需要予測システムを比較!特徴やプラン・費用、導入事例を紹介

需要予測システムを比較!特徴やプラン・費用、導入事例を紹介
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企業で商品やサービスを提供する際には、需要を予測することが非常に重要なポイントとなってきます。そこでこの記事では、需要予測を行えるシステムやサービスをご紹介します。需要予測システムを導入したいと考えている企業の担当の方は、ぜひ参考にしてみてください。

需要予測システムとは

「需要予測システム」とは、過去のデータをもとにしてサービスや商品に関する需要を予測するツールです。このシステムを活用することによって、客観的な需要の予測を行えます。

企業が収益のアップを目指すには、自社の商品やサービスの需要予測を行うことが重要なポイントとなってくるため、需要予測システムを導入する企業も多く見られます。

需要予測システムまとめ

ここでは、需要予想システムについて紹介していきます。それぞれのシステムが持つ特徴をまとめていますので、ぜひ参考にしてみてください。

システム名 システムの特徴
需要予測システム「PlanNEL」のサイトキャプチャ画像【PR】PlanNEL 各種要因を考慮したAI需要予測で精度80%超を実現
・AIエンジンを活用した需要予測が行えるソリューション
・ダッシュボードの活用により継続的な予測精度向上をサポート
・10種類以上のアルゴリズムによる並行演算を行う
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需要予測システム「Perswell」のサイトキャプチャ画像【PR】Perswell 社内にデータサイエンティストやIT人材がいなくても高精度な需要予測を実現
・最新の機械学習×外部データの高精度需要予測により最適な仕入れ・生産を実現
・データサイエンティストがいなくても、精度の高い需要予測モデルを利用可能
・実務に最適化された需要予測UIで、幅広い業界の需要予測に対応
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FOREMAST ・欠品のない在庫削減をサポートする需要予測・需要計画ソリューション
・需要予測や需要計画の専門コンサルタントが支援
Findability Platform ・予測工程を自動化し、独自開発のAIがスピーディーに予測を実施する
・高い予測精度を継続して提供する
dotData AI分析サービス ・AIにより膨大なデータを分析し、予測や判別を行う
・専門知識やシステム・ソフトウェアの導入は不要
Prediction One ・簡単な操作で予測分析を実現できるシンプルなツール
・高い予測精度を提供できるため、高い導入効果が期待できる
サキミル ・人流統計データや気象データを活用した需要予測を行う
・過去データのみに頼らない来店客数の予測が可能
Forecast Pro ・エキスパートシステムにより予測手法を自動で選択
・予測プロセスや予測の根拠についても開示する
Infor Demand Planning ・独自メソッドを使用して予測の精度を高める
・在庫品目の需要パターンに合った分析フレームワークを適用
需要予測ソリューション ・大量のデータを分析・活用して需要量を導く
・データ分析の専門家が分析支援を行う
AI需要予測システム DCMSTORE-DF ・スーパーマーケット向けのAI需要予測ソリューション
・発注業務システムとの組み合わせで自動発注も行える
AIさくらさん ・AI予測により需要予測やリスク回避に活用できる
・AIに関する専門知識が不要で、楽に運用できる

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PlanNEL

需要予測システム「PlanNEL」の公式サイト画像画像引用元:PlanNEL公式サイト(https://zionex.co.jp/lp/plannel/index.php#top)

PlanNELの特徴

20年の経験とノウハウをもとにしたソリューションを提供

2000年に韓国のソウルで設立されたザイオネックス株式会社は、現在ソウル、釜山、東京、台北、ニュージャージの5か所に拠点を展開する企業です。同社は、米国マサチューセッツ工科大学の博士課程を修了後、数年間のビジネス経験を経た3人のメンバーにより設立されました。

ザイオネックス株式会社は、20年の経験と蓄積されたノウハウをもとにして製造業のITコンサルティングやSCM(サプライチェーンマネジメント)およびPLM(プロダクトライフサイクルマネジメント)に関するソフトウェアの開発や販売を手掛けています。

SaaS型SCMソリューション「PlanNEL」による需要予測が可能

同社で提供している「PlanNEL(プランネル)」は、製造業やEC、SPA、小売・卸売業の在庫を最適化するためのSaaS型SCMソリューションです。企業において「需要予測や販売計画の精度が向上しない」「過剰在庫や欠品が発生する」「発注計画の作成に時間がかかっている」といった悩みに対応します。

