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目次 
需要予測システムは、過去のデータを基に未来の需要を予測することで、在庫管理や生産計画、マーケティング戦略の最適化を支援します。特にAIを活用したものは、高い精度と迅速な分析が可能であり、多くの企業にとって不可欠なツールとなりつつあります。
本記事では、需要予測システムの基礎知識から、具体的な利用例、導入のメリット、おすすめのシステムまでを詳しく解説します。
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需要予測とは、将来的にどれだけの商品やサービスが求められるかを予測するプロセスのことです。過去の販売データや市場のトレンド、外的要因などを分析し、適切な在庫管理や生産計画を立てるために行われます。
現代では、消費者ニーズが多様化し、従来の経験や勘を頼りに需要を予測することが難しくなっています。これには、以下の2つの大きな課題が関係しています。
企業が取り扱う商品の種類が増えるにつれ、それぞれの需要を正確に予測するのが難しくなっています。商品が数百、数千に及ぶ場合、人的手法では予測精度を維持することが困難です。また、予測には最新のデータの定期的な見直しが必要であり、膨大な商品数を扱う中では特に負担となります。
需要予測には専門的な知見が必要であり、これが属人化する傾向があります。経験に基づく予測はミスを招きやすく、担当者が退職したり異動することで業務継続が困難になるリスクもあります。
このような背景から、需要予測システムの導入が重要となります。システムを活用することで、膨大な商品数でも高精度で迅速な予測が可能になります。これにより、適切な在庫管理やコスト最適化が実現し、業務効率を大幅に向上させることができます。結果として、多くの企業でシステム導入が進められています。
需要予測システムの手法は多岐にわたりますが、一般的には以下のようなアプローチが取られています。
過去のデータを基に、未来の需要を予測する手法です。ARIMAモデルや季節性調整など、統計的手法がよく用いられます。例えば、過去数年間の月別売上データをもとに、次の月の売上を予測することができます。
要因と結果の関係性を明らかにするための分析手法です。複数の変数間の関係性をモデル化し、特定の要因が需要に与える影響を予測します。例えば、広告費用や経済指標、天候データなどを用いて売上を予測することが可能です。
これらの手法を組み合わせることで、需要予測の精度を向上させることが可能です。特に、機械学習やAIを活用することで、従来の統計的手法では捉えきれなかった複雑なパターンを抽出し、高精度な予測を行うことができます。
需要予測について詳しく知りたい方は、下記の記事もご覧ください。
需要予測の基本的な概念から、直面する課題とその解決策、精度を高めるためのポイント等が良くわかる内容となっています。
需要予測とは？その意義から手法、最新の活用事例まで徹底解説
小売業において需要予測システムは、在庫管理の最適化や顧客満足度の向上、売上向上に大きく寄与します。例えば、季節商品やセール品など、需要が大きく変動する商品の適正な在庫量を予測することで、過剰在庫や欠品のリスクを最小限に抑えられます。これにより、在庫回転率が向上し、無駄な在庫コストの削減が可能です。
具体的には、AIを活用した需要予測システムが過去の販売データ、天候データ、イベント情報などを統合して解析し、将来の需要を高精度に予測します。例えば、クリスマスやバレンタインデーなどの特定イベントに合わせた商品の需要予測により、適切なタイミングでの仕入れが可能となります。これにより、顧客が欲しい時に商品を提供できるため、満足度が向上し、リピーターの獲得にもつながります。
また、地域ごとの需要の違いにも対応できる点が大きなメリットです。店舗ごとに異なる需要パターンを把握し、それに基づいた在庫配置やプロモーションを行うことで、売上の最大化が期待できます。例えば、都市部と郊外では売れ筋商品が異なることが多いため、それぞれの店舗に最適な在庫を配置することで、効率的な運営が実現します。
AI需要予測が小売業にもたらすメリットについて詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
メリットの他に、小売業でのAI需要予測活用例、AI需要予測を導入する際の選定ポイント等が良くわかる内容となっています。
AI需要予測が小売業にもたらす3つのメリットと効果的な活用方法
