需要予測システムのおすすめを比較！メリット・デメリットも解説

需要予測システムのメリット

需要予測システムを利用することで、主に下記の4つのメリットがあります。1つずつ解説していきます。

• ・適切な在庫量をキープできる
• ・業務の効率化につながる
• ・データに基づいた経営戦略を立案できる
• ・特別な知識が無くても利用できる

適切な在庫量をキープできる

需要予測システムには、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ます。それをもとにシステムが分析を実施します。商品の販売数を予測することで、適正な発注数や在庫量の算出が可能です。この数字を参考にすれば、多すぎず、少なすぎない在庫量をキープできます。

業務の効率化につながる

需要分析の多くは機械学習の特性を持つ人工知能、AIを用いて実施されます。これまでは人の手によって実施さ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。社員は他の業務に時間を使えるようになるため、生産性の向上にもつながるでしょう。 また、需要予測は膨大なデータを扱う必要があります。これらをミスせず正しく処理するのは難しいでしょう。AIを活用するとヒューマンエラーを防止できるため、手戻りにかかる時間を削減することも可能です。

データに基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、パターンなどが浮き彫りになります。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を把握することが可能です。このデータを参考にすれば、より緻密な経営戦略を立てられるようになるでしょう。

特別な知識が無くても利用できる

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ないかぎり困難と言えます。需要予測システムであれば、必要なデータさえ準備できたら、あとは自動で予測分析を実施することが可能です。 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、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

需要予測システムにおけるデメリットは主に下記の2点です。1つずつ解説します。

• ・予測が外れる可能性もある
• ・自社製品とマッチしないこともある

予測が外れる可能性もある

需要予測システムでは、提示された結果通りにならない可能性があります。 AIはイレギュラーな予測ができません。競合他社が例年より大きく値下げをしたり、災害などが原因で部品の調達が厳しくなったり、といった状況を計算に含めることは困難です。 そのため、このような外的要因に左右されることも加味し、最終的な判断は人が下さなくてはいけない場面も出てくるでしょう。

自社製品とマッチしないこともある

外的要因の影響を受ける可能性が高い製品は、需要予測システムにマッチしません。具体的にはトレンドに左右されやすい商品が挙げられます。また、在庫が多くても大きな損失につながりにくい低単価の商品や、在庫をもたずに済む受注生産限定品などを取り扱っている場合も、需要予測システムの真価を発揮しづらいです。 一方、取引にスピード感を求められる商品とは相性がよいです。生鮮食品などが該当します。自社製品に需要予測システムは必要なのか、相性はどうかを導入前に見極めましょう。

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の重要なポイントは下記の3つです。1つずつ説明します。

• ・AIを活用しているか
• ・ベンダーの実績やサポートは充実しているか
• ・費用対効果は高いか

AIを活用しているか

需要予測システムは、需要予測が可能な在庫管理システムと、AIを活用するタイプの２種類に分けられます。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、市場を取り巻くさまざまな要因の分析を実施します。 高精度な需要予測を実現したい場合は、AIを使用しているか確認するようにしましょう。

ベンダーの実績やサポートは充実しているか

需要予測システムを安心して利用するには、システムトラブル発生時のサポートが必要です。また、自社でも需要予測システムを扱うための体制を整備しなくてはいけません。経験が豊富なベンダーであれば、このような内容に迅速かつ丁寧な対応をしてもらえるでしょう。

費用対効果は高いか

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言っても、導入形態や利用できる機能はそれぞれ異なります。たとえばクラウド型は、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作ってもらうケースだと、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、自社の目的達成に有効な機能を洗い出しましょう。そして、そこから本当に必要な機能を絞り込んでください。その機能が搭載されている需要予測システムを選定すれば無駄を省けるため、高い費用対効果が期待できます。

