最終更新日:2024-05-09
専用システムを導入することで、AIを活用した需要予測精度の向上を図りたいと考えている販売部門・マーケティング部門の方へ。需要予測システムでできること（機能）や導入メリット、比較ポイントとともに、おすすめの需要予測システムをタイプ別に紹介します。
需要予測システムとは、過去のデータをもとに、商品やサービスの需要を予測するためのシステムです。需要予測システムを導入することで、過去の実績に基づいた客観的で精度の高い需要予測を行えます。
需要予測システムの導入が進んでいる背景には、以下のような課題があります。
市場ニーズの多様化や競合との差別化がより重視される昨今、コスト削減のためにも的確な在庫管理が求められます。在庫管理が曖昧になっていると、過剰在庫による保管費用の増加や値引販売、ロスの発生による損失増大の原因になります。更に、欠品による販売機会の逸失も起こりかねません。
しかし、需要予測は難易度の高い業務のため、担当者の経験や勘に頼りがち。属人化することによって、人的ミスによって誤った判断をしてしまったり、市場動向を反映しづらかったりといったリスクが生じます。
こうしたリスクを防ぐためにも、データを基盤とした客観的な経営判断が重要です。高度で複雑な分析とデータドリブンな経営によって、業務効率化やコスト・リソースの最適化を実現できる需要予測システムの導入が、多くの企業で進んでいます。
需要予測システムには、汎用的に利用できるものから、小売り店舗向けに特化したタイプ、発注の自動化や在庫の適正化に強みを持つタイプなど様々なタイプがあります。
| 汎用的な需要予測に対応 | Deep Predictor、UMWELT、Perswell、xenoBrain マイデータ予測オプション、Prediction One |
|---|---|
| 小売店舗向けの需要予測に強み | サキミル、Anaplan for Demand Planning |
| 自動発注に対応 | DCMSTORE-DF、sinops-CLOUD、AI-Order Foresight、Hitachi Digital Solution for Retail |
| 在庫適正化に強み | FOREMAST、Forecast Pro、Infor Demand Planning |
| 手軽に使える | 簡単らくらく需要予測One |
記事後半では、おすすめの需要予測システムをタイプ別に詳しく紹介していますので、「すぐに各システムの詳細について知りたい」という場合は、以下のリンクからご参照ください。
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需要予測システムは、様々な業界・業務で活用されています。主な機能として、下記のようなものが挙げられます。
| 過去実績の集計 | ExcelやCSVデータの読み込み、データ変換、外部システムとの連携によって、過去実績を集計します。 |
|---|---|
| 外部データの活用 | 人流データや気象データなど、外部から提供されるデータを活用して需要を予測する機能。 |
| 需要予測 | 過去の実績から来店者数や必要な商品の数などを予測する機能。仕入れ量の調整や適切な人員配置に役立ちます。 |
| 発注業務の自動化 | 需要予測をもとに、自動で発注業務を行なう機能。AIを使った高精度分析で、日配品・生鮮品などの自動発注に対応できるシステムも。 |
| 機械の故障時期の予測 | 動作回数や現場の環境から故障時期を割り出す機能。故障前にメンテナンスを行うことで、事故や故障を回避します。 |
| 問い合わせ内容の分類 | メールや電話での問い合わせ内容を分類・ラベル付けする機能。コールセンターの運用最適化に役立ちます。AIが自動で仕分けをするシステムも。 |
| 外部システムとの連携 | RPAやAPIで基幹システムや外部クラウドサービスなどと連携する機能。入力業務の効率化・自動化が可能に。 |
また、大手企業ではSCM（サプライチェーン・マネジメント＝原材料の調達から消費者に販売するまでのプロセス）の最適化のためにSCMシステムを導入するケースがありますが、本記事では、需要予測システムをメインで取り扱います。
