需要予測システムおすすめ比較！選び方やメリット【2024年最新版】

需要予測システムとは

需要予測システムとは、データをもとに将来の商品・サービスの需要を予測するツールです。たとえば、欠品しない安全在庫の量を計算したり、店舗への来店客数を予測したり、製造業・メーカーなどが商品の適正製造個数を算出したりする場合に使用します。

従来の需要予測は、製造責任者やマーケッター、マーチャンダイザーといった責任者が勘と経験にもとづいて実施していました。

しかし、需要予測システムを使用すればこういった感覚的な要素を排除して、科学的かつ個人の感覚に依存しない需要予測が可能です。

需要予測システムが必要な理由

需要予測システムを活用すれば、需要予測の平準化や予測業務の効率化といった効果が期待できます。

人間が行う需要予測は勘と経験に依存する要素が強く、担当者が変わると精度も変わってしまいます。さらに、同じ担当者でも商品や期間によって精度が変わる問題もありました。

また、精度の高い予想をしようと思えば、さまざまな変数を加味したうえでの需要予測が必要になります。しかし、大量の変数を考慮して需要予測を実施するのには時間が必要で、意志決定も遅れてしまいがちです。

ところが需要予測システムを活用すれば、こうした個人に依存するばらつきが平準化され、安定かつスピード感のある需要予測が可能です。もちろん、大量の変数が考慮されたとしても予測の精度と速度は変わりません。

需要予測システムの仕組み

需要予測システムは機械学習や統計学、ビックデータ解析といった技術を活用して需要を予測します。

需要予測の主な計算手法は次のとおりです。

計算手法	概要	使われる場面
算術平均法	過去の一定期間のデータを単純に平均して求める手法。簡易的な予測に適しているが、トレンドや季節変動には対応しにくい。	需要が安定している商品やサービスの予測に使われる。
移動平均法	直近の一定期間のデータを平均して求める手法。古いデータの影響を除外できる。トレンドの変化にある程度対応可能。	需要に緩やかな増減トレンドがある場合の予測に使われる。
加重移動平均法	移動平均に重みづけを加えた手法。直近のデータにより大きな重みを与えることで、最新のトレンドを反映しやすくなる。	直近の需要変化を重視したい場合の予測に使われる。
指数平滑法	過去のデータに指数関数的な重みづけを行う手法。トレンドや季節変動の影響を徐々に減衰させながら予測できる。	中長期的な需要予測やトレンド、季節性がある場合に使われる。
回帰分析法	需要に影響のある要因を説明変数として、関係性を数式化する手法。因果関係にもとづく精度の高い予測が可能。	需要に影響する複数の要因を考慮した予測モデルの構築に使われる。

これらの方法に、競合他社の動向や天気・気温、過去の販売実績といった変数を加味したうえで需要を予測します。

大量の過去のデータや現在のトレンドといった需要予測に活用できる変数を分析したうえで、未来の需要が計算・予測できるアルゴリズムを構築し、データを学習させて予測モデルを構築するのが主な仕組みです。

需要予測システムの種類

需要予測システムは、目的や対象業界、機能の特性によっていくつかの種類に分類できます。次に、それぞれの特徴を詳しく紹介します。

汎用型

汎用型の需要予測システムは、特定の業界に特化せず、幅広い業種で利用可能な汎用性の高いシステムです。販売データや在庫データ、外部環境データなどを柔軟に取り込み、さまざまな予測モデルを構築できます。

汎用型のシステムは、需要予測の基本的な機能を網羅しつつ、拡張性と柔軟性に優れているのが特徴です。ビジネスの特性にあわせてカスタマイズして活用できます。

商品管理・勤務管理型

商品管理・勤務管理型の需要予測システムは、小売業界を主なターゲットとしたシステムです。小売店舗における商品管理業務、すなわち商品の発注や棚割、品出し・陳列、在庫管理などの効率化に焦点を当てています。

需要予測にもとづいて最適な発注量や在庫量を提案することで、欠品や過剰在庫を防止可能です。さらに、来店客数の予測をもとにして最適な勤務シフトを組み、人員配置の効率化もサポートします。

