概要

Tera計算EIQAI は、物流センターにおける EIQ分析（E＝出荷先、I＝アイテム、Q＝数量）を ML.NET の学習済みモデルを用いて AI 予測するWindows フォームアプリケーションです。[cite: 30]

目的

出荷先数とアイテム数の 2 つの入力パラメータだけで、EIQ分析に必要な 162 項目（バラ数量、行数、 出荷先ランク E1-E5、アイテムランク I1-I5、および行数・バラ数・ケース・PL・容積・重量の各 25 ランク別数値）を 一括予測し、マトリクス表と従来計算表として可視化します。[cite: 30]

動作環境・技術構成

主な機能

• AI予測実行: 出荷先数・アイテム数を入力し、162 個の学習済みモデルで各項目を個別予測[cite: 30]
• EIQ マトリクス表: GPLE ランク (E1-E5) × GPLI ランク (I1-I5) の 5×5 マトリクスを自動生成。 表示単位を出庫回数・バラ・ケース・PL・容積・重量の 6 種類から切替可能[cite: 30]
• 従来計算 E 表: 出荷先ランク (GPLE_A1〜D) 別に出荷回数・バラ数・ケース換算・PL換算・容積換算・重量換算を集計[cite: 30]
• 従来計算 I 表: アイテムランク (GPLI_A1〜D) 別に同様の指標を列方向に集計[cite: 30]
• 結果エクスポート: 予測結果を CSV ファイル (予測結果_yyyyMMdd_HHmmss.csv) に出力[cite: 30]
• 比較・誤差表示: 予実計算と AI 予測の差をセルごと、行/列/総合で％表示[cite: 30]
• モデル再読込: モデルフォルダ内の .zip ファイルを再スキャンして最新モデルに差替え[cite: 30]
• Access DB 最適化: 起動時にDBファイルサイズが閾値 (100MB) 以上の場合、自動的に圧縮最適化を実行[cite: 30]

開発情報

全体フロー

各処理の詳細

【1】フォームロード（Tera計算EIQAI_Load）

• ファイル確認() を呼び出し[cite: 30]
• MLContext(seed:=0) を初期化[cite: 30]
• モデル保存Path のフォルダ存在確認[cite: 30]
• 出力フィールド名リスト初期化():[cite: 30]
  • バラ数量, 行数, E1-E5, I1-I5[cite: 30]
  • 行数01-25, バラ数01-25, ケース01-25, PL01-25, 容積01-25, 重量01-25[cite: 30]
  • 合計 162 フィールド[cite: 30]
• 学習済モデル読込(): フォルダ内の全 .zip ファイルを ITransformer として読込[cite: 30]
• AI予測EIQマトリクス表Dgv初期化(): 7列×5行のマトリクス表ヘッダー設定[cite: 30]

【2】予測実行（予測実行Bt_Click → 予測実行()）

• 出荷先数Tb, アイテム数Tb の入力値を検証[cite: 30]
• InputData（出荷先数, アイテム数）を作成[cite: 30]
• 全学習済モデルに対して CreatePredictionEngine → Predict を実行[cite: 30]
• 予測結果を Dictionary(Of String, Single) に格納[cite: 30]
• 予測結果表示(): DataTable に変換し予測結果Dgv にバインド[cite: 30]

【3】EIQマトリクス表作成（AI予測EIQマトリクス表()）

• 予測結果Dgv から辞書(pred)にキャッシュ（キー:項目名, 値:四捨五入整数）[cite: 30]
• 表示単位ラジオボタンに応じてプレフィックスを決定[cite: 30]
• 抽出テキストボックスに I1-I5, E1-E5 と各合計を設定[cite: 30]
• AI予測EIQマトリクス表Dgv に 5×5 = 25 セルの値を埋込[cite: 30]
• 横計（各行合計）、縦計（各列合計）、総合計を計算・表示[cite: 30]

【4】従来計算E（AI予測従来計算E()）

• AI予測従来計算出荷先Dgv に 9 列を設定[cite: 30]
• GPLEランク（E1-E5）ごとに 1 行: 行方向合計[cite: 30]
• 最下行に合計行[cite: 30]

【5】従来計算I（AI予測従来計算I()）

• AI予測従来計算アイテムDgv に 9 列を設定[cite: 30]
• GPLIランク（I1-I5）ごとに 1 行: 列方向合計[cite: 30]
• 最下行に合計行[cite: 30]

【6】表示単位切替（抽出_表示単位_CheckedChanged）

• matrixActive = True の場合のみ動作[cite: 30]
• AI予測EIQマトリクス表() を再実行してマトリクス表を更新[cite: 30]
• 選択可能な単位: 出庫回数 / バラ / ケース / PL / 容積 / 重量[cite: 30]

【7】結果エクスポート（結果エクスポートBt_Click）

• 予測結果Dgv のデータを CSV ファイルに出力[cite: 30]
• ファイル名: 予測結果_yyyyMMdd_HHmmss.csv[cite: 30]
• 先頭行に入力条件（出荷先数, アイテム数）をコメントとして記載[cite: 30]

【8】学習済モデル再読込（学習済モデル読込Bt_Click）

• モデルフォルダ内の .zip ファイルを再スキャンして読込[cite: 30]

【9】予測と実計算比較（比較開始Bt_Click）

• 比較開始() → 誤差表示()[cite: 30]

データ構造

主要コントロール一覧

入力

ボタン

表示単位ラジオボタン

DataGridView

抽出テキストボックス

ヘルパー関数