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製造業などの販売部門やマーケティング部門の方へ。需要予測システムの導入メリットやタイプ、比較ポイントとともに、おすすめの需要予測システムを紹介します。
“需要予測システム”の 一括資料ダウンロードする（無料）
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システムです。
近年はAI（人工知能）による機械学習を活用するケースが一般的で、これまで人手に頼っていた作業を自動化できます。経験や勘に頼らず、実績データに基づいた高精度な予測が可能になり、在庫管理や仕入れの効率化に役立ちます。
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求められる昨今、コスト削減のためにも的確な在庫管理の重要性が高まっています。曖昧な在庫管理による過剰在庫は、保管コストや値引き・廃棄を招き、逆に欠品は販売の機会を逃すリスクがあります。
また、需要予測は難易度が高く、担当者の経験や勘に依存しやすいため、属人化や判断ミスといった懸念も。こうした課題を防ぐには、データに基づく客観的な経営判断が不可欠です。AIによる高度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す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もの、発注の自動化や在庫の適正化に強みを持つものなど、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 経営指標予測オプション、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 | 需要予測型自動発注システム、sinops-CLOUD、AI-Order Foresight、Hitachi Digital Solution for Retail |
| 在庫適正化に強み | PlanNEL、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。「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。
需要予測システムをお探しの方は、こちらからサービス紹介資料をダウンロードいただけます。
“需要予測システム”の 一括資料ダウンロードする（無料）
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 |
|---|---|
| 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数などを予測する機能。仕入れや人員配置の最適化に貢献 |
| 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う機能。AIによる高精度分析で、日配品・生鮮品などの自動発注に対応するシステムも |
| 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。適切なタイミングでのメンテナンス実施により、事故や故障を回避 |
| 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・ラベリング。コールセンターの運用最適化に役立つ。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と連携。データの自動反映や入力作業の効率化を図る |
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、企業活動の根幹に関わる業務です。AIを活用した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。
AIがユーザーの行動データや市場動向、天候、為替といった外部データを学習・分析し、在庫量の最適化を実現。過剰在庫による保管コストの増加や値引き販売、廃棄ロスを削減できるほか、欠品による販売機会の逸失も抑制。結果として、在庫の最適化を通じた利益向上が期待できます。
AIによって複雑なデータ分析を自動化できるため、予測にかかる作業の効率が大幅に向上。膨大なデータの処理も瞬時に行えるため、予測精度が高まり、属人的な勘や経験に頼った運用から脱却できます。担当者の負担軽減や業務の標準化も実現します。
データドリブンな経営とは、収集・蓄積されたビッグデータを活用して経営判断を行う手法です。AIによる高精度な需要予測により、消費者ニーズの変化や複雑な市場動向を的確に捉えることができ、より合理的で戦略的な意思決定を支援します。また、分析データを新規事業の創出に活かす企業も増えています。
需要予測業務は属人化しやすく、特定の担当者の退職や異動によって業務が滞ったり、社内での人材流動が難しくなったりするリスクがあります。
需要予測システムの導入により、個人の経験やスキルに依存せず、データを読み込むだけでアルゴリズムが自動で予測・分析を実行。新人・ベテランを問わず、誰でも簡単な操作で高精度な需要予測が立てられるようになり、業務品質の均一化を実現できます。
需要予測システムは搭載されている機能や業界・業種という観点から、大きく5つのタイプに分けられます。
業界を問わずに利用できる汎用的なタイプ。過去データをもとに将来の需要やトレンドを予測するのが特徴で、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。個人利用から大企業まで幅広く用いられています。
「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、幅広い活用実績があります。
「Perswell」のように、基本的なクライアントデータに加え、天候やイベントなどの外部要因も取り込み、高精度な需要予測を実現するシステムも。「xenoBrain 経営指標予測オプション」では、2,000万本のニュースを事前学習したAIを活用し、世界情勢を踏まえた予測を学習不要で行えます。
