【ニーズ別】需要予測が得意なAIシステム開発会社16選！同業者が厳選

ビジネスの成功において、将来の需要を正確に予測することは極めて重要です。在庫の過不足を防ぎ、売上機会の損失を避けるためには、適切な需要予測システムの導入が欠かせません。

しかし、需要予測を専門とする開発会社は数多く存在し、それぞれ異なる強みや特徴を持っています。本記事では、5つの選択軸に基づいて厳選した16社の需要予測開発会社をご紹介。各社の特徴、評価、おすすめポイントを詳しく解説します。

自社のニーズに最適な需要予測パートナーを見つけるための参考にしてください。

小売実績に強い需要予測会社

小売業界での豊富な実績と専門知識を持つ会社をお探しの場合におすすめです。以下3社をご紹介します：

• ABEJA株式会社
• 株式会社ブレインパッド
• 株式会社Retail AI

ABEJA株式会社

工場での需要予測 -デジタルプラットフォーム事業 | 株式会社ABEJA

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	ABEJA株式会社
最大の特徴	流通特化AIプラットフォームによる需要＆在庫最適化
どんなケースにおすすめか	POS＋映像データを活用し店舗在庫を精緻化したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	3
課題解決能力	4
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	4
データセキュリティ	4

ABEJA株式会社は、流通業界に特化したAIプラットフォームを提供する注目企業です。同社の最大の強みは、POSデータ（販売時点情報管理）と店舗内の映像データを組み合わせた高精度な需要予測技術にあります。

提供サービスには需要予測エンジン、在庫最適化システム、AIカメラ連携機能が含まれており、店舗の実態をリアルタイムで把握しながら精緻な予測を実現。製造業の生産調整や小売チェーンの欠品削減といった実績を持ち、特に映像解析技術を活用した店舗分析に強みを発揮します。

費用面ではPoC（概念実証）が数百万円からとなっており、詳細は個別相談が必要です。流通業界での豊富な知見を活かし、店舗運営の効率化と売上向上を同時に実現したい企業にとって理想的なパートナーといえるでしょう。

株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッド（BrainPad Inc.）｜データ活用推進パートナー｜データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	株式会社ブレインパッド
最大の特徴	データサイエンス専門家集団による業界横断支援
どんなケースにおすすめか	マーケと生産を繋いで利益最大化したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	2
課題解決能力	5
予測精度	5
導入スピード＆運用支援	3
データセキュリティ	4

株式会社ブレインパッドは、データサイエンス分野のエキスパート集団として高い評価を受ける企業です。同社の特徴は、マーケティングと生産部門をデータで結び、企業全体の利益最大化を支援する包括的なアプローチにあります。

提供サービスは需要予測のPoC実施から運用時のBPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）、BI（ビジネスインテリジェンス）システムとの統合まで幅広くカバー。製造業でのマーケティング効果20％改善や工場在庫最適化といった具体的な成果を上げており、その課題解決能力と予測精度は業界最高水準です。

費用は個別見積もりとなり、中〜高価格帯に位置しますが、その分高い専門性と確実な成果が期待できます。データサイエンスの専門知識を持つ人材が不足している企業や、本格的なデータ活用による経営改革を目指す企業には最適な選択肢となるでしょう。

株式会社Retail AI

株式会社Retail AI

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	株式会社Retail AI
最大の特徴	スマートストア技術と連動した需要予測
どんなケースにおすすめか	店舗IoTデータも合わせて最適発注したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	3
課題解決能力	4
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	3
データセキュリティ	4

株式会社Retail AIは、次世代のスマートストア技術と需要予測を融合させた革新的なソリューションを提供しています。同社の最大の特徴は、AIカメラとID-POS（個人識別付き販売時点情報管理）を組み合わせた需要予測システムです。

提供サービスにはAIカメラを活用した需要予測システムと棚割り最適化機能が含まれており、店舗内のIoTデータを総合的に活用した最適発注を実現。サントリーや日本ハムといった大手企業との共同PoC実績があり、製造計画の高度化に貢献しています。