食材発注量や繁忙期の人員配置など、小売業務に特化した需要予測を提供できるのが商品管理・勤務管理型の特徴です。

在庫管理・自動発注型

在庫管理・自動発注型の需要予測システムは、在庫の最適化と発注業務の自動化に重点を置いたシステムです。需要予測にもとづいて適正な在庫量を維持することで、在庫コストの削減と欠品防止を両立します。

販売実績や商品の支持率、在庫数などのデータを分析し、最適な発注量を自動的に算出します。さらに、発注作業自体も自動化することで、発注業務の負荷を大幅に削減可能です。

在庫管理の効率化によって、倉庫スペースの有効活用や廃棄ロスの削減なども期待できます。在庫管理と発注業務の自動化を実現することで、人的リソースの最適化と収益性の向上をサポートするのが特徴です。

需要予測システムの選び方

需要予測システムを選ぶ際は、次の流れで確認しましょう。

• 需要予測システムの導入目的を確認する
• 需要予測システムの機能を確認する
• 需要予測システムを導入する際の注意点を確認する
• 需要予測システムの料金・価格相場を確認する

需要予測システムの導入目的を確認する

需要予測システムの導入を検討する際は、まず導入目的を明確にしましょう。主な導入目的は次のとおりです。

導入目的	詳細
商品・サービスがどの程度売れるかを予想したい	オーソドックスかつ業界・業種に関する実績の多い需要予測システムがおすすめ
自動発注も組み合わせて業務を効率化したい	発注システムと連携して、自動発注を実現できる需要予測システムがおすすめ
オリジナルの需要予測モデルを構築したい	コンサルティングも受けられる需要予測システムがおすすめ
在庫の最適化によって在庫コストを削減し、欠品を防ぎたい	需要予測にもとづいて適正な在庫量を維持することで、在庫コストの削減と欠品防止を両立できるシステムがおすすめ
販促施策の効果検証と最適化を行いたい	需要予測システムと販促施策の効果測定を組み合わせることで、施策の効果検証と最適化を行えるシステムがおすすめ

需要予測システムの機能を確認する

需要予測システムでできること、利用できる機能は次のとおりです。

機能	詳細
データクレンジング機能	データを分析できるように整形する機能
需要予測機能	データにもとづいて需要を予測する機能
発注・生産計画策定機能	需要予測にもとづいて発注・生産計画を作成してくれる機能
データ連携機能	BIやWMSといったシステムとデータを連携できる機能
在庫最適化機能	需要予測と現在の在庫状況を考慮して、最適な在庫量を提案する機能
販促効果測定機能	販促施策による需要への影響を測定し、施策の効果を定量的に評価する機能
シナリオ分析機能	複数のシナリオを設定して需要予測を行い、さまざまな条件下での需要変化をシミュレーションする機能
アラート機能	需要予測と実績の乖離が大きい場合や、在庫が設定値を下回る場合などに、アラートを通知する機能
レポーティング機能	需要予測の結果や、在庫状況、販促施策の効果などを視覚的にわかりやすくレポートする機能
故障時期予測機能	動作回数や現場の環境データから、設備の故障時期を予測する機能
問い合わせ分析機能	メールや電話の問い合わせ内容を自動で分析し、カテゴリに分類する機能

需要予測システムを導入する際の注意点を確認する

需要予測システムを導入する際、失敗しないために次の項目も確認しておきましょう。

確認事項	詳細
需要予測システムに入力するデータは整備できるのか	入力すべきデータが用意できるのか、きちんと整備できているかをあらかじめ確認してください。
費用対効果は見合うのか	高価なシステム・サービスなので、投資回収できそうかを検討してください。
現場にどう落とし込むのか	需要予測システムの予測結果をどのように現場に活かすか、オペレーションを検討しておきましょう。
社内のITリテラシーは十分か	需要予測システムを適切に運用・活用できるだけのITスキルが社内にあるか確認しましょう。
既存システムとの連携は可能か	在庫管理システムのような既存システムとスムーズにデータ連携できるか、事前に検討しましょう。
導入後のサポート体制は充実しているか	トラブル発生時やシステム運用に関する質問への対応など、導入後のサポート体制を確認しておきましょう。
スケジュールに無理はないか	システム導入と運用開始までのスケジュールに無理がないかを確認しましょう。導入には現実的なスケジュールを立てることが重要です。
社内の理解と協力は得られるか	需要予測システムの導入と活用には、関連部署の理解と協力が不可欠です。事前の調整とコミュニケーションを十分に行いましょう。