製造業における需要予測システムの活用は、特に生産計画や在庫管理において大きな効果を発揮します。製造業では、多品種少量生産から大量生産までさまざまな生産形態が存在し、需要の変動に柔軟に対応することが求められます。需要予測システムを導入することで、過去の販売データや市場動向、季節変動などを分析し、需要のピークやトラフを事前に予測することが可能となります。
例えば、自動車部品メーカーでは、需要予測システムを用いて部品の生産スケジュールを最適化することができます。これにより、過剰生産を避けるとともに、必要な部品をタイムリーに供給することで、生産ラインの効率を最大化します。また、需要予測に基づいて原材料の調達計画を立てることで、在庫コストの削減や材料不足による生産停止を防ぐことができます。
さらに、需要予測システムは新製品の市場投入時にも役立ちます。製造業では新製品の発売にあたり、初期需要を正確に予測することが重要です。需要予測システムを活用することで、市場投入のタイミングや生産量を適切に設定し、過剰在庫や欠品のリスクを減少させることができます。
飲食業界では、需要予測システムの導入により、食材の適切な仕入れや在庫管理が大幅に効率化されます。特に、季節や天候、イベントなどによって需要が変動しやすい飲食業において、正確な需要予測はビジネスの成功に直結します。例えば、週末や祝日、特定のイベント日には通常よりも多くの来客が見込まれるため、これらのデータを基にした需要予測は食材の無駄を大幅に減少させ、売り切れによる機会損失を防ぎます。さらに、需要予測システムは食材の保存期限を考慮した在庫管理にも役立ちます。例えば、賞味期限の近い食材を優先的に使用することで、廃棄ロスを減少させることが可能です。このように、需要予測システムは持続可能な経営をサポートし、環境負荷の軽減にも寄与します。
飲食業界特有の課題として、天候や地域のイベント、観光シーズンなどの外部要因による需要の変動があります。AIを活用した需要予測システムは、これらの外部要因をリアルタイムで取り込み、需要予測に反映させることで、より精度の高い予測が可能です。例えば、大型のスポーツイベントや地域祭りが開催される際には、通常よりも多くの来客が見込まれるため、それに合わせた食材の仕入れやスタッフの配置が求められます。
旅客業における需要予測システムの活用は、航空会社、鉄道会社、バス会社など、さまざまな交通手段を提供する企業にとって非常に重要です。これらの企業は、乗客数の変動を正確に予測することで、効率的な運行計画やサービス提供を実現できます。
まず、航空会社では、需要予測システムを利用してフライトの予約状況やシーズンごとの乗客数を分析します。これにより、適切な便数や機材の選定、さらには価格戦略の最適化が可能となります。例えば、ピークシーズンには需要が高まるため、価格を上げる一方で、オフシーズンには割引料金を設定し、乗客の増加を図ることができます。
鉄道会社においても、需要予測システムは乗客数の予測に大きく貢献します。特に通勤・通学時間帯や休日の乗客数を正確に予測することで、運行ダイヤの調整や追加車両の導入が効率的に行えます。これにより、混雑の緩和や快適な乗車環境の提供が実現し、顧客満足度の向上につながります。
バス会社では、需要予測システムを使用して、路線ごとの乗客数を予測し、最適な運行スケジュールの作成や経路の見直しを行います。特に都市部では、時間帯によって乗客数が大きく変動するため、リアルタイムでの予測データをもとに、柔軟な運行対応が求められます。これにより、運行コストの削減やサービス品質の向上が期待できます。
また、旅客業全般において、需要予測システムは顧客の予約パターンやキャンセル率の分析にも役立ちます。これにより、オーバーブッキングのリスクを軽減し、無駄な座席の空きや資源の浪費を防ぐことができます。
需要予測システムの導入は、さまざまなメリットをもたらします。
まず、在庫管理の最適化が挙げられます。需要予測システムを利用することで、消費者の購買傾向や季節変動を正確に把握でき、これにより適正な在庫を維持することが可能となります。過剰在庫や欠品を防ぎ、効率的な在庫管理が実現します。
次に、コスト削減の効果があります。需要予測システムは、在庫の最適化を通じて、保管コストや廃棄コストの削減、さらには仕入れや生産の効率化を促進します。これにより、運営コスト全体を低減することができます。また、システムが自動で需要を予測し、発注業務を支援するため、人手による作業の削減も期待できます。
さらに、データに基づいた経営戦略の立案が可能となります。需要予測システムは、過去の販売データや市場トレンドを分析し、将来の需要を予測します。このデータを基に、経営者はより精度の高い意思決定を行うことができます。例えば、新商品の投入時期やプロモーション戦略の策定において、具体的な数値データに基づいた判断が可能となり、ビジネスの成功確率を高めます。
