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AIで長期的な予測が可能に！時系列予測で複数の要因を学習できる「MFTransformer 」が機能アップデートを実施
[23/03/30]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
数週間後、数ヶ月後の市場動向や需要の予測などを実現！
ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供する、株式会社MatrixFlow（本社：東京都台東区、代表取締役：田本 芳文）は、時系列予測で複数の要因を学習できるサービス「MFTransformer 」に、新機能追加のアップデートを行いました。
今回追加された新機能「MFTransformer V2」では、数日後、数カ月後など長期的な予測が可能になりました。これにより、複数期先の市場動向や製品需要の把握、長期的なリスク管理などを実現します。
MatrixFlowやMFTransformer に関するお問い合わせ：https://www.matrixflow.net/contact/
[画像1: https://prtimes.jp/i/41251/52/resize/d41251-52-b42c7f89e0c92fc4fcee-3.png ]
■MFTransformer V2の概要
「MFTransformer 」は、時間の単位（日、週、月、年ごと）と複数の要因を学習できるサービスです。保有している様々なデータを活用し、未来を予測することができます。
今回追加された新機能「MFTransformer V2」では、以下の作業が可能になりました。
数日後、数カ月後など長期的な予測
従来のMFTransformer は、10分後、1時間後などの短期的な予測しかできませんでした。しかし、新機能「MFTransformer V2」を活用すれば、数日後、数カ月後など長期的な予測が可能になります。
データのない期間を予測
従来のMFTransformer は、null（データの値がない状態）になっている列を予測することはできませんでした。しかし、MFTransformer V2では、AIの学習時に列の条件を指定し、nullになっている期間を予測することが可能になります。
■MFTransformer V2の使い方
MFTransformer の使い方は、以下の3ステップです。
ステップ1：レシピの設計
AIの設計図であるレシピを作成します。MFTransformer V2はもちろん、従来のMFTransformer もブロックとして扱うことが可能です。
[画像2: https://prtimes.jp/i/41251/52/resize/d41251-52-e91d58109c1a30bfdc42-4.png ]
ステップ2：推論データである各列に対して「予測時に設定できる値か」「時間で変化するか」、「データの形式」を設定します。
[画像3: https://prtimes.jp/i/41251/52/resize/d41251-52-7ff5fbeede65f731da29-5.png ]
ステップ3：学習と予測
AIを学習させると、予測値を見ることができます。
[画像4: https://prtimes.jp/i/41251/52/resize/d41251-52-e428514ea7ac29e73de8-6.png ]
MFTransformer V2およびMFTransformer の詳細説明をご希望の場合は、以下のお問い合わせ先より、「MFTransformer の詳細希望」とご連絡ください。
https://www.matrixflow.net/contact/
【今後の方針】
MatrixFlowの活用推進、MatrixFlowの機能の拡充を引き続き行うことで、社会全体としてのAI開発の加速、拡大を促して参ります。唯一無二のAI内製化支援を行う会社として、誰もがAI技術を活用する社会の実現へ向け、更なるプロダクト・サービスの開発、市場開拓を行っていきます。
【株式会社MatrixFlowについて】
株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援します。その実現に向けた第一歩として、ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供しております。
【会社情報】
設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
【お問い合わせ先】
https://www.matrixflow.net/contact/
ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供する、株式会社MatrixFlow（本社：東京都台東区、代表取締役：田本 芳文）は、時系列予測で複数の要因を学習できるサービス「MFTransformer 」に、新機能追加のアップデートを行いました。
今回追加された新機能「MFTransformer V2」では、数日後、数カ月後など長期的な予測が可能になりました。これにより、複数期先の市場動向や製品需要の把握、長期的なリスク管理などを実現します。
MatrixFlowやMFTransformer に関するお問い合わせ：https://www.matrixflow.net/contact/
[画像1: https://prtimes.jp/i/41251/52/resize/d41251-52-b42c7f89e0c92fc4fcee-3.png ]
■MFTransformer V2の概要
「MFTransformer 」は、時間の単位（日、週、月、年ごと）と複数の要因を学習できるサービスです。保有している様々なデータを活用し、未来を予測することができます。
今回追加された新機能「MFTransformer V2」では、以下の作業が可能になりました。
数日後、数カ月後など長期的な予測
従来のMFTransformer は、10分後、1時間後などの短期的な予測しかできませんでした。しかし、新機能「MFTransformer V2」を活用すれば、数日後、数カ月後など長期的な予測が可能になります。
データのない期間を予測
従来のMFTransformer は、null（データの値がない状態）になっている列を予測することはできませんでした。しかし、MFTransformer V2では、AIの学習時に列の条件を指定し、nullになっている期間を予測することが可能になります。
■MFTransformer V2の使い方
MFTransformer の使い方は、以下の3ステップです。
ステップ1：レシピの設計
AIの設計図であるレシピを作成します。MFTransformer V2はもちろん、従来のMFTransformer もブロックとして扱うことが可能です。
[画像2: https://prtimes.jp/i/41251/52/resize/d41251-52-e91d58109c1a30bfdc42-4.png ]
ステップ2：推論データである各列に対して「予測時に設定できる値か」「時間で変化するか」、「データの形式」を設定します。
[画像3: https://prtimes.jp/i/41251/52/resize/d41251-52-7ff5fbeede65f731da29-5.png ]
ステップ3：学習と予測
AIを学習させると、予測値を見ることができます。
[画像4: https://prtimes.jp/i/41251/52/resize/d41251-52-e428514ea7ac29e73de8-6.png ]
MFTransformer V2およびMFTransformer の詳細説明をご希望の場合は、以下のお問い合わせ先より、「MFTransformer の詳細希望」とご連絡ください。
https://www.matrixflow.net/contact/
【今後の方針】
MatrixFlowの活用推進、MatrixFlowの機能の拡充を引き続き行うことで、社会全体としてのAI開発の加速、拡大を促して参ります。唯一無二のAI内製化支援を行う会社として、誰もがAI技術を活用する社会の実現へ向け、更なるプロダクト・サービスの開発、市場開拓を行っていきます。
【株式会社MatrixFlowについて】
株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援します。その実現に向けた第一歩として、ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供しております。
【会社情報】
設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
【お問い合わせ先】
https://www.matrixflow.net/contact/
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