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公開：2025-04-24

キヤノンITSがFOREMAST Ver.3.4を発表、AIモデル自動選択機能で需要予測の精度が向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• キヤノンITSがFOREMAST Ver.3.4を販売開始
• AIモデル自動選択機能で予測精度が向上
• BIツール連携による分析機能を追加

キヤノンITSが需要予測・需給計画ソリューションの新バージョンを発表

キヤノンITソリューションズは2025年4月22日、需要予測・需給計画ソリューション「FOREMAST（フォーマスト）Ver.3.4」の販売を開始すると発表した。AIによるモデル自動選択機能を搭載することで、複数の予測モデルを組み合わせたアンサンブル予測を実現し、需要予測の精度を大幅に向上させている。^[1]

時系列予測モデルや日別按分モデルといった予測モデルの改良に加え、AIによる最適な予測モデルの自動選択機能を実装することで、より正確な需要予測が可能になった。また、異常値の自動検出機能も強化され、予測精度の低下を防止する仕組みが整備されている。

倉庫の収容能力を考慮した補充提案機能や、仕入れ先からの発注残供給配分機能など、需給管理業務の機能も拡充された。BIツールとの連携機能や在庫シミュレーション機能により、生産・販売・在庫の予測と実績の差異分析や、生産・補充計画の最適なパラメータ検証が可能になった。

FOREMAST Ver.3.4の機能まとめ

アンサンブル予測について

アンサンブル予測とは、複数の予測モデルを組み合わせて最終的な予測を行う手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 複数の予測モデルの長所を活かした高精度な予測が可能
• 各モデルの予測結果を組み合わせることでリスクを分散
• 異常値や外れ値に対する予測の安定性が向上

FOREMASTのアンサンブル予測では、時系列予測モデルや日別按分モデルなど複数の予測モデルを活用し、AIが自動的に最適なモデルを選択することで予測精度を向上させている。これにより、在庫管理の効率化や需給計画業務の改善に大きく貢献することが期待できる。

参考サイト

1. ^ キヤノンITソリューションズ株式会社. 「需要予測・需給計画ソリューション「FOREMAST」の新バージョンを販売開始 AIモデル自動選択機能によるアンサンブル予測で予測精度が向上｜ニュースリリース｜キヤノンITソリューションズ」. https://www.canon-its.co.jp/corporate/newsrelease/2025/pr-0422, (参照 25-04-24).
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