最後に、顧客満足度の向上にも寄与します。需要予測システムを導入することで、消費者が求める商品を適時に提供できるため、顧客の期待に応えることができます。また、適切な在庫管理により、商品が欠品することなく、スムーズな購買体験を提供することができます。
需要予測システムには、用途や業界ごとに異なる特性を持つ5つの主要なタイプがあります。それぞれの特徴をわかりやすくまとめると以下の通りです。
このタイプは業界や業種を問わず幅広く利用可能です。AIを活用して、過去のデータや外部情報（天候やイベントなど）を分析し、未来のトレンドを予測します。ノーコードで操作可能な製品もあり、専門知識がなくても扱いやすいのが特徴です。
例: 「Deep Predictor」「Prediction One」など
小売店舗での発注、棚割、品出し、在庫管理などの商品管理業務を効率化することに特化しています。特に来店客数の予測や発注精度向上に強みがあります。食品や日配品の管理にも適しています。
例: 「サキミル」
需要予測をもとに、自動で適切な発注数量を計算するシステムです。人手不足や発注ミスの解消、発注業務の標準化に貢献します。日配品や賞味期限の短い商品の管理に効果的です。
例: 「sinops-CLOUD」
正確な需要予測をもとに、余剰在庫や欠品を防ぎ、在庫コストを削減しながら収益を最大化します。これにより、機会損失の防止や廃棄コストの削減が可能です。
例: 「PlanNEL」「FOREMAST」
中小企業でも導入しやすい低コストで手軽に使えるタイプです。小規模な店舗や事業所向けで、シンプルな操作性とリーズナブルな価格が魅力です。
例: 「簡単らくらく需要予測One」
それぞれのシステムは、対象業界やニーズに応じた機能を備えており、導入企業の業務効率化や収益向上に寄与します。
需要予測システムを選ぶ際には、以下の3つの比較ポイントを押さえると効果的です。それぞれの視点から、自社に最適なシステムを見極めましょう。
システムが気象データ、人流データ、社会的イベントなどの外部データと連携できるかを確認します。これにより、需要予測の精度が向上し、より実用的な販売計画や在庫管理が可能になります。
例: 「sinops-CLOUD」は天候やイベントデータを活用、「サキミル」は人流統計データを利用して店舗エリアの需要予測を支援します。
来店客数や販売数量、在庫量の予測に加え、製品ライフサイクル管理や予算作成といった追加機能があるかを検討します。これにより、より包括的な需要計画が可能になります。
例: 「sinops-CLOUD」はAI値引や日配品の需要予測に対応し、「Anaplan for Demand Planning」は新製品の需要予測やポートフォリオ管理に対応します。
システムの運用が自社で容易にできるか、またはベンダーの伴走支援があるかを確認します。システムに慣れていない企業や中小規模の店舗では、手間のかからない操作性や充実したサポートが重要です。
例: 「Prediction One」や「簡単らくらく需要予測One」は自社運用のしやすさが特徴。一方、「UMWELT」や「AI-Order Foresight」は高い専門性を持つサポートを提供します。
これらのポイントを基に、自社の課題やリソースに合ったシステムを選択することが重要です。
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| システム名 | 提供会社 | 特徴 |
|---|---|---|
| Deep Predictor | AI CROSS株式会社 | ノーコードAI需要予測、在庫最適化、人員配置、生産計画の効率化 |
| Prediction One | ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 | 機械学習を用いた予測モデル作成、簡単な操作で高度な予測分析 |
| UMWELT | 株式会社トライエッティング | ノーコードデータ分析、RPA機能、ビジュアル化 |
| Perswell | 株式会社DATAFLUCT | 最新機械学習アルゴリズム、サプライチェーンマネジメント |
| xenoBrain 経営指標予測オプション | 株式会社xenodata lab. | ニュース学習AI、ノーコード需要予測 |
| T3SmartSCM | ザイオネックス株式会社 | サブスクリプション形式、複数の需要予測モデル |
「Deep Predictor」は、AI CROSS株式会社が提供する、専門知識不要で高精度な需要予測を行えるノーコードAI需要予測ツールです。Deep Predictorは、在庫最適化、人員配置、生産計画の効率化を実現し、コスト削減やフードロスの削減に寄与します。
