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2025年 12月度BOXIL資料請求数ランキング需要予測システム
2025年12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。
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。
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Nint ECommerce
株式会社Ｎｉｎｔ
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）
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。