Tera計算 EIQ_AI 画面イメージ
Tera計算 EIQ_AIは、過去のデータをもとにAIを活用して将来の予測を行うためのシステムです。
データモデルを作成・学習させる機能と、学習済みモデルを用いてAI予測を行う機能が備わっています。
ここでは、本システムの各画面イメージと、その役割について解説します。
モデルデータを作成するためのメニュー画面
解説： AIに学習させるための「モデルデータ」を作成する際の起点となるメインメニューです。ここからデータの読み込みや各種条件設定の画面へと遷移します。
モデルのベースとなる出荷データを読込む画面
解説： AI学習の基礎となる過去の出荷実績データ（CSVなどのファイル）をシステムに取り込みます。このデータが将来の予測を行うための重要なソースとなります。
出荷データからモデルデータを作る範囲とモデル数を設定する画面
解説： 読み込んだ大量のデータの中から、どの期間・範囲を学習対象とするか（抽出条件）、またいくつの予測モデルを作成するかを指定します。目的に応じて柔軟な設定が可能です。
出荷データからモデルデータを作成するための計算ルールの画面
解説： 生のデータをそのまま学習させるのではなく、AIがパターンを認識しやすいようにデータをどのように加工・集計するか、独自の計算ルールやパラメータを設定します。
モデルデータを作成している画面
解説： 設定した条件と計算ルールに基づき、システムが実際にAI学習用のモデルデータを生成している処理中の画面です。進行状況が確認できます。
作成したモデルデータを機械学習するための画面
解説： 生成されたモデルデータを用いて、AI（機械学習エンジン）に学習を実行させる画面です。この工程を経ることで、AIがデータの傾向や法則性を獲得します。
AIによる予測数値をEIQ＿AI表に表示する画面
解説： 学習済みのAIモデルが算出した将来の予測結果を、「EIQ_AI表」として一覧表示します。ここで具体的な予測数値をひと目で確認することができます。
AIが予測した数値の精度を検証する画面（予測と実計算を表示）
解説： 作成したAIモデルが本当に信頼できるものかを確認するための検証画面です。過去のデータに対してAIが出した「予測値」と、実際の「計算値（実績）」を並べて比較します。
AIが予測した数値の精度を検証する画面（実計算値と誤差を表示）
解説： さらに詳細な精度確認のため、実計算値に対してAI予測値がどの程度の「誤差（ズレ）」を生じているかを数値・グラフ等で可視化します。これによりモデルの実用性を最終判断します。