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目次 ➖
データに基づいた意思決定が当たり前となった今、「予測分析ツール」への注目がますます高まっています。売上予測、需要変動、顧客行動の分析など、あらゆるビジネス領域で活用が進んでおり、予測精度の高さと導入のしやすさを兼ね備えたツールが次々に登場しています。
この記事では、最新版のおすすめ予測分析ツール13選を徹底比較。さらに、基本機能や選び方、導入時の注意点まで網羅的に解説します。
ぜひ本記事を参考に、自社に最適な予測分析ツールを見つけてください。
予測分析ツールの導入を検討中の方必見！
導入前に、予測分析の精度検証の重要性を確認してみませんか？
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予測分析とは、過去のデータや現在の傾向をもとに、将来の出来事や行動を予測する分析手法です。統計学や機械学習、AI技術などを活用し、売上や需要、顧客行動、在庫の変動などを予測します。近年では、予測精度の向上や計算能力の進化により、多くの企業が業務に取り入れるようになりました。
特にビジネス分野では、意思決定の迅速化やリスクの最小化を目的として、「予測分析ツール」の導入が進んでいます。これらのツールは複雑なデータ処理を自動化し、専門知識がなくても高度な分析が可能となるのが特長です。
予測分析の目的は「未来を知る」ことではなく、「未来に備える」ことです。予測結果に基づいて事前に行動を取ることで、成果の最大化やトラブルの回避につながります。
予測分析はさまざまな業界や業務において活用されています。ここでは、特に代表的な6つの分野についてご紹介します。
需要予測は、流通業や物流業で特に重視されています。たとえば、エネルギーや食品、日用品などの需要変動を予測することで、供給チェーンの最適化が図れます。さらに、交通機関の混雑予測や病院での来院数予測など、公共インフラでも活用が進んでいます。
需要予測について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
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、そして精度を高めるためのポイントがわかりやすい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
新規出店や店舗展開を検討する際にも、予測分析は重要な役割を果たします。地域ごとの人口動態や競合状況、過去の売上データを分析し、「成功しやすい立地」を科学的に選定できます。これにより、出店リスクの低減とROIの最大化が実現します。
出店戦略について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
出店戦略を成功に導くための具体的なステップと分析方法がわかりやすい内容となっています。
出店戦略はどう立てる？マーケティングや具体的な分析方法について
マーケティング分野では、顧客の行動予測や購買傾向の分析に予測分析が活用されています。キャンペーンの効果測定、ターゲティング精度の向上、カスタマージャーニーの最適化など、幅広い施策に役立てられています。「次にどのような商品が売れるのか」を予測できることは、マーケターにとって大きな武器となります。
小売業や製造業では、商品の売上や出荷数の変動を予測する「販売予測」に欠かせません。季節要因やプロモーション施策、トレンドなどを加味して、適切な生産・在庫計画を立てることができます。過不足のない商品供給は、コスト削減と顧客満足の両立に直結します。
人事・採用分野でも、予測分析が注目されています。離職予測、適性分析、採用計画の立案などに用いられ、人的資源の最適配置や育成戦略の効率化が図れます。従業員満足度やパフォーマンスを数値化し、組織全体の生産性向上に寄与します。
金融業界では、信用リスクの評価や不正検出、株価の動向分析に予測分析が導入されています。AIやビッグデータと組み合わせることで、リアルタイムな判断や自動化によるリスクヘッジが可能になります。また、個人向けローンの審査や投資判断のサポートにも活用されるなど、金融機関の意思決定に欠かせない存在となっています。
予測分析を導入することで、企業はさまざまなメリットを享受できます。特に以下の4点は、多くの業種・業務で実感されている効果です。
膨大なデータをもとに将来の傾向を予測することで、「勘や経験」に頼らない客観的な意思決定が可能になります。これにより、意思決定のスピードと正確性が大きく向上します。
たとえば、「次に需要が伸びる商品はどれか？」「今月の売上はどう推移するか？」といった問いに対し、データドリブンな回答が得られるため、経営判断の信頼性が高まります。
