モデリング ショーケース

このモデル サンプルでは貸借対照表の動きに式を使用することで、間接的なキャッシュフロー計算書を生成します。計算書の最初の内容は式に基づいて入力されますが、自動生成された数字を必要に応じてユーザーが調整できます。資産、プラント、設備に対応した詳細なサンプル ロール フォワード ユーザー入力テンプレートが用意されており、コピーして長期債務などの他の収支計算書に使用できます。複数の通貨に対応しており、式を使用して現金に係る換算差額を自動生成します。 

Planning, Budgeting, and Forecasting for Banking モデル サンプルでは、銀行業界のさまざまな機能を利用できます。機能領域には、貸借対照表、損益、銀行勘定、信用度、市場リスク、運用資産、金利収入、取引所得、資金調達、資本、流動性資産などがあります。

過去と現在の企業財務に基づいて、Long Range Planning では短期および長期両方のシナリオで予想される将来のパフォーマンスを推定します。長期的な計画を策定することで、ビジネス リーダーは情報に基づいて予測を行い、目標を設定することができます。このフレームワークによって、リーダーは企業全体のパフォーマンスを把握できます。

Anaplan なら、消費者向けパッケージ製品 (CPG) の FP&A プロセスの構造化、スピードアップ、一貫性の維持、コラボレーション、精度の向上が可能です。 

SaaS (software-as-a-service) のスピーディな発展のペースに対応するために、FP&A では短期間で計画を策定し、ビジネスの細部に合わせて変更を構成する必要があります。Anaplan の SaaS モデル サンプル向け計画立案/予算設定/予測ソリューションでは、月次経常収益 (MRR)、顧客獲得コスト (CAC)、生涯価値 (LTV)、更新、解約など、重要な指標の計画立案、モデル化、分析、レポート作成を行うことができます。

このモデル サンプルでは、CAPEX プロジェクトと既存のアセットの計画を立案する方法を紹介しています。

Call Center Planning モデル サンプルは、コールセンターでスタッフ調整とプランニングを行うための使い勝手の良いツールです。

このモデル サンプルではインセンティブ報酬プロセスの観点からモデリングのベスト プラクティスを利用する方法を紹介しています。

このモデル サンプルはデータ ハブを通じた自動化ユーザー セキュリティ モデルと連携して動作します。

このモデル サンプルは、すべてのダウンストリーム モデルですべてのユーザー、対応するロール、選択的アクセス権限を維持管理できるデータ ハブ モデルです。

優秀な人材を獲得できたら、そうした人材の離職を防ぐために何をすればよいのでしょうか。

競争の激しい市場では、優秀な人材を獲得して退職を防ぐために報酬総額の最適な組み合わせを知る必要があります。

このモデル サンプルでは、データ ハブからスポーク モデルへのデータとリストの転送をシミュレーションできます。 

人件費は企業の年間支出の 80% を占めているため、人件費を適切に保つことが重要です。

Workforce Planning アプリのこのバージョンには標準バージョンと同じ機能が搭載されています。さらに、データ ハブ v1.0.0 や他のデータ ハブ v1.0.0 連携アプリと連携します。

Anaplan Global Compensation for Banking モデル サンプルには、大手銀行を対象としたスケーラブルでアジャイルなプランニングとモデリング プラットフォームが搭載されています。そのため、報酬チームでは組織全体でボーナス予算とボーナス据え置き計算をモデル化および最適化し、従業員のパフォーマンスをベンチマーク化できます。

Anaplan for Succession Planning は企業における「採用と昇進」の意思決定を念頭に置いて設計されており、ワークフォース ボトムアップ プランニング プロセスの指針となります。

予測分析を活用することで、飲食店労働者の主なドライバーを予測します。次に、これらのドライバーを使用して、日単位および週単位の業務シフトと売上フォーキャストが作成されます。