商品の発注、棚割、品出し、在庫管理といった小売業の「商品管理業務」の効率化に特化したタイプ。AIによる需要予測で発注精度を高め、業務の無駄を削減。1店舗から利用可能なサービスが多く、価格帯も比較的手頃なため、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。食材の発注量やシフト管理の最適化をサポートします。
来店客数の予測に加え、販売実績や商品支持率、在庫数などをもとに最適な発注数を自動で算出・反映するタイプ。発注業務の省力化・省人化やミスの防止に役立ち、属人化しやすい作業の標準化も図れます。流通・小売業界における人手不足への対応策としても注目されています。
たとえば「sinops-CLOUD」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機能を搭載。更に、ロス削減・売上アップに役立つ「AI値引」といったサービスがそろっています。
在庫コストの最適化と収益の最大化を支援するタイプ。AIを活用して精度の高い需要予測を行うことで、過剰在庫や欠品を防ぎ、在庫切れによる販売機会の損失や、保管スペース・管理コストの削減にも貢献します。
たとえば、「PlanNEL」では、ABC分析による製品のランク分けをもとに、適正在庫の基準値を自動算出し、最適な在庫計画を提案。販売実績や需要変動を考慮し、複数の在庫拠点の必要な補充数・発注計画を一元管理できます。
「FOREMAST」は、在庫過少、在庫過多の情報を検出し、自動で発注カレンダー作成。多品目の在庫を効率的にコントロールしながら、欠品リスクの低減と在庫削減の両立を図ります。
中小企業や個人店舗でも導入しやすい、低コストかつシンプルな操作性を備えたタイプ。高額なシステムが多い中、1店舗から利用可能な手軽さが特徴です。
たとえば、「簡単らくらく需要予測One」は、29,800円の買い切り型。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。
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、主な比較ポイントについて解説します。
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」といった、気象データや人流データなどの外部データの活用が効果的なため、外部データの提供有無をあらかじめチェックしておくとよいでしょう。
たとえば、「sinops-CLOUD」は天候・気温データと標準連携しており、年末年始やゴールデンウィークといった社会イベントも加味した客数予測が可能です。
また、「サキミル」は人流統計データを活用し、店舗の商圏エリアにおける来客数を高精度に予測します。
来店客数や販売数量、在庫量に加え、どこまで幅広く分析もできるかも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」といったサービス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するのか、それともベンダーによる支援を受けながら進めるのかは、導入時の大きな判断ポイントです。特に、専門人材が不在の個人店舗や中小企業では、操作のしやすさや、運用負荷の軽さが必須条件となるでしょう。また、導入後のトラブル対応やサポート体制もベンダーごとに異なるため、事前確認が必要です。
自社運用を前提としたツールには、「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、「AI-Order Foresight」のように予測精度の検証・再構築といった分析支援を提供するツールもあります。
「Deep Predictor」は、AI自動モデリングによる高精度な予測、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、導入前のデータ整備を専門家がサポートするなど、運用支援が充実しているのも強みです。
“需要予測システム”の 一括資料ダウンロードする（無料）
（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行えるシステム。予測値だけでなく、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が強み。
学習データの妥当性も確認されており、ベテランの知見や経験則を反映したナレッジの吸収ができる。ビジネス上の制約条件も考慮しながら、シナリオ別のシミュレーションや最適化を実現。
予測結果は、わずか数クリックで出力でき、誰でも簡単に操作可能。加えて、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が用意されており、データの扱いに不慣れな企業でも安心。データに基づく意思決定を支援し、既存業務の効率化や新規ビジネスの創出にも寄与する。
（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。プログラミング不要で誰でも簡単に、データ分析や発注の自動化を実現。IT・製造・建設・旅行など幅広い業界・業種で、企業規模を問わず導入が進んでいる。
データ収集や前処理を自動化するRPA機能に加え、機械学習や安全在庫計算などの多様なアルゴリズムを搭載。解析結果は既存のBIツール上で可視化できるため、予測データの活用もスムーズ。
更に、オプションとして、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。
（出所：Perswell公式Webサイト）
需要予測の高度化や業務最適化をサポートするAIサービス。同社のデータサイエンティストがモデル構築を行うため、自社に専門家が不在でも機械学習によって需要予測モデルを利用可能。
過去の実績データに加え、天候・イベント情報、画像やテキストといった非構造データも活用。AI需要モデルと最適化条件をかけあわせ、最新のアルゴリズムとノウハウによって企業ごとのニーズに応じたモデルをチューニング。在庫状況や発注・生産条件など複雑な制約を考慮し、推奨される発注数や生産数まで自動で算出する。各業務の最適化はもちろん、予測業務の効率化や属人化の排除、自動発注など、多方面での業務改善に役立つ。
既存の在庫管理ステムや発注システム、配車管理システムなどと連携するため、基幹システムのリプレイス不要でスムーズに導入できる点も強み。
