Tera計算EIQAI ソフトウェア・フロー説明

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。

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。

動作環境・技術構成

項目	内容
フレームワーク	.NET Framework 4.8 / Windows Forms (VB.NET)
AI/ML ライブラリ	Microsoft.ML (ML.NET 6.0 Preview)
データベース	Microsoft Access (.accdb) ─ 起動時に自動最適化 (JRO.JetEngine)
モデル形式	学習済み ITransformer (.zip) ─ 162 モデルを一括読込
データ保存先	`Tera計算Data\EIQ分析AI化` フォルダ（ドライブ A〜F を自動検出）
Excel 出力	EPPlusFree ライブラリ対応

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
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
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
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
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
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
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
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

開発情報

項目	内容
開発会社	物流技術研究所
著作権	寺本敏幸

全体フロー

アプリ起動（フォームロード）

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初期化処理
MLContext / モデル読込 / Dgv初期化

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ユーザー入力
出荷先数・アイテム数

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予測実行Bt クリック

▼

予測実行()
全モデルで Predict → 予測結果Dgv 表示

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EIQマトリクス表実行Bt クリック

▼

マトリクス表作成

従来計算E作成

従来計算I作成

▼

表示単位ラジオボタン切替
出庫回数/バラ/ケース/PL/容積/重量 → マトリクス再描画

▼

DB 集計して実計算を作成し比較表示
実計算表示→ 予測との誤差表示

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
MLContext(seed:=0) を初期化
モデル保存Path のフォルダ存在確認
出力フィールド名リスト初期化():
- バラ数量, 行数, E1-E5, I1-I5
- 行数01-25, バラ数01-25, ケース01-25, PL01-25, 容積01-25, 重量01-25
- 合計 162 フィールド
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
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

【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
InputData（出荷先数, アイテム数）を作成
全学習済モデルに対して CreatePredictionEngine → Predict を実行
予測結果を Dictionary(Of String, Single) に格納
予測結果表示(): DataTable に変換し予測結果Dgv にバインド

【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）
表示単位ラジオボタンに応じてプレフィックスを決定
抽出テキストボックスに I1-I5, E1-E5 と各合計を設定
AI予測EIQマトリクス表Dgv に 5×5 = 25 セルの値を埋込
横計（各行合計）、縦計（各列合計）、総合計を計算・表示

GPLEランク	GPLI_A1	GPLI_A2	GPLI_B	GPLI_C	GPLI_D	横計
GPLE_A1	XX01	XX02	XX03	XX04	XX05	Σ行
GPLE_A2	XX06	XX07	XX08	XX09	XX10	Σ行
GPLE_B	XX11	XX12	XX13	XX14	XX15	Σ行
GPLE_C	XX16	XX17	XX18	XX19	XX20	Σ行
GPLE_D	XX21	XX22	XX23	XX24	XX25	Σ行
縦計	Σ列	Σ列	Σ列	Σ列	Σ列	総計

※ XX = 選択中の表示単位プレフィックス（行数 / バラ数 / ケース / PL / 容積 / 重量）

【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
GPLEランク（E1-E5）ごとに 1 行: 行方向合計
最下行に合計行

出荷日	ランク	出荷先数	出荷回数	バラ数	ケース換算	PL換算	容積換算	重量換算
全データ平均	GPLE_A1	E1	Σ行数01-05	Σバラ数01-05	Σケース01-05	ΣPL01-05	Σ容積01-05	Σ重量01-05
全データ平均	GPLE_A2	E2	Σ行数06-10	Σバラ数06-10	Σケース06-10	ΣPL06-10	Σ容積06-10	Σ重量06-10
全データ平均	GPLE_B	E3	Σ行数11-15	Σバラ数11-15	Σケース11-15	ΣPL11-15	Σ容積11-15	Σ重量11-15
全データ平均	GPLE_C	E4	Σ行数16-20	Σバラ数16-20	Σケース16-20	ΣPL16-20	Σ容積16-20	Σ重量16-20
全データ平均	GPLE_D	E5	Σ行数21-25	Σバラ数21-25	Σケース21-25	ΣPL21-25	Σ容積21-25	Σ重量21-25
	計	ΣE	Σ全	Σ全	Σ全	Σ全	Σ全	Σ全