PlanNELには、「需要予測」「販売計画」「在庫戦略計画」「補充計画」といったソリューションが用意されており、需要予測の策定や拠点の需要や補充・発注計画の立案などを行うことができます。世界表標準のSCM業務モデルをシステムとして提供しており、属人化を排除した計画の策定につなげられます。

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PlanNELが選ばれる理由

【理由1】AIエンジンを活用した需要予測

ザイオネックス株式会社が提供している「PlanNEL」には需要予測を行う機能が搭載されています。PlanNELの需要予測の特徴のひとつが、「AIエンジンを活用する」という点です。AIエンジンの活用によって、過去の販売実績や需要に影響するさまざまな因子をもとにして将来的な需要予測を実施します。

PlanNELが需要予測を行う際には、まず需要に影響を与える「需要影響因子」を考慮したモデルを構築し、さらに複数の予測モデルの中から、予測精度の高いモデルを自動的に採用。AIや統計的な手法を用いることにより、需要変動だけではなくさまざまな要因を考慮した需要予測を行います。

以上のように、PlanNELの導入によって人に依存した需要予測から脱却でき、予測精度の向上につなげられるというメリットがあります。また「品目が多すぎて予測しきれていない」といった課題に対しても、AIが予測しきれない製品のみに注力できるようになるため作業工数の短縮につなげられます。

【理由2】ダッシュボードを活用し、予測精度向上を継続的にサポート

PlanNELには「予測実績ダッシュボード」と呼ばれる機能も搭載しています。こちらの機能では、ダッシュボードの活用によって予測と実績を視覚で直感的に確認することが可能。そのため、需要予測の結果を対応に活かしやすいという点もPlanNELが選ばれるひとつの理由といえます。

以上の機能から、「予測結果の振り返りができないため、需要予測の精度改善が行えていない」といったお悩みを解決。ダッシュボードを活用した振り返りを行うことによって、予測精度の向上を継続的にサポートできます。

【理由3】10種類以上のアルゴリズムによる並行演算を行う

一般的な需要予測システムでは単一アルゴリズムまたは事前検証により選択したアルゴリズムにより需要予測を行うことが多いとされていますが、PlanNELの場合には複数のアルゴリズムを用いて予測を行う点も特徴となっています。

PlanNELでは10種類以上のアルゴリズムによって並行演算を実施し、製品やサービスに合ったアルゴリズムの選定を行える点が大きなポイントといえます。

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PlanNELの主な導入事例

ザイオネックス株式会社が提供するPlanNELのノウハウやテクノロジーは、ブラザー工業やLG、サムスンなどさまざまな企業で導入が行われています。導入に関する具体的な事例は公式サイトに掲載されていなかったため、ここでは実際にPlanNELを導入した企業から寄せられた声をご紹介します。

導入により予算計画が立てやすくなった

売上や在庫金額の見込みが見える化され、予算計画を立てやすくなくなった。在庫が減ったことでキャッシュフローも改善した。引用元:PlanNEL公式HP(https://zionex.co.jp/lp/plannel/index.php#top)

在庫数の安定化につながった

需要の変動や販促情報を取り込んで、安全在庫、サイクル在庫、発注点、発注量までが自動で作られるようになった。在庫数が安定化できただけでなく、複雑な表計算管理から開放された。引用元:PlanNEL公式HP(https://zionex.co.jp/lp/plannel/index.php#top)

在庫を削減し、コストの削減が行えた

在庫が減り、保管料が削減できた。入出庫の予定が事前にわかるようになったので、倉庫内のスペース確保や出荷準備を予めできるようになった。引用元:PlanNEL公式HP(https://zionex.co.jp/lp/plannel/index.php#top)

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PlanNELのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 ザイオネックス株式会社
所在地 東京都中央区日本橋箱崎町1-2THE SHORE日本橋茅場町7階
URL https://zionex.co.jp

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【PR】社内にデータサイエンティストやIT人材がいなくても高精度な需要予測を実現

Perswell

需要予測システム Perswell公式サイト画像)画像引用元:Perswell公式サイト(https://service.datafluct.com/perswell)

Perswellの特徴

機械学習と外部データを活用!専任データサイエンティストによる高精度な需要予測

Perswellの専任データサイエンティストがモデル構築を行うため、社内に専門知識のある担当者がいなくても、各システムと連携して適性在庫量の数値をだす機械学習による需要予測モデルを利用することができます。

