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【2023年】需要予測システム比較8選!導入メリットやおすすめ製品の選び方

需要予測システムおすすめ8選

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需要予測システムとは

需要予測システムとは販売実績やキャンペーン情報など、過去のデータを参考にして商品の需要を予測するシステムです。AI活用の需要予測モデルを採用しているシステムも多く、在庫過多や食品ロスによる収益悪化を避けられます。


継続的に安定した収益を確保するには、適正在庫と欠品防止の両立に取り組まなければなりません。相反する2つの目的を達成するため、需要予測システムを導入する企業が増加しています。


しかし、はじめて需要予測システムを導入する場合、わからない点も多いでしょう。この記事では、需要予測システムのメリットや選び方、おすすめのシステムなどについて、まとめました。


おすすめの需要予測システム8選

Learning Center Forecast
Learning Center Forecast
AI inside株式会社

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円
300000円~
  • 専門的な知識やスキルを必要とせずAIモデルの構築が可能なシステム
  • ルーティンワークの自動化によってデータサイエンティストの負担を軽減
  • 過去の実績にもとづいた予測によって売上や仕入量を正確に算出


AIやプログラミング知識に精通していない方でも、AIを活用した需要予測モデルが短時間で構築できます。ユーザーインタフェースに優れており、ブラウザでのクリック操作だけで作業を進められます。

専門チームが自社の経営状況やビジネスモデルに合わせてAIの使い方を提案するため、運用方法に悩む心配はいりません。構築した需要予測モデルは過去のデータにもとづき、販売数や売上、仕入量を予測します。

精度の高い需要分析によって、発注過多による廃棄費用を削減できる点がメリットです。また、アルゴリズムがデータの分析〜予測まで、一連の作業を自動化します。従業員は経営課題の把握や経営戦略立案など、コア業務に集中して取り組めます。
更新日:2023-06-14
※本ページは、公表されている情報を元にミツモアが作成したものです。
Perswell
Perswell
株式会社DATAFLUCT

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円
要お問い合わせ
  • 過去の実績と外部データの活用によって高精度の需要予測を実現
  • 天気や気温を加味した予測によって正確な配車管理や発注管理を実現
  • 自社にデータサイエンティストが不在でも利用可能なシステム

外部データを積極的に活用するシステムです。気象データや近隣イベントの有無、新型コロナウイルス感染者数など、さまざまなデータを組み合わせられます。過去の実績と外部データを組み合わせた分析によって、精度の高い需要予測を実現します。

たとえば食品の発注数を算出するとしましょう。過去の販売実績や現在の在庫数、気象データを組み合わせ、発注数を算出します。複数のデータに基づく需要予測によって、発注過多による廃棄費用の高騰を防げます。

また配車管理の場合は天気や交通データを組み合わせて、配車数やドライバー数の自動算出が可能です。業界特有のニーズを反映したテンプレートも用意されており、在庫管理やシフト管理を効率化できる点も魅力です。
更新日:2023-06-14
※本ページは、公表されている情報を元にミツモアが作成したものです。
T3SmartSCM
T3SmartSCM
ザイオネックス株式会社

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円
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  • 幅広い業種の企業が利用可能な機能を搭載した需要予測システム
  • AIを活用し高精度のデータ分析と需要予測を展開
  • 自社設備と外注先の生産能力を正確に反映した生産計画を作成


BtoCとBtoB、双方のビジネスモデルに対応できる需要予測システムです。BtoCの場合、過去の販売実績や商品属性、キャンペーンの実績など、さまざまなデータに基づき、需要を予測します。AIが分析をしており、精度の高い需要予測が期待できます。

BtoBの場合は、自社設備や外注先の稼働状況に加え、輸送の制約を加味した生産計画の作成が可能です。事前に供給計画を策定しておくと、自社リソースや販売計画を生産計画に反映できます。