（出所：xenoBrain 経営指標予測オプション公式Webサイト）
ニュース2,000万本、統計データ70,000指標を学習済みの高精度AIにより、ノーコード・ノーデータで需要予測を自動化できるサービス。
学習用データの選定・収集は不要で、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を手軽に予測できる。1年先までの月次推移を予測でき、経済動向に基づいた予測の根拠も提示されるため、経営判断にも活用しやすい。
突発的な経済変動があった場合に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対応可能。 経営企画における予算策定や営業企画における売上計画、調達部門での原材料価格予測など、様々な業務での活用できる。
化学品メーカー、建材メーカー、商社、通信、物流、広告代理店など、大手を中心に幅広い業界で導入が進んでいる。
（出所：Prediction One公式Webサイト）
導入実績30,000社以上。小売の需要予測から、Webコンテンツの最適化、機器の故障原因の分析、見込み顧客の抽出まで、幅広い業務で活用されている予測分析ツール。
機械学習やプログラミングの知識がなくても、データを読み込むだけで予測モデルを自動生成し、数クリックで分析が可能。入力データが予測にどのように寄与したかも可視化でき、精度向上だけでなく歩留まり改善や業務の意思決定にも直結する。
クラウド版とデスクトップ版から選択でき、クラウド版はチーム利用やAPI連携に対応、デスクトップ版は機密データを扱う環境に最適。
（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取得した店舗商圏エリアの人流統計データを組み合わせることで、高精度な来客数予測を実現している。
食品ロスや機会損失の削減、過剰在庫による経費の抑制、オペレーションの最適化といった店舗運営の効率化に寄与し、属人化しがちな予測業務の標準化にも効果を発揮。90%を超える高精度な予測を達成した事例も。1店舗あたり4,900円という低価格も魅力。
（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管理を通じて、データに基づく意思決定を支援するソリューション。統計データを活用し、販売数量や価格、併売率、値引きなどを予測できる。
季節性や突発的な需要変動といった複雑な要因にも対応できる柔軟なプランニング機能を備え、需要計画担当者による複数のシナリオに微調整を加えながらの比較検討も可能。
また、販促予算の管理や、販促計画の調整、またROI追跡による施策評価など、販促活動の管理機能も充実。
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。様々なデータの一元管理により、業務の属人化を防ぎつつ、部署をまたいだコミュニケーションの円滑化にも寄与する。
（出所：需要予測型自動発注システム公式Webサイト）
小売業のMD業務や発注業務の改善、在庫最適化に貢献する需要予測型の自動発注システム。流通業や小売量販店に特化した高精度な販売予測モデルと在庫管理パラメーターを備え、天候や売価といった様々な変動要素を加味した需要予測が可能。最適な発注量を自動で算出し、発注業務を効率化するとともに、欠品防止と在庫削減を同時に実現する。
日配品や惣菜品、特売品に加え、シーズン品の売り出しや終売時でも自動発注に対応。賞味期限など販売期間に応じた廃棄ロスの削減や欠品時による機会損失の回避にも効果的。
日々メンテナンスが必要なパラメーターが最小限に抑えられているため、店舗現場だけでなく、本部における運用負荷の軽減にもつながる。
（出所：sinops-CLOUD公式Webサイト）
過去の販売実績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が分析し、客数予測や需要予測、値引き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・発注などの機能を備え、1店舗あたり1機能から導入できる手軽さも魅力。賞味期限が短く、販売計画を立てにくい食品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日先までの需要を見通せるため、生産計画にも活用可能。更に、自社イベントを事前登録することで予測精度が向上。AIが最適なタイミングと値引き率を算出する「AI値引」機能により、ロスの削減と売上の最大化をサポートする。
（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、企画情報などの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対応が難しかった日配品や生鮮品も自動発注の対象となっており、高度な統計解析とAIによる予測方式により、高精度な予測を実現している。予測結果はAIで自動チューニングされるため、データサイエンティストの介在は不要。運用メンテナンスの手間も抑えられる。
更に、導入前の効果を測定するアセスメントや店舗PoCサービス、導入後の精度・予測モデルの再検証といった分析サービスも提供されており、事前検証から運用支援まで、充実したサポート体制が整っている。
（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による分析、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サイトやWeb、アプリの販売・利用実績、店舗での仕入れや在庫の実績など、多様な情報に対応している。
AIが複数の要因（曜日や値引き、販促イベントなど）を加味して発注量を自動算出する「需要予測型の自動発注」により、店舗の発注業務を効率化。在庫調整によるコスト削減と売上機会の最大化を実現する。
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事業者をデータでつなぎ、それぞれの事業の最適化に貢献。データを起点として、様々な経営課題の解決を支援する。
“需要予測システム”の 一括資料ダウンロードする（無料）