需要予測は、仕入れや生産、販売、人員整備、設備投資、資金調達、在庫管理など、企業活動の根管に関わる作業です。需要予測システムを導入することで、主に４つのメリットが得られます。
ユーザー行動・市場の動向・天候・為替といったデータを取り込んで、在庫量を最適化が可能です。過剰在庫による保管費用の増加や値引販売、ロスを削減できます。更に、欠品による販売期間の逸失も抑制可能です。在庫最適化による利益向上を期待できます。
需要予測、在庫の最適化、来客数・販売数予測により、業務効率の改善が見込めます。複雑なデータ分析も瞬時に行えるため、予測の精度が向上。膨大なデータを参照・分析する手間も省けます。また、担当者の勘に頼った、属人的な予測から脱却できるというメリットも。
データドリブンな経営とは、「データを活用した経営」のこと。収集・蓄積されたビッグデータの分析に基づき、ビジネスの戦略・方針を決めるのが特徴の経営手法です。高精度な需要予測は、需要の変化や消費者の複雑なニーズをひも解くことにつながるので、より的確で効率的な経営判断ができるようになります。また、収集したデータを活用して、新たなビジネスを創出する企業も増えています。
個人の経験やスキルに頼らず、予測・分析業務の精度を均一化できます。需要予測業務は属人化しやすいため、担当しているベテラン従業員の退職によって業務が回らなくなったり、社内の人材流動がしづらくなったりといったリスクがあります。
需要予測システムを活用することで、データを読み込むだけで搭載されたアルゴリズムが自動で予測・分析。新人・ベテランを問わず、誰でも簡単な操作で高精度に需要予測が立てられるようになります。
需要予測システムは搭載されている機能や、業界・業種という切り口から、大きく5つのタイプに分けられます。
業界を問わず利用できる汎用的なタイプ。過去のデータを分析して、未来の出来事やトレンドを予測できるのが特徴で、専門家がいなくてもAIを使った予測分析が数クリックで完了します。個人利用から大企業まで幅広く使われています。
「Deep Predictor」や「Prediction One」は、ノーコードでAIによる分析が可能。いずれも、コールセンターの業務最適化や自社製品の品質改善、離職率の改善など、幅広い用途で利用されています。
更に、「Perswell」のように、基本的なクライアントデータに加え、天候・イベント・感染症陽性者数などの様々な外部データを活用することで、より高精度な需要予測を可能にするシステムも。「xenoBrain マイデータ予測オプション」は、2,000万本のニュースを事前に学習したAIを活用することで、学習用データを収集する手間なく、最新の世界情勢を踏まえた予測を実現します。
小売店において業務の多くを占める、商品の発注から棚割、品出し・陳列、在庫管理までの「商品管理業務」の効率化に強みを持つタイプ。AIによる需要予測によって発注精度を上げ業務効率化を実現します。１店舗からの導入に対応しており、利用しやすい価格帯のツールが多数そろう導入のしやすさも特徴です。
たとえば「サキミル」は、人流統計データや気象データを使って、来店客数を予測。食材発注量や勤務シフトの最適化をサポートします。
来店客数の予測に加えて、販売実績や商品支持率、在庫数などから自動発注プログラムが適正な発注勧告数を算出し、発注作業を自動化できるタイプ。発注業務の負荷削減による省力化、省人化、発注ミスの防止に役立ちます。
スーパーをはじめとした流通・小売業界の人材不足の解消、個人のノウハウに依存しがちな発注作業の標準化といった効果も見込めます。たとえば「sinops-CLOUD」には、乳製品やパン、豆腐などの賞味期限が短い日配品や、惣菜に特化した自動発注、ロス削減・売上アップに役立つ「AI値引」といった製品がそろっています。
大量の余剰在庫や欠品を防ぐことで在庫コストを抑えながら、収益の最大化を支援するのが、在庫適正化に強みを持つタイプ。AIを利用することで正確な需要の予測が可能となるので、在庫の適正化、在庫切れによる機会損失や、過剰在庫による廃棄、倉庫スペースの確保や管理コストの削減を実現できます。
