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2025年11月資料請求数ランキング需要予測システム
2025年11月にBOXILユーザーから資料請求されたサービスのランキング*1をカテゴリ毎にご紹介します。
【無料トライアル実施中！2カ月間無料でお試し可能！】
サキミルは、店舗ごとの売上や来店客数、気象データや人流統計など多彩な情報をAIで一元解析。小売・食品業界に特化したアルゴリズムが、精度の高い需要予測を実現します。これにより、発注作業は自動化され、在庫適正化がスムーズに。食品ロスや欠品リスクを抑えつつ、シフトの最適化や業務効率化といった現場の課題もまとめて解決します。
Webダッシュボード（WebDB版）では、ブラウザ上で日次更新される予測結果を直感的に確認・分析できます。また、API連携を利用すれば、自社システムへ予測データをシームレスに取り込み、カスタムワークフローやバッチ処理に組み込むこともできます。
全国チェーンから個店まで、導入のしやすさと運用負荷の軽減を両立し、データドリブンな意思決定を強力に後押しする点が大きな特長です。
おすすめポイント
高精度（平均予測精度90%以上※）
ソフトバンクの携帯電話基地局から得られる端末の位置情報データを基にした人流統計データ、および、日本気象協会が保有する気象データを利用することで、予測精度を向上します。
※人流統計データは個人を特定されないよう匿名化および統計加工したのち、少人数のデータは秘匿処理を行った安全な統計データです。
※出典：AI需要予測サービス「サキミル」公式HP（2025年7月7日閲覧）
予測結果の日次更新
店舗の実績や人流統計データ、気象情報などの日々変動する情報を分析し、日次で予測結果を更新することで、最新の予測を利用することが可能です。
1店舗からでも導入しやすい価格設定
一般的に、AIを活用したデータ分析によって来店客数などの予測を行うサービスは、精度を高めるために企業のニーズに合わせて細かくカスタマイズするため、導入コストが高くなる傾向があります。
「サキミル」は、1店舗からでも導入しやすい提供価格を実現しており、幅広い規模の企業様においても、AI需要予測を活用することで店舗のオペレーションの改善を目指すことが可能です。
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ービスです。弊社データサイエンティストが業種/業界に応じた最適なモデルを構築。基幹システムとSFTP連携等を行うことで全国数百拠点での日次自動発注も実現可。管理画面は顧客に応じてカスタマイズ可能なため、PoCで終わることなく、実際の業務に装着するまでを伴走支援します。
日常業務に最適化された商品やカテゴリごとの予測／在庫管理画面が、商材に応じて日次、週次、カレンダー表示などでビジュアライズされています。また、さまざまな業界の需要予測に対応できるよう、業界固有の特長を反映したテンプレートも用意されています。
「Deep Predictor」は、専門知識がなくても、誰でも簡単に扱えるAI需要予測ツールです。
高精度に将来の需要を予測するだけではなく、予測結果を基に適切な発注量を算出するといった予測結果の活用機能も搭載している「現場でも活用できるAI需要予測サービス」です。
余剰在庫の改善や生産計画の最適化、欠品の防止といった業務課題を改善します。
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LTV-Zaiko
株式会社ＬＴＶ－Ｘ
LTV-ZaikoはAIを活用した需要予測・在庫分析システムです。主に小売業や製造業全般で活用いただいており、全SKU・全店舗の販売データを取りこむだけでAIが予測モデルを自動生成します。欠品と過剰在庫を同時に防ぐことができ、「発注・移動・割引」といったアクションに繋げることも可能です。
BIのような活用方法も可能で、商品の状態は誰が見ても適切な判断ができるようにグラフ化されて表示されます。また、ZPM分析と言う独自の分析方法で「入荷直後」「不良在庫」など7つのステータスに分類し、消化率の進捗を確認することも可能です。
分析から販売促進までを一気通貫で支援し、在庫最適化と利益改善を実現する設計です。
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ABEJA Insight for Retail
株式会社ＡＢＥＪＡ
ABEJA Insight for Retailは、店舗運営を可視化して適切な改善施策を導くシステムです。従来は経験や勘に頼り本当の課題を特定できないといった悩みがありましたが、ABEJA Insight for Retailでは来店から購買に至る顧客行動をデータ化し、現場と本部双方で客観的に状況を把握可能です。
利用にあたって店舗入口や店内にカメラ・センサーを設置し、来店人数・客層（年代・性別）・店前通行量・滞在時間といった顧客データを自動収集します。取得データはクラウド上に蓄積され、ダッシュボードで可視化・分析されます。POSレジの売上データとも連携可能で、入店率や買上率（購買転換率）など購買プロセス全体の指標も一元的に把握できます。AIが来店者データを解析し、トレンド変化や改善施策の分析も可能です。
また、店舗で実施した施策を登録してデータと照合できるPDCA管理機能を備えているため、施策による顧客行動の変化が一目瞭然です。複数店舗で得られた成功施策を共有すれば、全店舗で最適な施策を展開できるでしょう。
外部システムとの連携性も高く、POSやシフト表、気象情報など既存データの取り込みに対応していることも特徴です。たとえば、天候やイベントによる来客数への影響を考慮した分析や、POS連携による来店から購買までの歩留まり分析が可能です。カメラ映像から推定した年齢・性別データと購買データを組み合わせれば、自店舗の商品ラインナップが主要顧客層に合致しているかといったマーケティング効果の検証も容易です。
このようにABEJA Insight for Retailは、リアル店舗の現場データにもとづく意思決定サイクルを構築し、継続的な店舗改善を実現します。データドリブンなアプローチで従来見えなかった課題を解決し、店舗運営の成果向上につなげられるようになります。
注1：資料請求数とは、有料掲載頂いている企業様のサービスを対象に、実際に資料請求情報が企業様へ提供された件数をいいます。資料請求数が同率の場合、口コミ数が多いサービスを優先的に表示しています。BOXILをご利用いただく皆さまにとって比較選定しやすいサービスを広くご紹介する方針に基づき、上記の表示順を採用しています。
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