需要予測システムに求められる連携性
需要予測システムは単独で使うよりも、既存の業務システムとデータを連携させることで効果を発揮しやすくなります。ここでは連携性が重視される理由と、確認すべき基本的な要素を整理します。
連携性が重視される背景
需要予測システムは、過去の販売実績や季節要因などから将来の需要を算出する仕組みです。ただし予測結果を活用するには、在庫管理や発注、生産計画など他の業務システムへスムーズに反映できる連携性が欠かせません。連携性が乏しいと、担当者が手作業でデータを転記する手間が発生し、予測の鮮度が失われる可能性があります。
連携性を確認する際は、対応するデータ形式やAPIの有無、既存システムとの接続実績などを事前に確認しておくことが重要です。例えば在庫管理システムやPOSレジ、ERPと直接データをやり取りできる製品であれば、需要予測から在庫最適化までの流れを一貫して進めやすくなります。導入前には自社が利用している基幹システムとの相性も確認しておくと安心です。
連携性を左右する主な要素
需要予測システムの連携性は、対応可能なデータ連携方式によって差が出ます。CSVファイルでの手動取り込みのみに対応する製品もあれば、APIやRPAを介してリアルタイムに近い形でデータを自動連携できる製品もあります。自社の業務スピードに合わせて、どの程度の自動化が必要かを整理しておくことが大切です。
また、連携できるシステムの種類も製品によって異なります。在庫管理や販売管理、会計システムなど幅広い連携実績を持つ製品もあれば、特定の業種や規模に特化した連携機能を備える製品もあります。導入担当者は、自社が連携させたいシステムの種類をリストアップした上で、対応可否を個別に確認する進め方が有効です。
在庫管理システムとの連携でできること
需要予測システムと在庫管理システムを連携させると、予測結果を在庫の発注点や安全在庫の設定に反映しやすくなります。ここでは在庫管理や発注管理との連携で得られる効果を解説します。
需要予測データを在庫管理へ反映する仕組み
需要予測システムと在庫管理システムを連携させると、算出した需要予測値を在庫管理側の発注点や適正在庫の計算に自動で反映できる場合があります。手作業でのデータ入力が減ることで、担当者の負担軽減や入力ミスの防止につながる可能性があります。
連携方法としては、APIを介してリアルタイムに近い形でデータを受け渡す方式や、一定間隔でファイルを連携する方式などがあります。在庫管理システム側が外部連携用のAPIを公開しているかどうかは製品によって異なるため、導入前に接続方式や更新頻度を確認しておくことが重要です。
発注管理システムとの連携で得られる効果
発注管理システムと需要予測システムを連携させると、予測に基づいた発注案を自動的に作成できる場合があります。発注担当者は提示された発注案を確認し、必要に応じて調整するだけで済むため、業務のスピードアップが期待できます。
ただし発注管理システムとの連携には、発注ロットや仕入先ごとの締め日といった個別のルールを反映する設定が必要になる場合があります。連携範囲や設定できる条件は製品によって差があるため、自社の発注業務フローに合わせられるかを事前に確認しておくと安心です。
POSデータやERPとの連携で予測精度を高める方法
小売業ではPOSデータ、製造業や卸売業ではERPとの連携が需要予測の精度に影響します。ここでは代表的な連携先ごとの活用方法を解説します。
POSデータ連携による精度向上
POSシステムと需要予測システムを連携させると、店舗ごとの販売実績を日次や時間単位で取り込み、予測モデルに反映できる場合があります。地域や店舗による需要傾向の違いを踏まえた、きめ細かな予測につながる可能性があります。
POSデータを活用する際は、欠品や販売機会損失によるデータの偏りに注意が必要です。売り切れで販売実績が本来の需要より少なく記録されているケースもあるため、需要予測システム側で欠品期間を補正できる機能があるかどうかも確認しておくと良いでしょう。
ERPとの連携で実現できる業務効率化
ERPと需要予測システムを連携させると、販売実績や生産計画、在庫情報など複数の業務データをまとめて予測に活用しやすくなります。部門をまたいだ情報を一元的に扱えることで、全社的な需要の見通しを立てやすくなる場合があります。
