自己回帰（AR）機能：過去と未来をつなぐ架け橋
「先週の売上は、来週の売上にどれくらい影響するのか？」これは、ビジネスの現場で誰もが考える重要な問いです。Neural Prophetの自己回帰機能は、まさにこの問いに答えてくれる強力なツールなのです。
なぜ自己回帰が重要なのか
例えば、スーパーマーケットのお惣菜売場を考えてみましょう。先週の売上が好調だった場合、来週も同じような傾向が続く可能性が高いですよね。これは、お客様の購買習慣や、店舗の立地特性などが反映された結果です。自己回帰機能は、このような「過去の影響」を数値化し、予測に活かすことができます。
実践的な設定方法
自己回帰の設定で最も重要なのは「ラグ（時間差）」の設定です。日配品の場合、直近3日程度の影響が強い傾向にあります。一方、保存食品では、前月の売上パターンが強く影響することもあります。このような商品特性に応じて、適切なラグを設定することで、予測精度が大きく向上します。
失敗しないためのポイント
よくある失敗として、ラグの期間を必要以上に長く設定してしまうケースがあります。これは、かえってノイズを増やす結果となります。まずは短めの期間から始めて、徐々に最適な期間を見つけていくアプローチがお勧めです。
Future Regressors：未来の情報を予測に活かす
「来月の気温が例年より高くなる予報が出ている。アイスクリームの在庫を増やすべきだろうか？」Future Regressorsは、このような意思決定を強力にサポートする機能です。
活用できる未来情報の種類
気象予報（気温、降水確率、湿度など）
イベント情報（地域の祭り、スポーツ大会など）
競合店の販促予定
自社のプロモーション計画
休日カレンダー
これらの情報を組み合わせることで、より精緻な予測が可能になります。
実践的な活用例
あるアイスクリームメーカーでは、Future Regressorsを使って以下のような予測モデルを構築しました：
気温1度の上昇で売上が約3%増加
雨天時は通常の85%程度に減少
近隣での野球の試合開催日は120%に増加
このように、様々な要因の影響を定量化できることが、この機能の大きな特徴です。
Lagged Regressors：時間差のある影響を捉える
「先週のテレビCMは、今週の売上にどれくらい影響するのだろう？」Lagged Regressorsは、このような「タイムラグのある影響」を予測モデルに組み込む機能です。
主な活用シーン
プロモーション効果の持続期間分析
気象条件の遅延効果（例：猛暑が続いた後の需要変化）
競合店の販促活動の影響
SNSでの話題化による売上への影響
実践での注意点
効果の持続期間は商品によって大きく異なります。例えば：
日用品：2-3日程度
耐久消費財：2-3週間
ブランド認知：1-2ヶ月
このような特性を理解した上で、適切な期間設定を行うことが重要です。
予測精度を高めるための実践的アドバイス
データの質を重視する
どんなに優れた設定を行っても、入力データの質が悪ければ良い予測は得られません。異常値の処理や、欠損値の補完には特に注意を払いましょう。
段階的なアプローチ
全ての機能を一度に活用しようとせず、まずは基本的な設定から始めて、徐々に機能を追加していくことをお勧めします。これにより、各設定の効果を正確に把握することができます。
定期的な見直し
ビジネス環境は常に変化しています。定期的にモデルの性能を評価し、必要に応じて設定を見直すことで、持続的な予測精度の向上が可能になります。このように、Neural Prophetの高度な設定機能を適切に活用することで、より精度の高い需要予測が実現できます。