さらに、予測結果とその根拠を提示し、最適な打ち手を導き出すため、実務においても活用しやすく、収益改善にも貢献します。データに基づいたシミュレーションと最適化により、既存ビジネスの効率化や新規ビジネスの創出もサポートします。簡単な操作で予測結果が出力でき、データサイエンティストによるサポート体制も整っているため、データの扱いに不慣れな場合でも安心して運用できます。製造業、卸売業、小売業をはじめ、幅広い業界で高い評価を得ています。
「Prediction One」は、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が提供する、機械学習を用いた予測モデル作成ツールです。データのドラッグ＆ドロップや数クリックの簡単な操作で、専門知識が無くても高度な予測分析を実行できます。過去実績を基にしたデータを入力し、予測結果やその理由が自動的に表示されるため、結果の理解も容易です。Prediction Oneは、30,000社以上に導入されており、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分析など、幅広い分野で活用されています。
株式会社トライエッティングが提供する「UMWELT」は、ノーコードで誰でも簡単にAIを活用してデータ分析基盤を構築できるツールで、在庫管理、発注、販売促進などの業務効率化をサポートします。RPA機能によるデータ収集や前処理の自動化、機械学習や安全在庫計算など、多様なアルゴリズムが搭載されており、予測データをビジュアル化して活用することが可能です。また、生産計画やシフト調整といった業務の自動化も実現し、幅広い業界で導入されています。
さらに、カスタマーサクセスチームによるサポートも提供され、企業の課題解決を支援します。ただし、無料お試しがなく、最低契約期間が設定されているため、導入前にメリット・デメリットを正確に把握しておくことが重要になります。
「Perswell」は、株式会社DATAFLUCTが提供する最新の機械学習アルゴリズムを搭載したサプライチェーンマネジメントサービスで、需要予測や業務の最適化を支援します。自社にデータサイエンティストがいなくても、同社の専門家がモデルを構築し、視覚的にわかりやすいUIを通じて、実務に適した形で利用できます。さらに、天候やイベント、非構造的なデータも活用でき、在庫や発注、生産条件を考慮した最適化を実現します。
また、既存のシステムと連携しやすく、システムのリプレイスを必要とせずに導入できるのも強みです。これにより、予測業務の効率化、自動化、属人化の排除が可能になり、幅広い業務の最適化が促進されます。
株式会社xenodata lab.が提供する「xenoBrain 経営指標予測オプション」は、2,000万本のニュースを学習した高精度AIを活用し、データ準備や学習用データの収集を不要にして、ノーコードで需要予測を自動化するサービスです。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金額の月次推移を最大1年先まで予測し、経済情勢に基づく予測根拠も提供されるため、経営判断に役立ちます。また、突発的な経済変動があった場合も自動で予測が修正されるため、リアルタイムなモニタリングが可能です。
このサービスは、従業員規模500名以上の企業に適しており、経営企画や営業計画、調達部門の原材料価格予測など、幅広い業務で活用されています。予測結果はExcelでダウンロードでき、過去3年間の精度検証結果も確認可能です。エネルギーや機械、商社、食品業界など、大手企業を中心に導入が進んでいます。
ザイオネックス株式会社が提供する「T3SmartSCM」は、サブスクリプション形式で利用可能な需要予測システムです。AI技術と複数の需要予測モデルを駆使し、プロジェクトに応じて最適な統計モデル方式を選択できる柔軟性が特徴です。
本システムでは、販売実績、気象データ、商品属性情報など、多種多様なデータを基に機械学習や統計的モデルを活用して需要を高精度に予測します。特にディープラーニング技術を取り入れた予測は、複雑な要因を考慮した結果を提供します。また、複数の統計手法で計算された予測結果から最も精度の高いものを自動で選択する機能も備えています。
さらに、販売計画と連携することで、特定の品目では計画の自動化が可能となり、業務効率化と需要予測の信頼性向上を実現します。「T3SmartSCM」は、統計需要予測、機械学習による予測、外部データの活用など、多彩な機能を通じて、企業のサプライチェーン管理を強力に支援します。
