PURPOSE
このプロンプトでできること
店舗・商品群の時系列を条件別に分け、予測誤差と供給要因を比較するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
匿名店舗・商品群、日次販売、予測値、販促日、入荷遅延、期限、欠品、定義版。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
店舗・商品群の時系列を条件別に分け、予測誤差と供給要因を比較する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 匿名店舗・商品群、日次販売、予測値、販促日、入荷遅延、期限、欠品、定義版 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 自動発注や廃棄指示を行わず、食の安全を判断せず、欠測と計算式を明示してください。 数値分析は、入力データ・式・計算過程を再現可能な形で示せる場合にだけ結果を報告してください。実行できる計算環境がない、データが不足する、または仮定が特定できない場合は数値を作らず『未算出』とし、必要な追加データ、分析手順、検証方法を示してください。相関だけから因果を断定しないでください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 期間/実績・予測/誤差式/販促層別/遅延影響/廃棄/欠品/限界
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例(説明用)
販促週は予測超過・入荷1日遅延・廃棄は非販促週と同程度
出力例(説明用)
【説明用の合成例】 販促週に予測を超えましたが、入荷遅延もあります。需要増と供給不足を分けて評価してください。
TIPS
使うときのコツ
自動発注や廃棄指示を行わず、食の安全を判断せず、欠測と計算式を明示してください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
元データを上書きせず、抽出条件と結果を担当者に確認してください。