ITトレンドがおすすめする製品・サービス
- ■データ連携方法別
- CSVファイルの取り込みで始められる需要予測システム：LTV-Zaiko
- APIで他システムと連携できる需要予測システム：PlanNEL、AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」、LTV-Zaiko
- 気象情報などの外部データを予測に活用できる需要予測システム：PlanNEL、AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」、需要計画ソフトウェア
- ■提供形態別
- オンプレミス・クラウド・SaaSから選べる需要予測システム：PlanNEL
- クラウド・SaaS型の需要予測システム：AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」、LTV-Zaiko、CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス、InforDemandPlanning
- クラウド・サービス型の需要予測システム：需要計画ソフトウェア
クラウドで需要予測を始めるまでの流れ
クラウド型の需要予測システムは、環境の構築が不要な分、利用開始までの期間を短くしやすい形態です。ただし、データの準備と社内の合意形成には、一定の時間が必要です。
アカウント発行から初回の予測まで
契約後は、ベンダーから利用者のアカウントが発行され、管理画面にログインして設定を始めます。品目の登録、販売実績の取り込み、予測の条件の設定を終えると、最初の予測結果を確認できます。
この期間は、製品やデータの整い具合によって異なります。ベンダーに目安を聞き、自社のデータの準備が間にあうかを確認しておくと、スケジュールの見通しが立ちます。急ぎの導入では、データの整備が後回しになりやすいため注意が必要です。
試用期間での確認の仕方
無料の試用やデモ環境を用意している製品もあります。ここでは、操作画面の分かりやすさだけでなく、自社の実際のデータで予測が出るかを確かめることが重要です。
サンプルのデータで試すと予測が良く見えることもあるため、過去の実績を使った検証を依頼できるかも確認しましょう。試用の範囲や期間の制限も、事前に把握しておきます。試用中に気づいた不満点は、記録して比較の材料にしましょう。
社内の関係部署との調整
需要予測は、営業や購買、生産、物流など複数の部署の業務に関わります。クラウドで手軽に始められても、予測結果を誰がどう使うかが決まっていないと、定着しにくくなります。
利用部署を集めて、予測の使い道と責任者を最初に決めておきましょう。情報システム部門にも、クラウドの利用に関する社内ルールを早めに確認しておくと安心です。後から利用を止められると、準備した作業が無駄になりかねません。
需要予測システムに販売データを預ける連携方式
クラウド型の需要予測は、自社の販売実績をクラウドに送ることで成り立ちます。連携の方法によって、手間と更新の速さが変わります。
CSVファイルによる取り込み
基幹システムから出力したCSVファイルを、管理画面にアップロードする方法です。専用の開発が不要なため始めやすい反面、取り込みの作業は担当者が行うことが多く、忘れや入力の誤りが起こる場合があります。
ファイルの項目や形式の決まりが、自社の出力データにあうかも確認が必要です。取り込みを定期的に自動化できるかも、製品によって異なります。担当者が休んだ日の代わりの手順も、決めておくとよいでしょう。
APIなどによる自動連携
APIとは、システム同士がデータをやり取りするための仕組みです。基幹システムや販売管理システムと接続できれば、日々の実績が自動で反映され、手作業の負担を減らせます。
連携できるシステムの種類や、設定にかかる開発の工数は製品ごとに異なります。連携が止まったときの通知や、再実行の方法も確認しておきたい点です。連携のエラーに気づかないまま予測を使うと、古いデータで判断してしまうおそれがあります。
予測結果を業務に戻す連携
予測を出しただけでは、業務は変わりません。結果を発注システムや生産計画のシステムに戻すと、現場の作業が減ります。
戻す連携が標準で用意されているのか、別途の開発が必要なのかは、費用にも関わります。予測の結果を画面で見て人が入力するだけでも足りるかを、運用の状況にあわせて検討しましょう。最初は画面で確認する運用から始め、効果が出てから自動化する進め方もあります。
品目数やデータ量が増えたときの扱い
クラウド型の需要予測システムは、利用の規模を後から変えやすい点が特徴です。一方で、規模が変わったときの料金や性能の条件は、製品ごとに違います。
品目数や拠点数の追加
最初は一部の商品だけで始め、効果を確かめてから対象を広げる進め方があります。クラウド型なら、サーバの増強をしなくても対象を増やせる場合があります。