費用感については詳細が非公開となっていますが、主に大手流通企業との共同プロジェクトを中心に展開している状況です。店舗のIoT化を進めながら需要予測の精度向上を図りたい企業や、先進的な技術を積極的に取り入れたい企業にとって魅力的な選択肢といえるでしょう。

SaaSで気軽に試せる需要予測会社

導入のハードルが低く、クラウド型サービスで手軽に始められる会社をお探しの場合におすすめです。以下3社をご紹介します：

• NTTデータ グローバルソリューションズ
• ウイングアーク1st株式会社
• DataRobot Japan

NTTデータ グローバルソリューションズ「Forecasting Cloud」

需要予測とは？需要予測が活用される分野や仕組み構築の手法について | GSLコラム | NTTデータ グローバルソリューションズ

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	NTTデータ グローバルソリューションズ
最大の特徴	ERP連携前提のクラウド型需要予測
どんなケースにおすすめか	SAP環境で短期導入したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	4
課題解決能力	4
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	4
データセキュリティ	5

NTTデータ グローバルソリューションズの「Forecasting Cloud」は、企業の基幹システムとの連携を重視したクラウド型需要予測サービスです。特にSAP環境での導入実績が豊富で、既存のERPシステム（企業資源計画システム）とスムーズに連携できることが大きな強み。

料金体系は月額従量制を採用しており、PoCは50万円から開始可能です。これにより、大規模な初期投資を抑えながら需要予測システムの効果を実際に体験できます。導入事例では在庫15％圧縮やリードタイム短縮といった具体的な成果を実現。

NTTグループの信頼性とセキュリティ体制により、データセキュリティ面での評価も最高レベルです。既にSAP等の基幹システムを運用しており、短期間での導入を希望する企業にとって理想的なソリューションといえるでしょう。クラウドサービスの利便性と企業レベルのセキュリティを両立させた安心して利用できるサービスです。

ウイングアーク1st株式会社「MotionBoard Forecast」

株式会社チュチュアンナ | 導入事例｜ウイングアーク１ｓｔ

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	ウイングアーク1st株式会社
最大の特徴	BI＋シミュレーション一体型
どんなケースにおすすめか	BI画面上で需要シナリオを即確認したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	4
課題解決能力	3
予測精度	3
導入スピード＆運用支援	4
データセキュリティ	4

ウイングアーク1st株式会社の「MotionBoard Forecast」は、BI機能とシミュレーション機能を一体化した独自性の高いサービスです。最大の特徴は、需要予測の結果をBI画面上でリアルタイムに確認しながら、様々なシナリオを即座に検証できる点にあります。

料金はサブスクリプション形式で月額数十万円からとなっており、比較的導入しやすい価格設定です。チュチュアンナの在庫管理高度化や製造業でのシミュレーション連携など、幅広い業界での実績を持っています。

特に経営陣や管理職が需要予測の結果を視覚的に把握し、迅速な意思決定を行いたい企業におすすめ。BI機能により、複雑なデータも分かりやすいグラフや表で表示され、専門知識がない担当者でも直感的に理解できます。データ分析の民主化を進めながら、需要予測の精度向上を図りたい企業にとって最適な選択肢となるでしょう。

DataRobot Japan

Customer Stories Archive | DataRobot

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	DataRobot Japan
最大の特徴	ノーコードAutoMLで高速PoC
どんなケースにおすすめか	データサイエンティスト不足でも試したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	3
課題解決能力	4
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	5
データセキュリティ	4

DataRobot Japanは、ノーコードでのAutoML（自動機械学習）を実現する画期的なプラットフォームを提供しています。最大の魅力は、プログラミング知識がなくても高精度な需要予測モデルを短期間で構築できることです。

料金体系はSaaS年額契約となっていますが、詳細な価格は公表されていません。導入実績には資生堂の新製品需要予測やサプライチェーン最適化プロジェクトがあり、大手企業からの信頼も厚い状況です。