たとえば「FOREMAST」は、在庫過少、在庫過多の情報を検出して、発注カレンダーを自動で作成。欠品のない在庫削減の実現をサポートします。多くの品目の在庫を効率的に最適化できます。
１店舗から導入可能かつ費用が安価なタイプ。中堅・大手の企業向けの高価なものが多い需要予測システムの中で、中小企業でも導入しやすい手軽さが魅力です。
たとえば「簡単らくらく需要予測One」は、29,800円の買い切りタイプ。様々な分析方法や最新の需要予測アルゴリズムを搭載しており、高度な需要予測を手軽に導入できます。
次に、需要予測システムを導入する際にチェックしておきたい、3つの比較ポイントを解説します。
需要予測システムを利用するためには、分析用のデータが必要です。特に小売店や飲食店では、「暑い日にはアイスが売れる」など、気象データや人流データといった外部データを活用できると便利。外部データの提供有無をチェックしておくといいでしょう。
たとえば、「sinops-CLOUD」は天候・気温データと標準で連携。更に、年末年始やゴールディンウィークといった社会的行事を加味した客数予測に対応しています。また、「サキミル」はソフトバンクの携帯電話基地局から得られる人流統計データを活用して、店舗商圏エリアの人流を把握。店舗データ実績だけに頼らない来客数予測が可能です。
来店客数や販売数量、在庫量などだけでなく、それ以外の分析もできるかどうかチェックしておきましょう。
たとえば、「sinops-CLOUD」は来店客数予測だけでなく、「日配品の需要予測」「惣菜に特化した自動発注」「AI値引」といった製品をラインナップしています。
また、「Anaplan for Demand Planning」も、ポートフォリオ状況の把握による製品ライフサイクルの管理や、新製品の需要予測・予算作成に対応しています。
システムを自社内で運用をしていくのか、ベンダーの担当コンサルタントに伴走支援してもらうのかも要チェックです。特にシステムの専門家がいない個人店舗や中小企業では、運用に手間がかからないことが必須条件となるでしょう。導入後のシステムトラブルのサポート体制もベンダーによって異なるため、確認が必要です。
たとえば、自社内での運用を前提としたシステムに「Prediction One」、「sinops-CLOUD」、「簡単らくらく需要予測One」など。一方、高い専門性を持つカスタマーサクセスが伴走する「UMWELT」や、精度・予測モデルを再検証する分析サービスを提供する「AI-Order Foresight」のように運用支援に強みを持つシステムも。
「Deep Predictor」は、AI自動モデリングによる高精度の予測、予測結果の簡単出力といった自社運用のしやすさに加えて、データサイエンティストによるデータ整備など、運用前後のサポートも充実しています。
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（出所：Deep Predictor公式Webサイト）
専門知識不要で、AIによる高精度な予測分析ができるサービス。予測値分析だけでなく、最適な打ち手とその根拠、効果まで提示されるため、実務に活用しやすい点に強み。学習データが人の経験則やベテランのナレッジを吸収できているかなど、妥当性を確認して予測。ビジネス上の制約条件も考慮し、シナリオ別にシミュレーション・最適化できる。データに基づいた意思決定により、既存ビジネスの効率化や新規ビジネスの創出を支援する。
予測結果は、わずか数クリックで簡単に出力可能。誰でもスムーズに運用できる環境を整えながらも、データサイエンティストによる運用前後の手厚いサポート体制も魅力。データの扱いに不慣れな場合も安心して利用できる。
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（出所：UMWELT公式Webサイト）
在庫管理や発注、販売促進などの需要予測を効率化するノーコード予測AIプラットフォーム。ノーコードで誰でも簡単に、データ分析や発注の自動化ができる。企業規模を問わず、ITや製造業、建設業、旅行業など、幅広い業界・業種で導入されている。
データ収集や前処理を自動化するRPA機能のほか、機械学習や安全在庫計算など様々なアルゴリズムを搭載。解析結果は、利用中のBIツール上で可視化できるため、予測データの活用を円滑に進められる。
