【2025年】需要予測システムのおすすめ10製品（全22製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

需要予測システムの基礎知識

需要予測システムとは、製品やサービスの将来的な需要を統計・機械学習などの技術を用いて予測するシステムのことです。これにより、在庫の最適化や仕入れ計画の効率化、製造ラインの調整などが可能になります。

需要予測の活用は、適正在庫の維持によるコスト削減が最大の利点です。余剰在庫や欠品を防ぐことで機会損失を減らし、サプライチェーン全体のパフォーマンスを高めることができます。具体的には、小売業における季節商品の在庫調整、製造業での原材料の仕入れ計画、ECサイトでの販売戦略の立案などで導入が進んでいます。

需要予測システムの機能一覧

基本機能

需要予測システムの比較ポイント

①：予測精度とアルゴリズムの種類で比較する

②：業種特化型か汎用型かで比較する

③：外部データとの連携性で比較する

④：操作性とUIの使いやすさで比較する

⑤：導入形態（クラウド or オンプレ）で比較する

需要予測システムの選び方

①：自社の解決したい課題を整理する

②：必要な機能や選定基準を定義する

③：定義した機能から製品を絞り込む

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

需要予測システムの価格・料金相場

オンプレ型の価格・料金相場

クラウド型の価格・料金相場

需要予測システムの導入メリット

業務効率化による人的コスト削減

在庫最適化による利益率向上

計画精度向上による意思決定支援

需要予測システムの導入デメリット

初期構築にコストと期間を要する

予測モデルの運用が属人化するリスク

データ整備やクレンジングの負荷

需要予測システムの導入で注意すべきポイント

データの質と量を事前に評価する

目的に応じた予測粒度を設定する

サプライチェーン全体との整合性を確保する

需要予測システムの最新トレンド

AI・ディープラーニングの活用拡大

外部データ統合による精度向上

自動リプランニング機能の搭載

ノーコード予測ツールの普及

ESG視点での需要予測活用

需要予測システムの機能一覧

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基本機能

機能	解説
需要予測	販売実績や市場の動向、天候などのデータを用いて、当日の需要を予測できる。AIを用いて予測を行うシステムもある。需要予測システムを利用することで、製造や仕入の量を最適化し、余剰在庫や在庫不足による機会損失を削減することができる
予測モデルの作成	個々の事業や製品、立地などの販売条件に合わせた予測モデルの作成が可能で、より精度の高い需要シナリオや分析ができるシステムもある
販売計画との連携	販売量や利益率などの製品特性や販売計画などを考慮して、需要予測の対象とすべき品目などのガイドラインを提供するシステムもある

需要予測システムの主な利点

• 需要変動の把握と対応による機会損失の回避
• 在庫最適化によるコスト削減
• データドリブンな意思決定の促進

需要予測システムの比較ポイント

需要予測システムの比較ポイント

• ①：予測精度とアルゴリズムの種類で比較する
• ②：業種特化型か汎用型かで比較する
• ③：外部データとの連携性で比較する
• ④：操作性とUIの使いやすさで比較する
• ⑤：導入形態（クラウド or オンプレ）で比較する

①：予測精度とアルゴリズムの種類で比較する

需要予測システムの比較ポイントの1つ目としては「予測精度とアルゴリズムの種類で比較する」というものが挙げられます。これは需要予測の中核をなす要素であり、導入効果を大きく左右します。

古典的な回帰分析や移動平均法に加え、近年では機械学習（Random Forest、XGBoostなど）や深層学習（LSTMなど）を採用するシステムも登場しています。アルゴリズムの選択肢が多いほど、複雑な需要パターンにも対応可能ですが、精度が低い場合は誤発注や欠品といったビジネスリスクの拡大につながります。

②：業種特化型か汎用型かで比較する

需要予測システムの比較ポイントの2つ目としては「業種特化型か汎用型かで比較する」という観点があります。業種に応じた予測モデルが組み込まれているかどうかは、現場での活用度に大きな差を生みます。

例えば、アパレル業界では季節性やトレンド性が重要なファクターである一方、製造業ではサプライチェーン全体との連携が重視されます。業界の需要特性に最適化されたモデルが用意されていないと、導入後に期待した効果を得るのは難しくなります。

③：外部データとの連携性で比較する

需要予測システムの比較ポイントの3つ目としては「外部データとの連携性で比較する」という点です。近年では、社内データだけではなく、天候データ、SNSトレンド、経済指標などを取り入れた予測が主流になっています。

これらのデータを柔軟に取り込めるインターフェースやAPIがあるかどうかによって、精度と応用力に大きな違いが出ます。特に小売業や飲食業など、外部環境の変動が売上に直結する業種では、連携性の高さが非常に重要です。

