おすすめ需要予測システム17選｜メリット・導入方法・選び方を解説

「勘や経験に頼った発注から脱却したい」「欠品と過剰在庫を同時に減らしたい」とお考えではないでしょうか。こうした課題の解決策として注目されているのが、需要予測システムです。

本記事では、おすすめの需要予測システム17選を比較表付きで紹介するとともに、需要予測システムの概要やできること、導入メリット、導入フロー、選び方までを解説します。

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需要予測システムの選び方

需要予測システムを選ぶ際は、以下の4つのポイントを意識しましょう。

1. 業界に特化したシステムを選ぶ

業界によって、需要予測に必要なデータや機能は異なります。

食品業界であれば賞味期限や食品ロス、小売業であれば店舗ごとの需要変動など、自社業界の課題に対応したシステムを選ぶことで、より高い導入効果が期待できます。

2. AI予測機能を搭載したシステムを選ぶ

AIを活用した需要予測システムは、販売実績だけでなく天候や季節、イベントなどの外部要因も考慮した高精度な予測が可能です。

データ量が多い企業や需要変動が大きい企業ほど、AI予測機能を搭載したシステムが適しています。

3. 使用感・コスト面のバランスで選ぶ

導入費用だけで判断するのではなく、操作性やサポート体制、既存システムとの連携性なども含めて比較することが重要です。

無料トライアルなどを活用し、自社の運用に適したシステムを選ぶことで、導入後の定着につながります。

4. ツールを活用して自作システムを開発する

自社の業務に合わせて需要予測システムを構築したい場合は、ノーコード・ローコードツールやAI開発ツールを活用する方法もあります。

一方で、開発や運用には専門知識や工数が必要になるため、コストや保守性を考慮し、既製品の導入と比較したうえで判断することが重要です。

特に食品業界のように、賞味期限やロットの管理が求められる業種では、業界特化型のシステムを選んだほうが結果的に早く効果を得られるケースも少なくありません。

【比較表】おすすめ需要予測システム16選

まずは、おすすめの需要予測システム16選を比較表で確認しましょう。

ここからは、各システムの特徴を順に解説します。

また、AIの精度に不安を感じたり、コスト面でも大きくなってしまう危惧を感じる場合、今ある情報から確実なロジックで需給調整できる需っ給さんをおすすめいたします。

1. PlanNEL

PlanNELは、複数の統計手法で計算した結果から、最も精度の高いものを選択するシステムです。さまざまなデータから、機械学習および統計的なモデルを使って需要予測を行います。

2. Deep Predictor

Deep Predictorは、導入前後の手厚いサポートと、シンプルで使いやすい画面が特徴の需要予測システムです。

3. UMWELT

UMWELTは、ノーコードデータ分析に対応した需要予測システムです。RPA機能やビジュアル化機能も備えています。

4. Airlake Forecasting

Airlake Forecastingは、個別カスタマイズにより業務や事業のDXを促進する需要予測サービスです。

5. 簡単らくらく需要予測One

簡単らくらく需要予測Oneは、時系列解析や複数の需要予測アルゴリズム、パラメーター設定に対応したシステムです。在庫管理や発注業務支援の機能も備えており、専門知識がなくても利用できます。

