はじめに
データドリブン経営が当たり前となった現代において、予測機能は贅沢ではなく必須です。特に日本では、在庫の最適化や財務予測において高精度の計画が不可欠であり、Microsoft Dynamics 365 Business Centralが提供する高度な**予測API（Forecasting API）**は大きなメリットをもたらします。Sysamicは、日本企業がBusiness Centralの可能性を最大限に引き出せるよう支援しており、その中核となるのがこの予測機能の導入です。
Business CentralにおけるForecasting APIとは？
Forecasting API（タイムシリーズAPIとも呼ばれる）は、過去の時系列データに基づいて将来の結果—例えば在庫需要やキャッシュフロー—を予測する仕組みです。日本市場では、季節要因や生産スケジュール、サプライチェーンのタイムラインを精密に管理する必要があるため、特に有効です。
他の複雑なモデルと異なり、このAPIは時系列データにフォーカスしているため、シンプルかつ強力です。Business Centralのテーブルの30%以上に日付と数値フィールドが含まれており、日本企業はすでに予測に必要な基盤データを持っています。
仕組み：予測モデルと入力要件
予測モデル は、Rベースの統計アルゴリズムを用いて過去の傾向を分析し、将来値を算出します。
粒度属性：在庫管理における品目番号（Item No.）を拠点やバリアントコードと組み合わせ、よりローカルな予測が可能。
日付キ ー：一貫した期間（例：月ごと）を表す。
取引数量：販売数量やキャッシュフロー総額を反映し、在庫部門や財務部門にとって不可欠。
モデルのパラメータは柔軟に調整可能です：
予測期間 ：将来何期間を予測するかを定義。
季節性 ：日本独自の会計年度（4月〜翌年3月）や小売業の季節変動に対応。
予測開始日キー / 信頼水準 ：予測の開始時期や信頼区間を細かく設定可能。リスクを避けたい日本企業の文化に適合。
時系列モデル ：ARIMA、ETS、TBATSなどデータパターンに応じたモデルを選択。
出力と日本での活用例：予測数量とシグマ（分散）が出力され、実務に役立つ信頼区間を提示。
例えば、需要予測が100個でシグマ10、信頼区間95%の場合、意思決定者は90〜110個の範囲を現実的に考慮可能です。製造業、小売業、流通業などで、在庫過剰や欠品によるコストや信用リスクを防ぐのに有効です。
日本企業における予測の重要性
効率と精度が最重要視される日本では、予測精度の高さが競争力を左右します。具体例として：
在庫最適化：SKUや拠点単位で需要を予測し、過剰在庫や欠品を防止。
キャッシュフローの可視化：入金・支払の予測精度を高め、財務計画に自信を持たせる。
生産計画：ゴールデンウィークや年末商戦など、日本市場特有の季節変動を考慮したモデルを活用。
こうした日本の商習慣や市場特性に適した予測モデルを導入することで、企業は不確実な市場環境でも俊敏かつ競争力を維持できます。
予測 APIの主要機能
予測 APIは、ARIMA、ETS、TBATSといった統計モデルをサポートし、業界やデータ特性に応じて柔軟に対応できます。主な機能は以下の通りです：
時系列予測:一貫した時間間隔（例：月次、週次）の過去のパターンを使用して予測を生成します。
バルク処理：複数製品や拠点のデータを一括処理。
信頼区間の提示：予測の精度と信頼性を定量的に提示。
季節性の制御：四半期・月次・週次など日本企業の商習慣に即した周期性を設定。
例：大阪の製造業企業が12か月分の生産データを分析し、次の四半期の需要を予測。梅雨による需要低下や小売ピークを考慮した戦略的意思決定が可能になります。
Business CentralとSysamic：日本企業向けに予測をシンプルに
シスアミックは日本に拠点を置くMicrosoft認定パートナーとして、Business Centralにおける予測機能を日本企業向けに最適化しています。Microsoftが提供する標準リソースやAzure環境を活用しつつ、スムーズな導入とローカライズを実現します。
また、最適な予測モデルの選定、適切な時間粒度の設定、Power BIダッシュボードやBusiness Central内での可視化までを包括的に支援します。
シスアミックの強み
予測機能の導入は単なる技術実装ではなく、ビジネスインパクトの創出です。Sysamicは日本市場に即した専門性により：
日本の会計年度に合わせた精度の高い予測設定
日本企業がすでに活用しているBusiness Central環境へのシームレス統合
企業成長に応じたモデルの継続的改善とサポート を提供します。
未来志向の経営基盤を築く準備はできていますか？
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