また一般的な需要予測では、過去の需要実績データのみを活用して予測を行う古典統計が広く使われていますが、Perswellは外部データを活用できる最新の機械学習アルゴリズムを活用した手法により、高い予測精度を実現します。

AI自動需要予測による業務の最適化&効率化を提供するサービス

Perswellは、需要予測だけでなく発注数量の算出や在庫管理など、生産に関わる多くの制約も考慮し、最適な計画を提案。精度の高い需要予測により、自動発注も実現し、サプライチェーン全体の最適化を図ります。市場の変化に迅速に対応し、業務の効率化とともに、運営全体の質を高めることが期待できます。

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Perswellはこんな企業におすすめ

  • 予想が外れたために、余剰在庫を抱えがち
  • 社内にデータサエンティストや知見がある人がいない
  • エクセルでの商品予測は時間がかかりすぎる

Perswellを選ぶべき理由

【理由1】機械学習×外部データの高精度需要予測により最適な仕入れ・生産を実現

Perswellは、最新の機械学習技術と外部データを組み合わせたサービスにより、従来の予測手法を超える予測精度を実現します。需要予測の高い精度により、発注数量の最適化や在庫管理の効率化が可能となり、生産性と組織満足度が向上します。

需要予測の自動化によって作業工数を大きく削減できるだけでなく、過剰在庫の削減や欠品リスクの低減、価格調整の自動化も実現されます。安定した生産が可能となり、予想が外れる心配もありません。

【理由2】専任データサイエンティストによる、精度の高い需要予測モデルを利用可能

Perswellは豊富な経験を持つデータサイエンティストチームが在籍。専任のデータサイエンティストがモデル構築を行うため、自社は専門知識がなくても高精度な需要予測モデルの利用が可能

また、すべて手動で行っていたデータ抽出や金額計算、在庫料計算、基幹システムの発注処理なども、Perswell導入後は全て自動化されてトータルサポートします。自動化されることにより、従業員の作業負担が軽減され、作業工数は大幅に削減されます

【理由3】実務に最適化された需要予測UIで、幅広い業界の需要予測に対応

Perswellの予測・在庫管理画面は、商材に応じて日次・週次・カレンダー表示等でわかりやすく情報を可視化して提供しています。

食品業界や製造業界など、様々な業界の需要予測に対応するために、カスタマイズ可能なテンプレートを用意。各業界の特有の動向を考慮に入れたテンプレートにより、企業は市場の変動に対して迅速な対応ができ、不要な在庫リスクの削減が期待できます。

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Perswellの料金プラン

公式サイトに記載はありませんでした。

料金プランについて、サービス資料に掲載されています。詳しくはサービス資料をダウンロードしてご確認ください。

Perswellの導入事例

高精度な欠品率に分析力の凄さを実感

PoCの成果については、基本統計量などのデータも見せていただきました。きちんと基礎分析がされている点や、そこから非常に有効な特徴量を見つけてくれたことがわかりました。結果的に、実証実験では96%の精度で欠品率を当てることができましたが正直そこまで高精度になるとは思っていなかったので、シンプルにDATAFLUCTは「分析力がすごい」と感じました。
引用元:Perswell公式HP(https://service.datafluct.com/case/fuji)

卸売業に最適な「需要予測モデル」を高精度で実現

DATAFLUCTさんは、卸売業界が他業界とくらべて非常にトラディショナルな特徴を持っていることを踏まえてくださった上でのパッケージ化しない個社に合わせた柔軟なアイデアや、スタートアップならではのスピード感とコスト感、そしてなにより技術力の高さと知見に魅力を感じて、一緒に取り組ませていただくことを決めました。
商品ごとにモデルをつくり、毎日機械学習を実行して、最新のモデルで予測する、唯一無二の需要予測モデルを生み出すことができました。

引用元:Perswell公式HP(https://service.datafluct.com/case/kokubu)

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Perswellの運営会社概要

会社名 株式会社DATAFLUCT
会社設立年 記載なし
会社所在地 東京都渋谷区道玄坂一丁目19番9号 第一暁ビル6階
公式HP https://datafluct.com/

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まだある!需要予測システム

FOREMAST

需要予測システムFOREMAST公式サイト画像画像引用元:FOREMAST公式サイト(https://www.canon-its.co.jp/products/foremast/)

