病院施設における薬剤の売上げ実績は、毎月一定の購入量である事はほとんどなく、月々により大きく変化している。この売上げ実績の乱高下により、売上げの伸びが低下する兆候、売上げが落ちる兆候を人間が判別する事が難しく、気がついた時には対策を打っても売上げの回復が難しい事もある。この売上げ低下リスクの予兆を少しでも早く把握できるようにしたいという要望を持つ製薬企業は多くあった。『Forecast-A1』は、AIによる機械学習機能により、施設の売上げデータの動きから、人間が判別できない売上げ低下兆候の異常数値の発現を行う事を可能とした。過去の解析からみると売上げの異常値は、全納入先の数%程度に現れる可能性がある。そのような施設に対して、早急に状況確認を行える事は、製薬企業にとって売上げ数字を守る為の重要な要素となっている。他の新製品が発売になり注力を止めた製品、発売後年数が経過して売上げが一定してきた製品、また、強い競合の出現により製品の売上げを守らなければならない製品等、『Forecast-A1』のリスク予測を必要とされる場面は、多く存在すると思われる。