また、オプションサービスとして、カスタマーサクセスによるレシピ構築代行サポートも提供。データ分析の専門家による課題解決支援が受けられる。
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（出所：Perswell公式Webサイト）
データサイエンティストが構築した予測モデルと最新アルゴリズム、外部データを活用した自動需要予測サービス。開発や専門知識は不要。在庫管理をはじめ、出店売上予測、来客予測、人員最適化、価格最適化など、AIを用いた幅広い需要予測に対応している。基本的なクライアントデータに加え、天候・イベント・感染症陽性者数などの外部データや、画像・音声・テキストなどの非構造的なデータも活用できるため、より高精度な需要予測が可能に。
在庫状況や発注条件、生産条件などを考慮して、推奨発注数や生産数まで算出。既存の在庫管理システムや発注管理システムなどと連携することで、導き出された結果を各システムへ自動で入力・更新できる。これまでの操作画面のまま、利便性を損なうことなく、管理業務を効率化できるのもポイントだ。
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（出所：xenoBrain マイデータ予測オプション公式Webサイト）
2,000万本のニュースを学習した高精度AIにより、ノーコード・ノーデータで需要予測を自動化するサービス。学習用データの選定・収集は不要。予測したいデータを登録するだけで、自社製品の販売数量や販売金額など、経営に必要な指標の予測を手軽に実現できる。
また、1年先までの月次推移を予測可能。経済情勢に基づいた予測の根拠も共有されるため、経営判断にも最適だ。突発的な経済情勢の変化が生じた際も予測が自動で修正されるため、期中の計画のモニタリングにも役立つ。
経営企画における予算策定、営業企画における売上計画策定、調達部門での原材料価格予測など、様々な業務での活用が可能。エネルギー、機械、化学、建材、商社、食品業界など、大手企業を中心に幅広い業界で導入が進んでいる。
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（出所：Prediction One公式Webサイト）
必要なデータさえ用意すれば、数クリックで高度な予測分析を自動的に実行できるソフトウェア。機械学習やプログラミングのスキルがなくても、予測分析が実行・理解できるようにデザインされた機能とUIが特徴。過去実績をまとめた表形式データをドラッグ＆ドロップで読み込ませて、予測したい情報の項目を設定。その後、学習開始ボタンをクリックするだけで、前処理、高度な予測モデルの構築、評価、予測理由分析まで自動で行える。
導入実績は30,000社以上。小売店の需要予測だけでなく、Webコンテンツの選別や機器の故障原因の究明、見込み顧客の抽出など、幅広い目的で利用されている。
（出所：サキミル公式Webサイト）
ソフトバンクと日本気象協会が共同開発した、小売・飲食店向けの需要予測システム。日本気象協会が保有する気温・日射量・風速・降水・降雪・湿度・天気などの気象データと、ソフトバンクの携帯電話基地局から得られる店舗商圏エリアの人流統計データを活用して、高精度な来客数予測を実現している。
食品・機会ロスの削減や業務の最適化ができるほか、予測業務の属人化防止や、過剰在庫によって発生する無駄な経費の削減、店舗オペレーションの最適化にも役立つ。90%を超える高い精度での予測を実現した事例あり。
1店舗あたり4,900円という低価格も魅力だ。
（出所：Anaplan for Demand Planning公式Webサイト）
需要予測と製品ライフサイクルの管理によって、データに基づいた意思決定を実現するソリューション。統計データを利用して、販売数量や価格、併売率、値引などを予測できる。季節的な変動や突発的な需要変動といった複合的な要因に備えたプランニングや、需要計画担当者が設定した複数のシナリオに微調整を加えながらの比較検討にも対応している。
