需要予測計算を行い結果をご返送致します。

お気軽にemailにてお問合せ下さい。

予測を行いたいデータは、改行区切りの数値形式にてemailに添付しご送付をお願い致します。数値は適宜加算減算乗算するなど加工の上、ご送付をお願い致します。

info@chess-inc.com

商品発注から納品までの基本的な考え方の例

発注から納品までの基本的な商品の流れの例を以下の図で示します。業態により様々な場合が御座いますので、例としてご確認下さい。

 

1.メーカーへの在庫発注

在庫が欠品することなく、過大な在庫を持たず、適正な在庫を確保できるようにメーカーへ発注を行います。簡単らくらく需要予測Oneを活用することで、お客様からのご注文予測をベースにメーカーへ発注を行うことで、季節に合わせて適切な在庫量となる様に発注・在庫管理を最適化します。基本的にお客様からのご注文とは非同期となります。

2.倉庫への在庫納品

メーカーから出来上がった商品を倉庫あるいは保管場所へ納品します。お客様からのご注文とは非同期となります。

3.お客様からのご注文

お客様から自社に対し商品のご注文を頂きます。販売管理システムの販売実績データとして蓄積します。

4.倉庫から出荷指示

お客様からのご注文頂いた情報を基に、倉庫あるいは保管場所よりお客様の納品指示先へ出荷指示を行います。

5.ピッキング・検品

出荷指示情報を基に、在庫から商品のピッキング・検品を行います。

6.出荷

ピッキング・検品を行った商品をお客様から指示された納品先へ出荷します。

7.納品

お客様からご注文いただいた商品を納品します。

簡単らくらく需要予測Oneの業務システムへの組込み例

簡単らくらく需要予測Oneシステムをどのように業務システムへ組み込めばよいか、例を以下の図に示します。
在庫が欠品することなく、過大な在庫を持たず、適正な在庫を確保できるような、メーカーへの発注書を作成することを目的とします。

 

1.実績取込

既存販売管理システムから最新の販売実績データを取得し、簡単らくらく需要予測Oneへ取り込みます。バッチ処理にて自動運転で取り込むことも可能です。

2.需要予測計算

取込まれた実績値を基に、需要予測計算処理を行います。バッチ処理にて自動運転で処理することも可能です。

3.予測訂正

需要予測計算を行った結果に対し、天気情報、イベント情報、最終予測訂正を入力し、予測値を確定させます。

4.在庫・商品情報入力

発注計画を行う上で必要となる、基準日時点の在庫数、商品の発注後のリードタイムなどを入力します。もし既存の在庫管理システムがあるのであれば在庫日報から現在庫数を取得することもお勧め致します。バッチ処理にて自動運転で処理することも可能です。

5.発注計画

需要予測計算値・訂正値と在庫・商品情報を基に発注計画を計算します。バッチ処理にて自動運転で処理することも可能です。

6.発注書作成

計算された発注計画を基にして、在庫として管理する商品の発注書を作成します。

ご注文はこちらから

こちらから簡単らくらく需要予測Oneをご注文頂けます。
納期は弊社に在庫がある場合、0営業日から1営業日での出荷となります。 欠品時はemailにて再度納期をご連絡させていただきます。

 

簡単らくらく需要予測Oneパッケージ 29,800-
消費税 2,384-
送料 (全国無料キャンペーン中) 0-
代引手数料 648-
合計 ¥32,832-

 

 

簡単らくらく需要予測One パッケージ写真

フォームに必要事項を記載の上、ご注文下さい。

なお、お支払方法は代金引換のみとなっておりますので、商品配達時に代金のお支払いをお願い致します。

 

ご注文頂く前に・・・
動作環境に問題はございませんか?
動作環境によるご返品はお受け致しかねますので、再度ご確認をお願い致します。

 

株式会社CHESS お客様窓口

大阪市東成区東中本2-4-16

06-6972-1007

お問合せ:info@chess-inc.com

 

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