おすすめの需要予測システム12選を徹底比較

キャノンITソリューションズ株式会社が提供する「FOREMAST」は、欠品のない在庫削減を支援する需要予測・需要計画ソリューションです。科学的な需要予測をもとにした在庫補充計画に加え、需要計画や実績情報の共有を支援、また問題を見える化し、企業の在庫削減をサポートしていきます。

3つのコアモジュールによる需給マネジメントシステム

FOREMASTでは、「需要予測」「在庫補充計画」「需要計画調整」の3つのコアモジュールを備えることによって需給マネジメントシステムを構築します。

さらに、需要予測や需要計画の専門コンサルタントが支援を行うことにより、それぞれの企業が抱える課題や要件に合わせたトータルソリューションの提供が可能です。専門のコンサルタントの支援例として、予測分析や在庫シミュレーション、保守ミーティングなどが挙げられます。

FOREMASTの主な導入事例

欠品リスクに対して先手を打てるようになった

食品製造業におけるFOREMASTの導入事例です。こちらの企業では、導入により在庫切れが発生しそうな商品のアラートを設定し、欠品リスクに対して先回りの対応が可能となりました。

さらに、在庫切れという突発的な業務に時間を取られることがなくなり、従業員が本来の業務に注力できるようになったという効果も得られています。

参照元：キヤノンITソリューションズ株式会社公式HP（https://www.canon-its.co.jp/files/user/products/foremast/lp/）

Findability Platformは、ソフトバンク株式会社により提供されている予測自動化プラットフォームです。AIを活用した予測と分析の自動化が可能となっていることから、AIの専門家がいなかったとしても高精度な予測が可能となります。

Findability Platformの特徴は予測工程を自動化し、独自開発のAIにより短時間での予測実施が可能という点。そのため、お客さま企業ではデータを準備することによって高い精度の予測結果を得られるという点が導入のメリットといえます。

高い予測精度を継続して提供できる

Findability Platformに搭載には、「マルチモデル機能」が搭載されています。こちらの機能は、独自のAIにより生成された複数の予測モデルから、予測対象ごとに適した予測モデルを自動的に選択して結果を算出する、というもの。この機能によって高い予測精度が期待できます。

また、日々蓄積されていくデータを学習する「セルフラーニング機能」も搭載。学習のたびに予測モデルの精度が上がっていくため、変化が続くビジネス環境の中でも継続的に高精度な予測の提供が可能となります。

株式会社大塚商会が提供する「dotData AI分析サービス」は、AIが膨大な量のデータを分析し、データの傾向をもとにして予測や判別を行うサービスです。さらに、こちらのサービスでは分析結果をもとにして中小企業診断士からのアドバイスも受けられます。

AIの活用によってこれまで人が手で行っていた作業をスピーディーに実施することが可能に。加えて、確度の高い分析結果を得られるというメリットもあります。

専門知識がなくても精度の高い分析と予測ができる

AI分析サービスにて分析・予測を行う際には、大塚商会が保有している「dotData」の実行環境を利用するためお客さま企業の環境ではシステムやソフトウェアの導入は不要。さらに、作業は大塚商会のデータサイエンティストが実施するため、お客さま側ではデータの用意をするだけです。

以上から、専門知識がなかったとしても精度の高い分析や予測を行える点、またスピーディーに分析結果に辿り着けるという点などが導入のメリットといえます。

dotData AI分析サービスの料金プラン

概算費用：110万円～（税込）※個別見積り

Prediction Oneは、機械学習やプログラミングなどの専門知識なしでも、簡単な操作だけで予測分析を実現できるシンプルで簡単なAI予測分析ツールです。

Prediction One デスクトップ版の場合は手元のPCで動かすことができ、セキュリティ面にもこだわりたい場合にもおすすめといえます。また、Prediction One クラウド版を活用した場合であれは、インターネットで接続できる環境であればどこでも利用が可能です。

高い予測精度の提供が可能

Prediction Oneは、高い予測精度の提供が可能であることから、高い導入効果も期待できます。さらに、法人プランにはカスタマーサクセスが付随しており、AI導入から導入後のフォローまでサポートを受けられます。これらのサポートのボリュームは、お客様に合わせた提案が可能です。