在庫基準計画や販売補充計画、分析&レポートなど、各種モジュールを自由に追加できる点も魅力です。さらに、クラウド型の需要予測システムのため、インターネット環境さえ整っていれば、外出先からもデータを確認できます。
更新日:2023-06-14
※本ページは、公表されている情報を元にミツモアが作成したものです。
Neural Designer
Neural Designer
株式会社ウェーブフロント

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円
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  • 特別な知識やITスキル持つ人材が不在でも利用可能な需要予測システム
  • 品質と設計の適合性から最適な設計値を算出し製品の質を向上
  • 設備の消耗度合いからメンテナンス周期を算出して故障を未然に防止


プログラミングや数学など、専門知識を持つ人材が社内に不在でも利用できるシステムです。マウス操作のみでAIを搭載した需要予測モデルの構築ができ、各種シミュレーションや設定値の最適化などを効率的に進められます。

需要予測モデルは、さまざまな領域で活躍が見込めます。プロセス最適化ではシステムの動作をAIが学習し、蓄積したデータの内容に応じて次の動作の予測が可能です。データ量が多くなるほど、予測精度が高まります。

品質改善では製品の品質と設計の適合性を照らし合わせ、設計がおよぼす影響や最適な設計値を算出します。予知保全では各設備の状態や稼働状況からメンテナンス周期を予測し、故障を回避することが可能です。
更新日:2023-06-14
※本ページは、公表されている情報を元にミツモアが作成したものです。
Prediction One
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

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円
217800円~
  • 導入企業数28,000社を突破した需要予測システム(※1)
  • クラウド版の利用によって初期費用や維持費用を大幅に削減
  • デスクトップアプリの利用で機密情報の保護体制を強化


多くの企業から利用されているユーザインタフェースに優れたシステムです。高度な分析機能を搭載した需要予測モデルをクリック操作のみで構築できます。どのような理由にもとづき数値を算出したか、根拠が提示される点も魅力です。

導入形態はクラウド版とデスクトップアプリ、2種類から選択できます。クラウド版は全体的に初期費用および運営費用を抑えられる点が魅力です。システム導入の際、インフラ環境を構築する必要はありません。

メンテナンスやアップデートも一任できるため、システム担当者の負担も削減できます。またデスクトップアプリは、セキュリティ対策を強化できる点が特徴です。クラウド上にデータをアップロードする必要がないため、第三者によるデータの破壊や改ざんを防げます。

※1 ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社(2023年6月時点)
更新日:2023-06-14
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Forecast Pro
Forecast Pro
株式会社日立ソリューションズ東日本

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円
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  • 算出した数値の根拠やプロセスを開示するシステム
  • 企業側が豊富なノウハウを活かし自社に合った予測モデルを構築
  • 需要に大きな影響を及ぼす特別な休日は個別に分析

過去の実績データを用意しておけば、すぐに予測が始められるシステムです。エクセルやテキストファイルなどから過去の実績を読み込み、売上や需要の予測値を算出します。パラメータを変更すれば、さまざまな品目の需要予測を繰り返しおこなえます。

予測値がどのような理由やプロセスによって算出されたのか、システム上で把握できる点が特徴です。算出方法や予測値の根拠を把握でき、今後の需要予測に活かせます。誤差も含めて予測値が算出される点も魅力です。

商品の種類や地域、イベントなど、さまざまな点を考慮した予測モデルの提案が受けられます。GWや夏季休暇など、需要動向に多大な影響を及ぼす特別な休日は、季節変動やトレンドと分離して分析するため、過大評価を下す心配はいりません。
更新日:2023-06-14
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Spectee Pro
Spectee Pro
株式会社 Spectee

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円
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  • 導入実績900社以上を誇るリスク分析に長けたシステム(※1)
  • 複数の組織との連携によって気象データや避難情報を効率的に収集
  • システム上で災害が発生した周囲の被害範囲や浸水域の予測が可能

リピート率99%を誇る自然災害や危機管理に関する需要予測システムです。(※2)BCP確保やリスクマネジメント強化を図れる点が特徴です。気象庁や自治体と連携しており、気象データや各種警報、避難情報などを効率的に収集できます。