ただし、品目数の上限や、追加したときの料金の変わり方は製品によって異なります。将来の拡大の計画を伝えて、見積もりを取っておきましょう。拡大のタイミングで慌てて契約を変えると、割高になる場合もあります。
過去データの保存期間と容量
予測の精度を保つには、季節性を捉えられる程度の過去データが必要です。保存できる期間や容量に制限がある場合、古いデータが消えて予測に影響するおそれがあります。
保存の上限を超えたときに、追加の費用が発生するのか、古いデータから削除されるのかを確認します。必要なデータをこちらで保管できるかも、あわせて見ておきます。保存の仕組みは乗り換えにも関わる点です。
予測の計算にかかる時間
品目数が増えると、毎日の予測の計算に時間がかかる場合があります。発注の締め時刻までに結果が出るかは、運用に直結します。
クラウドは計算資源を調整できる場合がありますが、その分の費用がかかることもあります。処理時間の目安と、遅延したときの対応を確認しておくと安心です。繁忙期の急なデータ増加への挙動も、聞いておきたい点です。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料請求して、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）で需要予測の一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
需要予測のクラウド契約で見ておく項目
販売実績や在庫のデータは、企業の経営に関わる情報です。クラウドに預けるからこそ、契約とセキュリティの条件を事前に確認しておく必要があります。
データの保管場所と取り扱い
データが保管されるサーバの所在地や、暗号化の方法、アクセスできる従業員の範囲は、製品によって異なります。社内の規程や取引先との契約に反しないかを、情報システム部門にも相談しながら確認しましょう。
第三者による認証の取得状況なども判断材料のひとつですが、自社の要件に適合するかは別に確かめる必要があります。自社の基準を文書にして、ベンダーへの質問票に使うと確認の抜けを減らせます。
契約終了時のデータの返却と削除
契約を終えたときに、預けたデータを取り出せるのか、いつ削除されるのかは、あらかじめ確認したい項目です。取り出せる形式が限られると、他の製品への乗り換えが難しくなります。
予測の結果や、調整した設定の内容まで取り出せるかも見ておきます。契約書や利用規約の記載で確認できない場合は、ベンダーに問い合わせましょう。回答は書面やメールで残しておくと、後のトラブルを避けられます。
障害やメンテナンス時の対応
クラウドは、提供会社の都合でメンテナンスや障害による停止が起こる場合があります。停止の通知の方法や、復旧までの目安、停止中の代替の手段を確認します。
予測が出ない日に、発注をどう進めるかも決めておくと安心です。サービスの稼働状況を公開しているかも、確認の材料のひとつです。過去の停止の履歴が見られる場合は、頻度や復旧時間の目安にもなります。
クラウド型で起こりやすい運用のずれ
クラウド型は、提供会社が機能を更新し続けます。便利な反面、利用者の側で制御できない変化が生じる点にも、備えが必要です。
機能更新による予測結果の変化
クラウドでは、予測のアルゴリズムや画面が更新されることがあります。更新によって、同じデータでも予測の値が変わる場合があるため、変更の内容を把握しておく必要があります。
更新の事前の通知があるか、過去の仕様に戻せるかは、製品によって異なります。更新の前後で予測の精度を比較する習慣を持つと、変化に気づけます。大きな更新の前には、ベンダーに影響の範囲を問い合わせておくと安心です。
利用者の増加による権限の管理
クラウドは利用者を追加しやすい分、権限の管理が緩くなるおそれがあります。閲覧だけの人と、修正できる人を分け、退職や異動のときにアカウントを見直す手順を決めておきます。
操作の履歴が残るかどうかも、後から確認するときに役立ちます。修正の理由を記録する運用とあわせると、予測の改善にもつなげられます。
費用の変動への備え
利用量に応じて料金が変わる契約では、品目の追加や利用者の増加で、想定より費用が増える場合があります。年間の費用の目安を見積もり、増える条件を理解しておきましょう。
定額の契約でも、オプションの追加や、サポートの範囲による差があります。契約前に、何が含まれているかを確認してください。
クラウド型の需要予測システム比較一覧
クラウドで利用できる需要予測システムを、データ連携方法や予測機能、業務への活用範囲を中心に比較します。API連携や外部データの活用、発注業務への対応状況などを確認しましょう。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| PlanNEL | オンプレミス・クラウド・SaaSに対応。API連携や複数のAIモデルによる需要予測、精度評価が可能 |
| AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」 | クラウド・SaaS型。基幹システムとのAPI連携や外部データ活用、発注量の自動算出に対応 |
| LTV-Zaiko | クラウド・SaaS型。受注システムやECカートとの標準連携、CSV取り込み、API連携に対応 |
| CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス | クラウド・SaaS型。SKU単位のAI需要予測や発注量レコメンド、需給シミュレーションに対応 |
| 需要計画ソフトウェア | クラウド・サービス型。社内外のデータを統合し、AI・機械学習による需要予測やシナリオ分析を支援 |
| InforDemandPlanning | クラウド・SaaS型。品目ごとの需要パターンを自動検出し、計画の共有・可視化を支援 |
クラウドで始めやすい需要予測の製品
クラウドで利用できる需要予測システムを紹介します。販売データの取り込み方法や既存システムとの連携、導入後の運用支援などを比較し、自社に適した製品を検討しましょう。
PlanNEL
- 販売実績を元に複数AIモデルで需要を予測し、精度の高い計画立案
- 予測精度を定量評価し、採用すべきモデルと改善ポイントを確認
- 外れ値などの影響を補正した学習データで、予測精度を高める
ザイオネックス株式会社が提供する「PlanNEL」は、オンプレミス・クラウド・SaaSに対応するSCMシステムです。ProphetやRandom Forestなど複数のAIモデルを用いた需要予測に加え、MAPEやWAPE、RMSEによる精度評価に対応。欠品や特売、外れ値などの影響を補正し、予測精度の向上を支援します。API連携や導入企業向けのカスタマイズにも対応し、参考価格は600万円からです。対象は従業員100名以上、売上500億円以上の企業です。
AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」
- 予測から発注量算出などのアクションまで自動化
- 数十万SKU・外部データに対応した高精度な需要予測
- データ処理から基幹システム連携まで自動化
AI CROSS株式会社が提供する「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」は、製造業・卸売業向けのクラウド型AI需要予測・運用サービスです。数万～数十万SKUの需要予測に対応し、基幹システムやERPとのAPI連携によって、実績データの受け渡しや予測結果の反映を自動化します。気象・カレンダーなどの外部データ取得や発注量の自動算出はオプションで提供。専任のデータサイエンティストによる導入・運用支援も受けられます。
LTV-Zaiko
- ZPM分析で在庫の状態を可視化
- AIによる需要予測で欠品と過剰在庫を同時に防ぐ
- 発注・値引・店舗間移動の提案
株式会社LTV-Xが提供する「LTV-Zaiko」は、クラウド・SaaS型のAI需要予測・在庫分析システムです。主要な受注システムやECカートと標準連携し、購買データや商品データの収集・分析を効率化します。CSVファイルを取り込んだ分析事例もあり、API連携にも対応。ZPM分析で在庫状況を可視化し、商品・SKUごとの消化予測をもとに、追加発注や店舗間移動、売価変更の判断を支援します。
CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス （株式会社マクニカ）
- PSIレポートで在庫の可視化～発注量最適化までを支援
- 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
- 発注量レコメンドと需給シミュレーションで最適な意思決定を支援
需要計画ソフトウェア （o9ソリューションズ・ジャパン株式会社）
- AIと機械学習で高精度な需要予測を実現。
- 統合プラットフォームで部門横断の計画整合性を強化。
- シナリオ分析でリスクと機会を可視化し迅速対応を支援。
InforDemandPlanning （インフォアジャパン株式会社）
- 独自の予測手法で品目ごとの需要パターンを自動検出。
- リアルタイムでの共有と可視化で計画を共有可能。
- 業界特化テンプレートで迅速かつ低コスト導入。
まとめ
需要予測システムをクラウドで使う場合は、データの連携方法、規模が変わったときの条件、契約終了時のデータの扱いを事前に確認することが重要です。クラウド型は始めやすい反面、提供会社の更新や料金体系の影響を受けます。製品ごとに条件が異なるため、需要予測の資料請求で比較して、自社にあう製品を検討してください。