Prediction Oneの導入事例

導入により15％の工数削減

コンタクトセンター運営などの事業を提供する株式会社TMJによる導入事例です。導入前は入電数の予測において多くの工数がかかっていたという課題がありましたが、操作がシンプル・簡単に予測結果が算出可能なPrediction Oneを導入しました。

導入の結果、15％の工数削減を実施。工数を削減した分、モデルのブラッシュアップや企画業務などに時間を割けるようになったという効果が得られています。

参照元：Prediction One公式HP（https://predictionone.sony.biz/case/13tmj/）

Prediction Oneの料金プラン

• スタンダードプラン（個人・スモールビジネス向け）：217,800円（税込）～/年　※1人分
• 法人プラン：費用は公式HPに記載がありませんでした。

「サキミル」は、ソフトバンク株式会社が提供するAI需要予測サービスです。こちらのサービスの特徴は、人流統計データや気象データを活用して需要予測を行う、という点です。食品ロスの削減や業務の最適化などに活用できます。

AIの需要予測を行うことによって、来客数の予測に合わせた食材発注やシフトの作成が可能となることから、業務の属人化の解消や経費削減、食品ロスや機会ロスにつなげられます。

過去データのみに頼らない来店客数の予測が可能

サキミルでは、日本気象協会が保有している気象データをもとにして来店客数を2週間先まで予測が可能です。

また、ソフトバンク株式会社の携帯電話基地局から得られる数多くの端末情報を用いて、1億2千万人に拡大推計した人流統計データを活用した予測を行います。このことにより、過去データのみに頼らずに、来店するお客様の数を予測できます。

サキミルの主な導入事例

高い予測精度を実現

東海地方を拠点にスーパーマーケット・ドラッグストア・ホームセンターなどの事業を展開する株式会社バローホールディングスでは、気象データを活用した需要予測を行うために「サキミル」の実証実験を実施しました。

グループ企業であり、中部地方を中心としたドラッグストアを展開する中部薬品株式会社での実証実験を行ったところ、平均93％という高精度の予測を実現しています。今後はスーパーにもデータ活用の幅を広げ、フードロスの改善にも取り組んでいく予定となっています。

参照元：ソフトバンク株式会社公式HP（https://www.softbank.jp/biz/customer-success-stories/202202/valorholdings/）

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、世界40,000ユーザー以上の企業で採用（※）されている需要予測支援システムです。システムの導入により「在庫の適正化したい」「予測工数を削減したい」「資源の適正配置を行いたい」といった課題や悩みの解決の解決に取り組めます。

Forecast Proの特徴は、予測手法を自動的に選択できる「エキスパートシステム」を搭載している点。実績データの傾向を分析した上で予測手法を自動で選択し、予測モデルの構築を行います。分析されたデータはテキスト形式で表示されることにより、予測プロセスの詳細分析と理解が可能となります。

※参照元：Forecast Pro公式サイト（https://www.hitachi-solutions-east.co.jp/products/forecastpro/）

予測プロセスや根拠についても開示する

Forecast Proでは、予測を行った過程や根拠を開示することから、どのようなプロセスを経て予測値が算出されたのか、という点がわかる点も特徴です。さらに、どの程度誤差があるのかといった予測評価についても出力が行われます。

Forecast Proの主な導入事例

店舗在庫を20％圧縮

ホームセンターを展開する株式会社ユーホーでは、需要予測を行うことにより店舗自動発注業務改善を目的としてForecast Proを導入しました。

導入により、過去の販売実績からの需要予測や、従来の販売計画との乖離を可視化できました。その結果、店舗の在庫を20％圧縮できたことに加え、店舗スタッフのモチベーションが向上したという効果が得られました。

Forecast Pro公式HP（https://www.hitachi-solutions-east.co.jp/products/forecastpro/casestudy/）

Infor Demand Planningは、独自のメソッドを使用して高い精度で将来の需要を可視化できるツール。在庫投資の削減や顧客サービスの改善を行えます。在庫品目の需要パターンの差異を自動検出することにより、そのパターンに合った分析フレームワークの適用を行います。