SNSの投稿から自然災害や事件に関するキーワードをピンポイントで検索でき、リアルタイムの情報も収集できます。自社の拠点付近で火災や地震が発生した場合、すぐにスマートフォンアプリに通知が届くため、情報の取りこぼしが起きる心配はいりません。

最新の気象情報と過去のデータを照らし合わせ、被害範囲や浸水域を予測できます。また無料トライアルが用意されており、費用をかけずに機能性を確認できます。

※1 株式会社Spectee(2023年6月時点)
※2 株式会社Spectee(2023年6月時点)
更新日:2023-06-14
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需要予測AI
需要予測AI
株式会社Liaro

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円
要お問い合わせ
  • 導入前から導入後まで一気通貫のコンサルティングサービス
  • 欠品やチャンスロスさらには廃棄ロスの削減に貢献
  • 各社専用にアルゴリズムをカスタマイズ

需要予測AIは深層学習(Deep Learning)や機械学習を用いています。最適な形でクライアントのビジネスを構築し、現場で使える確かなテクノロジーを提供。導入後のサポートまで一気通貫のコンサルティングサービスをおこないます。

需要予測AIにより欠品によるチャンスロスの最小化と、廃棄ロスの削減を実現します。それによって環境問題への対応やサスティナブルなビジネスの実現をサポートします。

各社専用にカスタマイズされたアルゴリズムを用います。それにより需要予測AIは高精度な予測を実現可能になりました。ジャンルを問わない、幅広いソリューションを提供しています。
更新日:2023-10-16
※本ページは、公表されている情報を元にミツモアが作成したものです。

需要予測システムの主な種類

汎用型

業種を問わず利用できるタイプです。過去の売上や販売数、仕入量を分析し、発注数や在庫数を算出します。ユーザインタフェースに優れており、マウス操作だけで予測モデルの構築が完了します。新たにデータサイエンティストを採用する必要はありません。手間をかけずに需要予測モデルを構築したい企業に適しています。


小売店と飲食店特化型

小売店と飲食店特化型は、気象データや人流データを活用して需要を予測するタイプです。天気や気温、降水確率などの情報が数週間先まで表示され、気象変動を考慮した来店客数の予測が可能です。またスマートフォンの位置情報からも来店客数を算出できます。算出したデータは商品の発注数算出やシフト作成に活用できます。


発注業務特化型

過去の売上や商品在庫数、来店客数など、さまざまなデータを分析して、商品発注数の算出に活かせるタイプです。賞味期限の短い商品を扱う店舗や、アイテム数が多い店舗におすすめです。GWや夏季休暇といったイベント発生時の来客数予測機能も搭載しており、生産計画やシフト作成時にもデータを活用できます。


在庫管理特化型

在庫過多と欠品防止の両立に向けた機能を搭載したタイプです。適正在庫の実現によって、収益最大化を実現するのが目的です。AIが過去の実績と気象データを組み合わせて分析をおこない、発注数を正確に算出します。今後のイベントや気象の変化にともない、需要の予測値を補正する機能が搭載されているシステムもあります。


費用優先型

導入価格が数万円台に設定されているタイプです。中小企業や小規模店舗も導入しやすい価格に設定されています。実績データの取り込みや需要予測、発注計画作成など、売上や発注予測に必要な機能のみしか搭載されていません。シンプルな設計となっており、操作性やユーザインタフェースに悩まされるリスクも避けられます。

需要予測システムの選び方

AIは搭載しているか

自社にとって、多くのメリットをもたらすシステムを導入するためにも、AIの搭載可否を確認しておきます。AIを活用するメリットは、大量のデータを短時間で正確に分析できる点です。従業員に作業を任せるよりも、効率的にデータ分析を進められます。


学習能力に優れており、利用期間が長くなるほど、分析や予測の精度が高まる点も魅力です。市場では、ユーザーインタフェースに優れた需要予測システムが多数登場しています。