需要予測システムの料金・価格相場を確認する

需要予測システムは、どのサービスも料金・価格を公開していません。なぜなら、プロジェクトの要件や規模に応じて価格が大きく変動するからです。ただし、導入費用でおおよそ数十万円から数百万円かかるのが一般的であり、大規模なプロジェクトだと数千万円の規模になるのを想定しておきましょう。

AI活用・改善のコンサルティングも活用する場合は、追加で月額数十万円から数百万円の費用が発生します。

また、すぐに効果が出るツールではないため、最低契約期間を設定しているのが一般的です。

おすすめの需要予測システム比較

数ある需要予測システムのなかでも、おすすめの需要予測システムを紹介します。

• 機械学習と外部データにより自動需要予測を高度化
• 全国数百拠点での日時自動発注が可能
• 食品業界や建築、製造業など多様な業種で導入実績

Perswellは、機械学習と外部データによって高度な自動需要予測を実現するサプライチェーンマネジメントサービスです。データサイエンティストによる業種業界にあった需要予測モデルの構築から、実際の業務に装着するまで伴走支援を受けられます。

基幹システムと連携した機械学習による需要予測により、自動算出した数値を各システムに連携できます。在庫状況や発注条件、生産条件などを考慮でき、特売や特殊オペレーションを考慮した需要予測が算出可能です。

• 月額定額制で1年先までの月次推移予測が可能
• 専門スキル不要、SaaSの機能として予測結果を生成
• データ準備やアルゴリズム開発が不要

xenoBrain 経営指標予測オプションは、予測したいデータを登録するだけで利用できる需要予測AIです。汎用的なAIのためエネルギーや機械、食品などを取り扱う大手企業を中心に業種問わず導入されています。

世界中のニュースから経済事象の特徴を抽出するといった特許技術や、世界最大級の経済メディア供給の経済データをもとに、売上予測はもちろん、経済に関連する月次推移予測が可能です。予測対象のデータを準備するだけなので、製品ごとや拠点ごとの売上予測を手軽に行えます。

• 短期間で高精度なAI予測・分析を実現
• 予測工程を完全自動化してスピーディーな予測ができる
• 故障予測を含めた多様な用途で活用可能

Findability Platform®は、予測工程を完全に自動化できるAIプラットフォームです。「マルチモデル機能」により、独自AIによって生成された複数の予測モデルから、予測対象ごとに最適な予測モデルを自動的に選択し、結果を算出して高い予測精度を実現します。

さらに、「セルフラーニング機能」により日々蓄積されるデータを学習し、予測の精度を日々自動で高められます。外部データや非構造化データも、予測用の変数として利用可能です。

• 欠品なき在庫削減の実現を支援
• 時間・気象情報などを加味して予測精度を向上
• 補充元・補充先の在庫アンバランスを自動調整

FOREMASTは、「需給マネジメントシステム」に必要な機能を網羅した需要予測システムです。需要予測（DP）・在庫補充計画（RP）・需給計画調整（PB）の3つのコアモジュールを組み合わせ、会社特有の要件に応じた柔軟なシステム構築が可能です。

また、需給管理に通じた専門コンサルタントが課題・要件をヒアリングしたうえで、最適なシステムを構築してくれます。

• ソニー社内のAI教育にも用いられるAI予測分析ツール
• 専門知識がなくても数クリックの簡単な操作で予測分析
• 結果だけではなく予測の理由まで検証可能

Prediction Oneは、非エンジニアでも活用できるAI予測分析ツールです。「Neural Network Libraries」と呼ばれる、自社開発したディープラーニングのソフトウェアを活用していて、自動モデリングでも高精度な予測を実現します。

ExcelやCSVといったデータファイルをドラッグ&ドロップするだけで、簡単に使用できるのが特徴です。ユーザビリティも高く、結果だけではなく結果に至った理由についてもあわせて確認できます。

• 感性解析AIが感性を解析して行動予測・シミュレーションを実施
• 店舗別配分計画、SKU単位での発注計画提案が可能
• 在庫削減や機会損失の低減、MDオペレーション改善につながる