予測分析はリスクの「兆候」を早期に発見し、事前に対策を講じるのに役立ちます。例えば、離職の兆候がある社員や、在庫切れが起きそうな商品などをあらかじめ察知できれば、損失の回避や問題の深刻化を防ぐことができます。
「未来を知ることで、トラブルを未然に防げる」――これが予測分析の大きな価値です。
需要予測や在庫管理、販売計画などを精緻に行うことで、余剰コストや無駄なリソース投入を抑えられます。その結果、業務の効率化とコスト削減を同時に実現することが可能です。
特に製造業や小売業など、オペレーションが複雑な業界では、予測分析の導入によって業務プロセスの最適化が加速します。
顧客行動やニーズを予測することで、「必要なときに、必要な商品・サービスを提供する」ことが可能になります。これにより、パーソナライズされた提案やタイムリーなアプローチが実現し、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。
予測分析ツールを活用する第一歩は、分析の材料となる「データの収集と整備」です。予測の精度は、入力されるデータの質によって大きく左右されます。
データ収集機能では、社内システム（ERP、CRMなど）や外部データソース（SNS、気象情報、経済指標など）から情報を自動的に取り込むことが可能です。リアルタイムで更新されるデータにも対応できるツールであれば、常に最新の状況に基づいた分析が行えます。
一方で、収集されたデータはそのままでは使えないことが多く、欠損値や異常値の補正、形式の統一といった「データクレンジング」が不可欠です。この作業をツールが自動で行うことで、専門知識がなくても質の高いデータ分析が可能になります。
「正確な予測は、正確なデータから生まれる」――この原則に基づき、信頼性の高いデータ基盤を整えることが予測分析のスタート地点となります。
データが整備されたら、次は統計的な手法やAI技術を用いて、将来を予測するフェーズに入ります。ここが予測分析の中核であり、ツールの性能を左右する重要な部分です。
予測分析ツールには、多様なアルゴリズムが搭載されています。たとえば、
など、用途や目的に応じて最適な分析手法を選択できます。
「どのアルゴリズムを使うか」が予測精度や処理速度に大きな影響を与えるため、ツールの選定においては対応アルゴリズムの種類も確認しておくべき重要なポイントです。
また、最近のツールは「自動モデリング（AutoML）」機能を搭載しているものも多く、ユーザーがアルゴリズムを意識しなくても、ツール側が最適な手法を自動選定・適用してくれる設計になっているケースも増えています。
専門的な知識がなくても高度な予測が実現できる、という点こそが、最新の予測分析ツールの大きな魅力です。
予測分析において、収集したデータをもとに分析モデルを作成するプロセスを「モデル構築」と呼びます。これは、過去のデータと結果の関係性を数理的に捉え、将来の傾向を再現できるような仕組みを作る作業です。
予測分析ツールでは、多くの場合「ウィザード形式」や「テンプレート機能」を活用しながら、ユーザーが簡単にモデル構築を行えるよう設計されています。さらに、自動で複数のモデルを作成し、その中から最も精度の高いものを選出する機能（AutoML）を備えているツールもあります。
モデルが構築できたら、次に行うのが「評価」です。予測モデルの性能を測るために、以下のような指標が用いられます。
モデルの信頼性や実用性を数値で検証することで、「本当に使える予測」を見極めることが可能になります。
また、最新のツールでは、モデルのバージョン管理や継続的な再学習（リトレーニング）にも対応しており、環境の変化に応じてモデルの精度を保つことができます。
予測分析ツールの大きな魅力の一つが、分析結果を「誰でも理解しやすい形」で可視化できる点です。数値やモデルだけでは見えにくい情報も、グラフやチャートにすることで、直感的に把握できるようになります。
たとえば以下のような可視化機能が一般的です。
「数字の羅列」ではなく、「見てすぐ理解できるアウトプット」こそが、現場での活用に直結します。
さらに、ツールによってはダッシュボードをカスタマイズできる機能や、経営層向けに自動でレポートを生成する機能も備えており、チーム全体で分析結果を共有・活用するための基盤として機能します。
「データから意思決定へ」を橋渡しするこの可視化機能は、予測分析ツールの真価を発揮する場面と言えるでしょう。
近年の予測分析ツールは、「誰でも使える」ことを前提に設計されており、ノーコード対応や業務プロセスの自動化機能が充実しています。これにより、専門的なプログラミング知識がなくても、現場の担当者が自ら予測モデルを構築・運用できるようになっています。
たとえば、
