投稿者: 「在庫が余って廃棄ロスが多い」「欠品で販売機会を逃している」「発注業務が担当者の勘に頼っていて不安」といったお悩みはありませんか？
このような課題を解決する手段として注目されているのが需要予測システムです。需要予測システムは、過去の販売データや市場の動向などを分析し、将来の商品やサービスの需要を予測するツールです。 特にAI（人工知能）を活用したAI需要予測システムは、より高精度な予測が可能となり、多くの企業で導入が進んでいます。
この記事では、需要予測システムの基本的な知識から、AI活用のメリット、おすすめのシステム比較、失敗しない選び方、価格相場、業種別の導入事例まで、網羅的に解説します。自社に最適な需要予測システムを見つけ、在庫最適化、売上向上、業務効率化を実現するための一歩を踏み出しましょう。
需要予測システムとは 目的と導入メリット
需要予測システムとは、過去の販売実績、市場動向、天候、イベント情報など、さまざまなデータを分析し、将来の商品やサービスの需要量を予測するためのシステムです。 従来、需要予測は担当者の経験や勘に頼ることが多く、属人化しやすい業務でした。 しかし、市場ニーズの多様化や競争激化が進む現代において、データに基づいた客観的で精度の高い予測が不可欠となっています。
需要予測システムを導入することで、企業は以下のようなメリットを得ることができます。
需要予測による在庫最適化と売上向上
需要予測システムは、高精度な予測に基づいて適切な発注数や在庫量を算出します。 これにより、在庫の最適化が実現し、過剰在庫による保管コストや廃棄ロスを削減できます。 同時に、欠品による販売機会の損失を防ぎ、売上の最大化にも貢献します。
システム導入による業務効率化とコスト削減
需要予測システムは、複雑なデータ分析や予測作業を自動化します。 これにより、担当者の負担が大幅に軽減され、業務効率化が実現します。 また、予測業務の属人化を解消し、誰でも一定の精度で予測を行えるようになるため、業務の平準化にもつながります。 さらに、在庫最適化によるコスト削減や、発注業務の自動化による人件費削減も期待できます。
AI需要予測システムの特徴と精度向上の仕組み
近年、AI（人工知能）技術を活用した需要予測システムが注目を集めています。AI、特に機械学習を用いることで、従来の統計的手法だけでは捉えきれなかった複雑なパターンや要因を分析し、より高精度な需要予測を実現します。
AI・機械学習モデル活用のメリット
AI・機械学習モデルを活用する主なメリットは以下の通りです。
🔵 高精度な予測
膨大なデータから人間では気づきにくいパターンや相関関係を見つけ出し、より正確な予測を行います。 天候、イベント、SNSトレンド、経済指標といった多様な外部データも取り込むことで、予測精度をさらに向上させることが可能です。
🔵 多目的変数への対応
売上だけでなく、来店客数、特定商品の販売数、必要な人員数など、様々な要素を同時に予測できます。
🔵 自動学習による精度向上
予測と実績の差異をAIが学習し続けることで、継続的に予測モデルが改善され、精度が向上していきます。
🔵 属人化の解消と業務効率化
専門知識がなくても高精度な予測が可能になり、担当者の経験や勘への依存を減らせます。 また、予測作業の自動化により、担当者はより戦略的な業務に集中できます。
AI需要予測の仕組みと必要なデータ
AI需要予測は、主に機械学習という技術を用いて行われます。 機械学習は、大量のデータ（ビッグデータ）をコンピューターに学習させ、データに潜むパターンや法則性を見つけ出す技術です。
AI需要予測の基本的な仕組み
1️⃣ データ収集・準備
過去の販売実績、在庫データ、顧客データ、商品マスタなどの内部データに加え、天候、カレンダー（曜日、祝日）、イベント情報、SNSトレンド、経済指標、人流データなどの外部データを収集・整理します。 データの質と量が予測精度に大きく影響します。
2️⃣ 特徴量エンジニアリング