SENSY MDは、人間のもつ「感性」をAIが解析して、店舗別配分計画や初回発注計画最適化のサポートをSKU単位（Stock keeping Unit：在庫管理上の最小の品目数を数える単位）で実施するシステムです。企業保有データや外部データ、実績データをもとに、発売開始から販売終了までの販売数量をSKU単位で予測できます。

販売結果は人工知能にフィードバックされ、次回のMD計画に活用されるため、使えば使うほど予測精度が向上します。

• 需要予測や在庫管理、自動発注などを効率化
• ノーコードで簡単に需要予測や安全在庫を計算
• 専門知識をもったカスタマーサクセスが課題解決のため伴走してくれる

UMWELTは、需要予測や在庫管理、自動発注などに活用できる予測AIツールです。日付、品番・店名、数量の4要素があれば品番ごと、日・週・月ごとの需要予測ができます。データクレンジングのような非常に手間のかかる前処理部分を自動処理できるアルゴリズムも搭載されているので、データを収集してから分析するまでスピーディーに実施可能です。

カスタマーサクセスによるサポートも充実しており、使い方に関する相談や現場運用サポート、計算結果の検証サポートも実施してくれます。

• 拡張性が高く、生産から販売までの幅広いフェーズで活用可能
• 各社様専用のAIを開発して、高精度の予測を実現
• 需要予測特化でR&Dを実施して精度を日々高める

Liaroの需要予測AIは、深層学習や機械学習といった技術を活用して需要予測するAIを開発するサービスです。ただのAIを活用した需要予測システムではなく、クライアントのビジネスに最適な形で構築し、導入後サポートまでの一貫したコンサルティングサービスにより、現場で使えるツールを提供します。

生産量や仕入れ量最適化、プライシング最適化、ディストリビューション最適化、棚割り最適化といった、幅広いフェーズに活用できます。

• 東京大学発スタートアップが提供するAIソリューション
• AIコンサルティングからモジュール導入・AI開発、AI改善・運用を一気通貫でサポート
• 最短2か月から検証可能で、リスクを抑えてプロジェクトができる

需要予測AI開発は、課題抽出からAI開発、運用までを一気通貫で行うコンサルティングサービスです。東京大学発のスタートアップが提供しているサービスなので、最先端でアカデミックな技術にもとづいてAI活用支援が受けられます。

最短2か月から検証を行えるため、プロジェクトにまつわるリスクやコストを抑えたスモールスタートも可能です。AI開発のみや、すでに導入しているAIの精度向上のみの依頼もできます。

• コンサルからシステム構築・分析・活用までのトータル支援
• 業種・業務にあわせたデータ活用ノウハウを提供
• データサイエンティストが分析精度向上・改善支援

コムチュアの需要予測ソリューションは、コンサルからシステム構築・分析・活用まで、トータルで支援する需要予測のソリューションです。業種・業務の特性を踏まえたうえで、現場が活用しやすいデータ活用ノウハウを提供します。

データサイエンティストが継続的に改善支援をするため、活用できるデータの発掘や分析精度の向上といった効果も期待できます。

その他のおすすめ需要予測システム

• AI-Order Foresight - BIPROGY株式会社
• Aimelytics - 株式会社アイメソフト・ジャパン
• AI生産スケジューラ 最適ワークス - 株式会社スカイディスク
• AI予測さくらさん - 株式会社ティファナ・ドットコム
• dotData - Dotdata, Inc.
• Forecast Pro - 株式会社日立ソリューションズ東日本
• Hitachi Digital Solution for Retail - 株式会社ヤオコー（株式会社日立製作所）
• Multi-Sigma - 株式会社ライトストーン
• OpTApf - 株式会社電通国際情報サービス
• PriceRobo - 株式会社エーエヌラボ
• sinops-CLOUD - 株式会社シノプス
• T3SmartSCM - ザイオネックス株式会社
• サキミル - ソフトバンク株式会社
• サプライチェーンの計画業務最適化サービス - 株式会社グリッド
• ソトミル - アライン株式会社
• Anaplan for Demand Planning - Anaplan Japan
• Infor Demand Planning - インフォアジャパン株式会社
• MatrixFlow - 株式会社MatrixFlow
• HANZO自動発注 - 株式会社Goals
• NTech Predict - ニュートラル株式会社

需要予測システムを導入するメリット

需要予測システムの導入は、在庫管理の最適化や業務効率の改善、データドリブンな意思決定の促進など、さまざまなメリットをもたらします。需要予測システム導入によるメリットは、主に次のとおりです。