マウス操作だけでAIモデルを構築できるため、特別なITスキルやプログラミング知識は必要ありません。社内にデータサイエンティストが不在でも、高度なデータ分析と予測ができる環境を構築できます。


実績やサポートは充実しているか

豊富な導入実績を誇るシステムを優先的に選びましょう。導入実績が多ければ、ユーザビリティや費用対効果に関して、多くの企業から高い評価を受けていると認識できます。


あわせて自社と同じ業界の企業が導入しているか、ホームページ上で確認をしておくことが重要です。競合他社での導入実績があれば、事業運営に必要な機能を搭載しているシステムと判断できます。


導入〜運用まで手厚いサポートが望めるかも重要なポイントです。はじめて需要予測システムを導入する場合、不安や疑問点が多数発生するでしょう。需要予測モデルの構築や運用方法などに関して、丁寧なサポートが得られれば、安心して利用できます。


分析用の外部データは提供されるのか

外部データを集計する機能が標準搭載されているシステムを選びましょう。とくに小売店や飲食店を運営している場合、気象データや人流データを活用できると、さまざまな面でメリットをもたらします。


たとえば晴天が続き、例年よりも気温が高くなるとの予測が出たとしましょう。アイスクリームや清涼飲料水を求めて来店する消費者が増えると予想でき、通常より多く発注しておくと収益拡大につなげられます。


飲食店の場合は、爽やかな味わいが感じられるお酒を多く発注すると、急な需要増加にも対応できます。また長期休暇や自社イベントを考慮した来客数の予測によって、精度の高い需要予測が可能です。


分析範囲は適切か

事業運営に必要な分析機能を搭載しているか、正確な見極めが必要です。たとえばスーパーを運営していたとしましょう。賞味期限が短い乳製品やパン、豆腐などの発注数を自動算出できると、値引きや廃棄による利益損失を大幅に削減できます。


商品別に最低発注数を決めておくことで、複数の賞味期限が棚に混在する心配はありません。メーカーの場合、各拠点の生産能力や外注の稼働状況を分析できると、現状を正確に反映した生産計画を作成できます。


営業担当者も顧客と納期調整がしやすくなり、トラブルのリスクを抑えられます。廃棄費用削減や顧客との信頼関係強化を図るためにも、分析対象が広いシステムを選びましょう。


他のシステムとAPI連携はできるのか

API連携に対応したシステムを選ぶと業務効率改善を図れます。需要予測システムは単体使用よりも、ほかのシステムと連携した方がより多くのメリットを得られます。在庫管理システムと連動していれば、商品別の適正在庫数が自動で入力されるため、従業員がデータ入力をおこなう必要はありません。


これまでと同様の操作画面が表示されるため、操作性に悩まされる心配がない点も魅力です。API連携に対応していない場合は、システム間のデータ共有を手作業でおこなわなければなりません。スムーズなデータ共有を実現するためにも、API連携への対応可否を確認しましょう。


操作性は優れているか

ユーザーインタフェースに優れたシステムを選びましょう。需要予測システムは営業部や生産管理部、マーケティング部など、さまざまな部署に所属する方が利用します。需要予測やデータの集計など、それぞれの作業に手間がかかると、かえって業務効率が悪化します。


従業員のモチベーションも低下し、期待していたような効果は得られません。ノーコードで設計されたシステムを選ぶと、マウス操作で作業が進められるため、ミスマッチを避けられます。


無料トライアルを利用するのも有効です。費用をかけずに、機能性やサポートの充実度などを確認できます。

需要予測システム導入のメリット

適正在庫を実現できる

需要予測システム導入によるメリットは、適正在庫を実現できる点です。過去の販売実績だけでなく、天候や来客数やイベントの有無など、さまざま点を考慮して在庫数を算出します。


適正在庫の可視化によって、必要以上に商品を発注する必要がなくなり、在庫過多による収益悪化を避けられます。来店客数に応じた需要の変動も正確に見極められるため、売れ筋商品の欠品を防げる点も魅力です。