Anaplan の Workforce Planning モデル サンプルには、あらゆる企業の計画業務に対応した機能がすべて揃っています。

Anaplan Project Portfolio Management (プロジェクト ポートフォリオ管理) モデル サンプルでは、Anaplan のプロジェクトのポートフォリオ全体を効率的に管理する方法を紹介しています。

状況に応じて対応し、反復的な Anaplan for Agile Implementation には、The Anaplan Way に沿ったアジャイル プロジェクト手法のコンセプトや要素が詰まっています。 

Anaplan 内の階層の番号付きリストを作成および管理するためのわかりやすいサンプルが用意されています。

Descriptive Statistics Learning (記述統計学習) モデル サンプルの目的は、あらゆるモデルに基本的な統計計算を追加する方法を Anaplan ユーザーにお伝えすることです。このモデルでは一定期間にわたる履歴データを主な入力として使用することで、ベースとなる統計期間を計算します。

Reporting Tips & Tricks モデル サンプルの目的は、Anaplan のレポーティングを強化するために使用する手法の例を提供することです。

このモデル サンプルには、新しいダイナミック セル アクセス機能で簡単に解決できる、よくあるユースケースの問題の実例が用意されています。

Planning, Budgeting and Forecasting アプリのこのバージョンには標準バージョンと同じ機能が搭載されています。さらに、データ ハブ v1.0.0 や他のデータ ハブ v1.0.0 連携アプリと連携します。

データ ハブは複数のユースケースで共通するマスター データ (製品階層や顧客階層など) を格納するモデルです。 

Anaplan の価値提案においてダッシュボードは重要な側面です。ダッシュボードでは、アプリケーション デザイナーがエンド ユーザー向けにカスタマイズされた独自の UI/UX を作成することで導入率を上げ、これまで日の目を見ることがなかったインサイトを明らかにし、部門/ビジネス ユニットの垣根の超えたコラボレーションを促進できます。 

この学習モデル サンプルでは、モデル ビルダーが動的チャート機能をモデルに追加する方法について説明します。

市場トレンドの評価、需要や売上の予測が必要なら、線形回帰分析を試してみてはいかがでしょうか。この学習モデル サンプルでは、Anaplan でシンプルな線形回帰分析を実行する方法について紹介します。 

この学習モデル サンプルでは、時間フィルターをモジュールに簡単に適用してモデルの使用率とパフォーマンスを向上させる最適な方法をモデル ビルダーにご紹介します。

Formulas and Functions モデル サンプルは、Anaplan 内で日常的に使用されているさまざまな式とコマンドに関するリファレンス ガイドです。 

Trigonometry Functions Learning モデル サンプルでは、Anaplan でサイン (SIN)、コサイン (COS)、タンジェント (TAN) のグラフを作成する方法について説明しています。

モデリング方法に関するモデルが必要ですか?Modeling Examples Learning モデルには、割り当て、通貨換算、差異レポート、収益認識などに関するモデル サンプルが用意されています。 

取引先ベースのマーケティング データを使用することで、予算の割り当てやマーケティング キャンペーンのプランニング、フォーキャストまですべてのマーケティング費用を一つのソリューションで最適化できます。

Marketing Resource Management アプリのこのバージョンには標準バージョンと同じ機能が搭載されています。さらに、データ ハブ v1.0.0 や他のデータ ハブ v1.0.0 連携アプリと連携します。 

マーケティング費用をプランニング及び最適化して、マーケティング プランから ROI の向上を実現しましょう。

Anaplan の Content Inventory Management モデル サンプルでは、コンテンツ ジャーニーを通じてコンテンツ アイテムを整理できます。コンテンツ アイテムの作成と削除を行い、さまざまな事業部門とユースケースに割り当てることが可能です。

パフォーマンス マーケティングを使用することで、売上収益、マーケティング ファネル指標、カスタマー ジャーニーの行動にマーケティング活動が与える影響を最適化、予測、シミュレーションできます。