など、分析業務全体の「ワンクリック化」が進んでいるのが現在のトレンドです。
特にノーコードツールは、業務部門とデータ部門の分断を解消し、現場主導でデータ活用が進められる点で大きなメリットがあります。属人化の防止やスピード感のある施策実行に直結するため、導入を後押しする企業も増えています。
また、ワークフローの自動化により、分析作業にかかる手間や時間が大幅に削減され、「本当に重要な意思決定」にリソースを集中できるようになるのです。
AI CROSS株式会社が提供する、ノーコードAI予測分析・意思決定支援サービス「Deep Predictor」は、ノーコードで使える日本製の予測分析ツールです。高度なAIアルゴリズムを自動選定し、短時間で高精度な予測が可能です。専門知識がなくても、直感的な操作でモデル構築から可視化までを一括で行えます。需要予測、販売予測、出店分析など、幅広い業務に対応しています。
また、「Deep Predictor」は“現場が自走できること”をコンセプトとして設計されており、現場の担当者自身が活用しやすいよう配慮されています。これにより、専門的な知識がなくても、現場主導で予測分析を業務に活かすことが可能です。
詳しくはこちら： Deep Predictor 公式サイト
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | オンラインサポート、導入支援、活用支援 |
| 主な機能 | 数値予測、分類、要因分析、可視化、自動モデリング |
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「Prediction One」は、使いやすいインターフェースが特徴です。直感的な操作だけで高度な予測分析ができます。クラウド版では、チームで情報を共有し共同作業が可能です。デスクトップ版では、アプリを利用したクローズドな環境下で機密データを扱えます。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド / インストール |
| サポート体制 | メール、学習コンテンツ |
| 主な機能 | 二値分類、多値分類、数値予測、時系列予測 |
「IBM SPSS Statistics」は、IBMが提供する老舗の統計解析ソフトで、予測分析にも幅広く対応しています。アンケート分析や因子分析など、高度な統計手法を直感的な操作で使えるのが特長です。学術機関から企業まで、幅広い分野で活用されています。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | インストール |
| サポート体制 | オンラインサポート、公式ドキュメント |
| 主な機能 | 統計解析、回帰分析、予測モデル作成、可視化 |
「IBM SPSS Modeler」は、ノーコードでデータマイニングや予測分析が行えるツールです。ドラッグ＆ドロップの操作で分析フローを構築でき、ビジネスユーザーでも扱いやすい設計となっています。AIや機械学習によるモデリングもサポートし、多様なデータに対応します。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド / インストール |
| サポート体制 | オンラインサポート、公式ナレッジベース |
| 主な機能 | 機械学習、分類、クラスタリング、予測分析、自動モデリング |
「SAS Viya」は、SAS社が提供する次世代の高度分析プラットフォームです。膨大なデータ処理とAI予測をクラウド上で実行でき、企業全体の分析業務を支えます。コード／ノーコードの両方に対応し、ビジネス担当者からデータサイエンティストまで幅広く利用可能です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | オンラインサポート、導入支援、学習コンテンツ |
| 主な機能 | 機械学習、統計解析、自然言語処理、時系列予測、可視化 |
「Altair Knowledge Studio」は、データプレパレーションからモデリング、評価までをカバーする予測分析ツールです。GUIベースで操作でき、ノーコードで機械学習や決定木モデルの構築が可能です。ビジネスユーザーにも扱いやすく、金融や製造分野での導入実績も豊富です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | インストール / クラウド |
| サポート体制 | チケット制サポート、技術ドキュメント |
| 主な機能 | 機械学習、分類、回帰、データ前処理、モデル評価 |