API連携によって在庫管理システムと連携している場合、適正在庫数が自動で入力されます。常に最新の動向を踏まえた在庫数が画面には表示されているため、担当者と何度もやりとりを重ねる必要はありません。


特別な知識がなくても簡単に利用できる

データサイエンティスト不在の企業でも利用できるよう、ノーコードで設計されている需要予測システムが市場に多数登場しています。ユーザーインタフェースに優れており、何度かクリックをするだけでAIや機械学習による需要予測モデルを構築できます。特別なITスキルやプログラミング知識は必要ありません。


また需要予測モデルは最新のアルゴリズムを導入しており、データの予測や分析を自動化できる点が特徴です。工数のかかる作業の自動化によって、従業員は別の作業に労力を割けます。需要予測システムを導入することで、データ分析の正確性と効率性を高いレベルで両立できます。


予測に基づいて的確な経営判断ができる

過去の販売実績に加え、気象データや来店客数、イベントの有無など、さまざまなデータ分析に基づいた判断が下せます。今後の需要を正確に予測でき、経営判断のスピードと精度を共に高められる点がメリットです。


また各拠点の生産能力や外注先の稼働状況、輸送能力を加味した生産計画が立てることが可能です。現場の実情を正確に反映した生産計画の作成によって、従業員の過重労働や設備の酷使を避けられます。


算出したデータはダッシュボード上にグラフ化されるため、生産管理の担当者と何度も連絡を取り合う必要はありません。過去数年間の収益が堅調な場合は事業拡大に向け、工場の増設や外注先の増加といった思い切った判断も下せるでしょう。


需要予測を効率化できる

ベテラン従業員の勘や経験に頼らなくても、正確な需要予測がおこなえます。過去の売上や天候、イベントの有無などから来店客数を正確に予測し、算出したデータを販売計画や生産計画に反映できます。


また需要を正確に反映した商品発注や在庫保持を実現できるため、欠品が起きる心配はありません。商品特性や顧客属性を加味して需要を自動計算する機能を搭載していると、収益を最大限獲得できるよう、発注数を調整できます。


算出した需要予測のデータはシフト作成時も活用でき、業務量に応じた人員配置が可能です。人材を最大限有効活用でき、人手不足による顧客対応の品質低下を避けられます。


人的ミスによる利益損失や設備トラブルを防げる

データにもとづいた正確な需要予測によって、ヒューマンエラーによる在庫過多や欠品を防げます。需要予測システムは過去の販売実績や商品属性、イベントの有無など、さまざまなデータを分析し、需要や発注数を算出しています。


過去の曖昧な記憶や長年の経験に頼った需要予測と異なり、需要の大きな読み違いが起きる心配はありません。高精度の需要予測を実現し、発注過多にともなう多額の利益損失を最小限に抑えられます。


また設備の稼働状況や劣化具合からメンテナンス周期を把握できるシステムもあります。確認漏れによる故障や事故を回避し、高い安全性を確保できる点がメリットです。

需要予測システムの主な機能

需要予測機能

過去の実績や商品属性、気象データなど、さまざまなデータにもとづき、商品の需要や来店客数を予測する機能です。商品の需要は天候や社会のトレンドによって、大きく影響を受けます。需要予測の精度が高まると、商品別の在庫数を必要最低限に絞れるため、収益最大化や商品価値の維持につなげられます。


データの集計・活用

過去の販売実績やキャンペーン情報などを集計する機能です。エクセルやCSVからデータを取り込み、グラフへデータを自動で変換します。また外部システムと連携し、気象データや商品在庫数、適性配車数などを可視化できます。データ入力や内容更新はシステムがおこなうため、従業員が作業する必要はありません。


