需要管理

ITサービスに対する需要を理解・予測し、キャパシティ管理と連携して適切なリソース提供を実現するプロセス。需要パターンの分析やユーザプロファイルの活用を行う。

ITサービスに対する現在および将来の需要を把握し、適切なキャパシティを確保するためのプロセス。利用パターンの分析や需要予測を行い、サービスの過不足を防ぐ。

サービスに対する現在の需要を把握し、将来の需要を予測するとともに、サービスの需要と消費の状況を監視・報告するサービスマネジメントのプロセス。結果は容量・能力管理での資源の計画に用いる。

ITサービスに対する需要を理解・予測し、キャパシティ管理と連携して適切なリソース提供を実現するプロセス。需要パターンの分析やユーザプロファイルの活用を行う。

ITサービスに対する需要を理解・予測し、キャパシティ管理と連携して適切なリソース提供を実現するプロセス。需要パターンの分析やユーザプロファイルの活用を行う。

時系列データに、一定の間隔で同じような変動が繰り返し現れる性質。曜日による売上の変動や年単位の季節変動などがあり、傾向変動や不規則変動と分けて捉えることで需要予測の精度を高められる。周期の有無や長さは、自己相関やグラフの形から調べる。

観測データに最もよく当てはまる直線や曲線を求める方法で、各データの実測値と予測値の差（残差）を2乗した和が最小になるように係数を決める。回帰分析で回帰式を求める標準的な方法であり、需要予測で過去の実績から傾向線を引く際にも使う。

時系列データについて、一定の期間の平均を、期間を1つずつずらしながら計算する方法。短期的な変動や不規則な変動をならして基調となる傾向を読み取り、直近の一定期間の平均を次期の予測値とする需要予測にも使う。新しいデータほど大きな重みを置く加重移動平均もある。

前回の予測値に、前回の実績値と予測値の差（予測誤差）に平滑化係数αを掛けたものを加えて、次回の予測値を求める需要予測の手法。予測値＝前回予測値＋α×（前回実績値−前回予測値）で計算し、過去のデータほど重みが指数的に小さくなる。αは0から1の値をとり、大きいほど直近の実績を強く反映する。

需要と供給の状況、時期、時間帯、在庫、競合の価格などに応じて、価格をきめ細かく変動させる価格設定の手法。航空券、ホテル、スポーツや演劇のチケットなどで使われ、AIやデータ分析によって自動で価格を調整する例が増えている。

サービスの提供に必要な費用を見積もって予算を立て、実際にかかった費用をサービスごとに把握して予算と比べる活動。費用の配分や課金の根拠となり、サービスの費用対効果を評価して投資や改善の判断に役立てる。JIS Q 20000-1のプロセスの一つ。