株式会社MatrixFlow（本社：東京都三鷹市、代表取締役：田本 芳文）​は、データを投入するだけで、誰でも時系列解析が出来るTrendFlow（トレンドフロー）を開発し、プログラミング不要のAI構築プラットフォームMatrixFlow上で提供を開始いたしました。
本来、時系列解析は、欠損値の前処理、アルゴリズムの構築や評価など、データサイエンティストであっても難しい内容ですが、TrendFlowなら欠損値があっても前処理せず、データを投入するだけで予測が可能です。
先行きが見えないアフターコロナの世界において、AIがデータから未来を可視化します。

MatrixFlow：https://ai.matrixflow.net/signin
TrendFlowの使い方に関しての記事（プログラミングせずにコロナ感染者数を予測するAIを作る）：https://note.com/matrixflow/n/n70d344155ae8
MatrixFlowやTrendFlowに関するお問い合わせ：http://www.matrixflow.net/contact/

【開発の背景】
アフターコロナで今後の先行きが見えない中、今までのように人間の経験や直感だけで判断することは、より一層難しくなってきております。
そのような先行きの不透明な世界でこそ、AIを使ってデータから未来を読むことが求められていると言えます。
しかしながら、時系列解析は、欠損値の前処理やアルゴリズムの構築、評価など、それぞれの工程において、時系列解析ならではの知識を必要とするため、データサイエンティストであっても難しいテーマです。
そこでデータを投入するだけで誰でも時系列解析が出来るTrendFlow（トレンドフロー）を開発いたしました。

【TrendFlow概要】
TrendFlowの使い方・概要は以下の通りです。
より詳細な例は、以下の記事「プログラミングせずにコロナ感染者数を予測するAIを作る」を参考にしてください。
https://note.com/matrixflow/n/n70d344155ae8

Step1．データのアップロード
まずは、予測をする上での材料となるデータをアップロードします。

Step2．レシピの設計
AIの設計図であるレシピは、TrendFlowのブロックを繋ぐだけです。

Step3．学習
データとレシピを紐付けて学習を行うと、実績値と予測値を見ることができます。
予測値は、最終的な予測結果以外にも、全体動きの傾向を表すトレンドや、トレンドの変化を検知する変化点、週の周期に関する分析結果などが表示されます。
（予測結果）

（トレンド）

（変化点）

（週周期）

Step4．予測
予測期間を入力するだけで、AIが未来を予測して可視化してくれます。
また結果はダウンロードすることができるため、自身でより詳細な分析を行うことも可能です。