PURPOSE
このプロンプトでできること
予測値と実績値の誤差を、同じ対象・期間・単位で比較し、系統的な偏りを調べるための手順と出力形式を示します。入力された情報を整理し、確認が必要な点を明確にします。
PREPARE
用意する情報
予測・実績の期間別データ、対象SKU、欠測規則、誤差指標の定義。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
予測・実績の期間別データ、対象SKU、欠測規則、誤差指標の定義を用意し、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力を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。
予測値と実績値の誤差を、同じ対象・期間・単位で比較し、系統的な偏りを調べる。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】 予測・実績の期間別データ、対象SKU、欠測規則、誤差指標の定義 【素材】 [ここに匿名化した情報を貼り付け] 次の点を確認してください。 指標の分母、符号、対象期間を固定し、予測モデルの原因や改善効果を断定しないでください。 不足情報や矛盾がある場合は推測で埋めず、確認事項として示してください。 出力形式：期間・品目別の誤差指標、方向、欠測、比較上の注意
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）
予測：100,120,110／実績：90,130,110／単位：箱／期間：週
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 週1：誤差−10箱（過大予測） 週2：誤差+10箱（過小予測） 週3：誤差0箱 注記：符号定義を実績−予測として計算
TIPS
使うときのコツ
指標の分母、符号、対象期間を固定し、予測モデルの原因や改善効果を断定しないでください。入力は項目ごとに分け、対象と期間が分かるようにしてください。
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。