新電気通信サービスのための需要予測法

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今後の高度情報化社会の発展に際し、電気通信の各種新サービスの導入が予定されている。これら新サービスを提供する通信システムの設計にあたり、適切な設備数算出を行うためには、各サービスの需要を的確に予測することが肝要である。既存サービスである電話の需要予測では、これまで、経済動向を要因とする重回帰分析法が用いられている。これらの手法は、長期問にわたる実績に基づく時系列データが得られていることが背景にある。従って、これらの手法を直接新サービスの需要予測に用いることは難しく、何らかの工夫が必要である。本稿で提案する新サービスに対する予測法は、サービス導入後しばらく経過し、原理的には、回帰分析等を用いることが可能であるが、予測精度等の点で、現実的でないという状況を想定している。回帰分析を基本とし、新サービスデータの不足を既存サービスの予測結果により補おうというものである。まず、候補となる29回帰モデルにより、既存サービスに対する需要予測を行う。その結果、各既存サービスに対し、良好な予測結果を与えたモデルを新サービスの予測に用いる。その回帰モデルを用い、サービス導入当初のデータのみに基づいて予測値を算出した場合の予測誤差が既存サービスについては分っているので、その結果を一つの補正係数に集約することを考える。補正係数の与え方としては、各既存サービスの予測結果を等しく反映させる方法と、ある意味で、「近いサービス」の予測結果をより重視する方法の二つを提案する。そして、その回帰モデルにより与えられた予測結果を補正係数により補正し、予測値とする。本手法を実際の電気通信サービスの需要予測に適用した結果を併せて示す。その結果によれば、多くの場合、予測精度にかなりの改善が見られる。
社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会の論文

新電気通信サービスのための需要予測法

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