AI搭載の需要予測ツール14選比較！従来的な予測手法との違いや導入のメリット

需要予測システムには多くの種類があり「どれを選べばいいか」迷いますよね。後から知ったサービスの方が適していることもよくあります。導入の失敗を避けるためにも、まずは各サービスの資料をBOXILでまとめて用意しましょう。
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AI需要予測ツールとは

AI需要予測ツールとは、過去の販売実績や外部データを分析し、将来の需要を見通すためのソフトウェアです。

近年は、AIの機械学習技術が広く活用されるようになり、これまで人の経験や勘に頼っていた需要予測が、膨大な実績データにもとづいた高精度な分析に変わり、仕入れや在庫管理の効率化に大きく貢献しています。

たとえば、販売数や来店客数、季節やイベントの影響を踏まえて予測し、在庫や仕入れ、生産計画の精度を高める効果があります。欠品や在庫過多といったリスクを減らし、売上機会の最大化にもつながります。

従来の統計手法とAI需要予測の違い

従来の需要予測では、回帰分析や移動平均といった統計モデルがよく使われてきました。これらは過去の販売データを数式に当てはめ、一定の傾向をもとに予測する方法です。

計算がシンプルでわかりやすい一方、天候やイベント、SNSのトレンドといった外部要因を十分に反映できない弱点があります。

外部要因を取り込めないと、急な気温変化で飲料の売れ行きが大きく伸びたり、SNSで話題になった商品の需要が急増したりする場面で予測が外れてしまいます。結果として在庫不足や売れ残りを招き、売上機会の損失やコスト増加につながるでしょう。

これに対しAI需要予測は、多様なデータを組み合わせて学習し、複雑な要因の相互関係を捉えます。従来の手法では「ノイズ」と見なされていた要素も、AIにとっては重要な予測因子になり得る点が大きな違いです。

AI需要予測ツールの機能

AI需要予測システムは、数値の予測はもちろん、ビジネスのあらゆる面において効率化・最適化を図る機能を備えています。

機能	詳細
データ収集・分析	ExcelやCSVファイル、POSデータなどを自動で取り込み、予測に活用します。天候や人流、イベント情報などの外部データも取り込むことで、人の経験や勘だけでは把握しきれない複雑な要因を加味した、より多角的な分析が可能です。
予測と計画	収集・分析した膨大なデータをもとに将来の売上、来店者数、必要な在庫数などを高精度で予測します。過剰在庫による廃棄ロスの削減や、品切れによる販売機会の損失防止、最適な生産計画や人員配置計画の立案が可能です。
業務自動化	予測された需要にもとづいて、商品の発注を自動で行います。賞味期限が短い日配品や生鮮品も、AIの予測精度により自動発注が可能になり、業務効率が飛躍的に向上します。
他ツール連携	需要予測の応用として、設備の動作状況から故障時期を予測し、適切なタイミングでのメンテナンスを促す機能や、RPAやAPIを活用して基幹システムなどと連携し、データ入力作業の自動化や、業務全体の効率化を図れます。

AI需要予測の仕組みと精度向上のポイント

AI需要予測は従来の手法に比べて幅広い要因を取り込み、精度を高められることが特徴です。AI需要予測の仕組みや技術、精度がどこまで上がるのかを整理して紹介します。

機械学習・ディープラーニングによる需要予測の仕組み

AI需要予測の核となるのが機械学習です。機械学習は大量のデータを読み込み、そこからパターンや規則性を自動で発見する技術です。販売実績、気象データ、経済状況、SNSの投稿などを組み合わせ、需要を左右する要素の関係を導き出します。

さらに、ディープラーニングでは多層のニューラルネットワークを使って非線形で複雑な関係をモデル化します。これにより、人間の直感や従来の数式では捉えられなかった需要変動を把握し、高い精度での予測が可能です。