FOREMASTの特徴

欠品なしの在庫削減を支援

キャノンITソリューションズ株式会社が提供する「FOREMAST」は、欠品のない在庫削減を支援する需要予測・需要計画ソリューションです。科学的な需要予測をもとにした在庫補充計画に加え、需要計画や実績情報の共有を支援、また問題を見える化し、企業の在庫削減をサポートしていきます。

3つのコアモジュールによる需給マネジメントシステム

FOREMASTでは、「需要予測」「在庫補充計画」「需要計画調整」の3つのコアモジュールを備えることによって需給マネジメントシステムを構築します。

さらに、需要予測や需要計画の専門コンサルタントが支援を行うことにより、それぞれの企業が抱える課題や要件に合わせたトータルソリューションの提供が可能です。専門のコンサルタントの支援例として、予測分析や在庫シミュレーション、保守ミーティングなどが挙げられます。

FOREMASTの主な導入事例

欠品リスクに対して先手を打てるようになった

食品製造業におけるFOREMASTの導入事例です。こちらの企業では、導入により在庫切れが発生しそうな商品のアラートを設定し、欠品リスクに対して先回りの対応が可能となりました。

さらに、在庫切れという突発的な業務に時間を取られることがなくなり、従業員が本来の業務に注力できるようになったという効果も得られています。

参照元:キヤノンITソリューションズ株式会社公式HP(https://www.canon-its.co.jp/files/user/products/foremast/lp/)

FOREMASTのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 キヤノンITソリューションズ株式会社
所在地 東京都港区港南2-16-6 キヤノン S タワー
URL https://www.canon-its.co.jp

Findability Platform

需要予測システムFindability Platformの公式サイト画像画像引用元:Findability Platform公式サイト(https://www.softbank.jp/biz/services/ai/findability/)

Findability Platformの特徴

AIの専門家がいなくても高精度な予測が可能

Findability Platformは、ソフトバンク株式会社により提供されている予測自動化プラットフォームです。AIを活用した予測と分析の自動化が可能となっていることから、AIの専門家がいなかったとしても高精度な予測が可能となります。

Findability Platformの特徴は予測工程を自動化し、独自開発のAIにより短時間での予測実施が可能という点。そのため、お客さま企業ではデータを準備することによって高い精度の予測結果を得られるという点が導入のメリットといえます。

高い予測精度を継続して提供できる

Findability Platformに搭載には、「マルチモデル機能」が搭載されています。こちらの機能は、独自のAIにより生成された複数の予測モデルから、予測対象ごとに適した予測モデルを自動的に選択して結果を算出する、というもの。この機能によって高い予測精度が期待できます。

また、日々蓄積されていくデータを学習する「セルフラーニング機能」も搭載。学習のたびに予測モデルの精度が上がっていくため、変化が続くビジネス環境の中でも継続的に高精度な予測の提供が可能となります。

Findability Platformの主な導入事例

公式HPに記載がありませんでした。

Findability Platformのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 ソフトバンク株式会社
所在地 東京都港区海岸一丁目7番1号
URL https://www.softbank.jp

dotData AI分析サービス

需要予測システムdotData AI分析サービス公式サイト画像画像引用元:dotData AI分析サービス公式サイト(https://www.otsuka-shokai.co.jp/products/ai-iot/aianalysis-dotdata/)

dotData AI分析サービスの特徴

膨大な量のデータをAIが分析し、予測や判別を実施

株式会社大塚商会が提供する「dotData AI分析サービス」は、AIが膨大な量のデータを分析し、データの傾向をもとにして予測や判別を行うサービスです。さらに、こちらのサービスでは分析結果をもとにして中小企業診断士からのアドバイスも受けられます

AIの活用によってこれまで人が手で行っていた作業をスピーディーに実施することが可能に。加えて、確度の高い分析結果を得られるというメリットもあります。

専門知識がなくても精度の高い分析と予測ができる

AI分析サービスにて分析・予測を行う際には、大塚商会が保有している「dotData」の実行環境を利用するためお客さま企業の環境ではシステムやソフトウェアの導入は不要。さらに、作業は大塚商会のデータサイエンティストが実施するため、お客さま側ではデータの用意をするだけです。