【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
GPLIランク（I1-I5）ごとに 1 行: 列方向合計
最下行に合計行

出荷日	ランク	アイテム数	出荷回数	バラ数	ケース換算	PL換算	容積換算	重量換算
全データ平均	GPLI_A1	I1	Σ行数 col1	Σバラ数 col1	Σケース col1	ΣPL col1	Σ容積 col1	Σ重量 col1
全データ平均	GPLI_A2	I2	Σ行数 col2	Σバラ数 col2	Σケース col2	ΣPL col2	Σ容積 col2	Σ重量 col2
全データ平均	GPLI_B	I3	Σ行数 col3	Σバラ数 col3	Σケース col3	ΣPL col3	Σ容積 col3	Σ重量 col3
全データ平均	GPLI_C	I4	Σ行数 col4	Σバラ数 col4	Σケース col4	ΣPL col4	Σ容積 col4	Σ重量 col4
全データ平均	GPLI_D	I5	Σ行数 col5	Σバラ数 col5	Σケース col5	ΣPL col5	Σ容積 col5	Σ重量 col5
	縦計	ΣI	Σ全	Σ全	Σ全	Σ全	Σ全	Σ全

列方向の合計: GPLI_A1 = XX01+XX06+XX11+XX16+XX21, GPLI_A2 = XX02+XX07+XX12+XX17+XX22, …

【6】表示単位切替（抽出_表示単位_CheckedChanged）

matrixActive = True の場合のみ動作
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
選択可能な単位: 出庫回数 / バラ / ケース / PL / 容積 / 重量

【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
ファイル名: 予測結果_yyyyMMdd_HHmmss.csv
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

【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

【9】予測と実計算比較（比較開始Bt_Click）

比較開始()` → `誤差表示()`

データ構造

クラス名	用途	主なフィールド
ModelData	学習データ構造	モデル連番, 出荷先数, アイテム数, バラ数量, 行数, E1-E5, I1-I5, 行数01-25 等
InputData	予測入力	出荷先数, アイテム数
SinglePrediction	予測出力	Score

主要コントロール一覧

入力

コントロール	説明
出荷先数Tb	出荷先数入力テキストボックス
アイテム数Tb	アイテム数入力テキストボックス

ボタン

コントロール	説明
学習済モデル読込Bt	モデル再読込
予測実行Bt	AI予測実行
EIQマトリクス表実行Bt	マトリクス表・従来計算表の生成
結果エクスポートBt	CSV出力
比較開始Bt	予測と実計算比較
閉じるBt	フォームを閉じる

表示単位ラジオボタン

コントロール	プレフィックス
抽出_出庫回数Rb	行数
抽出_バラRb	バラ数
抽出_ケースRb	ケース
抽出_PLRb	PL
抽出_容積Rb	容積
抽出_重量Rb	重量

DataGridView

コントロール	説明
予測結果Dgv	全予測結果一覧（項目名 / 予測値）
AI予測EIQマトリクス表Dgv	5×5 EIQマトリクス表 + 横計/縦計
AI予測従来計算出荷先Dgv	従来計算E（出荷先ランク別集計）
AI予測従来計算アイテムDgv	従来計算I（アイテムランク別集計）
AI予測EIQマトリクス表_複写Dgv	実計算との比較のための複写
実計算Dgv	実計算の表示
誤差Dgv	AI予測と実計算との差異を％表示

抽出テキストボックス

コントロール	対応値
抽出E_A1Tb 〜抽出E_DTb	E1 〜 E5
抽出E_計Tb	E1〜E5 の合計
抽出I_A1Tb 〜抽出I_DTb	I1 〜 I5
抽出I_計Tb	I1〜I5 の合計

関数	説明
`ToRoundedString(s)`	文字列を数値変換し四捨五入して整数文字列を返す
`ToLongOrZero(s)`	文字列を Long に変換（失敗時は 0）

Tera計算EIQAI 仕様説明

概要

目的