AI需要予測で用いられる主な手法

AI予測には、目的やデータの種類に応じてさまざまなアルゴリズムが使われます。代表的な手法をいくつか紹介します。

分析手法	内容
回帰分析	売上や気温など、数値の連続的な変化を予測する際に用いられます。
時系列解析	時間の流れに沿ったデータに特化し、季節性やトレンドといったパターンを捉えた予測を行います。
ランダムフォレスト	複数の予測モデルを組み合わせることで、高い予測精度を実現し、どのデータが予測に影響を与えたかを分析することも可能です。
LSTMネットワーク	長期的な過去の情報を記憶し、複雑な時系列データの未来を予測するディープラーニングの一種です。

これらの手法を適切に組み合わせることで、AI予測の信頼性はさらに向上します。

予測精度を高めるデータの重要性

AIの導入によって、リアルタイムでのデータ処理が可能になります。これにより、トレンドや経済状況などを踏まえた、より高精度な予測が可能です。ただし、これは十分なデータが揃っている場合に限られます。

偏りがあったりデータ量が不足したりしていると、精度の向上は限定的です。

そのため、まずは販売実績や在庫履歴を整理し、データを欠損なく整えることが重要です。外部データを組み合わせることでさらに予測の精度は高まります。また、AIツールは一度導入して終わりではなく、新しいデータを取り込み続けることで学習し、精度を高めていきます。

定期的なデータ更新とモデル改善をくり返すことで、長期的に精度を維持・向上できるでしょう。

AI需要予測ツールを導入するメリット

AI需要予測ツールは、従来の予測手法では実現が難しかった課題を解決し、業務の効率化やコスト削減を可能にします。

在庫管理・欠品防止に効果的

需要予測の精度が高まることで、売れ筋商品の欠品を未然に防げます。特に小売やECでは、在庫切れによる販売機会の損失や顧客離れが大きな課題です。

AI需要予測を導入すれば、販売傾向をより正確に把握できるため、安定した供給を維持できます。欠品を防ぐことは顧客満足度の向上にも直結し、長期的なリピーター獲得やブランド価値の向上にもつながります。

過剰在庫を減らしコスト削減

需要を超えた仕入れや生産は過剰在庫を生み、倉庫費用や廃棄コストを増加させます。AI需要予測ツールは将来の需要を高精度に算出し、仕入れや生産を最適化することで「作りすぎ・仕入れすぎ」を防ぎます。

過剰在庫を抑える効果は、コスト削減だけに留まりません。廃棄削減を通じてSDGsの達成にも寄与します。環境に配慮する姿勢は企業価値を高め、消費者や取引先からの信頼獲得にもつながります。

人手不足を補う予測業務の自動化

需要予測はデータ収集や分析に多くの時間と専門知識を必要とします。

AI需要予測ツールを活用すれば、従来アナリストが担っていた作業を自動化でき、人材不足のなかでも効率的な予測が可能です。分析作業にかかっていた時間を削減できるため、担当者は戦略立案や改善施策に注力できます。

また、需要予測にもとづいてシフトを最適化することで、来店数に対するスタッフ不足の防止にもつながります。

高精度な予測で意思決定と施策効果を最大化

AIによる予測は直感や経験に頼らず、客観的なデータにもとづいています。そのため「発注数をどのように調整するか」「どのタイミングでキャンペーンを行うか」といった意思決定が迅速かつ的確になります。

特にキャンペーンの実施タイミングは業務効率化だけでなく、マーケティング施策の効果を左右する要因です。複数店舗や海外展開を行う企業でも、膨大なデータを統合して活用できるため、戦略的な意思決定に役立ちます。

AI需要予測ツールの選び方と比較ポイント

数多くのAI需要予測ツールが提供されていますが、どれを選ぶかで成果に大きな差が出ます。自社に合ったツールを選ぶために、導入前に押さえたいポイントを確認しましょう。

扱えるデータの種類と外部データ活用

ツールごとに扱えるデータの範囲は異なります。販売や在庫の履歴データだけでなく、気温や降水量といった気象データ、為替や消費動向を示す経済データ、さらにSNSでのトレンドなどを取り込めるかどうかが精度を大きく左右します。

たとえば飲料メーカーなら気温データを活用することで、より高精度な需要予測が可能です。アパレル業界ではSNSの流行を取り込むことで、販売予測の精度を高められます。

既存システム（POS・在庫管理）との連携性

AI需要予測は、他のシステムと連携してこそ効果を発揮します。小売業であればPOSレジや在庫管理システム、製造業であれば生産管理システムや調達管理システム、飲食業であれば予約管理システムとの連携が重要です。

