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2026年 1月度BOXIL資料請求数ランキング需要予測システム
2026年1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。
Airlake Forecasting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。
Nint ECommerceは、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピングなど主要ECモールでの売れ筋商品や競合動向、価格変動をデータで可視化できる市場・競合調査サービスです。ECモールに出店する店舗運営者やメーカーが、商品戦略やマーケティング施策を検討する際に活用できます。
日本国内の主要ECモール3サイト（楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング）から公開データを収集・分析し、独自の統計技術で推計した売上データを提供しており、通常は見えない競合他社の売上や市場規模のトレンドを把握することが可能です。
また、調べたい商品カテゴリや競合ショップ名、商品IDなどを指定してデータを取得できます。入力した条件に対して、サービス側で該当モールの販売データを横断的に集計し、グラフや表で結果を確認可能です。
Nint ECommerceの分析機能は、大きく3つの視点に分かれています。市場全体をジャンル別に俯瞰する「業種分析」、特定の競合店舗に焦点を当てる「ショップ分析」、個々の商品の動きを見る「商品分析」など多角的な分析機能により、市場環境をデータで正確に捉え施策に反映できます。
※出典：Nint ECommerce公式HP（2026年1月21日閲覧）
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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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因果AI causal analysis
株式会社ｈｏｏｔｆｏｌｉｏ
因果AI causal analysis（コーザル・アナリシス）は、データに潜む因果関係をAIが高速で探索して、その結果を可視化してくれる意思決定支援ツールです。
専門的なプログラミングや統計知識がなくても利用できる、ノーコードSaaSソリューションとして提供されており、データ分析に不慣れな現場や経営層でも、科学的な「根拠」に基づく意思決定が可能になります。
causa analysisは、NEC発の高度なアルゴリズムにより、学術的理論に裏付けされた統計的因果探索を短時間で行うことが可能で、DAG（有向非巡回グラフ）と呼ばれる視覚的アウトプットによって、統計やプログラミング知識のないユーザーでも、従来、実用が困難であった因果分析を手軽にビジネスや政策などの意思決定に活用することができるようデザインされています。
株式会社hootfolioは、NECからのカーブアウト（独立事業化）を経て、この技術・サービスを市場展開しています。
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gleasin
エムディー株式会社
gleasinは、AIと豊富なデータ分析によって店舗開発・出店判断を支援する商圏分析ツールです。地図上で候補地点にピンを置くだけで、その周辺商圏データを即座に取得できます。
エリアの居住者属性の分布や時間帯別の人出、競合店舗の数などが数秒で自動表示され、経験がなくても地域の特性を直感的に把握可能です。
さらに、過去実績データと連動したAIモデルが候補立地の売上予測を算出し、出店の可否を定量的に評価できます。
これらの分析結果は、提案資料や社内資料としてそのまま活用可能で、データを裏付けとした、出店戦略の立案や関係者間の合意形成を円滑にします。
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。
注2：当ランキングは、幅広い比較検討を支援するため、利用目的が近い関連サービスも含めて掲載しています。詳細は各サービスページや資料をご確認のうえ比較をご検討ください。