特にデータサイエンティストが不足している企業や、AI・機械学習の専門知識を持たない担当者でも需要予測に取り組みたい企業にとって理想的なソリューション。直感的な操作画面により、データをアップロードするだけで自動的に最適な予測モデルが構築されます。導入スピードと運用支援の評価が最高レベルなのも、企業の現場担当者にとって大きなメリットといえるでしょう。

自社データを活用したい需要予測会社

独自のデータ資産を最大限に活用し、カスタマイズされた予測モデルを構築したい場合におすすめです。以下3社をご紹介します：

• 株式会社Preferred Networks
• NEC
• 株式会社オプティム

株式会社Preferred Networks

Preferred Networks Research & Development

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	株式会社Preferred Networks
最大の特徴	深層学習エキスパートによるカスタムモデル
どんなケースにおすすめか	複雑な外部要因も取り込む高度予測

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	2
課題解決能力	5
予測精度	5
導入スピード＆運用支援	3
データセキュリティ	4

株式会社Preferred Networksは、深層学習分野における日本のトップランナーとして知られる技術力の高い企業です。同社の最大の強みは、深層学習の専門家集団が企業ごとの課題に合わせて完全オーダーメイドの予測モデルを構築することにあります。

提供サービスは完全受託開発形式となっており、費用は高価格帯に位置しますが、その分他社では実現困難な高度な予測システムの構築が可能です。小売業での複数商品間の購買競合予測など、複雑な市場動向を考慮した先進的な予測モデルの開発実績を持っています。

特に既存の汎用的なソリューションでは対応できない独自性の高い課題を抱える企業や、競合他社との差別化を図るために最先端のAI技術を活用したい企業におすすめ。気象データ、経済指標、SNS動向など多様な外部要因を組み込んだ高精度な予測モデルにより、ビジネスの競争優位性を大幅に向上させることができるでしょう。

NEC「需要予測型自動発注システム」

NEC(Japan)

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	NEC
最大の特徴	POS＋気象など多因子学習で自動発注
どんなケースにおすすめか	発注業務を丸ごと自動化したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	3
課題解決能力	4
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	4
データセキュリティ	5

NECの「需要予測型自動発注システム」は、POSデータに加えて気象情報などの多様な外部要因を学習し、発注業務の完全自動化を実現するシステムです。同社の長年にわたるシステム開発ノウハウと最新のAI技術を組み合わせた信頼性の高いソリューションとなっています。

費用は個別見積もりとなっており、企業規模や要件に応じて柔軟な提案が可能です。リオン・ドールでの採用実績や四国のスーパーチェーンでの運用実績など、実際の小売現場での確かな成果を上げています。

特に人手不足に悩む小売業や、発注担当者の経験や勘に依存した発注業務を標準化したい企業におすすめ。気象データとの連携により、天候による需要変動を予測した自動発注が可能となり、機会損失と過剰在庫の両方を効果的に削減できます。NECブランドの安心感とセキュリティ体制も、企業の重要な業務システムとして導入する際の大きな安心材料といえるでしょう。

株式会社オプティム

AIが小売業を変える3つのソリューション ― AIによる販促支援から需要予測まで | OPTiM Cloud IoT OS

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	株式会社オプティム
最大の特徴	映像＋IoTを組み合わせた需要＆行動分析
どんなケースにおすすめか	店舗カメラ活用も同時に進めたい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	4
課題解決能力	3
予測精度	3
導入スピード＆運用支援	3
データセキュリティ	4

株式会社オプティムは、映像解析技術とIoTデバイスを組み合わせた独自のアプローチで需要予測と行動分析を提供する企業です。同社の特徴は、店舗内の映像データから顧客の行動パターンを分析し、それを需要予測に活用する点にあります。

料金体系は月額サービス形式となっていますが、詳細は非公開となっています。発注作業時間の削減やリアルタイム混雑予測といった実績があり、特に店舗運営の効率化に貢献しています。

店舗内の防犯カメラやIoTセンサーを既に設置している企業や、これから店舗のデジタル化を進めたい企業にとって魅力的な選択肢です。需要予測だけでなく、顧客の動線分析や商品棚での滞在時間分析なども同時に実現でき、マーケティング施策の効果測定にも活用可能。費用対効果を重視しながら、段階的にデジタル化を進めたい中小規模の小売企業には特におすすめのソリューションといえるでしょう。