スムーズに連携できれば、データを自動で取り込みリアルタイムで予測に反映できるため、業務の負担を減らし効果を最大化できます。

予測精度・アルゴリズムの違いを比較

ツールはそれぞれ異なるアルゴリズムを採用しており、精度や得意分野に差があります。「AI搭載」と記載があっても仕組みやできることはさまざまです。導入前には、自社データを用いたトライアルや検証をし、どの程度の精度が得られるのかを確認することが大切です。

また、導入事例を見る際には「どの業界で」「どのようなデータを使って」「どれくらいの改善があったのか」といった視点でチェックするとよいでしょう。自社に適しているかどうか判断しやすくなります。

導入コストとサポート体制の確認

AI需要予測ツールは初期費用や月額費用がかかるため、料金体系が自社の規模や利用目的に合っているかを見極める必要があります。加えて、導入後のサポート体制も成果を左右します。

たとえば、初期設定の支援や予測モデルの調整方法の説明、定期的なコンサルティング、トラブル発生時の迅速な対応などが充実していると安心です。

社内にAIやデータ分析に精通した人材がいない場合には、こうしたベンダーのサポートが特に重要です。

おすすめのAI需要予測ツール14選

数ある需要予測システムのなかでも、AI搭載でおすすめできるシステムを紹介します。

• データサイエンティスト不要で利用可能
• 機械学習により高精度な需要予測を実現
• 発注・在庫・生産を最適化

Perswellは、AIを活用して需要予測や在庫管理を高度化するサービスです。従来の統計モデルに比べ、気象やSNSなど外部データも活用でき、精度の高い需要予測が可能です。

さらに、発注条件や生産条件を考慮し、推奨発注数や生産数を自動算出できるため、業務効率化と在庫最適化を同時に実現します。

強みは、データサイエンティストが不在の企業でも導入できる点と、業務やシステム全体を視野に入れた最適化です。継続的なモデル運用や既存システムとの連携にも対応しており、安定した需要予測を可能にします。

• 経済分野特化型のAIを搭載
• 企業・業界・市場の動向を予測
• 意思決定をデータで支援

xenoBrainは、経済分野に特化したAIを活用し、企業や業界、市場の動向を多角的に予測できるサービスです。国内50万社の業績や15,000業界の将来動向、60,000品目^※の需給や市況予測を提供し、経営企画や営業、調達など幅広い業務を支援します。

強みは、経済予測に特化した独自のAI技術と豊富なデータ基盤です。ニュースや信用調査報告を含む膨大な情報を学習させることで、他にはない精度の高い分析と提案を可能にし、データドリブンな意思決定を後押しします。

※出典:xenodata lab.「xenoBrain（ゼノブレイン）｜国内最大の経済予測分析プラットフォーム」（2025年9月25日閲覧）

• 欠品防止と在庫削減を両立
• AIが最適な予測モデルを自動選択
• コーザルデータで精度を向上

FOREMASTは、需要予測と在庫補充を科学的に最適化するソリューションです。多数の予測モデルからAIが自動で最適な手法を選び、在庫状況や発注条件を考慮した計画を立てられます。

さらに、気象や景気指数といったコーザルデータを取り込み、従来の勘や経験に頼らず高精度な需要予測を可能にします。

強みは、特許技術を活用したモデル自動選択機能と、在庫過多や欠品リスクをバランスよく調整できる点です。これにより、キャッシュフロー改善と安定供給の両立を実現し、コスト削減と経営効率化に大きく貢献します。

• 数クリックで予測分析が可能
• 自動モデリングで高精度を実現
• クラウド・デスクトップで利用可

Prediction Oneは、専門知識がなくてもデータを用意するだけでAIが自動的に予測分析を行えるツールです。数クリックの簡単操作でモデル選択やデータ前処理まで完了し、勘や経験に頼らない意思決定を支援します。

強みは、ソニー独自技術による高精度な自動モデリングと、予測結果に影響した要因を可視化できる点です。これにより、精度の高い予測に加え「なぜその結果になったのか」を理解でき、現場での実用性が大きく高まります。