6. サキミル

サキミルは、小売・飲食店向けの需要予測システムです。気象データと人流統計データを活用し、高精度な来店客数予測を実現します。

7. α-発注

α-発注は、需要や仕入れ条件を踏まえて発注リストを自動作成するシステムです。

8. CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス

CrowdANALYTIX 在庫適正化サービスは、複数のAIモデルを用いて大量のSKUの個別需要予測を実現するサービスです。

9. 需要予測型自動発注システム

需要予測型自動発注システムは、天候や売価を考慮した販売予測を行うシステムです。欠品防止と在庫削減を支援します。

10. 需要予測ソリューション

需要予測ソリューションは、オーダーメイドの需要予測モデルを構築するサービスです。ビッグデータを活用し、高精度な需要予測で効率的な意思決定をサポートします。

11. AI-Order Foresight

AI-Order Foresightは、高精度な需要予測と運用サポート体制が特徴のシステムです。

12. MPS EYES

MPS EYESは、需要・購買予測クラウドサービスです。必要なデータをセットするだけで、最適な発注計画を自動生成します。

13. LTV-Zaiko

LTV-Zaikoは、自動の需要予測と指標ベースの分類により、値引き・追加発注など適切なタイミングを支援するシステムです。

14. Forecast Pro

Forecast Proは、最適な予測手法を自動的に選択する「エキスパートシステム」を搭載した需要予測システムです。

15. sinops-CLOUD

sinops-CLOUDは、AIによる客数予測・需要予測に対応したシステムです。柔軟な機能導入が可能です。

16. FOREMAST

FOREMASTは、5つのSIコアを課題に応じて組み合わせて導入できる、セミオーダー型を採用した需要予測システムです。

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需要予測システムとは

ここからは、需要予測システムの基本を解説します。

需要予測システムの概要

需要予測システムとは、過去の販売実績や在庫データ、季節要因、天候などのデータをもとに、将来の需要を予測するシステムのことです。

近年はAIや機械学習を活用するシステムが増えており、従来よりも高精度な需要予測が可能になっています。

需要予測の結果は、発注・生産計画・在庫管理・人員配置などに活用され、小売業・食品製造業・卸売業・アパレルなど幅広い業界で導入が進んでいます。

売上を予測するだけではなく、在庫最適化や食品ロス削減、欠品防止を実現するためのシステムといえるでしょう。

従来型需要予測とAI需要予測の違い

従来型需要予測とは、移動平均法や回帰分析などの統計手法を用いて予測する仕組みです。

一方、AI需要予測は、機械学習によって大量のデータを分析し、複雑な需要パターンを学習して予測できます。

AIは販売実績だけでなく、天候・曜日・イベント・販促施策など複数の要因を考慮した予測が可能です。

従来型はルールベースで予測するため精度に限界がある一方、AIはデータ量が増えるほど精度向上が期待できます。

ただし、AI需要予測も学習データの質や量によって精度が左右されるため、導入すれば必ず高精度になるわけではない点は理解しておきましょう。

需要予測システムでできること

需要予測システムでできることは、主に5つあります。

1. 売上・需要を予測する

過去の販売実績や季節要因、天候、イベントなどのデータを分析し、将来の売上や需要を予測できます。

需要の増減を事前に把握することで、販売・生産・仕入れ計画の精度向上につながります。

2. 適正在庫を算出する

需要予測の結果をもとに、商品の適正在庫を算出できます。

必要以上の在庫を抱えるリスクや在庫不足を防ぎ、在庫コストや保管スペースの最適化につながります。

3. 発注量を最適化する

需要予測や現在庫、リードタイムなどを考慮して、適切な発注量を算出できます。

経験や勘に頼った発注から脱却し、発注業務の効率化や精度向上を実現できます。

4. 生産計画を立てる

将来の需要を見据えて、生産量や生産スケジュールを計画できます。

設備や人員を効率的に活用できるほか、生産過多や生産不足の防止にも役立ちます。

5. 欠品・過剰在庫を防ぐ

需要予測をもとに在庫や発注・生産を最適化することで、欠品と過剰在庫の双方を防げます。

販売機会の損失や食品ロス、余剰在庫によるコスト増加を抑え、利益向上につながります。

需要予測システムの導入メリット

需要予測システムを導入するメリットは、以下の4つです。

1. 在庫コストを削減できる

需要予測に基づいて適正在庫を維持することで、余剰在庫の削減につながります。

保管コストや廃棄コスト、食品ロスなどを抑えられるため、利益率の改善にも期待できます。

2. 属人的な判断を減らせる

経験や勘に頼っていた需要予測や発注業務を、データに基づいて実施できます。

担当者ごとの判断のばらつきを抑えられるほか、人材の異動や退職があっても安定した運用を継続しやすくなります。

3. 売上機会の損失を防げる

需要を事前に予測して適切な在庫を確保することで、欠品による販売機会の損失を防げます。

需要が高まるタイミングにも十分な在庫を用意できるため、顧客満足度の向上や売上拡大につながります。

4. 発注・生産業務を効率化できる

需要予測の結果をもとに発注量や生産量を算出することで、担当者の作業負担を軽減できます。

計画作成の時間短縮や人的ミスの防止につながり、業務全体の効率化を実現できます。

5. 部門横断で情報共有できる

情報が更新されなかったり、共有されないなど、需給担当者がボトルネックになって、業務が滞る心配がなくなります。

需要予測システムの導入フロー

需要予測システムは、以下の5ステップで導入を進めます。

1. 現状の課題を整理する

まずは、需要予測システムを導入する目的を明確にすることが重要です。

在庫過多や欠品、生産計画の精度不足など、自社が抱える課題を洗い出し、システムで解決したい内容を整理しましょう。

2. 必要なデータを集計・整理する

需要予測の精度を高めるためには、販売実績や在庫データ、受注データなどを整備する必要があります。

必要に応じて、天候や販促施策、季節イベントなどの外部データも活用できます。

3. システムを選定する

自社の業種や課題、必要な機能に応じて、システムを比較・選定します。

予測精度や既存システムとの連携性、サポート体制、費用などを比較し、自社に適したシステムを選ぶことが重要です。

4. 試運転を行う

本格導入前に、一部の商品や拠点で試験運用を実施し、予測精度や操作性を確認しましょう。

実際の運用結果をもとに設定や運用方法を見直すことで、本番導入後のトラブルを防ぎやすくなります。

5. 実装・運用を開始する

試験運用で問題がなければ、全社的に導入し、運用を開始します。

導入後も予測精度を定期的に検証し、データや設定を改善しながら継続的に運用することで、需要予測システムの効果を最大限に発揮できます。

需給調整なら「需っ給さん」がおすすめ

食品業界で需給調整システムを検討するなら、「需っ給さん」がおすすめです。

需っ給さんとは、現場と経営の課題解決のための食品製造業向けクラウドシステムです。欠品による機会損失や売上減少、過剰在庫によるキャッシュフロー悪化といった、食品製造業の問題解決を目的としています。

需っ給さんでは、以下のことができます。

• PSI管理
• 賞味期限管理
• ロット管理

需っ給さんでは、適正在庫の下限値と上限値を自動計算します。定番品なら直近のトレンドを、季節品なら前年の実績を参照して適正在庫を計算するため、商品特性に応じた需給調整が可能です。

また、ロット別有効在庫参照機能があり、全体の在庫のうち、出荷可能な在庫の過不足の把握が可能です。出荷期限をもとに未来分の在庫が引き当てられます。

食品業界に特化して20年の企業だからこそ提供できる、業界唯一の需給調整システムです。需給調整に課題を感じている方は、ぜひ一度お問い合わせください。

まとめ

本記事では、おすすめの需要予測システム20選と、需要予測システムの概要や導入メリット、導入フロー、選び方を解説しました。

需要予測システムを導入すれば、在庫コストの削減や属人的な判断の解消、販売機会損失の防止、発注・生産業務の効率化を実現できます。導入の際は、自社の課題を整理したうえで、業界特性に合ったシステムを選ぶことが重要です。

食品製造業で需給管理の課題を抱えているなら、業界特化型の「需っ給さん」をぜひ検討してみてください。

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