以上から、専門知識がなかったとしても精度の高い分析や予測を行える点、またスピーディーに分析結果に辿り着けるという点などが導入のメリットといえます。

dotData AI分析サービスの主な導入事例

公式HPに記載がありませんでした。

dotData AI分析サービスのプラン・費用

  • 概算費用:110万円~(税込)※個別見積り

企業概要

会社名 株式会社大塚商会
所在地 東京都千代田区飯田橋2-18-4
URL https://www.otsuka-shokai.co.jp

Prediction One

需要予測システムPrediction Oneの公式サイト画像画像引用元:Prediction One公式サイト(https://predictionone.sony.biz)

Prediction Oneの特徴

簡単な操作のみで予測分析を実現できる

Prediction Oneは、機械学習やプログラミングなどの専門知識なしでも、簡単な操作だけで予測分析を実現できるシンプルで簡単なAI予測分析ツールです。

Prediction One デスクトップ版の場合は手元のPCで動かすことができ、セキュリティ面にもこだわりたい場合にもおすすめといえます。また、Prediction One クラウド版を活用した場合であれは、インターネットで接続できる環境であればどこでも利用が可能です。

高い予測精度の提供が可能

Prediction Oneは、高い予測精度の提供が可能であることから、高い導入効果も期待できます。さらに、法人プランにはカスタマーサクセスが付随しており、AI導入から導入後のフォローまでサポートを受けられます。これらのサポートのボリュームは、お客様に合わせた提案が可能です。

Prediction Oneの主な導入事例

導入により15%の工数削減

コンタクトセンター運営などの事業を提供する株式会社TMJによる導入事例です。導入前は入電数の予測において多くの工数がかかっていたという課題がありましたが、操作がシンプル・簡単に予測結果が算出可能なPrediction Oneを導入しました。

導入の結果、15%の工数削減を実施。工数を削減した分、モデルのブラッシュアップや企画業務などに時間を割けるようになったという効果が得られています。

参照元:Prediction One公式HP(https://predictionone.sony.biz/case/13tmj/)

Prediction Oneのプラン・費用

  • スタンダードプラン(個人・スモールビジネス向け):217,800円(税込)~/年 ※1人分
  • 法人プラン:費用は公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
所在地 東京都港区港南1-7-1 
URL https://www.sonynetwork.co.jp

サキミル

需要予測システムサキミルの公式サイト画像画像引用元:サキミル公式サイト(https://www.softbank.jp/biz/services/analytics/sakimiru/)

サキミルの特徴

人流統計データや気象データを活用した需要予測

「サキミル」は、ソフトバンク株式会社が提供するAI需要予測サービスです。こちらのサービスの特徴は、人流統計データや気象データを活用して需要予測を行う、という点です。食品ロスの削減や業務の最適化などに活用できます。

AIの需要予測を行うことによって、来客数の予測に合わせた食材発注やシフトの作成が可能となることから、業務の属人化の解消や経費削減、食品ロスや機会ロスにつなげられます。

過去データのみに頼らない来店客数の予測が可能

サキミルでは、日本気象協会が保有している気象データをもとにして来店客数を2週間先まで予測が可能です。

また、ソフトバンク株式会社の携帯電話基地局から得られる数多くの端末情報を用いて、1億2千万人に拡大推計した人流統計データを活用した予測を行います。このことにより、過去データのみに頼らずに、来店するお客様の数を予測できます。

サキミルの主な導入事例

高い予測精度を実現

東海地方を拠点にスーパーマーケット・ドラッグストア・ホームセンターなどの事業を展開する株式会社バローホールディングスでは、気象データを活用した需要予測を行うために「サキミル」の実証実験を実施しました。

グループ企業であり、中部地方を中心としたドラッグストアを展開する中部薬品株式会社での実証実験を行ったところ、平均93%という高精度の予測を実現しています。今後はスーパーにもデータ活用の幅を広げ、フードロスの改善にも取り組んでいく予定となっています。

参照元:ソフトバンク株式会社公式HP(https://www.softbank.jp/biz/customer-success-stories/202202/valorholdings/)

サキミルのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 ソフトバンク株式会社
所在地 東京都港区海岸一丁目7番1号
URL https://www.softbank.jp

Forecast Pro

需要予測システムForecast Proの公式サイト画像画像引用元:Forecast Pro公式サイト(https://www.hitachi-solutions-east.co.jp/products/forecastpro/)