収集したデータの中から、予測に有効な情報（特徴量）を抽出・加工します。 例えば、「曜日」「天気」「キャンペーン実施有無」などが特徴量となり得ます。
3️⃣ モデル選択・学習
予測したい内容やデータの特性に合わせて、適切なAIアルゴリズム（回帰分析、時系列モデル、ディープラーニングなど）を選択し、準備したデータを使ってAIモデルを学習（訓練）させます。
4️⃣予測実行・評価
学習済みモデルを使って将来の需要を予測します。 予測結果と実際の数値を比較し、モデルの精度を評価します。
5️⃣ モデル改善
評価結果に基づき、モデルの調整や再学習を行い、継続的に精度を改善していきます。
必要なデータ例
🔵 販売実績データ
商品別、店舗別、日別/時間別などの売上数量・金額。
🔵 在庫データ
現在の在庫数、入出庫履歴。
🔵 商品マスタデータ
商品コード、カテゴリ、価格、発売日など。
🔵 顧客データ
属性（年齢、性別など）、購買履歴（ID-POSデータなど）。
🔵 販促データ
キャンペーン情報、特売情報、広告出稿履歴。
🔵 外部データ
天気予報、気温、カレンダー情報（曜日、祝日、季節イベント）、人流データ、SNSトレンド、経済指標など。
これらのデータを組み合わせることで、AIはより複雑な要因を考慮した高精度な予測を行うことができます。
おすすめ需要予測システム・ツール比較6選
様々な需要予測システムやツールが存在します。ここでは、注目の6つのシステム・ツールをピックアップし、それぞれの特徴をご紹介します。
機能・価格・特徴で見る比較表
| システム名 | 主な特徴 | 対象業種例 | 提供形態 | 無料トライアル |
| Prediction One
（ソニーネットワークコミュニケーションズ） |
数クリックで高度な分析が可能。予測理由も提示。デスクトップ版/クラウド版あり。 | 全般 | クラウド / デスクトップ | あり（14日間） |
| Perswell
（DATAFLUCT） |
機械学習と外部データ活用。既存システム連携可能。サプライチェーン最適化。 | 全般（特に製造・小売） | SaaS / クラウド | 要問い合わせ |
| Forecast Pro
（日立ソリューションズ東日本） |
最新・最適の統計予測手法を複数利用。高速処理。短期間・低コストでのカスタマイズ開発も可能。 | 全般（特に製造） | オンプレミス / クラウド | 要問い合わせ |
| UMWELT
（トライエッティング） |
ノーコードAIプラットフォーム。データ収集・前処理自動化。RPA機能、多様なアルゴリズム搭載。カスタマーサクセスあり。 | 全般 | クラウド | なし |
| Deep Predictor
（AI CROSS） |
ノーコード対応、高精度な時系列予測、処方的分析機能付き、外部データの自動活用、業界別の導入支援、活用事例が豊富。 | 全般 | クラウド / SaaS | 要問い合わせ |
| サキミル
（ソフトバンク） |
小売・飲食店向け。人流・気象データ活用で来店客数予測。発注量やシフト最適化をサポート。 | 小売・飲食 | クラウド | あり（2ヶ月間） |
※上記は各ツールの特徴の一部です。詳細な機能や価格については、各サービスの公式サイトをご確認ください。
クラウド型・パッケージ型の違い
需要予測システムは、提供形態によってクラウド型とパッケージ型（オンプレミス型）に大別されます。
クラウド型
🔵 メリット
・サーバー等の設備投資が不要で初期費用を抑えやすい。
・インターネット環境があればどこからでもアクセス可能。
・アップデートが自動で行われることが多い。スモールスタートしやすい。
🔵 デメリット
・月額/年額の利用料が発生する。
・カスタマイズの自由度が低い場合がある。
・インターネット接続が必須。
パッケージ型（オンプレミス型）
🔵 メリット
・自社サーバーで運用するため、セキュリティポリシーに合わせやすい。
・カスタマイズの自由度が高い。
・既存システムとの連携がしやすい場合がある。
🔵 デメリット