• ノーコードでAI需要予測が可能
• 在庫管理や生産計画も最適化
• 専門家による伴走サポート付き

UMWELTは、プログラミング不要で利用できるAI需要予測サービスです。POSデータや売上データをもとに、日・週・月単位の販売数や来客数を予測できます。

さらに、安全在庫計算や生産計画の自動作成、BIツールや基幹システムとの連携機能も備え、業務全体の効率化を実現します。

強みは、ノーコードで直感的に操作できる点と、カスタマーサクセスによる導入支援です。専門知識がなくてもAIを活用でき、データ前処理や精度検証まで専門家がサポートするため、安心して導入できます。

• 生産から販売まで幅広く活用可能
• 各社専用AIで高精度な予測を実現
• 継続的に精度を改善する仕組み

Liaroの需要予測AIは、深層学習や機械学習を活用し、ビジネスに最適化された需要予測を行うサービスです。生産量や仕入れ量の調整、プライシングの最適化、棚割りやディストリビューションの改善など、多岐にわたる課題を解決できることが特徴です。

大きな強みは、各企業の特性に合わせた専用AIを構築できる点と、導入後もデータを蓄積しながら精度を日々高めていける点です。これにより欠品による機会損失や廃棄ロスを抑え、利益率改善と持続可能な事業運営を両立できます。

• ノーコードで誰でも簡単に利用可能
• 外部データを自動連携して高精度に予測
• 専任担当が導入から運用まで支援

Deep Predictorは、現場担当者でも直感的に操作できる需要予測AIサービスです。自社のデータに加えて気象やカレンダー、人口統計などの外部データも自動で取り込み、売上や来客数、在庫数、発注量といった重要な数値を精度高く予測します。

これにより日々の業務判断にすぐ活かせる情報を提供します。

特徴は、専門知識がなくても短時間でAIモデルを構築できる点と、導入後も専任の担当者が継続的にサポートする体制です。これにより、機会損失や在庫リスクを減らし、現場に即した実践的な改善策を実現します。

• 店舗・人流・気象データを活用
• 高精度な来店客数を予測
• 低価格で1店舗から導入可能

サキミルは、AIを活用して店舗データや商圏の人流、気象情報をもとに来店客数を予測するサービスです。発注量の最適化や仕込み量の調整を支援し、食品ロスや欠品を防ぎながら効率的な店舗運営を実現できます。

最大の強みは、平均90％以上^※の高精度予測と低価格での導入のしやすさです。Webダッシュボードによる可視化やAPI連携に対応し、日次で更新される予測を現場業務にすぐ活かせる点が大きな魅力です。

※出典:ソフトバンク「人流・気象データを活用したAI需要予測サービス「サキミル」 | 法人向け | ソフトバンク」（2025年9月25日閲覧）

• 在庫予測結果をCRM/MA連携で消化促進施策を自動化
• 発注・移動・売価変更など在庫管理業務をAIが一元化
• SKU数に関わらずデータ量課金がない利用しやすい価格体系

LTV-Zaikoは、在庫商品の消化予測を自動化し、粗利最大化を支援する在庫分析ツールです。AI需要予測を活用し、在庫商品を独自のZPM分析で可視化することで、データに基づいた適切な追加発注やマークダウンの判断基準をおこないます。

在庫分析の集計業務は、システムによる自動連携・集計により大幅に削減され、施策立案の時間確保が可能です。分析結果をCRM/MAシステムと連動させ、入荷のお知らせや値下げメールなど、消化率を高める施策を自動化できます。主要なECカートや受注システムと標準連携も可能で、商品データ数による課金がなく、コストを気にせず利用しやすい仕組みです。

需要予測型自動発注システム - 株式会社 日立製作所

• 欠品防止と在庫削減を両立
• 多様な商品を自動発注対象に対応
• 本部・店舗の業務負担を軽減

需要予測型自動発注システムは、AIを活用して小売業の発注業務を効率化するソリューションです。天候や特売、ポイント施策などの変動要因を考慮し、日配品・惣菜・シーズン品といった幅広い商品を対象に最適な発注量を自動算出します。