| システム名 | 提供企業 | 特徴 |
|---|---|---|
| サキミル | ソフトバンク & 日本気象協会 | 高精度な来店客数予測、食品や商品の廃棄削減、在庫管理の最適化 |
| α-発注 | 株式会社infonerv | AI自動発注システム、在庫状況のモニタリング、アルゴリズムのチューニングサポート |
| Anaplan for Demand Planning | Anaplan | 需要予測と製品ライフサイクル管理、シナリオ比較・微調整機能、販促活動管理 |
ソフトバンクと日本気象協会が共同開発した「サキミル」は、小売・飲食店向けの需要予測システムで、気象データと人流統計データを活用し、高精度な来店客数予測を実現します。気温や降水量、風速、湿度といった日本気象協会の詳細な気象データと、ソフトバンクの携帯電話基地局から取得した店舗商圏エリアの人流データを組み合わせ、独自のアルゴリズムで90％を超える予測精度を達成した事例もあります。このシステムは、食品や商品の廃棄を削減し、在庫管理や人員配置といった業務の最適化をサポートするとともに、過剰在庫によるコストの抑制やオペレーションの効率向上にも役立ちます。
既に株式会社バローホールディングスやゴディバ ジャパン株式会社をはじめとする多数の企業が採用しており、需要予測や店舗運営の最適化に大きく貢献しています。
株式会社infonervが提供する「α-発注」は、EC事業者、卸売業者、メーカー、商社を対象にしたAI自動発注システムです。このシステムは需要予測や仕入れ条件を考慮しながら発注リストを自動生成し、在庫状況のモニタリングを通じて異常を検知・アラート通知する機能を備えています。そのため、多品種少量対応が求められる小規模事業者から大規模事業者まで幅広いニーズに応えることができます。
「α-発注」は、事前にAI導入の効果をシミュレーションできるだけでなく、定期的なアルゴリズムのチューニングなどサポート体制も充実しており、導入後の精度向上を継続的に支援します。また、発注データや在庫状況をグラフ化して可視化することで、迅速かつ的確な意思決定をサポートします。
Anaplanが提供する「Anaplan for Demand Planning」は、需要予測と製品ライフサイクル管理を通じて、データに基づいた意思決定をサポートする高度な需要計画ソリューションです。
統計データを活用して、販売数量、価格、併売率、値引きの影響などを高精度に予測し、季節的な変動や突発的な需要変動にも柔軟に対応します。
また、需要計画担当者が設定した複数のシナリオを比較・微調整する機能を備えており、最適な需要計画の策定を支援します。さらに、販促活動の管理機能を搭載し、販促予算の管理、計画調整、ROI追跡に基づく活動評価などを一元的に行えます。
「Anaplan for Demand Planning」は、製品ライフサイクル管理や新製品の需要予測も可能で、幅広い分析範囲をカバーしています。さまざまなデータを一元管理することで、業務の属人化を防止し、部門間のコミュニケーションを円滑にする効果も期待できます。需要予測から販促管理、ライフサイクル管理まで、包括的な支援を提供することで、企業の計画業務を大きく変革します。
| システム名 | 提供会社 | 特徴 |
|---|---|---|
| 需要予測型自動発注システム | 株式会社日立システムズ | 天候や売価を考慮した販売予測、欠品防止と在庫削減 |
| sinops-CLOUD | 株式会社シノプス | AIによる客数予測、需要予測、柔軟な機能導入 |
| AI-Order Foresight | BIPROGY株式会社 | 高精度な需要予測、運用サポート体制 |
| Hitachi Digital Solution for Retail | 株式会社日立製作所 | データを基にした分析、流通業界全体の効率化支援 |
株式会社日立システムズが提供する「需要予測型自動発注システム」は、小売業や流通業のMD業務や発注業務を効率化し、在庫の最適化を支援する先進的なソリューションです。天候や売価など多様な変動要素を考慮した精度の高い販売予測モデルと在庫管理パラメーターを備えており、流通業や小売量販店のニーズに特化した需要予測を実現します。このシステムにより、最適な発注量が自動的に算出され、発注業務の負担を軽減すると同時に、欠品防止と在庫削減の両立を可能にします。
また、日配品や惣菜品、特売品、さらにはシーズン品など多様な商品に対応し、売り出しや終売時でも正確な自動発注が可能です。これにより、賞味期限などの販売期間に基づく廃棄ロスや、欠品による機会損失の削減にも貢献します。加えて、日々のメンテナンスが必要なパラメーターは最小限に抑えられており、店舗での発注業務を自動化するだけでなく、本部でのシステム運用負担の軽減にも寄与します。