・サーバー導入などの初期費用が高額になる傾向がある。
・自社での保守・運用が必要。
・アップデートに手間やコストがかかる場合がある。
近年は、導入の手軽さやコスト面からクラウド型のサービスが増えています。
無料トライアル可能な需要予測ツール
いくつかの需要予測システムでは、導入前に機能や操作性を試せる無料トライアルを提供しています。
・Prediction One 14日間の無料トライアルがあります。
・サキミル 2ヶ月間の無料トライアルが可能です。
・est!forecast (東京システム技研) 1ヶ月間の無料トライアルを提供しています。
・gleasin （出店開発AIツール）14日間の無料トライアル後、機能限定のフリープランへ移行できます。
無料トライアルを活用することで、自社のデータで予測精度を確認したり、操作感を確かめたりできるため、導入後のミスマッチを防ぐのに役立ちます。
失敗しない需要予測システムの選び方 5つのポイント
数ある需要予測システムの中から自社に最適なものを選ぶには、5つのポイントを押さえることが大切です。
目的・課題と必要な機能の明確化
まず、「なぜ需要予測システムを導入するのか」「どのような課題を解決したいのか」を明確にしましょう。 例えば、「在庫削減が最優先」「欠品による機会損失を防ぎたい」「発注業務を自動化したい」「売上予測の精度を高めたい」など、具体的な目的を洗い出します。
その上で、目的に合った機能を持つシステムを選定します。在庫最適化に強みを持つシステム、自動発注機能が充実したシステム、AIによる高精度予測が可能なシステムなど、各システムの特徴を見極めましょう。
データ連携と既存システムとの相性
需要予測システムは、基幹システム（ERP）、販売管理システム、在庫管理システム、POSシステムなど、既存の社内システムとのデータ連携が不可欠です。スムーズなデータ連携が可能か、連携のための開発コストや期間はどの程度かを確認しましょう。
また、システムの操作性やインターフェースが、現場の担当者にとって使いやすいかどうかも重要なポイントです。導入前にデモやトライアルで確認することをおすすめします。
サポート体制と導入実績の確認
システムの導入時だけでなく、運用開始後もベンダーからのサポートは重要です。操作方法のレクチャー、トラブルシューティング、定期的な精度検証や改善提案など、どのようなサポート体制があるかを確認しましょう。 特にAI搭載システムの場合、データ分析の専門家によるサポートがあると安心です。
また、自社と同じ業種や、類似の課題を持つ企業での導入実績が豊富かどうかも確認しましょう。 導入事例を見ることで、具体的な活用イメージや導入効果を把握しやすくなります。
その他のポイント
🔵 予測精度
デモやトライアル、導入事例などを参考に、予測精度が自社の要求レベルを満たしているか確認します。AI搭載システムの場合、どのようなアルゴリズムやデータを使用しているかも確認しましょう。
🔵 費用対効果
初期費用、月額/年額費用、カスタマイズ費用などを考慮し、導入によって得られる効果（コスト削減、売上向上など）とのバランスを見極めます。
需要予測システムの価格相場 初期費用と月額料金
需要予測システムの導入にかかる費用は、システムのタイプ、機能、提供形態（クラウド/オンプレミス）、カスタマイズの有無などによって大きく異なります。
システムタイプ別の費用感
🔵 パッケージソフトウェア購入
比較的安価なものであれば数十万円から、高機能なものやライセンス数によっては数百万円程度が目安です。
🔵 クラウドサービス（SaaS）
月額数万円から数十万円程度の利用料が一般的です。初期費用は無料または比較的安価な場合が多いですが、機能やユーザー数に応じて変動します。
🔵 システム開発（スクラッチ/カスタマイズ）
自社の要件に合わせて一から開発する場合や、既存パッケージを大幅にカスタマイズする場合は、数百万円から数千万円規模になることもあります。
AI搭載システムの費用目安