インセンティブ報酬ソリューションで支払金の計算以外の業務を検討されている場合は、ぜひ Anaplan をご活用ください。Anaplan では、営業担当地域、営業目標、インセンティブを調整して、営業で高い成果を達成できます。一つのソリューションで計画業務からフォーキャスト、支払いまで対応しながら、営業成績を最適化できるのは Anaplan だけです。

Anaplan の Statistical Forecasting アプリでは、履歴データを読み込み、さまざまな統計アルゴリズムを使用してフォーキャストを生成できます。 

複雑な営業サイクル、大規模な営業チーム、競争の激しいビジネス環境という状況のなかで、正確かつ効率的なセールス フォーキャスト プロセスを実現することにプレッシャーを感じてはいないでしょうか。

Product Sales Forecasting モデル サンプルでは、Anplan のインメモリ リアルタイム データ エンジンをフル活用しています。セールス パイプラインの全ステージにわたって、製品商談レベルまでオペレーション チームが「What-if」フォーキャストを実行できるようになりました。 

Anaplan の Statistical Forecasting モデル サンプルでは、履歴データを読み込み、さまざまな統計アルゴリズムを使用してフォーキャストを生成できます。このモデルには、基本となるフォーキャスト手法に加え、間歇需要、曲線適合、平滑化、季節性平滑化という四つの異なる包括的なフォーキャスト手法に対応した 30 を超える統計アルゴリズムが搭載されています。

営業担当者がスプレッドシートを利用して顧客見積の価格設定情報を探してはいませんか。この場合、価格調整と割引調整の余地が大幅に残ることになります。Anaplan では CRM データを活用し、案件の構築、価格設定、割引に必要な標準的なディール デスク プロセスを提供することで、営業チームの生産性と効率性を高めます。自信を持って価格設定と見積を行うことができます。

Monthly Statistical Forecasting モデル サンプルでは、カスタマイズした製品とロケーションの階層および履歴データをアップロードすることで、30 個の統計アルゴリズムを使用してフォーキャストを生成する方法を紹介しています。

Valizant の Collaborative Sales Forecasting を使用することで、スピーディなフォーキャストときめ細かい分析によってフォーキャスト精度が向上します。 

Anaplan for Long Term Capacity Planning では、サプライチェーンに向けて発信される需要フォーキャスト、資産と原料の要件の間で最適なバランスを見つけることができます。

Anaplan S&OP モデル サンプルでは、複数のビジネス部門にわたって計画立案者が容易にコラボレーションできるようにすることで、プロセスの習熟度を上げる方法を紹介しています。

高いフォーキャスト品質によって顧客満足度が向上し、在庫コストが削減されて利益が増えます。Valizant の Forecast Variability Analysis モデル サンプルでは、組織でフォーキャスト品質を向上させる方法を紹介しています。 

大量の製品が混在する需要フォーキャストの作成は骨の折れる作業です。大量の製品の需要を計画し、顧客が複数の場所に分散している組織では、コラボレーションが本当に必要な限られた製品と顧客の組み合わせに注力することに苦労しています。

カスタマイズした製品とロケーションの階層および履歴データをアップロードすることで、30 個の統計アルゴリズムを使用してフォーキャストを生成する方法を示している Weekly Statistical Forecasting モデル サンプル。

Anaplan では、集計レベルと詳細レベルで協調的にプランニングすることで、トレード プロモーション管理を最適化できます。

複数レベルの部品表 (BOM) では、単位原価の正確な分析は簡単ではありません。このモデル サンプルは、垂直統合された製造組織が完成品コストをモニタリングし、自社の部品表に基づいて価格設定を分析するためのものです。

このモデル サンプルは、サプライチェーンと製造の担当者がさまざまな制約の下で生産計画を計画および遂行できるようにすることを目的としています。

需要創出のタイミングに合わせて在庫レベルを適正に保つことは、最高レベルの需要への対応と顧客満足度を達成するうえで重要です。