「Board BEAM」は、経営管理や業績予測を得意とする統合型の予測分析ツールです。プランニング、分析、レポーティングを一体化し、企業の意思決定を支援します。特に財務予測や予算編成との連携が強みで、大手企業での導入が進んでいます。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | 導入支援、カスタマーサクセス、オンラインマニュアル |
| 主な機能 | 財務予測、シナリオ分析、ダッシュボード、可視化レポート |
「Nint ECommerce」は、EC市場に特化したデータ分析・予測ツールです。楽天市場やAmazonなど複数のECモールの販売データを一元管理し、競合分析や売上予測を実現します。ECビジネスの成長戦略に必要な情報をスピーディに可視化できるのが特徴です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | オンラインサポート、担当者による導入支援 |
| 主な機能 | 販売予測、競合分析、ランキング推移、時系列データの可視化 |
「Yahoo! JAPAN 来店計測」は、オンライン広告の効果をオフラインの来店行動と結びつけて可視化できるツールです。Yahoo!アプリの位置情報を活用し、広告接触者が実際に店舗を訪れたかどうかを分析。広告の費用対効果（ROAS）を予測・改善するのに役立ちます。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | 広告代理店経由のサポート、オンラインヘルプ |
| 主な機能 | 来店予測、広告効果測定、エリア分析、ユーザー行動分析 |
「exaBase 予測・分析」は、エクサウィザーズが提供するAI活用型の業務改善ツールです。特にノーコードで需要予測や数値予測が行える手軽さが評価されており、製造・物流・小売などさまざまな業種で導入が進んでいます。シンプルな操作性と実用性の高さが特徴です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | 専任担当者によるサポート、QAフォーラム |
| 主な機能 | 数値予測、需要予測、傾向分析、モデル自動構築 |
「Wonder予測AI」は、誰でも簡単に使えるクラウド型の予測分析ツールです。CSVファイルをアップロードするだけで、自動的に最適な予測モデルを作成し、結果をグラフでわかりやすく表示します。使いやすさとスピードを重視した設計で、中小企業にも導入しやすいツールです。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | オンラインマニュアル、メールサポート |
| 主な機能 | 数値予測、時系列予測、傾向分析、グラフ表示 |
「xenoBrain（ゼノブレイン）」は、企業のニュースや決算情報をAIが分析し、株価や業績への影響を予測するビジネスインテリジェンスツールです。自然言語処理を活用して定性的な情報も数値化でき、投資判断や競合分析に役立ちます。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | オンラインサポート、専任担当による導入支援 |
| 主な機能 | ニュース解析、業績予測、株価予測、リスク分析 |
「Findability Platform」は、米Findability Sciences社が開発したAI予測分析ツールで、日本ではソフトバンクが展開しています。ビジネスユーザー向けに設計されており、需要予測や業績予測を短期間で実現できます。多くのデータソースを組み合わせて、精度の高い分析が可能です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供形態 | クラウド |
| サポート体制 | 導入支援、トレーニングプログラム |
| 主な機能 | 需要予測、業績予測、自動モデリング、AIレコメンド |
予測分析ツールを選ぶうえで最も重要なのが、自社のユースケースに合ったアルゴリズムや機能が搭載されているかどうかです。ツールによって得意とする分析領域や対応しているモデルの種類が異なるため、目的に応じた選定が求められます。
たとえば、
単に「AIを使える」だけではなく、「自社の課題に効く」機能を持っているかが選定の分かれ目になります。
また、アルゴリズムだけでなく、以下のようなユースケースに沿った機能や対応力も確認ポイントです。
目的に合ったツールでなければ、せっかくの予測分析も十分な成果につながりません。
予測分析ツールを社内で活用するうえで、ノーコード対応やUI（ユーザーインターフェース）の使いやすさは非常に重要な要素です。どれだけ高機能でも、操作が難しければ現場では使いこなせません。
近年では、以下のような誰でも使いやすい設計のツールが増えています。
