AIとAttackBoardイメージ
AI予測サンプル
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/148535/LL_img_148535_1.jpg
AIとAttackBoardイメージ
Attack Boardは、管理会計強化のために多くの企業で活用されていますが、導入先の企業様から確度の高い売上予測を行いたいというリクエストが増えてきました。
当社では、創業以来、予算策定や予実管理・業績達成というテーマに対してリスクマネジメントのフレームワークを応用した業務支援を行ってまいりました。一般的にリスクマネジメントというと、マイナスの事象に対して保険などをイメージしがちですが、事業リスクにはプラスとマイナスのリスクが存在します。
売上予測においては、過去の実績やマーケットデータなどを活用して行うことが一般的ですが、今回発表するサービスでは、売上阻害リスクに関連しうるさまざまな定性的なリスクをスコア化(見える化)し、無形資産の評価やプラス要因などを統計データとマッチングさせ、Attack Boardに集約された管理会計データを反映して売上予測を行うものです。さらに、計画値と実績が異なった場合、予算再編時の適切なリソース再編や業務プロセスの見直しの指標化もサービス提供させていただく予定です。
本サービス提供により、リアルタイムに業績を把握するだけでなく、的確な予測や迅速な現状分析に基づく業務プロセス、リソースのモニタリングやマネジメントを効果的に行うことができます。変化の波にさらされる企業運営を、より円滑に行いたい企業様の強力なソリューションになると考えております。
本サービスの概要および詳細については、2018年2月21日(水)フクラシア東京ステーションで開催の「変化し続ける時代に求められる予実管理の現実的な対応策」で発表いたします。
■セミナー概要
主催 ：キヤノンITソリューションズ株式会社
共催 ：株式会社アグリーメント、スーパーストリーム株式会社
参加費：無料
定員 ：50名
＜セミナー申し込み＞
https://goo.gl/XEm4YU
■サービス概要
提供開始：2018年3月23日(金)
利用料 ：規模により月額10万円～(管理会計データ集約含む)
※別途初期費用必要
■Attack Boardにおける売上予測概要
1. 時系列分析法
Attack Boardでは、ARMA(*1)モデル、ARIMA(*2)モデルを使って自己回帰分析を行います。時系列分析では、特徴量エンジニアリングで必要となる、相関関係を持ったデータは必要ありません。
2. 特徴量エンジニアリング
リスクアプローチを用いて売上に影響(相関関係)があると推測される過去データ(*3)から将来値を予測します。Attack Boardでは、Pythonでハンドリングできるさまざまな機械学習アルゴリズム(*4)を使って、売上予測を行います。また、その際、複数のアルゴリズムを組み合わせて利用すると同時に、各パラメータを調整しながら、より精度の高い予測を導き出します。その結果、改善すべき問題点が明確化され、売り上げ目標の達成に貢献するなどの活用が見込まれます。
*1 ARMAモデル
移動平均線を使った自己回帰モデルです。
*2 ARIMAモデル
データの差分をとって、ARMAモデルを適用したものです。
*3 過去データ
人事評価(各データ)、勤務実績、スキル、顧客取引履歴、業界経験年数、過去の計画ギャップ、離職率など多数
*4 アルゴリズムや判別法
決定木(ディシジョンツリー)、ランダムフォレスト、SVM、カーネルトリック、ニューラルネットワークなど
■会社概要
会社名 ： 株式会社アグリーメント
所在地 ： 〒101-0032 東京都千代田区岩本町2-8-12 NKビル7F
設立日 ： 2006年12月
代表者 ： 代表取締役 豊倉 光伺
資本金 ： 8,625万円
主な事業ドメイン： 経営効率化・リスクマネジメントコンサルティング、
経営管理・リスクマネジメントソフトウェア開発、
研究開発・教育・研修
URL ： http://www.agreement.jp/
