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# Demand Planning で使用される用語
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Demand Planning でよく使われる用語は次のとおりです。
+ **エンタープライズ需要計画** – 複数のステークホルダーからの予測入力を統合して統一された予測を作成する単一の計画ワークブックです。複数の計画サイクルで構成できるため、変化を続ける予測入力データセットに基づいて予測を反復的に調整できます。エンタープライズ需要計画には次の 2 つのステータスポイントが表示されます。
  + **アクティブ** – 計画サイクルがオープンであり、予測を編集できます。
  + **公開済み** – 計画サイクルは完了しており、予測を編集することはできません。ただし、需要計画は表示できます。
+  **需要計画サイクル** – 需要計画の作成と最終化にかかる時間です。これには、予想の生成、ステークホルダーとの協力による需要計画の調整と公開などがあります。
+ **データセット** – 販売注文履歴や製品情報など、予測の生成に使用するデータのコレクションです。
+ **予測の詳細度** – 予測の作成方法と管理方法を定義します。製品、ロケーション、顧客、チャネルの各ディメンションを組み合わせて使用できます。データセット内の製品ごとに、予測データを日、週、月、または年ごとに集計する時間間隔を選択することもできます。例えば、予測の詳細度が日次に設定されている場合、データセット内の各製品の予測は日次で表示されます。
**注記**  
Demand Planning では、計画にグレゴリオ暦が使用されます。デフォルトの週の開始日は月曜日です。
+ **予想設定** – 予想の生成のための設定セットです。これには、Demand Planning による予測の生成方法に影響する計画サイクル設定、期間の詳細度、階層設定などがあります。
+ **システム生成予測** – これは、ベースライン予測とも呼ばれます。システムが履歴データを使用して予測を生成することを指します。なんらかの上書きを適用する前の初期需要予測が提供されます。
+ **上書き** – システムが生成した予測に対して行う変更を指します。
+ **公開済み需要計画** – 計画ワークブックの最終出力です。最終化された需要計画を下流の在庫システムと供給計画システムに公開して実施することを選択できます。
+ **製品系列** – 製品と以前のバージョンまたは代替製品間のリンクを確立し、予測に使用される履歴データの量に関するルールを設定できます。詳細については、「[製品系列](product_lineage.md)」を参照してください。
+ **製品ライフサイクル** – 製品ライフサイクルとは、導入からサポート終了 (EoL) までの製品のさまざまな段階を指します。製品のライフサイクルの詳細については、「」を参照してください[製品のライフサイクル](product_lifecycle.md)。
+ **需要要因** – 特定の製品の需要レベルに直接影響する要因。例えば、広告やマーケティングの取り組み、料金戦略などです。需要要因の詳細については、「」を参照してください[需要要因に基づく予測](demand_drivers.md)。
+ **予測ラグ** – 予測が作成された時点から実際の需要までの時間。たとえば、2 月に考慮された 1 月の予測は 1 か月の遅延と見なされます。同様に、3 月に考慮される 1 月からの予測は 2 か月の遅延と見なされます。
+ **Forecast Model Analyzer** – このツールを使用して、テスト条件を変更し、さまざまな予測方法の結果を確認することで、トライアル予測または実験予測を実行できます。結果を使用してモデルのパフォーマンスを比較および評価し、ビジネスの優先順位に基づいて最適な選択を行うことができます。
+ **予測ロック** – 予測ロック機能を使用して、予測内の特定の期間をロックし、それ以上の編集や調整を防ぐことができます。
+ **サイクル内予測の更新** – 需要計画を確定することなく、サイクルの途中で予測を更新し、最新の予測入力データを組み込むことができます。
+ **予測数** – 一意の時系列予測の数。各時系列は、需要計画設定に応じて製品、サイト、顧客、チャネルの個別の組み合わせを表します。
+ **重要なルール** – 違反した場合、予測の作成をブロックできるデータ検証ルール。詳細については、「[データセットをアップロードする前の前提条件](data_quality.md)」を参照してください。
+ **データ検証** – 予測に使用する前に、データの完全性、正確性、一貫性をチェックするプロセス。
+ **需要パターン分析** – 過去の需要データをさまざまなパターンに分類するなど、予測入力データの探索的データ分析。