需要予測システムとは
収益最大化のためには、顧客ニーズを満たしつつ、余剰在庫や廃棄ロスを抑えなくてはなりません。需要予測システムとは、データをもとに商品やサービスの市場における需要を予測するツールです。例えば、売上履歴や購入履歴などの過去データや現在のトレンド、競合他社の動き、経済的な外的環境などの総合的な情報から、未来の需要を計算し予測します。
需要予測システムで使用されている主な計算手法には、過去の販売実績データを直接的に平均化する「算術平均法」や、前年同時期の販売実績データと直近のデータを平均する「移動平均法」、過去の予測値と実際のデータをもとに新しい予測値を計算する「指数平滑法」など、さまざまな計算手法があります。
以下の記事では、需要予測システムの概要や仕組みについて解説しているので、導入時の参考にしてください。
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watch_later 2023.08.28
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需要予測システムの導入メリット
需要予測システム導入により、下記の4つのメリットが得られます。
- ・適切な在庫量をキープできる
- ・業務効率化につながる
- ・データにもとづいた経営戦略を立案できる
- ・専門知識が不要なため属人化を解消できる
適切な在庫量をキープできる
需要予測システムは、販売実績や市場の動向、顧客属性、為替、天候など企業を取り巻くさまざまな情報を取り込み、分析します。分析結果から商品の販売数を予測することで、適正な発注数や在庫数の算出が可能です。この数字を参考にすれば、過不足のない在庫量をキープできます。
業務効率化につながる
需要分析の多くは機械学習の特性をもつ人工知能、AIを用いて実施されます。これまでは人の手によって行われていた需要予測をAIに任せることで、社員の業務負荷が軽減します。また需要予測は膨大なデータを扱うため、AIを活用することで迅速かつ正確な分析が可能になるでしょう。結果的にヒューマンエラーを防止し、社員はほかの業務に注力できるようになるため、生産性の向上にもつながります。
データにもとづいた経営戦略を立案できる
需要予測システムで膨大な市場データを分析すると、需要の変化や多種多様な消費者ニーズ、商品の売れ行きパターンなどが浮き彫りになり、数値化されます。その結果、従来の勘に頼る方法よりも正確で根拠のある数値の把握が可能になります。このデータを自社の方針に活かすことで、より緻密な経営戦略を立てられるでしょう。
専門知識が不要なため属人化を解消できる
正確な需要分析には、知識が必要です。しかし、高精度の需要分析を行うのは専門家ではないかぎり困難でしょう。需要予測システムは、必要なデータさえ準備すれば、自動的に予測分析します。また、機能やUIに優れたシステムなら操作も簡単です。専門知識がなくても予測分析ができるようになるため、分析作業の属人化を解消し業務の平準化にもつながるでしょう。
需要予測システムのデメリット
需要予測システムのうち、大量なデータをもとに分析されたものは予測精度が高いケースが多いでしょう。しかし、イレギュラーな競合他社の動きや突発的に起こりうる災害など、データの少ないものに関しては、予測が外れる場合があります。このような外的要因に左右されることも加味し、データの少ないものに関しては、参考程度に活用するとよいでしょう。
需要予測システムの比較ポイント
需要予測システムを比較する際には、以下の3つのポイントをチェックしてみましょう。
- ・AIを活用しているか
- ・サポートは充実しているか
- ・予算に見合っているか
AIを活用しているか
需要予測が可能なシステムは、需要予測機能を搭載した在庫管理システムと、AIを活用した需要予測システムの2種類に分けられます。在庫管理システムは、過去の在庫推移や現在の在庫状況などから在庫管理のための計算手法(算術平均法や移動平均法)を用いて、需要を予測します。
AIを搭載した需要予測システムは、蓄積された膨大なビッグデータを活用して学び続ける「機械学習」を行い、市場の動向を分析可能です。AIを搭載した需要予測システムは、高精度な需要予測を実現したい場合に役立つでしょう。
サポートは充実しているか