AI専門家が伴走する需要予測会社

高度な専門知識を持つコンサルタントによる手厚いサポートを受けながら導入を進めたい場合におすすめです。以下3社をご紹介します：

• アクセンチュア株式会社
• 野村総合研究所
• デロイト トーマツ コンサルティング合同会社
• ニューラルオプト

アクセンチュア株式会社

JINS：データに基づいた未来予測型の経営判断を実現｜事例｜アクセンチュア

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	アクセンチュア株式会社
最大の特徴	AI Powered SCM＋業務変革伴走
どんなケースにおすすめか	サプライチェーン全体を再設計したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	1
課題解決能力	5
予測精度	5
導入スピード＆運用支援	4
データセキュリティ	5

アクセンチュア株式会社は、世界トップクラスのコンサルティングファームとして、AI技術を活用したサプライチェーン変革支援に特化したサービスを提供しています。同社の最大の強みは、需要予測システムの導入だけでなく、企業の業務プロセス全体の再設計まで含めた包括的な支援体制にあります。

費用はコンサルティングと開発を組み合わせた高価格帯となりますが、その分確実で大規模な成果が期待できます。JINSでの在庫ロス65％削減やグローバルPSI（生産・販売・在庫計画）統合など、業界をリードする革新的な成果を実現している実績があります。

特に大規模なサプライチェーン改革を検討している企業や、グローバル展開している企業におすすめ。単なるシステム導入ではなく、組織変革や業務プロセス改革も含めた抜本的な変革により、競合他社に対する圧倒的な優位性を築くことができます。長期的な投資対効果を重視し、企業全体のデジタル変革を本格的に進めたい企業にとって最適なパートナーといえるでしょう。

野村総合研究所（NRI）

NRIデジタル株式会社

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	野村総合研究所
最大の特徴	発注方式をカテゴリ別に最適化
どんなケースにおすすめか	店舗・商品特性で手法を変えたい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	2
課題解決能力	4
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	3
データセキュリティ	5

野村総合研究所（NRI）は、日本を代表するシンクタンクとして長年培ってきた業界知見を活かし、商品カテゴリーや店舗特性に応じて最適化された需要予測手法を提供しています。同社の特徴は、画一的なソリューションではなく、個々の商品や店舗の特性を深く分析した上で最適な発注方式を提案することです。

料金体系は個別PoCとライセンス形式を組み合わせたもので、中価格帯に位置します。食品系小売での予測精度向上や鉄鋼業界での3-4か月先需要モデル構築など、業界特性を活かした専門的なソリューション実績を持っています。

複数の商品カテゴリーを扱う小売業や、商品・店舗ごとに異なる需要パターンを持つ企業に特におすすめ。NRIの豊富な業界知識により、単なる技術導入ではなく、ビジネス戦略と一体化した需要予測システムを構築できます。金融業界で培った高度なセキュリティ体制も、企業の重要データを扱う上で大きな安心材料となるでしょう。

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社

医療需要予測と可視化支援：病院経営DXの新しい一歩 | デロイト トーマツ グループ

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	デロイト トーマツ コンサルティング合同会社
最大の特徴	業界特化（医療・不動産等）の需要予測PoC
どんなケースにおすすめか	特定業界の経営KPIと連動させたい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	1
課題解決能力	5
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	3
データセキュリティ	5

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社は、業界特化型の需要予測ソリューションに強みを持つグローバルコンサルティングファームです。同社の最大の特徴は、医療・不動産・ホスピタリティなど特定業界の深い知見を活かし、各業界の経営KPI（重要業績評価指標）と直結した需要予測システムを構築することにあります。

費用は高額なコンサルティング費用とPoC費用を含む最高価格帯となりますが、業界特有の課題に対する解決能力は最高レベルです。病院経営KPI予測や宿泊・オフィス需要シミュレーションなど、一般的な小売業とは異なる専門性の高い分野での実績を持っています。

