論文の概要: Phorecaster365: A Human-Supervised Reference Architecture for Hybrid Pharmaceutical Sales Forecasting and Planning Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.13907v1
• Date: Sat, 12 Sep 2026 12:31:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.606531
• Title: Phorecaster365: A Human-Supervised Reference Architecture for Hybrid Pharmaceutical Sales Forecasting and Planning Decision Support
• Title（参考訳）: Phorecaster365: ハイブリッド医薬品販売予測と計画決定支援のためのヒューマン・スーパービジョン・リファレンス・アーキテクチャ
• Abstract要約: Phorecaster365は、企業リソース計画データをレビュー可能な医薬品販売予測に接続する、人間による参照アーキテクチャである。 このアーキテクチャは、ソースの取り込み、製品領域のシリーズの構成、時間的に有効な特徴生成、統計的および機械学習モデリング、アンサンブル形成、不確実性評価、プランナーレビュー、およびガバナンスを分離する。 対応する予測エビデンスパッケージは、予測をモデルと校正バージョン、例外、人間の調整、出版履歴にリンクする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pharmaceutical sales forecasts inform planning across products, regions, and distribution channels, yet their interpretation depends on inventory availability, transaction semantics, product lifecycle, and the information available when each forecast is issued. A model prediction alone does not preserve these conditions or establish whether a forecast is suitable for operational use. We present Phorecaster365, a human-supervised reference architecture that connects enterprise resource planning data to reviewable pharmaceutical sales forecasts. The architecture separates source ingestion, product-region series construction, temporally valid feature generation, statistical and machine-learning modeling, ensemble formation, uncertainty assessment, planner review, and lifecycle governance. Its central intermediate representation is a forecast context package that preserves the source snapshot, forecast target, temporal cutoff, available covariates, data-quality state, and hierarchy version. A corresponding forecast evidence package links predictions to model and calibration versions, exceptions, human adjustments, and publication history. Development experience with a synthetic panel of 10,950 daily records across 30 product-region series informs the design. Historical experiment summaries are retained only as descriptive evidence of development because their evaluation does not establish independent predictive validity. We specify a rolling-origin evaluation protocol, baseline and ablation requirements, uncertainty and robustness assessments, and a staged pathway from synthetic testing to use in governed planning. The contribution is an implementation-neutral system design and validation framework; the report does not establish real-world forecasting accuracy, comparative superiority, or operational benefit.
• Abstract（参考訳）: 医薬品販売予測は、製品、地域、流通チャネルをまたいで計画を行うが、その解釈は在庫の可用性、トランザクションのセマンティクス、製品ライフサイクル、そして各予測が発行されたときに利用可能な情報に依存する。 モデル予測だけでは、これらの条件を保たず、または、予測が運用に適しているかどうかを定めない。 本稿では、企業資源計画データをレビュー可能な医薬品販売予測に接続する、人間による参照アーキテクチャであるPhorcaster365を紹介する。 このアーキテクチャは、ソースの取り込み、製品領域のシリーズの構成、時間的に有効な特徴生成、統計的および機械学習モデリング、アンサンブル形成、不確実性評価、プランナーレビュー、およびガバナンスを分離する。 その中央中間表現は、ソーススナップショット、予測ターゲット、時間カットオフ、利用可能な共変量、データ品質状態、階層バージョンを保存する予測コンテキストパッケージである。 対応する予測エビデンスパッケージは、予測をモデルとキャリブレーションバージョン、例外、人間の調整、出版履歴にリンクする。 10,950の日次レコードを30の製品領域に並べた合成パネルによる開発経験は、その設計を知らせる。 歴史的実験要約は、その評価が独立した予測正当性を確立しないため、開発に関する記述的な証拠としてのみ保持される。 本研究では, 転がりオリジン評価プロトコル, ベースラインおよびアブレーション要件, 不確実性およびロバスト性評価, および, 制御計画に使用する合成試験から段階的な経路を規定する。 報告書は、実際の予測精度、比較優位性、運用上のメリットを確立していない。

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