予測／フォーキャスティング
SAS Visual Forecastingソフトウェア
時系列と機械学習の手法を使用して信頼性の高い多数の予測を迅速かつ自動的に生成
信頼できる、高速かつ構成可能な、オープンで将来を見据えた予測ツールを使用して、将来に向けたより良い計画を策定
予測プロセスを合理化および自動化
信頼できる予測を、担当者の手作業なしに大規模かつ自動的に生成、ビジュアル化、展開できます。手作業による介入が減るため、個人の偏見が予測プロセスに入り込むリスクが低減します。また、予測分析担当者はすべての時系列について予測モデルを個別に構築・モニタリングする必要がなくなるため、より戦略的で価値の高い予測課題や自動処理に適さない課題に集中できるようになります。同時に、経験豊富な予測担当者は、ビジネスの他の領域で使用するために構成したモデリング戦略とパイプラインを開発して共有できます。
正確な予測を大規模に作成して優れた計画を策定
データを、データの性質に基づき、類似する時系列セグメントに自動的に分割できます。次に、時系列、機械学習、ハイブリッド手法を使用して最も効果的なモデリング手法を各グループに適用します。
オープンソース・ユーザーを強化
データ・サイエンス・チームに、PythonとRで人気のあるオープンソース・アルゴリズムをクラウドで並列実行するように配布することでスケーリングするオプションを提供します。SAS Visual Forecastingは、アルゴリズムを統合および並列化するオープンで拡張可能なフレームワークを提供し、アルゴリズムを管理された一貫した方法で共有および再利用できるようにします。
外部ドライバーとビジネス知識の取り込み
システムに供給された変数の中から、予測プロセスに影響を与えるビジネス要因、祝祭日、イベントが自動的に選択されます。シンプルなユーザー・インターフェイスを使用して、実際のビジネス知識に基づいてシステムの結果を上書きし、予測の精度をさらに向上させることもできます。同じエコシステムの一部として定義した特定のフィルターに基づいて変更を管理します。
主な特長
SAS Visual Forecastingは、信頼性の高い数百万もの予測を迅速かつ自動的に生成できるオープンな予測エコシステムを提供します。
データアクセス、データ準備、データ品質
AI機能を内蔵したセルフサービス型のデータ準備機能を提供する直感的なインターフェイスを用いて、データのアクセス／プロファイリング／クレンジング／変換を行えます。
データ・ビジュアライゼーション（視覚化）
単一のセルフサービス型インターフェイスを通じて、データを視覚的に探索し、スマートなビジュアライゼーションや対話操作型レポートを作成して共有できます。拡張アナリティクスや各種の高度な機能により、洞察が加速され、データに潜むストーリーの解明が促進されます。
自動時系列分析・予測
各種の関数パッケージが、時系列分析プロセスで特定のタスクを実行します。タイムスタンプ付きのトランザクション・データを時系列フォーマットに変換した上で、予測モデルを自動的に生成できます。
機械学習&ディープラーニング
ニューラル・ネットワーク（NN）、リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）、ハイブリッド手法（NN+時系列）を予測プロセスに組み込んで困難な時系列もモデル化できます。特徴量を生成し、トランザクション・データを適切な形式に自動的に変換することで、これらの高度な手法を使用する前に多くの労力を要する手作業での特徴量エンジニアリングを排除できます。
オープンソース・アルゴリズムの並列化
PythonとRのアルゴリズムを統合して並列化し、適切に管理された一貫性のあるフレームワークを使用してクラウドで実行します。オープンソース・ユーザーは、クラウド内のSAS Viyaのワーカーノードを使用して、コードを超高速で分散して実行することができます。
時系列セグメンテーション
事前構築済みのテンプレートを使用して、ボリュームやボラティリティなどの需要分類属性に基づいてデータを自動的にセグメント化し、プロジェクト・パイプラインで各セグメントを個別にモデル化します。または、ビジネス知識に基づいてカスタム・セグメントをインポートします。データの性質に基づいて最も適切な予測手法を適用し、予測の品質を大幅に高めます。
モデルへのイベントの追加
イベント（祝祭日、小売プロモーション、自然災害など）が従属時系列に及ぼす影響をモデル化することで、モデルの精度を改善できます。このソリューションでは、標準搭載のプリセット・イベント（例：主要な祝祭日）を利用できるほか、外部のイベント・リポジトリからイベントを追加することも可能です。
対話操作型のモデリング
シンプルなユーザー・インターフェイスを経由して個々の時系列を分析し、モデルをビジュアルに比較し、個々の時系列のカスタムモデルを開発します。自動生成された診断プロットとテーブルを使用してモデルを評価／検証し、独自のモデル・チャンピオンを選択します。
柔軟性の高い予測手動調整機能
強力な手動調整機能を利用すると、階層的な変数群だけでなく、属性群を用いて定義した特定の時系列フィルタ／グループに対して、独自の調整を行うことができます。
階層間調整
階層内の各系列を個別にモデル化および予測した上で、それらの予測結果をトップダウン方式で階層構造の複数レベルを縦断して調整します。任意のレベルの予測を調整し、その調整量を下位レベルへ配分することができるため、階層構造の一貫性が維持され、個別の予測（製品別や場所別など）の合計を最上位の数値と常に一致させることができます。
APIと他のプログラミング言語のサポート
標準搭載の幅広い予測モデルを利用できる一方で、幅広いプログラミング言語を用いてデータに合わせてモデルをカスタマイズすることもできます。パブリックREST APIを用いて、SASのアナリティクスを他のアプリケーションに追加することも可能です。分析を実行するためのアクション／プロシジャ／APIを、SAS、Python、R、Java、Luaから呼び出すことができます。
分散処理のためのスクリプティング言語
スクリプティング環境は、高速なインメモリ時系列分析をサポートします。このスクリプティング言語では、実行時のマシンに合わせて最適化とコンパイルが行われるため、別のマシン用にコードを書き直す必要はありません。
クラウド・ネイティブ
SAS Viyaのアーキテクチャは、コンパクトかつクラウド・ネイティブで高速です。SAS Cloudでも、パブリック／プライベート・クラウド・プロバイダでも、クラウドの投資から最大限の価値を創出することができます。
関連製品
SAS Visual Forecastingの関連製品もぜひご確認ください。いずれもパワフルなSAS® Platformを基盤としています。
