結論から言いますと出来ます。 鈴木震先生は、「発送先数（E）・アイテム数（I）・バラ数（Q）はメインファクターである」と言ってます。 メインファクターが有ると言うことはサブファクターもあると言うことです。 サブファクターとは計算ルールです。 上記は、サブファクターの一例です。 サブファクターの数を増やせば計算精度が上がります。 Tera計算では300程のファクターがあり、配送センタ規模を計算してます。 鈴木震先生は、「EIQと配送センター規模はフラクタル」とも言っとてます。 ある業種の配送センター規模がモミジの葉としたら、EIQの変化によってモミジの葉が大きくなるか小さくなるかで、桜の花に変化することは無い。 EIQが解れば計算ルール（サブファクター）が一定だから、計算ルールを知らなくても答えが出る、と言ってるのですね。 機械学習の概念が生まれたのは1950年で、ディープラーニング（深層学習）が普及し始めたのは2010年ごろから、だそうです。 ２０００年初頭に、EIQで配送センター規模出来ると言われた鈴木新先生凄いですね。 現在、上記１）の段階ですが、２）の計画を進めてます。 ３）で出力された配送センター規模が、１）で計算した配送センター規模と、どの位の誤差があるか楽しみです。 E・I・Qで配送センター規模が計算できることを証明したいですね。