出荷物量の予測を、
会話で頼む。ChatGPT・Claude・Gemini・Copilotから使える、MatrixFlow公式MCPサーバー
Excelの集計や画面の操作の代わりに、
いつもの会話だけで来週の物量から必要な人数まで。
EXAMPLE
会話は、こう進みます
会話の例
先月までの出荷実績です。これで学習して、来週の日別の出荷物量を出してください。
出荷実績.csv
MatrixFlowにデータを登録して、学習しました。来週の予測値を、上限・下限つきでお出しします。
この物量なら、曜日ごとに何人いればいい？
予測値を1人あたりの処理量で割って、曜日ごとの必要人数を表にします。
- CSVを添えて、頼むだけ出荷実績のファイルを会話に添えて「学習して、来週分を出して」と書きます。
- 予測は上限・下限つきで返ってくる計算はMatrixFlowの予測エンジンが行い、日ごとの予測値と幅が返ってきます。
- 続けて人数の話ができる同じ会話のまま「何人いればいい？」と聞けば、予測値から曜日ごとの人数を表にします。
いつもの手順と、会話で頼んだときの違い
| やること | 画面で進めるとき | 会話で頼むとき |
|---|---|---|
| データを渡す | Excelで整えたCSVを、画面から取り込む | CSVを会話に添えて「これで学習したい」 |
| 学習させる | 予測したい列や条件を画面で選ぶ | 「出荷数を予測したい」と書く |
| 結果を見る | 画面で確かめ、ダウンロードしてExcelへ | 予測値と上限・下限が会話に返ってくる |
| 人数に直す | 別のExcelで処理量から計算する | 同じ会話で「曜日ごとに何人？」と聞く |
FUNCTION
会話の中で、データの登録から予測まで進みます
お使いのAIアシスタントにMatrixFlowをつなぐと、データを渡す、学習させる、予測を受け取る、という流れをそのまま会話で頼めます。予測の計算をするのは、MatrixFlowの予測エンジンです。
Gemini・Copilot頼まれた内容をMatrixFlowに渡す
公式MCPサーバー許可した操作だけを通す
予測エンジン学習・予測・最適化を行う
←予測値・上限と下限・当たり具合が、同じ会話に返ってきます
CSVを添えるだけで登録
出荷実績のCSVを会話に添えると、データセットとして登録されます。列の型や欠けている値も、その場で確かめられます。
予測したい列を伝えて学習
「出荷数を予測したい」と伝えると学習が始まります。どこまで進んだか、どのくらい当たるかも会話で聞けます。
学習済みのモデルで予測
予測したい期間のデータを渡すと、予測結果がそのまま返ってきます。
期間の予測値に、上限と下限
日別・週別などの予測値に、上限と下限が付きます。人数や台数を幅で考えるときの目安になります。
目標と制約から組み合わせを探す
目標値と制約条件を伝えると、それを満たす入力の組み合わせを探します。
会話で作ったものは画面でも
会話で作ったプロジェクトやモデルは、MatrixFlowの画面からも確認・編集できます。操作に迷ったら、マニュアルも会話で探せます。
MCPの仕組みそのものは、コラム「MCPとは」で詳しく説明しています。
出荷物量の予測を起点に、人・車・在庫の段取りを前もって決めます。
02押さえるトラックの台数を決める
「来週、店舗向けに何台いるか、物量の予測から出して」倉庫から店舗、倉庫から別の倉庫への輸配送で、物量を先に読んでおけば多めの手配を減らせます。
車両手配の詳しい進め方 ›
03置きすぎず、切らさない在庫に
「来月の出荷の予測を、上限と下限つきで見せて」出荷の予測を、適正在庫の判断や仕入れ・発注の計画に使えます。
SETUP
つなぎ方は、URLを登録して許可するだけ
プログラムを書く作業はありません。お使いのAIアシスタントの設定画面から、次の順番でつなぎます。
接続先のURLを登録する
AIアシスタントの設定画面で
次のURLを、接続先として登録します。
https://mcp.ai.matrixflow.net/mcpMatrixFlowの画面で許可する
MatrixFlowのログイン画面で
MatrixFlowのログイン画面が開きます。ログインして、つなぐことを許可します。パスワードはAIアシスタントに渡りません。
会話で頼む
いつもの会話の画面で
「この出荷実績で学習して」「来週分を予測して」と書くだけです。
SECURITY
パスワードは渡さない。消す操作は用意していない。
会社の出荷データを外のサービスにつなぐことになるので、安全面は最初から決めて作っています。
| 操作 | つないだ直後 | どうなっているか |
|---|---|---|
| 見る（閲覧） | できる | 登録したデータやモデルを確かめる |
| 作る（作成） | できる | データセットやプロジェクトを作る |
| 予測する（推論） | できる | 学習済みのモデルで予測を出す |
| 学習させる | その都度許可 | 必要になったときに改めて許可する |
| 消す（削除） | 用意していない | 会話の行き違いで消えることはない |
- パスワードをAIアシスタントに渡しません。接続はOAuth 2.1で、ログインはMatrixFlowの画面で行います。
- つないだ直後にできるのは、閲覧・作成・推論の3つだけです。許可していない操作は動きません。
- 学習は、必要になったときに改めて許可します。知らないうちに学習が回ることはありません。
- データやモデルを削除する操作は提供していません。会話の行き違いで消えることはありません。
- アカウントごとに分けて扱います。ほかの会社のデータと混ざりません。
- いつでも解除できます。MatrixFlowの設定画面「接続中のアプリ」から外せます。
CASE
会話だけで学習から予測まで。誤差は平均の約3%
ある部品メーカーの月次の発注数を使い、Claudeから会話だけで学習と予測を進めた例です。
発注数のCSVを渡すと、時系列モデル MFTransformerV2 で学習が進みました。
当たり具合と、予測に効いている要因がまとめて返ってきました。
予測したい期間のCSVを渡すと、予測値・上限と下限・当たり具合・注意点を入れたレポートになりました。
※ 平均絶対誤差は、予測と実績のずれを平均したものです。データや期間によって結果は変わります。
使うには何が必要ですか？
予測の計算は、AIアシスタントがするのですか？
パスワードをAIアシスタントに伝える必要はありますか？
会話の行き違いで、データやモデルが消えることはありませんか？
会話で作ったモデルを、あとから画面で直せますか？
つなぐのをやめたいときは？
対応するAIアシスタントは増えますか？
DOCUMENT ／ 資料ダウンロード
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出荷物量の予測から、人員・配車・傭車の決め方まで。売り込み抜きで34ページにまとめました。ご入力後、その場ですぐにご覧いただけます。
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相談でわかること
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- お使いのAIアシスタントとのつなぎ方
- 御社のデータでの予測精度の見込み
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文章でご質問を送りたい方は、MatrixFlow公式サイトのお問い合わせに「公式MCPサーバーの詳細希望」とお書きください。
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