• 適切な在庫量を保てる
• 業務の効率化が進む
• データにもとづく意思決定が推進される
• 誰でも高度な分析が行える
• 人的ミスによる損失が防げる

適切な在庫量を保てる

需要予測システムを活用することで、適正な在庫量を維持できることがメリットです。結果として過剰在庫による無駄なコストを削減しつつ、欠品による販売機会損失を防げます。需要に応じた最適な在庫管理により、キャッシュフローの改善や倉庫スペースの有効活用が実現可能です。

業務の効率化が進む

需要予測の自動化により、手作業での予測作業が大幅に削減されることもメリットです。また、発注・生産計画の自動提案機能により、計画立案の労力を減らせます。さらに、在庫管理の最適化により、発注業務や在庫管理業務の効率化も可能です。

業務効率の改善により、人的リソースを他の価値創造活動に向けられます。

データにもとづく意思決定が推進される

需要予測システムは、大量のデータを分析し、客観的な予測結果を提供します。これにより、経験や勘に頼った意思決定ではなく、データにもとづく合理的な意思決定が促進可能です。

需要予測の結果を販促施策や価格設定、新商品開発などに活用することで、より高度なマーケティング戦略の策定が期待できます。

誰でも高度な分析が行える

需要予測システムには、高度な統計分析や機械学習の技術が適用されています。そのため、専門的な知識がなくてもシステムを使えば誰でも高度な分析が可能です。

分析業務が民主化すると、アナリストのような専門家に頼ることなく、現場の担当者がデータにもとづく意思決定を行える環境が整いやすくなります。

人的ミスによる損失が防げる

需要予測の自動化により、人的ミスに起因する予測誤差を防げます。また、在庫管理の最適化により、過剰発注や発注忘れなどのミスも防止可能です。

AIによる自動予測モデルの構築により、人的ミスを最小限に抑えつつ、高精度な予測が実現します。

需要予測システムを導入するデメリット

需要予測システムの導入は多くのメリットをもたらしますが、次のようなデメリットや課題がある点も考慮しましょう。

初期コストが高くなりがち

需要予測システムの導入には、ソフトウェアライセンス費用やハードウェア費用、導入支援費用など、初期の投資が必要です。とくに、高度な機能をもつシステムほど初期コストが高くなる傾向にあります。

中小企業やスタートアップ、個人経営の店舗などでは、この初期投資が大きな負担となるかもしれません。

データ整備の手間がかかる

需要予測システムは大量で質の高いデータを必要とします。社内に散在するデータを収集し、整理・統合する作業には多くの時間と労力を要します。

データの質が低い場合には予測精度が低下するため、データ整備は需要予測システム導入の重要な課題です。

突発的な変化への対応が遅れる可能性もある

需要予測システムは過去のデータをもとに需要を予測します。そのため、急激な市場変化やトレンドの変化に対して、即座に対応できない可能性はおおいにあります。

予測モデルの更新頻度を高めるといった変化への対応力を高める工夫が必要です。

需要予測システム導入後の注意点と運用のポイント

需要予測システムを導入した後も、適切な運用とメンテナンスが重要です。システムの性能を最大限に引き出し、継続的な改善を図るために、次の点に注意しましょう。

学習データが少ないと精度が下がる

需要予測システムの精度は、学習に使用するデータの量と質に大きく依存します。そのため、十分なデータが確保できない場合、予測精度が下がる可能性もあります。

予測精度を保つためには、定期的にデータを収集・蓄積し、学習データを充実させることが重要です。また、データの前処理や特徴量エンジニアリング（予測モデルを作成するときに変数を選択して変換するプロセス）にも注意しましょう。

多少の誤差があることを理解する

需要予測システムは、完璧な予測を提供するものではありません。予測には常に一定の誤差が伴うことを理解し、予測結果を過信しないことが大切です。

予測結果は意思決定の参考情報として活用し、他の情報と組み合わせて総合的に判断しましょう。

異常値は補正してから学習させる

需要データには、特殊要因による異常値が含まれている場合もあります。しかし、異常値を直接学習に使用すると、予測精度の低下を招く恐れがあります。

そのため、データの異常値を検出し、適切に補正してから学習に使用することが重要です。統計的手法や専門家の知見を活用し、異常値の影響を最小限に抑えましょう。

検証と改善を繰り返して精度の向上を図る

需要予測システムは、導入後も継続的な検証と改善が欠かせません。予測結果と実績値を比較し、予測誤差の要因を分析することが重要です。

誤差の原因を特定し、モデルの調整やデータの追加・修正などの改善策を講じることで、予測精度の向上を図れます。PDCAサイクルを回し、継続的な改善に取り組みましょう。