高精度な予測によって在庫過多や欠品を防ぎ、店舗の業務効率化と売上機会の最大化を実現できる点が大きな強みです。また、日々のパラメーター調整を最小限に抑え、店舗・本部双方の運用負担を軽減します。

AI-Order Foresight - BIPROGY株式会社

• 生鮮品や日配品も自動発注に対応
• AIが発注精度を自動で最適化
• 導入前後のサポートが充実

AI-Order Foresightは、小売業向けに販売実績や気象情報などの多様なデータをもとに、発注数をAIで自動算出するシステムです。従来難しかった生鮮品や日配品の発注も自動化でき、欠品や廃棄のリスクを抑えながら業務を効率化します。

専門知識がなくてもAIが精度改善を担う点や、導入前の効果検証から運用後の分析までサポート体制が整っている点が大きな強みです。これにより、スキルや経験に依存せず安定した発注精度を実現できます。

Hitachi Digital Solution for Retail - 株式会社 日立製作所

• 多様なデータをAIで解析
• 小売業の需要予測を最適化
• バリューチェーン全体を支援

Hitachi Digital Solution for Retailは、小売業を中心に蓄積されたPOSデータや在庫、天候、EC利用状況など多様な情報をAIで分析し、最適な需要予測を可能にするサービスです。複雑なデータ処理や専門知識を必要とせず、販売計画や在庫管理の効率化に活用できます。

強みは、日立が培ってきた高度な分析ノウハウと、流通業全体をカバーする幅広いデータ基盤にあります。これにより余剰在庫や欠品リスクを減らし、消費者が求める商品を適切なタイミングで届ける支援が可能です。

PlanNEL - ザイオネックス株式会社

• AIで需要を高精度に予測
• 計画作成を大幅に効率化
• 過剰在庫や欠品を削減

PlanNELは、AIと統計的手法を用いて需要を精緻に予測し、発注や補充計画を自動で立案できるクラウド型SCMプラットフォームです。販売実績や天候、為替といった多様な要因を加味し、需要予測・在庫計画・供給計画まで一元管理できます。

強みは世界標準のSCMモデルにもとづいた仕組みと、20年以上^※の運用ノウハウにあります。専任コンサルタントの導入支援により属人化を排除し、グローバル企業でも安定した精度で計画業務を進められる点が特徴です。

※出典:ザイオネックス「PlanNEL SaaS型SCMソリューション」(2025年9月25日閲覧)

Forecast Pro - 株式会社 日立製作所

• AI予測で需要変動に柔軟対応
• 最適な予測手法を自動選択
• 外部要因を考慮した高精度予測

Forecast Proは、AIと統計モデルを組み合わせた需要予測支援システムです。従来の時系列モデルに加え、機械学習AIモデル「XGBoost」を搭載し、不規則なデータにも対応可能。予測モデルの自動選択や外部データの取り込みにより、在庫管理や資源配置を最適化できます。

専門知識がなくても高精度な予測を実現でき、AIによる特徴量抽出と決定木最適化により、需要変動や新商品の予測にも迅速に対応できることが魅力です。

AI需要予測ツールの活用シーン

AI需要予測ツールは幅広い業界で導入が進んでいます。業界ごとに活用の仕方や得られる効果は異なり、自社に置き換えて考えることで導入イメージを持ちやすくなります。

【小売業での活用例】販売予測・キャンペーン効果分析

小売業では、季節や天候、セールのタイミングによって売れ行きが大きく変動します。

AI需要予測を導入すれば、POSデータと外部要因を組み合わせ、販売傾向を高精度に予測できます。これにより、セール品の発注数を適正化し、売れ残りや欠品の防止が可能です。

効果を最大化するには、POSや在庫管理システムとの連携を強化し、需要予測の結果をすぐに仕入れや発注に反映できる体制を整えることが重要です。

【製造業での活用例】生産計画・原材料調達の最適化

製造業では、需要予測の精度が生産ラインの稼働や原材料の調達に直結します。

AIを活用すれば、受注データや市況データをもとに需要を予測し、生産スケジュールを効率的に立てられます。結果として、余剰在庫や生産遅延を防ぎ、コスト削減と安定供給を実現可能です。