AI搭載の需要予測システムは、高度な分析機能を持つため、従来型システムよりも高価になる傾向があります。
🔵 クラウドサービス（AI搭載）
月額数十万円からが目安となることが多いですが、機能やサポート内容によって幅があります。
🔵 AIモデル構築・開発
専門業者に依頼する場合、PoC（概念実証）で150万円程度から、本格的なシステム開発では数百万円～数千万円が相場とされています。
ただし、近年は比較的低価格で利用できるAI搭載クラウドサービスも増えています。 正確な費用を知るためには、複数のベンダーから見積もりを取り、機能と価格を比較検討することが重要です。
業種別 需要予測システムの導入事例
需要予測システムは、様々な業種で活用され、成果を上げています。ここでは代表的な業種として製造業と小売業の事例を紹介します。
製造業 在庫最適化と生産計画精度向上
製造業では、需要予測は生産計画の根幹をなす重要な要素です。
🔵原材料・部品調達の最適化
需要予測に基づき、原材料や部品の調達量およびタイミングを最適化することで、過剰在庫や欠品のリスクを軽減し、コスト削減にも寄与します。ある自動車メーカーでは、サービスパーツの需要予測を活用して適正な発注数量を算出する仕組みを構築。これにより即納率の向上とバックオーダーの削減を実現しました。
🔵生産計画の精度向上
製品ごとの需要を正確に予測することで、生産ラインの稼働計画を最適化し、生産効率の向上やリードタイムの短縮が可能になります。ある食品メーカーでは、需要予測を製造計画システムと連携させることで、欠品の防止と在庫削減を同時に実現しています。
🔵在庫の最適化
AIを活用した高精度な需要予測により、製品在庫や仕掛品在庫を適正化することで、キャッシュフローの改善が図れます。ある精密機器メーカーでは、需要予測とPSI（生産・販売・在庫）可視化ツールを導入し、在庫金額の大幅な削減に成功。多品種少量生産への対応力も強化されました。
小売業 自動発注と欠品削減
小売業では、顧客満足度向上と収益最大化のために、適切な品揃えと在庫管理が不可欠です。
🔵発注業務の自動化と業務効率化
AIが販売実績、天候、特売情報などを考慮して最適な発注量を算出することで、発注業務を自動化できます。これにより、店舗スタッフは発注作業から解放され、接客や売場づくりといった本来の業務に注力できるようになります。ある大手小売チェーンでは、AI発注システムの導入によって、発注作業時間を約3割削減しました。
🔵欠品削減と廃棄ロス抑制
高精度な需要予測により、欠品による販売機会損失を防ぎます。 特に日配品や惣菜など、賞味期限が短い商品の廃棄ロス削減にも効果を発揮します。
🔵人員配置の最適化
来店客数予測に基づいて、適切な人員配置を行うことで、人件費の無駄をなくし、顧客サービスの質を維持します。
🔵トレンド予測と品揃え最適化
AIが市場トレンドや顧客の購買傾向を分析し、最適な品揃え計画を支援します。
これらの事例のように、需要予測システムは各業種の特性に合わせた活用により、具体的な経営改善効果をもたらしています。
まとめ
需要予測システムは、過去のデータ分析に基づき将来の需要を予測することで、在庫の最適化、売上向上、業務効率化、コスト削減といった多くのメリットを企業にもたらします。 特にAI・機械学習を活用したシステムは、より高精度な予測を可能にし、属人化の解消にも貢献します。
システムを選ぶ際は、自社の目的・課題を明確にし、必要な機能、既存システムとの連携、サポート体制、導入実績、そして費用対効果を総合的に比較検討することが重要です。 クラウド型かパッケージ型か、トライアルの有無なども考慮しましょう。
価格相場はシステムの種類や機能によって幅がありますが、複数のベンダーから情報を収集し、自社の予算とニーズに合ったものを選びましょう。
製造業や小売業をはじめ、多くの企業で導入が進み、具体的な成果が報告されています。 この記事を参考に、自社に最適な需要予測システムを導入し、データに基づいた的確な意思決定でビジネスを加速させてください。