発注機能の自動化

惣菜や日配品、グロサリーなどの発注を自動化できる機能です。顧客属性や商品の特性に応じて需要を予測し、発注数を自動で算出します。最低発注数を設定しておけば、賞味期限が異なる商品が溢れる心配もいりません。需要を正確に見極めた発注によって、欠品の発生防止や廃棄コスト削減を図れます。


外れてしまった予測値の補正機能

事前に想定した数値より、売上や需要が変動する場合に予測値を修正する機能です。たとえば例年より昨年が暑かったため、売上や来店客数が伸びていたとしましょう。今年が例年通りの気温だった場合、実情に合わせた需要や来店客数を算出します。精度の高い需要予測によって、発注過多による廃棄コストの高騰を防ぎます。


人流予測機能

気象データや店舗イベントの有無、特別休暇などから、来店客数を予測する機能です。スマートフォンの位置情報から、来店客数を予測するシステムもあります。算出したデータは販売計画や生産計画、シフト作成の際に活用可能です。来店客数の正確な予測によって、欠品や人手不足による顧客ロイヤリティ低下を防げます。

需要予測システム導入時の注意点

多くのデータを用意する必要がある

需要予測システムを効果的に活用するには、多くのデータが手元にあるのが前提です。需要予測システムは販売実績や気象データなど、過去のデータにもとづき、未来の需要を予測するシステムです。


過去のデータを用意できない場合、需要予測や発注数の算出はできません。データ量が少ない場合は、予測の精度にバラつきが出る可能性が高まります。データ量が十分に蓄積したタイミングで、システムの導入を検討しましょう。


予測が外れる可能性もある

高性能AIを搭載した需要予測システムを導入したとしても、需要予測が100%当たるとは限りません。商品の需要は競合の動向やトレンドによる影響を大きく受けます。


需要予測システムは、外的要因の変化にともなう変動に弱く、需要への影響が大きい出来事が発生した場合、予測が外れる可能性が高まります。またデータ不足や統計手法のミスマッチなどによって、予測値に誤差が出る可能性に関しても認識しておきましょう。


運用管理・改修に必要な費用を考慮する

需要管理システムはAIを活用するケースが多く、ほかのシステムと比べると比較的料金は高額に設定されています。初期費用や月額料金は企業によって異なるため、必ず確認をしましょう。


少しでもシステムにかかる費用を削減するには、クラウド型のシステムを選ぶのがおすすめです。導入時に、サーバーやネットワーク機器を購入する必要はありません。メンテナンスやアップデートも依頼できるため、運用管理の負担も削減できます。

平均2分!ぴったりの需要予測システム探しをミツモアで

需要予測システムを導入するメリットは、ヒューマンエラーによる利益損失を最小化できる点です。過去の実績や天気、イベントの有無など、さまざまなデータにもとづく正確な来客数を予測できます。


需要を正確に反映した発注数や在庫数の算出によって、値引きや廃棄による収益減少を避けられます。ただし市場で販売している需要予測システムの数は多く、自社に合ったシステムを選ぶには、多くのポイントを確認しなければなりません。


自社に合ったシステムを効率的に選ぶためにも、平均2分でできる無料の相見積もりを試してみましょう。業種や従業員数、必要な機能などの質問に回答すると条件に合った需要予測システムが見つけられます。

需要予測システムについて

需要予測システムで見られる需要予測の手法とは?

移動平均法、時系列分析法、指数平滑法などシステムによって対応している手法は異なります。移動平均法は、昨年同時期や直近数か月のデータを活用する方法です。時系列分析法は時間ごとに計測されたデータを活用し、需要を予測する方法です。指数平滑法は過去の予測値と実績値を活用し、需要を予測する方法となります。

需要予測システムはどのような業種で使用されていますか?

メーカーや小売店、飲食店などで利用されています。メーカーの場合、各工場の生産能力や外注の稼働状況を正確に反映した生産計画を作成し、納期トラブルを防げる点がメリットです。また小売店や飲食店の場合は、さまざまなデータに基づく正確な需要予測によって、値引きや廃棄による利益損失を避けられます。

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