特に医療機関、不動産会社、ホテル・観光業など、特殊な需要パターンを持つ業界の企業におすすめ。業界固有の規制や慣習、季節性を深く理解したコンサルタントによる支援により、他社では実現困難な高度にカスタマイズされた需要予測システムを構築できます。グローバル企業としてのセキュリティ体制と、業界特化型の専門知識を両立させた信頼性の高いパートナーといえるでしょう。

---

合同会社ニューラルオプト

ニューラルオプト | AIシステム開発・導入支援・コンサルティング

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	合同会社ニューラルオプト
最大の特徴	課題解決コンサルティングから依頼できるAI開発会社
どんなケースにおすすめか	失敗リスクを抑えて課題解決から相談したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	5
課題解決能力	5
予測精度	3
導入スピード＆運用支援	4
データセキュリティ	4

手前味噌で恐縮ですが、弊社合同会社ニューラルオプトも需要予測システムの開発支援を行っております。当社は世界的生成AIであるChatGPTの開発に携わっているAI開発企業として、高い技術力を持ちながらも、「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに掲げた独自のアプローチを提供しています。

最大の特徴は、単なるシステム開発会社ではなく、コンサルティング機能も備えていることです。お客様の課題を深く理解した上で最適な解決策を提案し、組織への定着支援から運用改善まで総合的にサポート。データサイエンス分野での豊富な知見により、データマイニングやテキストマイニング（文書データの分析）なども含めた包括的な分析が可能です。

導入実績にはECサイト「eBay」の価格自動設定AIシステムや手書き文字のAI認識・要約システムがあり、多様な業界での課題解決経験を蓄積しています。費用面では他の大手コンサルティングファームと比較して大幅にコストを抑えることができ、中小企業でもAI専門家のサポートを受けながら本格的な需要予測システムの導入が可能。高い技術力と手頃な価格を両立させた、バランスの取れたパートナーとしてご検討いただければと思います。

海外展開に対応する多言語需要予測会社

グローバルビジネスに対応し、多拠点・多言語環境での需要予測を実現したい場合におすすめです。以下3社をご紹介します：

• 富士通株式会社
• 株式会社日立製作所
• ソニーグループ（Sony AI）

富士通株式会社「Zinrai Supply-chain Suite」

需要予測 : 富士通

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	富士通株式会社
最大の特徴	グローバル拠点横断で販売・生産計画最適化
どんなケースにおすすめか	海外工場と連携し需要変動に即応したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	2
課題解決能力	4
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	3
データセキュリティ	5

富士通株式会社の「Zinrai Supply-chain Suite」は、グローバル企業のサプライチェーン全体を統合管理する本格的な需要予測プラットフォームです。同社の最大の強みは、世界各地の拠点データを横断的に分析し、地域間の需要変動に迅速に対応できる販売・生産計画の最適化機能にあります。

費用はライセンス費用とシステム統合費用を含む高価格帯となりますが、グローバル規模での投資対効果は非常に高いものが期待できます。導入事例では出荷数の高精度予測により在庫20％削減を実現するなど、具体的な成果を上げています。

特に製造業で海外工場を持つ企業や、複数国での販売展開を行っている企業におすすめ。地域ごとの文化的背景や季節性の違いを考慮した需要予測により、グローバルな最適化を実現できます。富士通の長年にわたる国際的なシステム構築経験と、最高レベルのセキュリティ体制により、安心してグローバル展開を進めることができるでしょう。

株式会社日立製作所「Forecast Pro + Lumada」

導入実績：日立ソリューションズ東日本

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	株式会社日立製作所
最大の特徴	グローバルSCM向け統合需要予測ソリューション
どんなケースにおすすめか	多拠点・多言語で発注自動化したい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	2
課題解決能力	4
予測精度	4
導入スピード＆運用支援	3
データセキュリティ	5

株式会社日立製作所の「Forecast Pro + Lumada」は、グローバルサプライチェーンマネジメント（SCM）に特化した統合需要予測ソリューションです。同社の特徴は、多拠点・多言語環境での発注業務自動化を実現し、世界規模での在庫最適化を可能にすることにあります。

