需要予測システム比較おすすめ9選

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。

この記事では編集部が厳選したおすすめの需要予測システムを紹介。製品の特徴や機能、料金プランで比較しました。ぜひ比較検討の参考にしてください。

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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。

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。

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。

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。

需要予測システムは製品によって特徴や機能もさまざま。「どの製品を選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。

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