結論から言えば、EIQ_AIで配送センター規模を算出することは可能です。

物流設計の大家・鈴木震先生は「発送先数（E）・アイテム数（I）・数量（Q）はメインファクターである」と述べています。これに「計算ルール」というサブファクター（変数）を組み合わせることで、精度は飛躍的に向上します。

サブファクターによる精度向上

Tera計算では、約300のサブファクターを用いて配送センター規模を計算しています。

機械学習はこの要素を特に下記のEIQサブファクターを汲み取るようです。

「フラクタル」という概念 （機械学習のためのモデル作成に必要な概念）

鈴木先生は「配送センターはフラクタルである」とも提唱しました。特定の業態のセンターが「モミジの葉」の形をしているなら、EIQが変化しても（葉の大きさは変わっても）、形そのものが「桜の花」に変わることはない、という考え方です。つまり、EIQさえ分かれば一定のルールに基づき答えが導き出せるのです。

「配送センターはフラクタルである」と言うことは「出荷データもフラクタル」と言うことです。

現在、私はこの理論をさらに進化させ、深層学習を用いたアプローチの計画を進めています。従来の計算とどの程度の誤差が出るか、非常に楽しみな挑戦です。(2026/01/15記)

EIQ_AIと言うソフトの試作版を作成しました（2026/05/30記）