ERPは企業ごとにカスタマイズされていることが多く、標準的な連携機能だけでは対応できないケースもあります。連携を検討する際は、自社のERPのバージョンやカスタマイズ内容を踏まえ、個別の接続実績があるかを提供企業に確認しておくことが望ましいです。
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。まず資料を取り寄せて機能や特徴をさまざまな製品で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。
気象データなど外部データとの連携性
天候や気温は購買行動に影響を与える要因の一つです。需要予測システムのなかには気象データを取り込める製品もあり、外部データ活用の考え方を解説します。
気象データ連携が予測精度に与える影響
気象データを需要予測システムに連携させると、気温や降水量の変化が販売実績にどう影響しているかを予測モデルに反映できる場合があります。飲料や衣料品など天候の影響を受けやすい商材では、精度向上につながる可能性があります。
気象データとの連携方法は製品によって異なり、外部の気象情報サービスとAPI連携する形式が一般的です。過去の気象データと販売実績を組み合わせて学習させる仕組みを持つ製品もあるため、自社の取扱商品と気象要因の関連性が高い場合は、対応状況を確認しておくと良いでしょう。
外部データ活用の注意点
気象データ以外にも、商圏内のイベント情報や競合の販促情報など、外部データを需要予測に活用できる製品があります。外部データを増やすほど予測精度が上がるとは限らず、自社の商品特性に合ったデータを選ぶ視点が重要です。
外部データを連携する際は、データの更新頻度や取得範囲、利用にかかる追加費用の有無を確認しておく必要があります。契約形態によっては気象データの利用が別途オプション扱いとなる場合もあるため、見積もり段階で確認しておくと安心です。
API連携のしやすさを見極めるポイント
需要予測システムを他システムと柔軟に組み合わせるには、API連携のしやすさが判断材料の一つになります。ここでは確認すべき観点を整理します。
API仕様や連携実績の確認方法
API連携のしやすさを見極めるには、公開されているAPI仕様書の有無や、対応しているデータ形式、認証方式などを確認することが基本です。ドキュメントが整備されている製品ほど、自社のエンジニアやシステム担当者が接続作業を進めやすくなる傾向があります。
あわせて、実際にどのようなシステムとの連携実績があるかを確認することも参考になります。在庫管理やERP、POSなど自社が連携したいシステムと同種の製品との接続実績がある場合、導入後のトラブルを減らせる可能性があります。
導入前に確認すべき連携条件
API連携を前提に導入を検討する場合は、連携できるデータの範囲や更新頻度、連携にかかる費用が別途発生するかどうかを事前に確認しておく必要があります。API利用料がプランによって異なる製品もあるため、見積もり時に条件を確認しておくと安心です。
また、連携先システム側の仕様変更によって接続に影響が出る場合もあります。連携がうまくいかない要因は、需要予測システム側だけでなく、連携先システムや設定内容など複数の要因が考えられるため、サポート体制が整っているかも確認しておくと良いでしょう。
外部システム連携に対応する需要予測製品
ここまで解説してきた在庫管理やPOS、ERP、API連携といった観点をふまえ、既存システムとのデータ連携を前提に設計されている需要予測関連製品を紹介します。自社が連携させたいシステムとの相性を確認する際の参考にしてください。
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『AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」』は、AIを用いた需要予測と運用支援をあわせて行うサービスです。過去の販売実績などのデータをもとに需要予測モデルを構築し、予測結果を業務担当者が活用しやすい形で提供する運用体制が特徴です。在庫管理や発注業務など既存システムとのデータ連携を前提とした運用支援を受けられるため、予測値を実務に反映するまでの一連の流れを継続的に見直しながら進めたい企業に向いています。導入後の運用面までサポートを受けたい場合の選択肢として検討できます。