費用はソフトウェアライセンスとコンサルティング費用を含む高価格帯となりますが、グローバル企業にとって必要不可欠な機能を包括的に提供します。顕微鏡の販売計画改善や店舗での自動発注精度向上など、BtoB・BtoC両方の分野で実績を持っています。

特に精密機器メーカーや、技術系商品を海外展開している企業におすすめ。日立グループの製造業での豊富な経験を活かし、複雑なサプライチェーンを持つ企業でも確実な成果を実現できます。IoTプラットフォーム「Lumada」との連携により、工場の稼働データなども統合した高度な需要予測が可能となり、製造業のデジタル変革を強力に支援するパートナーといえるでしょう。

ソニーグループ（Sony AI）「Prediction One」

AIが導く販売＆生産の需要予測！～品切れ・余剰在庫の削減にむけて～ | 資料ダウンロード | Prediction One | ソニーネットワークコミュニケーションズ

表1｜会社概要

項目	内容
会社名	ソニーグループ（Sony AI）
最大の特徴	日本語UI＋多言語対応ノーコード予測
どんなケースにおすすめか	海外拠点でも簡単に使わせたい

表2｜5評価軸（5段階評価）

項目	評価
費用の安さ	4
課題解決能力	3
予測精度	3
導入スピード＆運用支援	5
データセキュリティ	4

ソニーグループ（Sony AI）の「Prediction One」は、日本語UIを基本としながら多言語に対応したノーコード予測プラットフォームです。同社の最大の特徴は、プログラミング知識がない現場担当者でも、世界各地の拠点で簡単に需要予測システムを利用できることにあります。

料金体系は月額・年額サブスクリプション形式で公開されており、他のグローバル対応ソリューションと比較して導入しやすい価格設定となっています。小売業での来店数予測や新製品販売数推定など、身近なビジネス課題での活用実績があります。

特に海外拠点のローカルスタッフにも需要予測ツールを使わせたい企業や、IT専門知識を持たない現場担当者でも簡単に操作できるシステムを求める企業におすすめ。ソニーブランドの信頼性と使いやすさを両立させたソリューションにより、グローバル展開の初期段階でも安心して導入できます。導入スピードと運用支援の評価が最高レベルなのも、海外拠点での迅速な展開を実現する上で大きなメリットといえるでしょう。

需要予測開発会社との商談時にしておきたい質問

需要予測システムの導入を失敗させないためには、商談の段階で適切な質問をすることが重要です。以下3つの軸に沿って確認しましょう

技術・精度に関する質問

技術面では、「過去の類似案件でのMAPE実績は何％でしたか？」「どのようなアルゴリズムを使用していますか？」「外部要因（天候、イベント等）はどの程度考慮できますか？」「予測モデルの更新頻度はどの程度ですか？」といった質問が重要です。

これらの質問により、開発会社の技術力と自社の要求水準とのマッチングを確認できます。特にMAPE実績については具体的な数値での回答を求め、曖昧な表現で誤魔化そうとする会社は避けるべきでしょう。

運用・サポートに関する質問

運用面では、「導入後のサポート体制はどうなっていますか？」「担当者向けの研修は提供されますか？」「システムトラブル時の対応時間はどの程度ですか？」「予測精度が低下した場合の改善策はありますか？」という点を確認してください。

需要予測システムは継続的な運用が成功の鍵となるため、導入後のサポート体制が充実している会社を選ぶことが重要です。また、社内の担当者が自立して運用できるよう、適切な研修制度があるかどうかも必須の確認事項といえるでしょう。

費用・契約に関する質問

費用面では、「初期費用と月額費用の内訳を教えてください」「追加データ連携に別途費用は発生しますか？」「契約期間の縛りはありますか？」「成果が出なかった場合の保証はありますか？」といった質問が必要です。

特に隠れたコストがないかどうかの確認は重要。予算オーバーを避けるため、想定されるすべての費用について明確な回答を求めましょう。また、効果が期待通りに出なかった場合の対応についても事前に確認しておくことが大切です。