Forecast Proの特徴

予測手法を自動選択できるエキスパートシステムを搭載

株式会社日立ソリューションズ東日本が提供する「Forecast Pro」は、世界40,000ユーザー以上の企業で採用(※)されている需要予測支援システムです。システムの導入により「在庫の適正化したい」「予測工数を削減したい」「資源の適正配置を行いたい」といった課題や悩みの解決の解決に取り組めます。

Forecast Proの特徴は、予測手法を自動的に選択できる「エキスパートシステム」を搭載している点。実績データの傾向を分析した上で予測手法を自動で選択し、予測モデルの構築を行います。分析されたデータはテキスト形式で表示されることにより、予測プロセスの詳細分析と理解が可能となります。

※参照元:Forecast Pro公式サイト(https://www.hitachi-solutions-east.co.jp/products/forecastpro/)

予測プロセスや根拠についても開示する

Forecast Proでは、予測を行った過程や根拠を開示することから、どのようなプロセスを経て予測値が算出されたのか、という点がわかる点も特徴です。さらに、どの程度誤差があるのかといった予測評価についても出力が行われます。

Forecast Proの主な導入事例

店舗在庫を20%圧縮

ホームセンターを展開する株式会社ユーホーでは、需要予測を行うことにより店舗自動発注業務改善を目的としてForecast Proを導入しました。

導入により、過去の販売実績からの需要予測や、従来の販売計画との乖離を可視化できました。その結果、店舗の在庫を20%圧縮できたことに加え、店舗スタッフのモチベーションが向上したという効果が得られました。

参照元:Forecast Pro公式HP(https://www.hitachi-solutions-east.co.jp/products/forecastpro/casestudy/)

Forecast Proのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 株式会社日立ソリューションズ東日本
所在地 宮城県仙台市青葉区中央3丁目2番1号 青葉通プラザ(5F受付)
URL https://www.hitachi-solutions-east.co.jp

Infor Demand Planning

需要予測システムInfor Demand Planningの公式サイト画像画像引用元:Infor Demand Planning公式サイト(https://www.infor.com/ja-jp/products/infor-demand-planning)

Infor Demand Planningの特徴

独自メソッドにより高い精度で需要を可視化する

Infor Demand Planningは、独自のメソッドを使用して高い精度で将来の需要を可視化できるツール。在庫投資の削減や顧客サービスの改善を行えます。在庫品目の需要パターンの差異を自動検出することにより、そのパターンに合った分析フレームワークの適用を行います。

特別な出来事による影響を特定して補足できる

Infor Demand Planningでは、ベースライン予測の使用によって、例えば販促キャンペーンやサプライチェーンの中断といった「特別な出来事による影響」を特定して補足したり、新製品の投入情報を考慮して予測をさらに微調整することも可能です。

このように、さまざまな独自メソッドを使用して予測の精度を高めていく点が特徴です。

Infor Demand Planningの主な導入事例

需給計画のスピード化や効率化を実現

キリンビールでは、週別の需給計画の最適化などを目的としてインフォアのサプライチェーンプランニングを導入しています。このことにより、需給計画のスピード化や効率化、高い精度の生産スケジューリングを実現しています。

参照元:Infor Demand Planning公式HP(https://www.infor.com/ja-jp/resources/キリン株式会社)

Infor Demand Planningのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 インフォアジャパン
所在地 東京都千代田区有楽町1-1-3東京宝塚ビル16階
URL https://www.infor.com/ja-jp

需要予測ソリューション

需要予測システム需要予測ソリューションの公式サイト画像画像引用元:需要予測ソリューション公式サイト(https://www.comture.com/bigdata/bigdata-demand.html)

需要予測ソリューションの特徴

大量のデータの分析・活用により需要量を導き出す

コムチュア株式会社が提供する「需要予測ソリューション」は、これまで担当者の経験・勘で行っていた需要予測について、大量のデータを分析・活用して需要量を導き出すことが可能です。こちらのソリューションでは、コンサルからシステムの構築、分析、活用までトータルで支援を行える点が特徴です。

データ分析の専門家が分析支援を行う

需要予測ソリューションは、幅広い業種や業務に合わせたデータ活用ノウハウの提供を行えます。さらに、データ分析の専門家であるデータサイエンティストが分析支援を行ってくれる点も特徴のひとつ。運用後にも継続的にデータの検証や改善を行います。