需要予測システムを運用するにあたり、システムサポートが充実していると安心です。システムの構築からデータ分析、運用までコンサルによる支援があると、個人店や小規模な企業でも導入しやすいでしょう。自社で運用が困難な場合、専門のデータサイエンティストによる継続的なデータ分析や検証、改善などの支援を受けられるものもあります。
予算に見合っているか
AIを搭載している需要予測システムを導入する場合、費用が高くなる可能性があります。一口に需要予測システムといっても、導入形態や機能はそれぞれ異なります。例えばクラウド型は、高額な製品でも月額数十万円程度に抑えることが可能です。しかし、自社独自のモデルを構築する場合は、最低でも数千万円はかかるでしょう。
需要予測システムを比較するときは、まず、自社の目的達成に必要な機能を洗い出しましょう。一般的に機能数に比例してコストが上がるため、重要度の高い機能に絞って需要予測システムを選定すれば、無駄なコストを抑えられます。
需要予測システムを比較
ここからは、需要予測システムを比較し紹介します。企業規模や提供形態、価格などを一目でわかる比較表にまとめているので、効率的な製品選定が可能です。製品名をクリックすると製品の詳細情報や口コミも確認できます。比較検討を進めたい製品はぜひ資料請求も活用ください。
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製品名 |
対象企業規模 |
提供形態 |
参考価格 |
レビュー評価 |
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AnyData |
すべての規模に対応 |
クラウド / SaaS |
ー |
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T3SmartSCM |
500名以上 500億円以上 |
オンプレミス / クラウド |
3,000,000円~ |
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※"ー"の情報はITトレンド編集部で確認できなかった項目です。詳細は各企業にお問い合わせください。
《AnyData》のPOINT
- AI未経験の社員でも簡単な操作をするだけでAIによる予測が可能
- 自動化することで、より短い時間で仮説・検証サイクルを回せる
- 17のアルゴリズムの搭載で、最も精度の高いアルゴリズムを適用
AI inside 株式会社が提供している「AnyData」は、専門知識不要で簡単に利用できるビジネスAIツールです。ブラウザ上のクリック操作のみで、短時間でAIモデルが構築できます。「予測専用」「分類専用」「時系列専用」など17のアルゴリズムを搭載しており、自社のプロジェクトに適した予測分析が可能です。基本統計量の確認はもちろんのこと、データ分割や分析結果の可視化できる点も、使いやすいでしょう。
対象企業規模 |
すべての規模に対応 |
提供形態 |
クラウド / SaaS |
参考価格 |
ー |
参考価格補足 |
ー |
※"ー"の情報はITトレンド編集部で確認できなかった項目です。詳細は各企業にお問い合わせください。
業種 | 情報処理、SI、ソフトウェア |
従業員規模 | 5,000名以上 |
AnyDataのいい点 |
★ ★ ★ ★ ★ 5 |
製品のUIや機能がシンプルで洗練されているため、あまりAIツールを利用したことがなくとも簡単にAI予測モデルを作成することが可能です。 |
業種 | 食品、医薬、化粧品 |
従業員規模 | 100名以上 250名未満 |
AnyDataの改善してほしい点 |
★ ★ ★ ★ ★ 5 |
モデルの構築に於いて、ローカルのPCの性能にもよるかもしれませんが、やや時間が掛かる。他への応用もよりスムーズにできれば良いと感じます。 |
《T3SmartSCM》のPOINT
- 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
- 様々なデータから、機械学習及び統計的なモデルを使って需要予測
- 販売計画に連携し、品目によっては計画の自動化が可能に
「T3SmartSCM」はザイオネックス株式会社が提供しており、サブスクリプション形式で販売されています。AIとともに複数の需要予測モデルを自社で開発しており、プロジェクトに最適な方式を選択可能です。機械学習の一つであるディープラーニングの技術を導入し、販売実績や気象データ、商品属性情報などを反映した予測ができます。
