事業のグローバル化に伴い、とりわけアジア各国で、生産拠点の拡大、市場への侵攻を意図した事業の拡張が進み、ERPの導入を検討する企業が増えています。M&Aによる事業の譲渡や統廃合が経営戦略の選択肢として重要性を増していることも追い風です。

このようなERPへの着実なニーズを背景として、日本の企業でも急速にMicrosoft Dynamics の導入が伸びております。これらの需要に応えるためHOYAサービスでもMicrosoft Dynamics導入を事業として拡大してきました。

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ます。

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ます。

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ません。

そこで、弊社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いたしました。

弊社のソリューションを活用すれば、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ます。

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です。

【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です。

（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ます。

（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

【HOYAサービスについて】

HOYAサービスはクラウド版「Microsoft Dynamics 365」および、オンプレミス版「Microsoft Dynamics AX」の販売・導入を主力事業のひとつに位置付けています。HOYAサービスは「組立加工系生産管理テンプレート」をはじめとして業種・業務別のテンプレートを開発・提供し、グローバルで製品・部品の生産を行う製造業のお客様に向け事業活動を展開しています。

また、「Microsoft Dynamics 365 for Operations」についての概説書「Microsoft Dynamics 365 ERP機能概説」を出版しAmazonにて販売しております。

「組立加工系生産管理テンプレート」 ： http://www.hoyasv-it.com/erp#sec_02

「Microsoft Dynamics 365 ERP機能概説」  : 　http://www.amazon.co.jp

 ＜HOYAサービス 会社概要＞

 [ＵＲＬ]　http://www.hoyasv-it.com