各処理の詳細
【1】フォームロード（Tera計算EIQAI_Load）
ファイル確認() を呼び出しMLContext(seed:=0) を初期化- モデル保存Path のフォルダ存在確認
出力フィールド名リスト初期化():
- バラ数量, 行数, E1-E5, I1-I5
- 行数01-25, バラ数01-25, ケース01-25, PL01-25, 容積01-25, 重量01-25
- 合計 162 フィールド
学習済モデル読込(): フォルダ内の全 .zip ファイルを ITransformer として読込AI予測EIQマトリクス表Dgv初期化(): 7列×5行のマトリクス表ヘッダー設定
【2】予測実行（予測実行Bt_Click → 予測実行()）
- 出荷先数Tb, アイテム数Tb の入力値を検証
InputData（出荷先数, アイテム数）を作成- 全学習済モデルに対して
CreatePredictionEngine → Predict を実行
- 予測結果を
Dictionary(Of String, Single) に格納
予測結果表示(): DataTable に変換し予測結果Dgv にバインド
【3】EIQマトリクス表作成（AI予測EIQマトリクス表()）
- 予測結果Dgv から辞書(pred)にキャッシュ（キー:項目名, 値:四捨五入整数）
- 表示単位ラジオボタンに応じてプレフィックスを決定
- 抽出テキストボックスに I1-I5, E1-E5 と各合計を設定
- AI予測EIQマトリクス表Dgv に 5×5 = 25 セルの値を埋込
- 横計（各行合計）、縦計（各列合計）、総合計を計算・表示
| GPLEランク | GPLI_A1 | GPLI_A2 | GPLI_B | GPLI_C | GPLI_D | 横計 |
|---|
| GPLE_A1 | XX01 | XX02 | XX03 | XX04 | XX05 | Σ行 |
| GPLE_A2 | XX06 | XX07 | XX08 | XX09 | XX10 | Σ行 |
| GPLE_B | XX11 | XX12 | XX13 | XX14 | XX15 | Σ行 |
| GPLE_C | XX16 | XX17 | XX18 | XX19 | XX20 | Σ行 |
| GPLE_D | XX21 | XX22 | XX23 | XX24 | XX25 | Σ行 |
| 縦計 | Σ列 | Σ列 | Σ列 | Σ列 | Σ列 | 総計 |
※ XX = 選択中の表示単位プレフィックス（行数 / バラ数 / ケース / PL / 容積 / 重量）
【4】従来計算E（AI予測従来計算E()）
AI予測従来計算出荷先Dgv に 9 列を設定- GPLEランク（E1-E5）ごとに 1 行: 行方向合計
- 最下行に合計行
| 出荷日 | ランク | 出荷先数 | 出荷回数 | バラ数 | ケース換算 | PL換算 | 容積換算 | 重量換算 |
|---|
| 全データ平均 | GPLE_A1 | E1 | Σ行数01-05 | Σバラ数01-05 | Σケース01-05 | ΣPL01-05 | Σ容積01-05 | Σ重量01-05 |
| 全データ平均 | GPLE_A2 | E2 | Σ行数06-10 | Σバラ数06-10 | Σケース06-10 | ΣPL06-10 | Σ容積06-10 | Σ重量06-10 |
| 全データ平均 | GPLE_B | E3 | Σ行数11-15 | Σバラ数11-15 | Σケース11-15 | ΣPL11-15 | Σ容積11-15 | Σ重量11-15 |
| 全データ平均 | GPLE_C | E4 | Σ行数16-20 | Σバラ数16-20 | Σケース16-20 | ΣPL16-20 | Σ容積16-20 | Σ重量16-20 |
| 全データ平均 | GPLE_D | E5 | Σ行数21-25 | Σバラ数21-25 | Σケース21-25 | ΣPL21-25 | Σ容積21-25 | Σ重量21-25 |
| 計 | ΣE | Σ全 | Σ全 | Σ全 | Σ全 | Σ全 | Σ全 |
【5】従来計算I（AI予測従来計算I()）
AI予測従来計算アイテムDgv に 9 列を設定- GPLIランク（I1-I5）ごとに 1 行: 列方向合計
- 最下行に合計行
| 出荷日 | ランク | アイテム数 | 出荷回数 | バラ数 | ケース換算 | PL換算 | 容積換算 | 重量換算 |
|---|
| 全データ平均 | GPLI_A1 | I1 | Σ行数 col1 | Σバラ数 col1 | Σケース col1 | ΣPL col1 | Σ容積 col1 | Σ重量 col1 |
| 全データ平均 | GPLI_A2 | I2 | Σ行数 col2 | Σバラ数 col2 | Σケース col2 | ΣPL col2 | Σ容積 col2 | Σ重量 col2 |
| 全データ平均 | GPLI_B | I3 | Σ行数 col3 | Σバラ数 col3 | Σケース col3 | ΣPL col3 | Σ容積 col3 | Σ重量 col3 |
| 全データ平均 | GPLI_C | I4 | Σ行数 col4 | Σバラ数 col4 | Σケース col4 | ΣPL col4 | Σ容積 col4 | Σ重量 col4 |
| 全データ平均 | GPLI_D | I5 | Σ行数 col5 | Σバラ数 col5 | Σケース col5 | ΣPL col5 | Σ容積 col5 | Σ重量 col5 |
| 縦計 | ΣI | Σ全 | Σ全 | Σ全 | Σ全 | Σ全 | Σ全 |
列方向の合計: GPLI_A1 = XX01+XX06+XX11+XX16+XX21, GPLI_A2 = XX02+XX07+XX12+XX17+XX22, …
【6】表示単位切替（抽出_表示単位_CheckedChanged）
matrixActive = True の場合のみ動作AI予測EIQマトリクス表() を再実行してマトリクス表を更新- 選択可能な単位: 出庫回数 / バラ / ケース / PL / 容積 / 重量
【7】結果エクスポート（結果エクスポートBt_Click）
- 予測結果Dgv のデータを CSV ファイルに出力
- ファイル名:
予測結果_yyyyMMdd_HHmmss.csv
- 先頭行に入力条件（出荷先数, アイテム数）をコメントとして記載
【8】学習済モデル再読込（学習済モデル読込Bt_Click）
- モデルフォルダ内の .zip ファイルを再スキャンして読込