需要予測ソリューションの主な導入事例

AIの活用により業務の平準化と効率化を実現

株式会社ソラシドエアでは、過去の実績を用いた座席販売割当計画を行っていたものの、担当者の経験に基づいたものとなっており作業に時間が取られることや、業務量が拡大しているという課題がありました。

これらの課題を解決するために、コムチュアではSAS Institute Japan株式会社と協同でビッグデータ・AI技術を活用したレベニューマネジメントシステムを構築。AIが座席販売割当計画を自動的に導き出せるようになり、属人性をなくし業務の平準化と効率化を実現しました。

参照元:コムチュア株式会社公式HP(https://www.comture.com/casestudy/bigdata/bigdata-air.html)

需要予測ソリューションのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 コムチュア株式会社
所在地 東京都品川区大崎1-11-2 ゲートシティ大崎イーストタワー9F・15F
URL https://www.comture.com

AI需要予測システム DCMSTORE-DF

需要予測システムAI需要予測システム DCMSTORE-DFの公式サイト画像画像引用元:AI需要予測システム DCMSTORE-DF公式サイト(https://jpn.nec.com/dcmstore/solution_df.html )

AI需要予測システム DCMSTORE-DFの特徴

スーパーマーケット向けのAI需要予測ソリューション

「DCMSTORE-DF」はスーパーマーケット向けのAI需要予測ソリューションです。客数の予測や日配品の販売数予測を店舗ごと、商品ごとに実施できる点が特徴です。そのため、発注業務はスタッフの経験値に頼っている、食品ロスや欠品が出てしまうといった課題の解決に取り組めます。

DCMSTORE-DFの特徴は、NECのAI技術のひとつ「異種混合学習」を活用しているという点です。さまざまなデータから精度の高い規則性を自動で発見し、需要予測を行えます。

発注業務システムとの組み合わせにより自動発注が行える

また、DCMSTORE-DFは、発注業務システムである「DCMSTORE-EOB」と組み合わせて活用することにより、自動発注の実施が可能です。これまで予測が難しかった日配品についても、日々の販売数に応じた在庫の最適化によって発注業務の効率化を行っていきます。

AI需要予測システム DCMSTORE-DFの主な導入事例

公式HPに記載がありませんでした。

AI需要予測システム DCMSTORE-DFのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 日本電気株式会社
所在地 東京都港区芝五丁目7番1号
URL https://jpn.nec.com

AIさくらさん

需要予測システムAIさくらさんの公式サイト画像画像引用元:AIさくらさん公式サイト(https://www.tifana.ai)

AIさくらさんの特徴

AI予測により需要予測やリスク回避に役立てられる

AIさくらさんは、AI技術を搭載しており業務の自動化や品質アップに取り組むことができるシステムです。お客さま企業の業務内容に合わせ、独自カスタマイズを行える点が特徴のひとつとなっています。

AIさくらさんはさまざまなサービスが提供されており、「AI予測さくらさん」はAI予測により誰でも簡単に需要予測や来店数予測、リスク回避に役立てられます

AIに関する専門知識は不要

AI予測さくらさんを利用するにあたっては、AIに関する専門知識は不要です。さらに、大量のデータ分析によってそこから何がわかるのかを見える化することが可能。また、面倒なデータ整理や整形も必要ないため、運用が楽であることが大きな特徴です。

データの収集や生計からAIの学習、またレポートティングまでお任せできるサービスとなっています。

AIさくらさんの主な導入事例

故障時期の割り出しによって事前メンテナンスに役立てる

大手の機械機器製造メーカーでは、AI予測さくらさんを導入し、交通インフラで使用する機械メンテナンスに利用しています。動作回数や現場の環境といったデータから故障時期の割り出しを行うことによって事前メンテナンスが可能に。事故や故障の回避に役立てるといった形で活用しています。

参照元:AIさくらさん公式HP(https://www.tifana.ai/products/predict)

AIさくらさんのプラン・費用

公式HPに記載がありませんでした。

企業概要

会社名 株式会社ティファナ・ドットコム
所在地 東京都目黒区大橋2-22-7 村田ビル5F・6F・7F・8F・10F
URL https://www.tifana.com

