6種類の統計モデルをすべて実施し、最適な統計手法を自動選択して結果を出します。
ライフサイクルに応じで予測結果のトレンドを弱めることも可能です。

キャンペーンや販売プロモーション、事件・事故などのイベントの影響を考慮した予測が可能です。過去のイベントと同様の影響が将来需要に反映されます。

気象データや業界先行指標データなどから、関連因子を分析ツールを使用して探し出し、その関係を回帰分析してフィッティングのよい回帰線を求め、これをもとに予測します。

グループを形成しているアイテム群に対し、ボトムアップあるいはトップダウンにより、自動計測が実行されます。グループ全体の予算立案などの業務に有効な情報を提供します。

数量の予測だけではなく、原価や価格などの単位での分析を行う場合があります。
予測単位の変換により、予算立案などの計画立案業務が効率的に行えます。

過去の実績の時系列情報に実需要ではないデータ（たとえば政策的な出荷など）が含まれていた場合、過去実績を修正して再予測を対話しながら行うことが可能です。

需要予測結果について修正を行うことが可能です。たとえば、多段階予測によりグループ全体の予測結果について、修正を行うことが可能です。左図の場合は、機関全体の予測結果を△15%ダウンさせた事例です。多段階予測により合計予測値を修正した場合、個々のアイテムに修正が反映されます。

各種の統計分析ツールは、スムーズな分析および予測業務を可能とし、さらに意思決定を支援する有益な情報を提供します。トレンド季節分解ツール、相関分析ツール、散布図分析ツール、統計値分析ツールを取り揃えています。

バッチ自動予測

バッチ処理機能を使用し大量（無制限）のアイテムの予測処理が高速に行えます。

自動処理機能

予め処理プロセスをスクリプト登録しておくことによりデータの読み取り～予測処理～予測結果の出力が自動で行えます。