株式会社シノプスが提供する「sinops-CLOUD」は、過去の販売実績データを活用した「需要予測型」の自動発注サービスです。AIが販売実績、販売価格、天候データなどを分析することで、客数予測や需要予測、適切な値引率の算出を実現します。このシステムは、リアルタイムでの在庫把握、日配品の需要予測・発注、客数予測などの多彩な機能を備え、1店舗につき1機能から柔軟に導入できる手軽さが特徴です。特に、賞味期限が短く需要予測が難しい食品の自動発注にも対応しており、小売業界での在庫管理を効率化します。
客数予測の精度は94.7%以上を誇り、45日先までの需要を見通せるため、生産計画の策定にも活用可能です。さらに、自社イベントを事前に登録することで予測精度が向上するほか、AIが最適な値引タイミングや値引率を算出する「AI値引」機能により、廃棄ロスの削減と売上アップを同時に実現します。
BIPROGY株式会社が提供する「AI-Order Foresight」は、小売店舗の販売実績、気象情報、企画情報など多様なデータを活用し、商品発注数を自動算出するAI自動発注サービスです。従来の自動発注システムでは対応が難しかった日配品や生鮮品も発注対象とする高度なAI技術により、高精度な需要予測を実現します。また、予測結果をAIが自動でチューニングするため、データサイエンティストを必要とせず、運用やメンテナンスの手間も軽減されます。
導入前にはアセスメントによる効果測定や店舗でのPoC（概念実証）サービスを提供し、導入後には予測精度やモデルを再検証する分析サービスを通じて継続的な運用支援を行うなど、充実したサポート体制が整っています。これにより、発注業務の効率化、在庫最適化、欠品防止、廃棄ロスの削減を一体的にサポートします。
株式会社日立製作所が提供する「Hitachi Digital Solution for Retail」は、データ蓄積からAIを活用した分析、さらにはバリューチェーン全体の最適化に向けた施策提案までを一括代行する需要予測システムです。ID-POSデータや広告・動画配信データ、ECサイト・Web・アプリの販売実績や利用実績、店舗での仕入れ・在庫実績など、幅広いデータに対応し、顧客ごとに最適な分析を実現します。
このシステムは、需要予測型の自動発注機能を備えており、店舗業務の負担を軽減しつつ、在庫の最適化と利益の最大化を可能にします。また、サプライヤー、メーカー、卸、商社、小売といった流通業界全体のプレイヤーをデータで結びつけ、それぞれの事業における効率化や課題解決を支援します。データを基点に、経営課題を多角的に解決するこのソリューションは、流通業界の各分野での最適な運営を強力にサポートします。
| システム名 | 提供会社 | 特徴 |
|---|---|---|
| PlanNEL | 製造業・流通業向け | AIを活用した需要予測、販売計画、在庫計画、補充計画、需給計画の効率化。製品ランクごとの在庫基準値を自動算出し、ABC分類やサービスレベルに基づく比較検討を可能にする。 |
| CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス | 株式会社マクニカ | AIを活用した在庫管理の最適化。複数のAIモデルによる個別需要予測と、在庫状況の可視化ダッシュボードを提供。 |
| Forecast Pro | 株式会社日立ソリューションズ東日本 | 需要予測支援システム。商品ごとに最適な予測手法を自動選択するエキスパートシステムを備え、予測の過程や根拠を開示。 |
| 需要予測ソリューション | コムチュア株式会社 | オーダーメイドの需要予測モデルを構築。ビッグデータを活用し、高精度な需要予測で効率的な意思決定をサポート。 |
「PlanNEL」は、AIを活用して需要予測（BF）、販売計画（DP）、在庫計画（IP）、補充計画（RP）、需給計画（MP）といった一連の計画策定と管理を効率化する、製造業・流通業向けのサプライチェーン・マネジメント（SCM）システムです。20年以上にわたるサプライチェーン分野でのコンサルティング経験とソリューション提供実績を基に開発されており、多様な業務課題に対応可能です。
このシステムでは、製品ランクごとの在庫基準値を自動算出し、販売実績や需要変動度に応じて基準値を継続的に更新します。これにより、トレンドに適応した在庫管理が可能となり、ABC分類やサービスレベル、在庫日数といった指標を基にした比較検討も容易です。さらに、ロットやリードタイムなどの制約条件を考慮しながら、各拠点に必要な補充数や発注計画を自動で算出し、複数拠点の在庫計画を一元管理できます。