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「T3SmartSCM」は、需要予測からサプライチェーン計画までを支援するシステムです。販売実績や在庫情報など複数のデータを取り込み、需要予測の結果を発注計画や生産計画に反映できる仕組みを備えています。既存の基幹システムや在庫管理システムとのデータ連携を前提に設計されており、部門をまたいだ計画業務を一元的に管理したい企業に適しています。SCM全体の最適化を見据えて需要予測を活用したい場合の選択肢となる製品です。
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、需要予測をもとにした在庫最適化を支援するサービスです。販売データや在庫データを活用して将来の需要を予測し、その結果を発注点や適正在庫の見直しに役立てられる点が特徴です。在庫管理システムとのデータ連携を想定した設計となっており、需要予測から在庫コントロールまでの一連の業務をつなげて運用したい企業に向いています。在庫の過不足を減らしながら需要予測を実務に生かしたい場合に検討できる製品です。
Forecast Pro （株式会社日立ソリューションズ東日本）
- 実績から最適な予測モデルを自動選択
- 統計・機械学習モデルで多様なデータに対応
- 予測プロセスの可視化で業務標準化を推進
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）
- 過去データと傾向分析による需要予測。
- 柔軟な設定で正確な計画が可能
- 供給計画から購買・作業指示まで自動化し業務を効率化。
SENSYMerchandising （SENSY株式会社）
- AIの売上予測で計画策定を支援
- 在庫リスク抑制と仕入れ業務効率化の両立を実現。
- 顧客データから最適な品揃えと販売戦略を立案
需要予測AI （株式会社Liaro）
- クライアント専用AIで高精度な予測を実現。
- AI連動で予測精度を継続的に向上。
- 生産から販売まで幅広く活用可能。
需要予測ソリューション （コムチュア株式会社）
- 分析導入の負担を軽減するため一気通貫で対応。
- 多業種への適用実績とノウハウを提供
- データサイエンティストが継続検証し需要変化に対応
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。
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。
需要予測システムに関するFAQ
ここでは需要予測システムの連携性について、よく寄せられる質問と回答をまとめます。
- Q1：在庫管理システムと連携できる需要予測システムはありますか
- 在庫管理システムとAPIやファイル連携に対応した需要予測システムがあります。連携可否や対応方式は製品によって異なるため、各社の製品情報や資料で対応システムを確認することをおすすめします。
- Q2：POSシステムとの連携は可能ですか
- POSシステムと連携し、店舗ごとの販売実績を予測に反映できる製品があります。対応しているPOSベンダーやデータ形式は製品ごとに異なるため、自社で利用しているPOSとの連携実績を事前に確認しておくと安心です。
- Q3：ERPと連携する場合に注意すべき点はありますか
- ERPは企業ごとにカスタマイズされている場合が多く、標準機能だけでは連携できないケースもあります。自社のERPのバージョンや設定内容を踏まえ、個別の接続実績があるかを提供企業に確認しておくことが望ましいです。
- Q4：気象データと連携できる需要予測システムはありますか
- 気象情報サービスとAPI連携し、気温や降水量を予測に取り込める製品があります。対応の有無や追加費用が発生するかは製品によって異なるため、契約前に条件を確認しておくと良いでしょう。
- Q5：API連携がしやすい需要予測システムを選ぶにはどうすればよいですか
- API仕様書の公開状況や対応データ形式、連携実績を確認する方法があります。あわせて自社が連携したいシステムとの接続事例があるかを問い合わせることで、導入後のイメージを持ちやすくなります。
まとめ
需要予測システムを選ぶ際は、予測精度だけでなく在庫管理やPOS、ERP、気象データなど他システムとの連携性を確認することが重要です。連携方式やAPI仕様、対応実績は製品によって異なるため、自社が連携したいシステムを整理した上で比較検討することをおすすめします。資料請求を通じて各社の連携機能を確認し、自社の業務フローに合った製品選定を進めましょう。
