従来のスケジュール上の静的なETAは出発・所要時間の計画値に基づくのに対し、予測ETAは交通状況・天候・港湾混雑・キャリア実績などのライブデータをAI・機械学習で処理し継続的に更新される。これにより担当者は正常な出荷ではなくリスクのある出荷にリソースを集中させる「例外管理(management by exception)」が可能になる点が最大の違いである。
計画値ベースのETA管理から、リアルタイム予測型の管理へ移行を検討する物流・SCM部門向け。
静的な計画値ではなく、ライブデータに基づき継続的に更新される予測値である点。