ITトレンド編集部厳選！需要予測システムを比較

ITトレンド編集部がおすすめする需要予測システムを紹介します。

	製品名	対象従業員規模	対象売上規模	提供形態	参考価格	参考価格補足	レビュー評価
	Learning Center Forecast	全ての規模に対応	全ての規模に対応	クラウド / SaaS	-	-	4.8 ☆☆☆☆☆ ★★★★★
	T3SmartSCM	500名以上	500億円以上	クラウド / オンプレミス	3,000,000円 ～	別途導入費用がかかります。	5.0 ☆☆☆☆☆ ★★★★★
	Spectee Pro	全ての規模に対応	全ての規模に対応	SaaS / クラウド	-	-	この製品はまだ口コミが投稿されていません

※"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。

Learning Center Forecast

AI inside 株式会社

add_circle_outline資料請求リストに追加

《Learning Center Forecast》のPOINT

1. 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
2. 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
3. 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「Learning Center Forecast」は、従来のAIモデル構築にかかる作業を大幅に削減し、より本質的な課題解決に時間を当てることができるようになります。基本統計量の確認はもちろんの事、データ分割や分析結果の可視化などが可能な製品です。

対象従業員規模	すべての規模に対応	提供形態	クラウド / SaaS
参考価格	-	参考価格補足	-

Learning Center Forecastを利用したユーザーの口コミ

業種	情報処理、ＳＩ、ソフトウェア
従業員規模	5,000名以上

Learning Center Forecast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

Learning Center Forecast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。

Learning Center Forecastの口コミをもっと見る

T3SmartSCM

ザイオネックス株式会社

add_circle_outline資料請求リストに追加

《T3SmartSCM》のPOINT

1. 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
2. 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
3. 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

Spectee Pro

株式会社Spectee

add_circle_outline資料請求リストに追加

《Spectee Pro》のPOINT

1. 世界中の危機情報から必要な事象だけを瞬時に把握
2. 拠点周辺の被害状況を音声・メール・スマホアプリに通知
3. 全国800社以上が導入、圧倒的な国内シェア

まだまだある！需要予測システムを比較

そのほかの需要予測システムについて紹介します。

ForecastPRO

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。四万ユーザー以上の企業で採用されている実績があります。製造元はBusiness Forecast Systems、発売元は株式会社日立ソリューションズ東日本です。

DCMSTORE-DF

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。提供元は日本電気株式会社です。

需要予測ソリューション

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。提供元はコムチュア株式会社です。

FOREMAST

DFCシステムが強みの需要予測システムです。これは複数の需要予測モデルから企業の需要パターンを割り出し、最適な予測モデルを自動で選択できるシステムです。業務の効率化を図りつつ、精度の高い需要予測につなげられます。キヤノンITソリューションズ株式会社が提供元です。

dotData AI分析サービス

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。提供元は株式会社大塚商会です。

NetSuite 需要予測

過去の取引や季節ごとの状況といった切り口で需要予測ができるシステムです。期間を選択して需要予測を行うことも可能です。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。提供元はトライフォース・グローバル・ソリューションズ株式会社です。

Perswell

最新の機械学習アルゴリズムを搭載しており、作業の自動化が可能なサプライチェーンマネジメントサービスです。実績のあるデータサイエンティストがモデル構築を行うため、ITの知識が浅い企業でも導入しやすいでしょう。また、視覚的にわかりやすく、実務で扱いやすいUIも魅力のひとつです。提供元は株式会社DATAFLUCTです。

SENSY MD

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。提供元はSENSY株式会社です。

Prediction One

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、理解を深められます。これらの機能により、業務効率化や属人化解消の実現が期待できます。提供元はソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社です。

需要予測システムを導入して、業務の改善に役立てよう！

需要予測システムには以下のメリットがあります。

• 適切な在庫量をキープできる
• 業務の効率化につながる
• データに基づいた経営戦略を立案できる
• 特別な知識が無くても利用できる

一方、システムの需要予測が外れたり、自社製品にマッチしなかったりするデメリットもあります。 費用対効果・実績・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。