対象企業規模 |
500名以上 500億円以上 |
提供形態 |
オンプレミス / クラウド |
参考価格 |
3,000,000円~ |
参考価格補足 |
別途導入費用あり |
業種 | 情報処理、SI、ソフトウェア |
従業員規模 | 5,000名以上 |
T3SmartSCMのいい点 |
★ ★ ★ ★ ★ 5 |
本製品は、生産計画や需要予測、在庫最適化など様々なモジュールを持ち合わせてるが、導入するのは一部だけでも良いところが大変気に入った。 |
業種 | 情報処理、SI、ソフトウェア |
従業員規模 | 5,000名以上 |
T3SmartSCMの改善してほしい点 |
★ ★ ★ ★ ★ 5 |
自社ではなくOEM先での生産計画に応じた需要予測の精度があまりよくならなかったことがある。AIなどの最先端技術を用いているらしいが、予測しづらい世界情勢もあり、たまに精度が落ちることがある。 |
ここまで紹介した多彩な需要予測システムは、こちらから一括資料請求も可能です。興味のある方はぜひお申し込みください。
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Forecast PRO
Business Forecast Systemsが製造する「Forecast PRO」は、株式会社日立ソリューションズ東日本が提供しており、在庫管理に秀でた需要予測支援システムです。最適な予測手法を自動的に選択する機能をもち、在庫の適正化や予算の削減を実現します。実績データが用意できている状態なら、スムーズに利用を開始することが可能です。40,000ユーザー以上の企業で採用されている実績があります。
DCMSTORE-DF
日本電気株式会社が提供する「DCMSTORE-DF」は、スーパーマーケットや量販店向けの需要予測システムです。AIを活用して、各店舗の客数や日配食品の需要予測を行います。この需要予測をもとに発注業務を標準化・効率化できれば、社員の負担を軽減することも可能です。人手不足や食品ロスなどの解決にもつながるでしょう。
需要予測ソリューション
「需要予測ソリューション」はコムチュア株式会社が提供しており、現場の業務に関するヒアリングを通して現場に沿ったソリューションを展開する需要予測システムです。継続的に蓄積したビッグデータから最適な需要量を算出し、在庫量の最適化につなげます。専門家によるデータの分析支援も整っています。
dotData AI分析サービス
「dotData AI分析サービス」は株式会社大塚商会が提供しており、企業が渡した情報をもとに、データサイエンティストが分析や予測をしてくれるサービスです。AIのシステムやソフトウェアを自社に導入する必要はありません。解析結果をもとに、中小企業に特化したアドバイスも受けられます。
NetSuite 需要予測
トライフォース・グローバル・ソリューションズ株式会社が提供する「NetSuite 需要予測」は、過去の取引や季節ごとの状況から需要予測ができるシステムです。期間を選択した需要予測も可能です。上記のほかにも企業側で設定できるパラメータ値が多いため、要望に近いデータ分析ができます。
SENSY MD
「SENSY MD」はSENSY株式会社が提供しており、顧客の購買や嗜好といった情報を人工知能に学習させ、商品の需要予測を実施するシステムです。最適な発注や粗利の改善などに役立てられます。スーパーマーケットやドラッグストアへの導入実績があります。
Prediction One
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が提供する「Prediction One」は、表形式で入力したデータをもとに、機械学習で予測モデルを作成できるツールです。予測結果だけでなく理由も算出されるため、理解しやすい形式で表示されます。専門知識が必要なく、数クリックのシンプルな操作で予測分析が可能な点も強みです。
需要予測システムを導入して業務の改善に役立てよう
需要予測システムは、過去のデータをもとに需要を予測するため、適切な在庫量の確保や業務効率化につながります。また、データにもとづいた経営戦略に活かせる点もメリットです。コストやサポート体制、AIを使用しているかどうかなども含めて検討し、自社にあった需要予測システムを導入して業務を改善しましょう。以下のボタンより、おすすめの需要予測システムの資料をまとめて請求できるので、ぜひご利用ください。