更新日： 集計期間:2026年04月15日～2026年05月12日
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データさえ用意すれば専門スキルを必要とせず 数クリックで高度な予測分析を自動的に実行できます。
予測分析とは、統計アルゴリズムや機械学習を用いて過去の実績から将来の結果を予測するデータ分析手法の１つで、既存ビジネスの効率化や新規ビジネスの創出に繋がります。 たとえば・・・こんな方におすすめ *****【業界】***** ●製造業 機器の故障予測で日々の手間がかかる定期点検を効率化 ●小売・飲食業 来客数や売上予測を活用して余剰在庫を軽減してコストをカット ●コールセンター業 入電数を予測し、オペレーターのシフト作成をより簡単に ●不動産業 不動産の成約価格を予測し、業務効率を飛躍的に向上 *****【業種】***** ●営業・マーケティング 顧客データから成約率を予測し、効果的なアプローチを実施 ●カスタマーサポート 膨大な顧客の声を自動で分類し全体傾向の把握が容易に ●人事 従業員や採用候補者の行動予測で、ひとりひとりに合った人事施策を 実現 ●生産管理 出荷数予測により、機会損失をなくす
時系列予測機能を使ってデータ駆動による電力使用の予測モデルを構築！
電力使用を正確に予測してスマートな電力供給をサポートするために、 データモデリングプラットフォーム「DTEmpower」を応用した事例を ご紹介します。 本製品には、時系列予測機能があり、この機能を使ってデータ駆動による 電力使用の予測モデルを構築することが可能。予測に必要なデータを用いて、 電力使用の未来に向けた予測をする支援を行います。 予測モデルによる効果には、電力使用量の変化を事前予測や、電力システム の経済性と社会的な利益の向上といったものとなります。 【予測モデルの構築フロー】 ■タイミング変数設定 ■時系列データの前処理 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
分子膜透過性予測ソフトウェアCOSMOpermリリース！予測精度などをご紹介
当資料では、「COSMOperm」の予測方法と予測精度について掲載しています。 COSMOlogic社新製品として、低分子の分子膜透過性を予測する ソフトウェアがリリースされます。 本製品は、既存の分子膜・ミセル内分子分布シミュレーター「COSMOmic」で 算出される分子膜中の分配係数と新たに考案されたCOSMO－RS法に基づく 拡散係数予測式を用いて膜透過性を予測します。 【掲載内容】 ■COSMOpermの予測方法と予測精度 ■予測精度の検証事例 ・約40種の低分子の膜透過性が検討された ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
データはあるけど知識はない、知識はないけど使ってみたい、そんな企業様にぜひ！
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独自の構造活性相関モデルを使用！FDAの毒性データを150種類以上の予測モデルを通して利用可能
『CASE Ultra』は、毒性に相関が認められる部分構造(Biophore)を データベースより抽出し、これらの寄与を考慮した予測を行います。 ICH M7で必要とされているコンピュータによる毒性評価にも利用可能。 互いに相補的な2種類のSAR予測法をサポートした2モデルが標準搭載 されています。 また、ユーザのデータを用いて新規の予測モデルを作成することや、 既存の予測モデルをカスタマイズすることが可能です。 【特長】 ■Biophoreを用いた毒性予測 ■FDAのデータが利用可能 ■ICH M7対応に利用可能 ■ユーザ独自の予測モデル構築 ■指定した部分構造を持つ類似化合物を提示 ※ダウンロードいただけるPDF資料はダイジェスト版です。 完全版をご希望の方はお問い合わせ下さい。
エクセルを使って売上予測を作成する方法についてコラムでご紹介！
営業＆マーケティング部門において販売目標を設定するために 必要不可欠な売上予測。 正確な売上予測をタイムリーに作成することで、計画性の高い経営も 確立するというものですが、そのために売上予測の専門ツールへの投資と、 十分なノウハウが必要と考えてはいませんか？ 実は、エクセルに搭載された統計関連の関数や分析機能を使えば、 実務に使えるベーシックレベルの売上予測は作成できます。 今回はエクセルを使って、売上予測を作成する方法について 確認してみましょう。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
予測精度と納期遵守率を改善し、陳腐化在庫を削減！顧客サービスレベルを向上させることができます
『Infor Demand Planning』は、より少ないコストと労力で、より高い サービスレベルを達成することができます。 何十年もかけて培われた経験をもとに開発した高度な予測手法と革新的な テクノロジーを使って、予測プロセスを簡素化、迅速化するという独自の アプローチを取っています。 また、業界に特化した豊富なテンプレートにより、迅速且つ低コストでの 導入が可能となり、精度の高い計画を迅速に作成し、既存の計画の有効性を 監視して、運用目標を最適化することで需要を満たすことができます。 【特長】 ■独自の確率的予測手法を採用 ■さまざまな品目の需要を過去の実績と将来の確率に基づいて確実に予測 ■個々の品目に適用するパターンを自動的に学習 ■予測をさらに微調整することも可能 ■予測精度と納期遵守率を改善し、陳腐化在庫を削減 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