Infor Demand Planningでは、ベースライン予測の使用によって、例えば販促キャンペーンやサプライチェーンの中断といった「特別な出来事による影響」を特定して補足したり、新製品の投入情報を考慮して予測をさらに微調整することも可能です。

このように、さまざまな独自メソッドを使用して予測の精度を高めていく点が特徴です。

Infor Demand Planningの導入事例

需給計画のスピード化や効率化を実現

キリンビールでは、週別の需給計画の最適化などを目的としてインフォアのサプライチェーンプランニングを導入しています。このことにより、需給計画のスピード化や効率化、高い精度の生産スケジューリングを実現しています。

Infor Demand Planning公式HP（https://www.infor.com/ja-jp/resources/キリン株式会社）

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、これまで担当者の経験・勘で行っていた需要予測について、大量のデータを分析・活用して需要量を導き出すことが可能です。こちらのソリューションでは、コンサルからシステムの構築、分析、活用までトータルで支援を行える点が特徴です。

データ分析の専門家が分析支援を行う

需要予測ソリューションは、幅広い業種や業務に合わせたデータ活用ノウハウの提供を行えます。さらに、データ分析の専門家であるデータサイエンティストが分析支援を行ってくれる点も特徴のひとつ。運用後にも継続的にデータの検証や改善を行います。

需要予測ソリューション（コムチュア）の導入事例

AIの活用により業務の平準化と効率化を実現

株式会社ソラシドエアでは、過去の実績を用いた座席販売割当計画を行っていたものの、担当者の経験に基づいたものとなっており作業に時間が取られることや、業務量が拡大しているという課題がありました。

これらの課題を解決するために、コムチュアではSAS Institute Japan株式会社と協同でビッグデータ・AI技術を活用したレベニューマネジメントシステムを構築。AIが座席販売割当計画を自動的に導き出せるようになり、属人性をなくし業務の平準化と効率化を実現しました。

参照元：コムチュア株式会社公式HP（https://www.comture.com/casestudy/bigdata/bigdata-air.html）

「DCMSTORE-DF」はスーパーマーケット向けのAI需要予測ソリューションです。客数の予測や日配品の販売数予測を店舗ごと、商品ごとに実施できる点が特徴です。そのため、発注業務はスタッフの経験値に頼っている、食品ロスや欠品が出てしまうといった課題の解決に取り組めます。

DCMSTORE-DFの特徴は、NECのAI技術のひとつ「異種混合学習」を活用しているという点です。さまざまなデータから精度の高い規則性を自動で発見し、需要予測を行えます。

発注業務システムとの組み合わせにより自動発注が行える

また、DCMSTORE-DFは、発注業務システムである「DCMSTORE-EOB」と組み合わせて活用することにより、自動発注の実施が可能です。これまで予測が難しかった日配品についても、日々の販売数に応じた在庫の最適化によって発注業務の効率化を行っていきます。

AIさくらさんは、AI技術を搭載しており業務の自動化や品質アップに取り組むことができるシステムです。お客さま企業の業務内容に合わせ、カスタマイズされたサービスを短期で納品できる点が特徴のひとつとなっています。

AIさくらさんはさまざまなサービスが提供されており、「AI予測さくらさん」はAI予測により誰でも簡単に需要予測や来店数予測、リスク回避に役立てられます。

AIに関する専門知識は不要

AI予測さくらさんを利用するにあたっては、AIに関する専門知識は不要です。さらに、大量のデータ分析によってそこから何がわかるのかを見える化することが可能。また、面倒なデータ整理や整形も必要ないため、運用が楽であることが大きな特徴です。

データの収集や生計からAIの学習、またレポートティングまでお任せできるサービスとなっています。

AIさくらさんの導入事例

故障時期の割り出しによって事前メンテナンスに役立てる

大手の機械機器製造メーカーでは、AI予測さくらさんを導入し、交通インフラで使用する機械メンテナンスに利用しています。動作回数や現場の環境といったデータから故障時期の割り出しを行うことによって事前メンテナンスが可能に。事故や故障の回避に役立てるといった形で活用しています。

参照元：AIさくらさん公式HP（https://www.tifana.ai/products/predict）