株式会社マクニカが提供する「CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス」は、AIを活用して在庫管理の最適化を支援するシステムです。複数のAIモデルを組み合わせることで、大量のSKU（最小在庫管理単位）に対する個別需要予測を実現し、過剰在庫や欠品の削減を可能にします。このシステムは、PSI（生産・販売・在庫）レポートを活用して在庫状況を可視化し、将来的な需給シミュレーションも行うことで、発注量の最適化をサポートします。
さらに、発注量のレコメンド機能により、最適な意思決定を支援し、在庫管理業務の効率化とコスト削減を実現します。使いやすい可視化ダッシュボードが提供され、在庫や需要の状況をリアルタイムで把握できるため、迅速な対応が可能です。
株式会社日立ソリューションズ東日本が提供する「Forecast Pro」は、国内外での導入実績が豊富な需要予測支援システムです。自動車、医薬品、食品、アパレルなど、幅広い業種で利用されており、国内では約500社、グローバルで12,500社以上の導入実績を誇ります。
このシステムは、8つのグループモデルを基に商品ごとに最適な予測手法を自動で選択する「エキスパートシステム」を備えています。これにより、実績データの傾向を分析し、在庫の適正化や予算削減、業務の標準化を支援します。従来の勘や経験に依存した予測のバラツキを排除し、ノウハウの継承にも貢献します。また、在庫補充計画の機能を拡張することで、補充方式や在庫基準の適正化もサポートします。
「Forecast Pro」の大きな特徴は、予測の過程や根拠をすべて開示する点です。どのようなプロセスで予測が行われ、どの程度の誤差が含まれるのかといった評価も明確に示されるため、信頼性の高い予測が可能です。さらに、地域や商品カテゴリごとの需要予測、システム連携、外部データの活用、レポート作成など、多彩な機能が搭載されています。
コムチュア株式会社が提供する「需要予測ソリューション」は、企業ごとの要件に応じたオーダーメイドの需要予測モデルを構築する柔軟なシステムです。継続的に蓄積されたビッグデータを活用し、在庫量の最適化や新商品開発時の市場予測など、多岐にわたる業務に対応します。
このソリューションは、データ分析の専門家による支援体制も整っており、企業が直面する複雑な課題に対し、的確な解決策を提供します。外部データを組み合わせた高精度な需要予測を実現し、効率的な意思決定をサポートします。
在庫最適化について詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
在庫最適化の概要や手法などが良くわかる内容となっています。
在庫最適化とは？過剰在庫や欠品のリスクを軽減する方法を徹底解説！
| システム名 | 提供会社 | 対象 |
|---|---|---|
| 簡単らくらく需要予測One | 株式会社チェス | 時系列解析、複数の需要予測アルゴリズム、パラメーター設定、在庫管理、発注業務支援、専門知識不要 |
株式会社チェスが提供する「簡単らくらく需要予測One」は、中小企業や個人事業主向けに開発された需要予測ソフトウェアで、最先端のアルゴリズムを活用した需要予測や時系列解析を手軽に利用できる点が特徴です。過去の売上や仕入れの実績データを基に予測値を提示し、在庫量の最適化やキャッシュフローの改善をサポートします。
本システムでは、商品単位での実績データを取り込み、複数の需要予測アルゴリズムやパラメーターを活用して需要予測計算を行います。また、天気予報やイベント情報を入力することで、予測計算値の微調整も可能です。さらに、予測値を基に発注計画を自動で策定する機能を備えており、効率的な在庫管理と発注業務の支援を実現します。
「簡単らくらく需要予測One」は、専門知識がなくても簡単に利用できる設計となっており、需要予測を業務改善に活用したい中小企業や個人事業主に最適なソリューションです。
AI需要予測を活用してみませんか？
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需要予測システムは、多様な業界において重要なツールとなっています。特にAIを活用した需要予測システムは、データ分析の精度とスピードを向上させ、企業の競争力を高めるために欠かせません。この記事では、需要予測システムの概要、業種別の活用例、導入メリット、そして具体的なシステムの選び方について紹介しました。
この記事が、需要予測システムの導入を検討している企業の皆様の参考になれば幸いです。
