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# Forecast モデルアナライザー
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Forecast モデルアナライザーは、複数の予測モデル (過去と将来の予測期間) で予測実験を実行するために使用できるセルフサービスツールです。実行すると、さまざまな予測モデルの結果を確認できます。精度メトリクスと予測と実際の需要の視覚的比較を使用して、ビジネスデータパターンに適した必要な予測モデルを選択できます。予測モデルアナライザーは、相互に、またはその逆の干渉なしに、本番稼働用需要計画が実行されていると同時に実行できます。

**注記**  
Forecast モデルアナライザーはオプションのワークフローです。比較する予測モデルが複数ない場合は、 が提供するデフォルトの予測モデルのレコメンデーションを引き続き使用できます AWS Supply Chain。

予測モデルアナライザーは、主に 2 つの評価シナリオをサポートしています。
+ バックテストシナリオ – 過去の予測開始日を設定します。このシナリオでは、予測が作成され、実際の需要期間と重複する予測期間の精度メトリクスが計算され、レポートされます。
+ フォワード予測シナリオ – 予測開始日を設定せず、予測データと実際のデータの間に重複はありません。このシナリオでは、予測が作成されますが、実際の需要データは利用できないため (将来の期間）、精度メトリクスは計算も報告もされません。最近の傾向と前年 (複数可) の需要に対して需要がどのように予測されるかを引き続き確認できます。

予測モデルアナライザーを実行する前に、需要計画設定が設定されていることを確認してください。予測モデルアナライザーは、*時間間隔*と*階層の詳細度の*需要計画設定を継承し、予測期間を調整し、オプションで予測開始日を選択する柔軟性を提供します。

バックテストまたはフォワード予測シナリオの実行を選択できます。デフォルトでは、予測開始日を指定せず、実際の需要履歴の最後の注文日に基づくフォワード予測シナリオです。詳細については、「[最初の需要計画を作成する](onboarding.md)」を参照してください。ただし、バックテストシナリオを実行する場合は、予測開始日を上書きし、バックテストの目的で過去の日付を選択できます。選択した予測開始日が *outbound\_order\_line *データセット終了日より後の場合、実際の需要履歴のデフォルトの計画サイクルの最終注文日が使用されます。選択した予測開始日が *outbound\_order\_line * 開始日より前であるか、需要履歴の長さが不十分な場合、予測は失敗し、エラーが表示されます。詳細については、「[データセットをアップロードする前の前提条件](data_quality.md)」を参照してください。

 毎月の間隔は月の最初の日、毎週の間隔は月曜日を選択することをお勧めします。別の日付を選択すると、Demand Planning は最も近いデフォルト日付に自動的に調整されます。たとえば、水曜日を予測開始日として選択した場合、Demand Planning は週単位の予測開始日として次の月曜日を選択します。同様に、2024 年 5 月 10 日を選択すると、2024 年 6 月 1 日が月次間隔の計画サイクル開始日になります。

**注記**  
入力した予測期間の過去の需要データが少なくとも 4 倍あることを確認します。

モデルアナライザーの結果を確認したら、予測アナライザーツールで予測アルゴリズムを選択または変更できます。または、モデルアナライザーを使用しないことを選択し、使用する予測アルゴリズムの選択を直接選択または変更することができます。モデルアナライザーが使用されていない場合 AWS Supply Chain 、 はデータセットのデフォルトの予測方法を選択します。

Forecast Model Analyzer は、複数のモデルにわたって から予測と予測メトリクスを生成します。に含まれるモデルのリスト[Forecast アルゴリズム](forecast-algorithims.md)。

## 予測モデルアナライザーの詳細の表示
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生成された予測モデルアナライザーの詳細を表示するには、次の手順を実行します。

1. AWS Supply Chain ダッシュボードの左側のナビゲーションペインで、**Demand Planning** を選択し、**Forecast Model Analyzer** を選択します。

1. **Forecast Model Analyzer** では、モデルアナライザーの各反復のメタデータを表示できます。これには、主要なメトリクス (予測が作成された製品、サイト、チャネル、顧客の数など）、時間間隔、予測期間、予測開始日、使用されたデータセットのリスト、予測の詳細度、使用された入力データなどの予測概要が含まれます。

1. **Forecast (s) Vs。実際の需要**では、実際の需要履歴、前年の需要、および傾向と季節性を分析する予測を表示するグラフを表示できます。**表示ウィンドウの開始**と**表示ウィンドウの終了**を調整して、過去の期間を確認できます。設定された時間間隔に応じて、28 日、52 週間、48 か月、10 年間の過去の売上を表示できます。最大 5 つの予測結果を同時に表示および比較できます。

1. **メジャー** で、**編集** を選択して、選択した予測モデルを編集します。

1. **モデルの概要と選択**の下に、評価された予測方法の概要がテーブルに表示されます。バックテストシナリオでは、テーブルには、WAPE、バイアス %、MAPE、sMAPE などの予測精度メトリクスの集計も表示されます。さらに、**選択**を選択して予測モデルを選択できます。変更は後続の予測サイクルに適用されます。

1. **選択を需要計画に適用する**を選択します。

   最大 2 つの予測モデルアナライザーの結果を同時に表示できます。最新のアナライザーの結果は完全にインタラクティブであるため、製品を慎重に評価した後、任意の予測方法を選択して適用できます。これは次の予測生成に適用されます。前のアナライザーの結果は読み取り専用としてレンダリングされます。予測メソッドの結果と実際の需要履歴の両方をエクスポートできます。エクスポートされたデータには、予測期間と粒度レベルでの詳細情報、P10/50/90 分位数による予測が含まれます。バックテストシナリオの場合、エクスポートには実際の需要データとそれに対応する精度メトリクスが含まれます。

   予測選択方法は、予測モデルアナライザーまたは需要計画設定を使用していつでも変更できます。変更は後続の予測サイクルに適用されます。需要計画ページには、現在および次の予測モデルの予測方法に関するメタデータが表示されます。