また、販促活動の管理機能も搭載。販促予算の管理や、販促計画の調整、またROI追跡に基づいた販促活動の評価などが可能に。そのほかにも、製品ライフサイクルの管理や、新製品の需要予測など、幅広い分析範囲をカバー。様々なデータを一元管理できるので、業務の属人化の防止や、部署をまたいだコミュニケーションの円滑化といった効果も見込める。
（出所：AI需要予測システム DCMSTORE-DF公式Webサイト）
店舗ごとの客数や日配品販売数を適正に予測する、AIを活用した需要予測システム。同社が提供する発注業務システム「DCMSTORE-EOB」と併用することで、需要予測に基づいた発注業務を自動化。発注業務の効率化・精度向上を強力にサポートする。多種多様なデータの中から、精度の高い規則性を自動で発見し、その規則に基づいて最適な需要予測を行う「異種混合学習」を採用。店舗ごと、商品ごとのきめ細やかな需要予測ができる。
また、AI自動再学習機能によって自動で予測モデルを見直せるので、常に高精度な需要予測を実現できるという強みも。
（出所：sinops-CLOUD公式Webサイト）
過去の販売実績などから需要を予測して発注を行う、「需要予測型」の自動発注サービス。販売実績・販売価格・天候などのデータをAIで分析し、客数予測や需要予測、値引率の算出などを行う。リアルタイムでの在庫把握や、客数予測、日配品の需要予測・発注といった機能がそろい、1店舗につき1機能から、手軽に導入できるのが特徴。賞味期限が短く、販売計画を立てるのが難しい食品などの自動発注にも対応している。
客数予測の精度は94.7%以上。45日先まで見通せるので、生産計画などにも活用できる。また、自社イベントを事前登録することで、予測精度が更に向上。適切な値引タイミング・値引率をAIが算出する「AI値引」機能もロス削減・売上アップに役立つ。
（出所：AI-Order Foresight公式Webサイト）
小売店舗の販売実績や気象情報、企画情報といった各種データをもとに、商品発注数を自動算出するAI自動発注サービス。従来の自動発注システムでは困難だった日配品・生鮮品も自動発注の対象となる。高度な統計解析・AIを用いた予測方式により、高精度な予測を実現している。予測結果をAIで自動チューニングできるので、データサイエンティストは不要。運用メンテナンスの手間もかからない。
また、導入効果を事前に測定できるアセスメントや店舗PoCサービス、導入後に精度・予測モデルを再検証する分析サービスも提供。事前検証から運用支援まで、サポート体制も充実している。
（出所：Hitachi Digital Solution for Retail公式Webサイト）
顧客から各種データを預かり、データ蓄積からAIを使った分析、バリューチェーンの最適化に向けた施策提案までを一括代行するサービス。顧客のIDに基づいたPOSデータ（ID-POS）や、広告/動画配信データ、ECサイト/Web/アプリの販売実績・利用実績、店舗での仕入れ在庫の実績など、様々なデータに対応している。需要予測型自動発注で、店舗の負担軽減や、在庫最適化による利益最大化を実現するのが特徴だ。
サプライヤーやメーカー、卸、商社、小売など、流通業をとりまく各プレーヤーをデータで結び、それぞれの事業を最適化するのに役立つ。データを起点に、様々な経営課題を解決する。
（出所：FOREMAST公式Webサイト）
数理技術や業務知識などのキャノンITSが保有する知見に加え、AI活用技術などの研究成果を生かした需要予測・需給計画ソリューション。データに基づく、最適な発注・生産・在庫管理業務を支援する。「在庫補充計画SIコア」や「需要予測SIコア」など、5つのSIコアから構成されおり、課題に応じて必要なSIコアを組み合わせて導入できるセミオーダー型のシステムだ。更に、「グループ予測」や「深層学習予測モデル」といったオプションが用意されているほか、自社開発の強みを生かしてアドオン機能を開発することもできる。
システムの提供だけでなくサポート体制にも強みを持ち、需給管理に通じた専⾨コンサルタントが課題・要件をヒアリングしたうえで、企業ごとに最適なシステムを提案する。
（出所：Forecast Pro公式Webサイト）