（出所：PlanNEL公式Webサイト）
AIによる需要予測（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できるSCMシステム。製造業・流通業を中心に、20年以上にわたるサプライチェーン・マネジメント領域でのコンサルティングとソリューション提供の実績を持つ。
製品ランクに応じた在庫基準値を自動算出し、最適な在庫計画を立案可能。基準値は、販売実績や需要変動によって随時見直されるため、トレンドに即した在庫管理が実現できる。
ABC分類やサービスレベル、在庫日数などによる比較検討にも対応しており、ロットやリードタイムなどの制約条件を踏まえた、補充数・発注計画も自動化される。複数拠点にわたる在庫計画も一元管理でき、ダッシュボード上で欠品・過剰在庫のリスクを可視化しながら、販売計画との整合性をスムーズに確認できるのも特徴。
（出所：FOREMAST公式Webサイト）
キャノンITSが保有する数理技術や業務知識に加え、AI活用技術などの研究成果を活かした、需要予測・需給計画ソリューション。
データに基づき、最適な発注・生産・在庫管理業務を支援するシステムで、「在庫補充計画SIコア」「需要予測SIコア」など、5つのSIコアを課題に応じて組み合わせて導入できるセミオーダー型を採用している。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に加え、自社開発の強みを活かしたアドオン機能の開発も可能。
需給管理に通じた専門コンサルタントが課題・要件を丁寧にヒアリングし、企業ごとに最適なシステム提案を行うなど、導入後のサポート体制も整備されている。
（出所：Forecast Pro公式Webサイト）
在庫の適正化や予測工数の削減、資源の適正配置を支援する、在庫基準改善サービス/需要予測支援システム。国内約500社、グローバル12,500社以上への導入実績があり、自動車、精密機器、インフラ、医薬品、食品、アパレルなど幅広い業種で活用されている。
実績データの傾向を分析し、8つのグループモデルから最適な予測手法を自動選択する「エキスパートシステム」を搭載。企業ごとに最適な予測モデルを構築し、属人的な判断によるバラツキを排除することで、業務標準化やノウハウ継承にも寄与。
更に、在庫補充計画まで機能を拡張する場合は、補充方式や在庫基準の適正化もサポートしている。
予測の過程とその根拠、誤差の程度などもすべて開示され、透明性の高い予測が行えるのも特徴。
（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融合し、予測プロセスを簡素化・迅速化する需要予測システム。
全在庫品目の需要パターンの差異の自動検出や、継続的需要と季節的需要のパターンの最適化といった独自メソッドにより、高精度な予測を実現。
また、新製品の投入や販促キャンペーンなどのイベントの影響も加味し、細やかな調整にも対応する。
業界特化型のテンプレートを備え、短期間かつ低コストでの導入支援にも強みを持つ。
（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。
商品単位の時系列で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やパラメーター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、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。
需要予測や発注の最適化に必要な機能を備えながら、29,800円の買い切り型で導入できるコストパフォーマンスも魅力。
需要予測システムとは、AIを活用して過去のデータから需要を予測し、在庫管理や発注業務の効率化、データドリブンな経営を支援するツールです。市場の多様化や業務の属人化といった課題を背景に、多くの企業で導入が進んでいます。
需要予測システムは、以下の5タイプに分類されます。
導入実績を公開している例としては、「Prediction One（30,000社以上）」「Forecast Pro（国内約500社、グローバル12,500社以上）」「sinopsシリーズ（約120社）」などがあります。
価格は見積もり制が多く、事前に必要な機能や対応範囲を明確にしておくと選定がスムーズです。参考として、安価なものであれば「サキミル」は月額4,900円（初期費用3,000円）、「簡単らくらく需要予測One」は買い切り29,800円で提供されています。
システムを選ぶ際は、「分析用データの提供有無」「分析対象の範囲」「自社での運用のしやすさ」の3点を比較すると、自社に合ったツールが見つけやすくなります。
需要予測システムをお探しの方は、こちらからサービス紹介資料をダウンロードいただけます。
“需要予測システム”の 一括資料ダウンロードする（無料）
AI CROSS株式会社
専門知識がなくても保有データを用いてAIによる高精度な予測分析が可能なサービス。最適な打ち手とその根拠、効果を提示して、実務に活用できる点に強み。...
株式会社DATAFLUCT（データフラクト）
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。...
株式会社xenodata lab.
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...
記事をシェア
アスピックご利用のメールアドレスを入力ください。
パスワード再発行手続きのメールをお送りします。
パスワード再設定依頼の自動メールを送信しました。
メール文のURLより、パスワード再登録のお手続きをお願いします。
ご入力いただいたメールアドレスに誤りがあった場合がございます。
お手数おかけしますが、再度ご入力をお試しください。
ご登録いただいているメールアドレスにダウンロードURLをお送りしています。ご確認ください。
サービスの導入検討状況を教えて下さい。
本資料に含まれる企業（社）よりご案内を差し上げる場合があります。
資料ダウンロード用のURLを「asu-s@bluetone.co.jp」よりメールでお送りしています。
なお、まれに迷惑メールフォルダに入る場合があります。届かない場合は上記アドレスまでご連絡ください。