特に、データ分析の専門人材が不足している中小企業や現場部門では、「ノーコードであること」自体が導入ハードルを下げる大きな要因になります。
「現場の誰でも使えるツールか？」という視点を持つことで、導入後の定着率や活用レベルが大きく変わります。
予測分析ツールの導入にあたっては、セキュリティ面とサポート体制の確認も欠かせません。特に、顧客情報や売上データなどの機密性が高い情報を扱う場合、安全な運用基盤が求められます。
以下のポイントをチェックしましょう。
また、導入初期や運用中のトラブル対応に備えて、どのようなサポート体制があるかも要確認です。
ツールの性能だけでなく、「安心して使い続けられる環境」が整っているかどうかが、継続的な活用に直結します。
予測分析ツールを導入する前に、まず考慮すべきなのがデータの整備状況とインフラ環境の準備です。多くの企業が「ツールを導入すればすぐに予測が始められる」と考えがちですが、予測精度の高い分析を行うためには、質の高いデータ基盤が必要不可欠です。
以下の点が導入前の課題になりやすいです。
これらの問題に対応するため、データ統合や前処理、分析に適したインフラ（クラウド環境など）の整備を事前に検討しておく必要があります。
「分析の8割は前処理」と言われるほど、データ準備が結果を左右します。 ツール選定だけでなく、社内のデータ環境も並行して整えていきましょう。
予測分析ツールを導入しても、活用を担う人材が社内にいなければ、その力を十分に発揮することはできません。特に、多くのツールは機械学習や統計的知識が前提となるため、一定のAIリテラシーやデータスキルが求められます。
実際に、以下のような課題がよく見られます。
このような背景から、予測分析の実務では「ツールを扱える人材の確保・育成」が大きな壁となっています。
しかし、こうした課題をクリアする選択肢として注目されているのが、「Deep Predictor」のようなAIリテラシーが不要なツールです。専門的な知識がなくても、画面の指示に従って操作するだけで、誰でも高精度な予測を作成できる設計がなされており、現場主導でのデータ活用が可能になります。
「AI人材がいないからできない」ではなく、「ツールが人材の壁を超える」。そんな新しい選択肢が、今後の予測分析の普及を支えていくでしょう。
予測分析は「一度やって終わり」ではなく、継続的に結果を見直し、改善していくサイクル＝PDCA（計画・実行・評価・改善）の運用が不可欠です。
ツールを導入するだけでは、期待した成果は得られません。以下のような体制整備が重要です。
たとえば、「売上予測を作ったけれど、現場では使われていない」というケースは少なくありません。予測を業務判断に組み込む仕組みがないと、分析が「絵に描いた餅」になってしまいます。
継続的にPDCAを回す運用体制を作ってこそ、予測分析ツールの真価が発揮されます。
「予測分析に興味はあるけれど、何から始めればいいかわからない」
「専門知識がないから、自社には難しいかもしれない」
そんな不安を感じている企業におすすめなのが、AI CROSSの「Deep Predictor」です。
このツールは、ノーコードで操作でき、専門的なAIリテラシーがなくてもすぐに高精度な予測分析が始められる点が大きな特長です。CSVファイルをアップロードするだけで、自動的に最適なモデルが構築され、数分以内に結果を確認できます。
さらに、需要予測・販売予測・人材分析・出店戦略など、あらゆるビジネスシーンで活用できる柔軟性を備えており、中小企業から大手企業まで幅広く支持されています。
「最短1日で予測分析をスタートできる」というスピード感と、現場で“使いこなせる”操作性が両立している点も、Deep Predictorならではの魅力です。
「まずは試してみたい」「実務にすぐ活かしたい」と考えている方は、Deep Predictorから始めるのが最も効率的な選択肢と言えるでしょう。
予測分析ツールの導入を検討中の方必見！
導入前に、予測分析の精度検証の重要性を確認してみませんか？
→資料を見てみる
予測分析ツールは、売上予測、需要予測、業務改善、人材分析など、さまざまなビジネス課題の解決に役立つ強力な武器です。しかし、ツールの種類や機能は多岐にわたるため、自社のユースケースやリソースに合わせた選定が非常に重要です。
選び方のポイントとしては、
などを確認することが大切です。
そして、「すぐに始めたい」「専門知識がない」という企業に最適なのが、Deep Predictorです。直感的な操作で本格的な予測分析が行えるため、最小限の負担でデータ活用を実現できます。
自社にぴったりの予測分析ツールを見つけ、データに基づく意思決定で、より確実で成果につながる取り組みを実現しましょう。
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