在庫の適正化や予測工数の削減、資源の適正配置に対応した在庫基準改善サービス/需要予測支援システム。導入実績は、国内約500社、グローバル12,500社以上。ハイテク機器や電気/機械、医薬品、食品、建材、流通、アパレルなど、幅広い業種で利用されている。豊富な導入経験・ノウハウをベースに、業界や企業に合った予測モデルを提案・構築できるのが強みだ。更に、企業固有の需要予測・販売計画システムを短期間・低コストで開発することもできる。
また、予測の過程・根拠がすべて開示されるのも特徴。予測値がはじき出された過程や、どの程度の誤差があるのかといった予測評価も出力可能。ExcelやText、RDBなどの実績データがあれば、すぐに予測業務を始められる。
（出所：Infor Demand Planning公式Webサイト）
長年の経験をもとに開発した高度な予測手法と、革新的なテクノロジーをもとに、予測プロセスを簡素化・迅速化する需要予測システム。すべての在庫品目の需要パターンの差異を自動検出して、そのパターンに最も適した分析フレームワークを適用するといった、独自のメソッドで予測の精度を高めている。更に、新製品投入の情報を考慮した予測の微調整や、販促キャンペーンといったイベントによる影響を特定して補正を行なうなど、細やかな調整にも対応。
業界に特化したテンプレートを搭載しているので、短期間かつ低コストでの導入できるというメリットも。
（出所：簡単らくらく需要予測One公式Webサイト）
最先端のアルゴリズムを活用した需要予測・時系列解析を手軽に扱えるようにサポートする、中小企業・個人向けの需要予測ソフトウェア。過去の売上や仕入の実績値をもとに予測値を提案し、在庫量の最適化やキャッシュフローの改善に貢献する。
商品単位の時系列の実績値をシステムに取り込み、複数の需要予測アルゴリズム、複数のパラメータを用いて需要予測計算を実行。天気予報やイベントを入力して、予測計算値の微調整も行える。また、予測値をもとに発注計算を策定する機能も搭載。買い切りで29,800円という低コストながらも、需要予測・発注最適化に必要な機能がそろう。
需要予測システムを導入すると、在庫の最適化、発注業務の効率化、データドリブンな経営の実現、業務品質の均一化など、様々なメリットが得られます。
需要予測システムの主な機能は「①過去実績の集計」「②外部データの活用」「③需要予測」「④発注業務の自動化」「⑤機械の故障時期の予測」「⑥問い合わせ内容の分類」「⑦外部システムとの連携」など。タイプによって搭載機能が異なります。
需要予測システムのタイプは、大きく分けて以下の5つです。
できることや強みが異なるので、自社に合ったタイプをしっかり検討したうえで選ぶようにしてください。
自社に合ったタイプを見極めたら、3つの比較ポイントで絞り込んでいきましょう。
また、データを渡せばベンターが対応してくれるケースや、コンサルティングやアドバイスが受けられるケースもあるため、どこまで対応してくれるのか確認しておくことも重要です。
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在庫管理、発注、販促企画などの需要予測を効率化するAI予測ツール。CSVデータからノーコードで予測可能で、自動化やシステム連携に対応し、業務効率化を実現します。...
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★★★★★ 5.0 1件の口コミ・評判
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最新の機械学習アルゴリズムを利用した自動需要予測システム。IT人材不在でも導入可。外部データで精度を高めて、業務効率化・利益向上をサポートします。...
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世界中の経済データを事前に学習したAIによる需要予測サービス。学習用データは不要。予測したいデータを登録するだけで、需要予測や販売予測など、1年先までの月次推移...
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