THE PROBLEM

困りごと

過去データがExcelやCSVに蓄積されていても、何を予測対象にし、どの列を使い、どの方法を試し、結果をどう評価するかが分からなければ、そのデータは振り返りには使えても「次を考える材料」には変わりにくくなります。

WHEN IT HAPPENS

典型的な発生状況

  • 毎月の売上・顧客利用・案件実績などがExcelやCSVに蓄積されている
  • 集計やグラフ化はしているが、翌月売上や継続・解約などを予測したことはない
  • PythonやRで機械学習環境を作らず、まず手元の過去データで予測が成り立つか試したい

WHY IT IS HARD

なぜ面倒なのか

  • 予測したい列と、予測する時点で実際に使える説明列を分ける必要がある
  • 予測方法の選択・調整・評価には専門知識が必要になりやすい
  • 評価値が良く見えても、未来情報の混入や単純な基準との比較不足があると、予測の有用性を誤って判断しやすい

SOLUTION PATTERNS

解決パターン

  1. 予測したい列と、予測時点で利用できる列を先に分ける
  2. 複数の予測モデルを同じ条件で評価し、単純な基準モデルとも比較する
  3. 評価結果と注意点を確認し、予測を業務判断へ使えるかは人が判断する
  4. 使えると判断したモデルだけを保存し、同じ形式の新しいExcel / CSVへ適用する

AVAILABLE TOOLS

Small Work Labで対応できる商品

Windows 11 · 買い切り

表データ予測ツール v1.0.0

過去のExcel / CSVから予測したい列を1つ選び、複数の予測モデルを比較して、新しいデータへ予測結果を追加できるWindowsローカルツールです。

¥7,980 税込・買い切り体験版なし
詳しく見る

OUT OF SCOPE

対応できないケース

  • 過去データがあれば必ず有効な予測を作れるという保証
  • 予測精度・将来結果・事業成果の保証
  • 因果関係の判定や専用の時系列予測
  • 画像・音声・長文そのものの分類
  • 予測結果だけによる採用・解雇・融資・与信・保険・住宅・教育・医療・法的判断など重大判断の自動決定