画面上で深層学習の予測モデル、サロゲートモデルが構築可能！多目的最適化にも対応
『Neural Designer』は、データサイエンスと機械学習のための プログラミング不要のアプリです。 AI(深層学習)による予測モデル、サロゲートモデルを簡単に 構築することが可能。対応している予測モデルとしては近似モデル、 分類モデル、時系列予測モデルの3つがあります。 当製品を使用すれば、一週間程要していたシミュレーションが、 僅か数秒から数分で解が得られるため、計算機を長時間使用する シミュレーションには、非常に有効です。 【特長】 ■プログラミング不要でGUIでの設定のみで深層学習による 予測モデルの構築が可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係式をy=f(x)の式で表現 ■作成されたモデルはCやPython形式で出力可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
AI（深層学習）による予測モデル、サロゲートモデルを簡単に構築可能。日本語版リリース
『Neural Designer』は、深層学習を用いた予測モデルを 簡単に構築できるプログラミング不要のアプリです。 近似モデル・分類モデル・時系列予測モデルの3つの予測モデルの作成に対応。 （特に近似モデルは回帰モデル、サロゲートモデルとも呼ばれます） 各種測定データ、各種シミュレーション結果を使用して、 ニューラルネットワークによる予測モデルを構築。 シミュレーションの大幅な時間短縮が可能です。 また、各種装置や機械の運転条件や設定値の最適化にも有効です。 【特長】 ■予測モデルの構築だけでなく、関係式の出力やサロゲートモデルの作成も可能 ■データ解析で行う欠損値の確認など基礎的な統計処理もワンボタンで実施可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係をグラフで確認が可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係式をy=f(x)の式で表現 ■作成されたモデルはCやPython形式で出力が可能 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。 ★バージョンアップにより一層機能＆利便性が充実！ 「最適化（逆解析）」および「日本語版」がリリースしました。
RULを予測する3つの方法など！MATLABによる予知保全をご紹介
当資料では、残存耐用時間(RUL)を予測する3つの方法など、 MATLABによる予知保全をご紹介しております。 「MATLAB」は、反復的に実施する分析や設計プロセスに適した デスクトップ環境、そして行列と配列の数学を直接表現する プログラミング言語が1つに組み合わさったソフトウェアです。 その他にも、残存耐用時間(RUL)の解説をはじめ、RULを予測する モデルの使い分けなどを掲載しています。 【掲載内容(抜粋)】 ■残存耐用時間(RUL)とは? ■RULを予測する3つの方法 ■クイックリファレンス：RULを予測するモデルの使い分け ■RULの予測を現場へ適用 ■関連情報 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
便利な「予測シート」機能や在庫管理表作成後の運用ポイントもご紹介！
在庫予測には多岐にわたる方法やツールが存在し、それぞれにメリットと デメリットがあります。本記事では、在庫予測の基本からエクセルを活用した 具体的な方法までを詳しく解説します。 エクセルは、その柔軟性と使いやすさから、多くの企業で在庫予測のツールとして 活用されています。また、エクセル以外にも、需要予測を行うための選択肢が いくつかありますので、そちらも合わせてご紹介します。 在庫予測は、企業の運営効率を高めるための重要な要素です。本記事を参考に、 適切な方法とツールを選び、在庫管理の最適化を目指してください。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
"AlphaFold 2" を搭載したタンパク質構造予測ソフトウェア「NovaFold AI」
【世界最高峰のアルゴリズムを搭載したタンパク質構造予測ソフトウェア】 DNASTAR社は、タンパク質構造予測のリーディングソフトウェアである NovaFold に、Google傘下のDeepMind社によって開発され ”AlphaFold 2” のAIシステムを組み込んだ新しいバージョンをリリースしました。”AlphaFold 2” を搭載した「NovaFold AI」を使用することにより、ユーザーは Protean 3D の既存の NovaCloud サービスのインターフェイス内で ”AlphaFold 2” のタンパク質構造予測手法をシームレスに利用して、アミノ酸配列からタンパク質構造を予測し、その結果を視覚化して分析できます。
モノクローナル抗体、ワクチン抗原、酵素、ペプチドなど、多様なバイオロジクス・抗体創薬のための統合ソフトウェア
シュレーディンガーのバイオロジクス・抗体創薬ツールは、 バイオロジクスの多岐にわたる高度なシミュレーションにより、開発期間の短縮に貢献します。 一例として、下記のような機能がございます。 ■タンパク質立体構造モデリングを用いた実験値予測と解析 ■FEP計算を用いた高精度な予測技術 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
