Shoeisha Technology Media

EnterpriseZine(エンタープライズジン)

EnterpriseZine(エンタープライズジン)

テーマ別に探す

HOYAサービス、 Dynamics 365のデータを活用した機械学習ソリューションを提供開始

2017/05/18 16:00

 HOYAサービスは、Microsoft Dynamics 365のデータを活用した機械学習ソリューションを提供開始すると発表した。

 最新版のMicrosoft Dynamics 365は、MicrosoftのパブリッククラウドAzure上で稼働し、Azure上で提供されている機械学習の機能と連携した利用が可能となっている。機械学習の技術進歩とともに、Microsoft Dynamics 365に蓄積されたデータを機械学習機能で利用して分析したいとのニーズは高まっていくことが想定されるという。

 一方、機械学習の機能を利用しようとするとツール「Machine Learning Studio」を活用して機能利用のスクリプトを作成する必要があり、一般のERP利用者には容易に利用することができない。そこで、HOYAサービスでは機械学習で最も利用度が高い「予測機能」について、Dynamics 365のデータを活用した各種の予測を容易に行えるようなソリューションを構築したという。

 このソリューションを活用することにより、Dynamics 365のデータを活用しAzureの機械学習機能を利用した予測を簡単に実現することができるとしている。

 HOYAサービスではこのソリューションをさらに予測以外の領域にも発展させ拡充して提供していくとともに、Azure上の機械学習、IoT機能との連携利用の支援サービスを強化していく計画だという。

 ・機械学習機能を利用した予測機能ソリューションの概要

 予測機能ソリューションの概要は下記のとおり。

  1. 元データ:Microsoft Dynamics 365に蓄積された業務データ
  2. 予測機能:Azureの機械学習機能を利用
  3. 予測タイプ:時間軸に対する数量や金額についての予測
  4. 予測モデル:次の5種類の時間序列の予測モデルを適用して分析し、最も適したモデルを採用する
     ARIMA(自己回帰統合の移動平均)
     ETS(指数平滑法モデル)
     STL(季節的な傾向の分解)
     ETS+ARIMA
     ETS+STL

 ・機械学習機能を利用した予測機能ソリューションの特徴

  1. 時間軸とそれに対応した数量や金額のデータを受け渡すと、上述の5種類の予測モデルの最も適した予測モデルの結果が自動でアウトプットされる
  2. 予測の結果は実績データとともにグラフ表示が可能(Power BIと連携)
  3. 時間軸とそれに対応した数量や金額のデータ取得については、容易に修正して 実装できるサンプルを提供

 ・適用例

 次のような予測に適用できる。

  1. 月次受注予測
  2. 納期遅れ発生件数予測
  3. 受入不良件数予測
  4. 売掛金予測

関連リンク

著者プロフィール

  • EnterpriseZine編集部(エンタープライズジン ヘンシュウブ)

    「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。データテクノロジー/情報セキュリティの最新動向を中心に、企業ITに関する多様な情報をお届けしています。


All contents copyright © 2007-2017 Shoeisha Co., Ltd. All rights reserved. ver.1.5