需要予測開発の費用を安く抑える方法

需要予測システムの導入費用を抑えるためには、戦略的なアプローチが必要です。以下3つの方法を活用して、コストを削減しましょう。

不要機能を削る

需要予測システムには多様な機能が搭載されていますが、すべてが自社に必要とは限りません。まず現在の課題を明確にし、本当に必要な機能だけに絞り込むことで大幅なコスト削減が可能です。

PoCで絞り込む

複数の開発会社を検討している場合は、まずPoC（概念実証）を活用して最適な会社を絞り込みましょう。PoCにより実際の効果を比較検証できるだけでなく、本格導入前に不要な機能や改善点を特定できます。

データ整備を内製化する

需要予測の精度向上には質の高いデータが不可欠ですが、データ整備作業を外部委託すると高額な費用が発生します。可能な限り社内でデータクレンジング（データの整理・修正）や前処理を行うことで、コストを抑えることができます。

需要予測システム導入前に整備すべきデータ

需要予測システムの効果を最大化するためには、導入前のデータ整備が重要です。以下4つのポイントを押さえて、質の高いデータ基盤を構築しましょう。

欠損値を補完する

販売データや在庫データには、システムトラブルや入力ミスにより欠損値が含まれることがあります。これらの欠損値をそのまま放置すると、予測精度が大幅に低下してしまうため、適切な方法で補完することが必要です。

補完方法としては、前後の値から推定する方法、同じ曜日や時間帯の平均値を使用する方法、季節性を考慮した補完方法などがあります。商品の特性や欠損パターンに応じて最適な方法を選択し、データの整合性を保ちましょう。

粒度を統一する

複数のシステムから収集したデータは、集計の粒度（時間単位、商品単位等）が異なる場合があります。日次データと時間単位データが混在していると、正確な分析ができないため、統一した粒度でデータを整理する必要があります。

一般的には、最も細かい粒度に合わせてデータを変換することが推奨されます。ただし、必要以上に細かくすると処理速度が遅くなる可能性もあるため、予測の目的に応じて適切なレベルを選択することが重要です。

外部要因を結合する

需要に影響を与える外部要因（天候、イベント、経済指標等）のデータを結合することで、予測精度を大幅に向上させることができます。気象庁の天候データや、地域のイベント情報、祝日カレンダーなどは比較的入手しやすい情報です。

これらの外部データを販売データと適切に結合し、予測モデルで活用できる形に加工しましょう。ただし、あまり多くの要因を追加しすぎると逆効果になる場合もあるため、影響度の高い要因から順次追加することをおすすめします。

ETLを自動化する

ETL（抽出・変換・読み込み）プロセスを自動化することで、継続的なデータ品質の維持が可能になります。手動でのデータ処理は時間がかかるだけでなく、人為的ミスの原因にもなるため、可能な限り自動化を進めましょう。

多くの企業では、夜間バッチ処理でETLを実行し、翌朝には最新データでの予測結果が確認できる体制を構築しています。初期設定には時間がかかりますが、長期的には大幅な工数削減と品質向上が期待できるでしょう。

需要予測開発ならニューラルオプト

需要予測システムの導入をご検討中でしたら、ぜひ弊社ニューラルオプトにご相談ください。世界的生成AIであるChatGPTの開発に携わる技術力を持ちながら、「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、お客様の課題解決から伴走いたします。

単なるシステム開発ではなく、コンサルティング機能も備えているため、現状分析から最適解の提案、組織への定着支援まで総合的にサポート可能です。ECサイト「eBay」の価格自動設定AIシステムや手書き文字認識システムなどの実績を活かし、お客様固有の課題に合わせたカスタマイズ開発を得意としています。

大手コンサルティングファームと比較して大幅にコストを抑えながら、AI専門家による高品質なサービスを提供。データサイエンスの豊富な知見により、需要予測だけでなくデータマイニングやテキストマイニングも含めた包括的な分析をワンストップで実現します。