効果を高めるためには、生産管理システムやサプライチェーン管理ツールと連携させ、予測結果を生産計画や調達手配に自動的に反映することが有効です。

【飲食業での活用例】来客数予測と仕入れ管理

飲食業は天候や曜日、地域イベントなどの影響を受けやすく、来客数の変動を正確に読むことは困難です。

AI需要予測ツールを導入すると、こうした要因を加味して来客数を予測でき、必要な食材の量を適切に調整できます。これにより廃棄ロス削減や効率的なスタッフ配置が可能です。

効果を高めるには、予約管理システムや仕入れ管理システムと連携し、予測結果を仕入れやシフト調整に直結させることが重要です。

【EC業界での活用例】新商品需要予測や販促効果測定

EC業界では商品数が膨大であり、需要予測の重要性が特に高まっています。

AI需要予測ツールは検索データやSNSのトレンドを取り込み、新商品の需要を事前に予測可能です。さらに、キャンペーンの効果をシミュレーションすることで、広告投資を最適化し、販売戦略の精度を高められます。

効果を最大化するには、マーケティングオートメーションや広告配信ツールと連携し、予測結果をもとに施策を即座に実行できる環境を整えることがポイントです。

AI需要予測ツール導入で失敗しないための注意点

AI需要予測ツールは多くのメリットがありますが、導入に失敗すると期待した成果が得られません。よくある課題と対策を紹介します。

データ不足で精度が出ないリスクへの対策

AIはデータを学習して予測モデルを構築します。そのため、販売実績や在庫履歴などのデータ量や質が不足していると、十分な精度を発揮できません。

データの整理に加え、必要に応じて天候や市場データなど外部データを取り込む工夫も求められます。

最近のツールには、自動特徴量エンジニアリングの機能を備えたものもあります。これは専門知識がなくてもデータを予測に活用しやすい形に整形してくれる仕組みです。この機能を持つツールを選べば、データ活用に不慣れな企業でも精度向上を図りやすくなります。

社内体制・人材育成を整える重要性

ツールを導入しても、社内で使いこなせる体制がなければ効果は限定的です。データの読み方やツール操作に慣れた担当者を育て、予測を日常業務に組み込む仕組みを整えることが欠かせません。

担当者は定期的にデータ分析の研修を受けたり、実際の業務で予測を活用したりするなかでスキルを高めていくとよいでしょう。

また、ベンダーのなかには初期設定だけでなく、担当者の育成や運用体制づくりまで支援してくれるところもあります。こうしたベンダーを選べば、自社に知識が少なくても安心して活用を進められます。

無料トライアルや小規模導入で効果を検証する

AI需要予測ツールは初期コストが高額になりやすく、数十万～数百万円かかるケースもあります。十分に検証せずいきなり全社導入してしまうと、期待した精度が出なかった場合のリスクが大きくなります。

リスクを避けるためには、まず無料トライアルや小規模な範囲で導入し、自社のデータでどの程度の精度が得られるのかを検証することが大切です。そのうえで、部門単位から全社展開へと段階的に広げることで、コストと効果のバランスを取りながら導入を進められます。

AI需要予測ツールで精度の高い需要管理を実現するために

AI需要予測ツールは、従来の統計モデルでは把握しきれなかった複雑な要因を取り込み、より精度の高い予測を可能にします。小売や製造、飲食、ECなど幅広い業界で活用されており、在庫最適化やコスト削減、業務効率化に直結することが大きな魅力です。

一方で、データ不足や社内体制の未整備といった課題があると、大きな効果は発揮できません。導入を検討する際は、ツールの精度や連携性、サポート体制を比較し、まずは小規模に試して検証しましょう。

本記事で紹介したメリットや活用事例、選び方のポイントを踏まえ、自社に適したAI需要予測ツールを導入すれば、変化の激しい市場でも柔軟かつ的確な意思決定が可能になります。

各種AI需要予測ツールについてより詳しく知りたい方、詳細情報をもとに比較検討したい方は、下記ボタンからサービス資料をダウンロードしてください。

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