需要予測システムとAIの関係性

需要予測システムとAIは、相互に補完しあう関係にあります。AIの高度な分析能力と自動化技術を活用することで、需要予測システムの性能は大幅に向上しています。

AIによる高度な予測モデルの構築

需要予測システムでは、機械学習や深層学習などのAI技術を活用して、高度な予測モデルを構築可能です。AIのアルゴリズムは、大量のデータから複雑なパターンや潜在的な関係性を抽出し、従来の統計的手法では捉えきれない需要の変動を予測します。

AIによる予測モデルによって、非線形な需要パターンや外部要因の影響をより正確に捉えられるようになりました。

AIを活用した自動特徴量エンジニアリング

需要予測では、予測に有用な特徴量（説明変数）の設計が重要です。ここにAIを活用することで、自動的に最適な特徴量を生成できます。

機械学習アルゴリズムが、与えられたデータから予測に有効な特徴量を自動的に選択・生成し、予測モデルの精度向上につなげています。

これにより人手による特徴量設計の手間が大幅に削減され、より効果的な特徴量を発見可能です。

リアルタイムな需要予測の実現

AIが活用されたことで、リアルタイムな需要予測が可能になりました。AIモデルは、新しいデータが入力されるたびに自動的に予測を更新し、最新の需要予測結果を提供可能です。

リアルタイムな需要予測のおかげで、急激な需要変動にも迅速に対応でき、在庫管理や生産計画の最適化にも役立っています。AIの高速処理能力を活かし、需要予測の即時性が向上しています。

異常検知による予測精度の向上

AIの異常検知技術を活用することで、需要予測の精度をさらに向上可能です。異常を検知するアルゴリズムが、需要データのなかから異常値や外れ値を自動的に検出し、予測モデルへの影響を最小限に抑えます。

前述したように異常値を適切に処理することで、予測モデルの頑健性が高まり、予測精度の向上につながります。AIによる異常検知は、人手では見落としがちな異常パターンの発見にも効果的です。

需要予測システムと似ているツール

需要予測システムと似た機能をもつツールとして、データ分析ツールや売上予測ツールがあります。次に、需要予測システムと各ツールの違いを紹介します。

データ分析ツールとの違い

データ分析ツールは、大量のデータを収集・整理し、統計的な分析を行うためのツールです。需要予測システムもデータ分析機能をもちますが、データ分析ツールはより汎用的な分析が可能です。

データ分析ツールは、需要予測以外にも、顧客分析、販売分析、Web解析など、さまざまな分野で活用されます。一方、需要予測システムは、需要予測に特化したツールであり、予測モデルの構築や在庫最適化などの機能をもっています。

売上予測ツールとの違い

売上予測ツールは、過去の売上データをもとに、将来の売上を予測するためのツールです。需要予測システムによっては売上予測機能もありますが、需要予測システムはより広範囲の要因を考慮して予測を行います。

売上予測ツールは、主に過去の売上トレンドや季節性を分析して予測するのに対し、需要予測システムは、販促活動や競合情報、経済指標など、さまざまな外部要因も考慮して予測します。

また、需要予測システムは、在庫最適化や生産計画の策定など、予測結果を業務に活用するための機能を備えているのが一般的です。

需要予測システムで欠品防止、適正在庫を確保しよう

需要予測システムには需要予測業務の効率化、精度向上などのメリットがあり、勘と経験に依存しない科学的な需要予測を実現したい事業者におすすめのサービスです。選定の際は次のポイントに注意して選ぶのをおすすめします。

• 何の需要を予測したいのかを明確にする
• 需要予測の結果をどのように現場のオペレーションに活かすのかを考える
• しっかり投資回収ができるのかを検討する

需要予測システムについてより深く検討したい方は、サービス資料を請求し比較するとよいでしょう。

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