需要予測の手法

需要予測にはさまざまな方法があります。そこで、主な需要予測の手法をご紹介します。

移動平均法

過去のデータを平均して需要を予測する方法を「移動平均法」と呼びます。この場合は直近のデータや、前年同時期のデータを用いて需要予測を行いますので、現時点との関係が深い時期の実績をもとにして需要を予測したい、と考えている場合に適している手法であるといえます。

ただ、移動平均法では一部のデータのみ使用することになるため、膨大なデータがあった場合にはそのデータが無駄になる可能性もあります。

時系列分析法

時間ごとに計測されるデータをもとに傾向を把握することによって需要を予測する方法を「時系列分析法」と呼びます。こちらの手法の場合は過去のデータをグラフにするため、視覚的に需要を捉えられるという点がメリットとなります。

一定期間を定めて需要を分析することから、季節に関する商品・トレンドの商品などの需要を予測したい場合に向いているといえます。

加重移動平均法

過去に対する比重を減らして平均値を割り出して需要を予測する方法を「加重移動平均法」と呼びます。こちらの手法では、突発的な事情が発生して変化した需要から受けた影響を減らし、より新しいデータを重視して需要予測を行うという点が特徴です。

前述した移動平均法と比較した場合、データの変化に反応しやすいため、高い精度の需要予測が期待できる点がポイントです。

指数平滑法

実績値と過去の予測値を利用して需要予測を行う方法を「指数平滑法」と呼びます。もし、過去のデータがある場合には、簡単に計算するだけで今後の需要を予測可能である点が特徴です。例として、定期的に注文する商品の発注量などを予測したい、といったニーズがある場合に活用することがおすすめです。

回帰分析

予測したい内容に関わる数値を直線で表し、需要を分析する方法を「回帰分析」と呼びます。この回帰分析には2種類の方法があり、1つの数値のみを用いて計算する「単回帰分析」と、複数の数値を用いる「重回帰分析」があります。

需要予測システムについてのよくある質問

Q1.需要予測システムを導入する際のポイントは?

需要予測システムを導入する場合は、自社で「なぜ導入をするのか」という目的を明確化することがポイントです。これは、需要予測に適しているものとそうではないものがあるためです。例えば「製品在庫や部品在庫の削減」「工場の人員配置を検討したい」といった目的が需要予測に合っているといえます。

また、需要予測システムにはさまざまな種類があります。そのため需要予測の目的から必要な機能を洗い出し、目的に合ったシステムを見極めて導入を行うことが必要です。さらに、導入時や導入後のサポートが受けられるかどうか、システムの使い心地についての確認も大切なポイントとなります。

Q2.需要予測システムを導入するメリットは?

需要予測システムを導入した場合、まずは数値をもとに根拠ある予測できるようになります。そのため、在庫数の予測ができることから在庫過多や欠品リスクなどを減らせるという点が大きなメリットです。来店来客数の予測も行えるため、人員配置の際にも役立てられ、人件費の削減にもつなげられます。

またそれぞれの担当者が個別に需要予測を行う必要がなくなるため、業務効率の改善につなげられる可能性がある点や、市場の予測が行えることから商品開発の際のヒントを得られる可能性がある、という点も需要予測システムを導入するメリットといえます。

このように需要予測システムを活用することによって、客観的なデータを活用してビジネスの意思決定を行えるようになります。

Q3.需要予測システムを導入する際の注意点は?

まず、需要予測システムを導入する場合には「需要予測は必ずしも当たるわけではない」という点はあらかじめ認識した上で利用していく点は重要なポイントといえます。システムの活用により高い精度の予測は行えるものの、需要予測に頼りすぎるのは避けることが大切です。

加えて、需要予測システムを導入する際にはコスト発生します。自社の予算とシステムを導入した際に予想される効果のバランスを考えながら、どの需要予測システムを導入するか検討することが大切です。

さらに、需要予測システムは実績や天候、為替など過去のデータをもとにして分析を行います。そのため、需要予測システムを活用するには過去のデータを蓄積しているか、という点も注意しておきたいところです。データ量が多いほど、精度の高い分析につながる可能性を高められます。

まとめ

こちらの記事では、需要予測システムについて紹介してきました。さまざまなシステムの特徴や導入事例などをまとめると同時に、需要予測システムとは?という点についても解説しています。

需要予測システムを選ぶ場合には、自社のニーズに合ったものを選択することが大切です。今後システムの導入を検討されている場合には、複数のシステムを比較した上で自社に合ったものを導入してください。

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