④：操作性とUIの使いやすさで比較する

需要予測システムの比較ポイントの4つ目としては「操作性とUIの使いやすさで比較する」という視点が重要です。いかに高度な分析が可能でも、現場担当者が扱えなければ意味がありません。

ドラッグ＆ドロップで操作できるGUIや、予測結果の可視化機能、アラート通知など、現場の運用に耐えうるUX設計がされているかどうかは、導入後の定着率や業務効率に直結します。

⑤：導入形態（クラウド or オンプレ）で比較する

需要予測システムの比較ポイントの5つ目としては「導入形態（クラウド or オンプレ）で比較する」という観点があります。自社のITインフラやセキュリティポリシーに合った導入形態を選ぶことが不可欠です。

クラウド型は初期コストを抑えながらスピーディーに導入できる一方、オンプレミス型はセキュリティやカスタマイズ性に優れるため、業種や規模によって最適解が異なります。

需要予測システムの選び方

需要予測システムの選び方

• ①：自社の解決したい課題を整理する
• ②：必要な機能や選定基準を定義する
• ③：定義した機能から製品を絞り込む
• ④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ
• ⑤：無料トライアルで使用感を確認する

①：自社の解決したい課題を整理する

需要予測システムの選び方の1つ目のステップとしては「自社の解決したい課題を整理する」ということが挙げられます。導入目的が明確でないと、適切な製品選定ができず、成果が出にくくなります。

過剰在庫を減らしたいのか、需給ギャップによるロスを防ぎたいのか、販売機会を最大化したいのかなど、具体的な課題とKPIを明文化することが重要です。

②：必要な機能や選定基準を定義する

需要予測システムの選び方の2つ目のステップとしては「必要な機能や選定基準を定義する」ということです。予測対象はSKUレベルなのかカテゴリ単位なのか、日次か週次かといった仕様がシステムによって異なるため、要件定義を事前に固めておく必要があります。

また、AIアルゴリズムの柔軟性、他システムとの連携、ユーザーごとのアクセス権管理など、自社の業務プロセスと整合性のある機能要件を明文化することが重要です。

③：定義した機能から製品を絞り込む

需要予測システムの選び方の3つ目のステップとしては「定義した機能から製品を絞り込む」という流れになります。要件に対してどの製品が適しているのかをスコアリング形式などで可視化し、候補を比較検討しましょう。

要件のうち、どれがMust条件で、どれがWant条件なのかを整理することで、最終的な選定の判断基準が明確になります。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

需要予測システムの選び方の4つ目のステップとしては「レビューや事例を参考に製品を選ぶ」という点です。特に同業種・同業態での導入事例や、信頼性のある第三者レビューは、実際の運用イメージをつかむのに有効です。

システムの運用に成功している企業の活用方法を見ることで、導入後の定着率や期待効果の可視化が可能になります。

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

需要予測システムの選び方の5つ目のステップとしては「無料トライアルで使用感を確認する」という方法が挙げられます。予測モデルの精度やUIの操作感、レポート機能などを実際に触って体験できる機会は非常に貴重です。

導入前のミスマッチを防ぐためにも、実機でのトライアルは欠かせないプロセスです。

需要予測システムの価格・料金相場

需要予測システムの料金体系には、オンプレ型とクラウド型が存在し、それぞれの価格帯と特徴を以下の表にまとめます。

サービス形態	初期費用	月額費用目安	主な特徴
オンプレ型	300万円〜1,000万円以上	保守費用別途	カスタマイズ性が高く大企業向け
クラウド型	0円〜50万円程度	5万円〜100万円/月	中小企業でも導入しやすくスピード重視

オンプレ型の価格・料金相場

オンプレ型の需要予測システムの料金相場としては初期費用で300万円〜1,000万円以上が発生するのが一般的です。

自社サーバーで運用するため、セキュリティ要件やカスタマイズ要件に対応しやすく、特に大手製造業や小売チェーンなどで採用されています。導入にかかる開発費や要件定義、ハードウェア費用などが高額になる反面、長期的には月額コストを抑えられる可能性があります。

クラウド型の価格・料金相場

クラウド型の需要予測システムの料金相場としては月額5万円〜100万円程度で提供されることが多いです。初期費用がほぼ不要であり、スモールスタートに向いている点が特徴です。

機能によっては予測精度の自動チューニングやレポート作成まで自動化されており、中小企業でも導入しやすい価格帯と柔軟なスケーラビリティが魅力です。ただし、ユーザー数や予測対象数によって段階的に課金されるため、使用量の増加によるコスト管理には注意が必要です。

需要予測システムの導入メリット

需要予測システムの導入メリット

• 業務効率化による人的コスト削減
• 在庫最適化による利益率向上
• 計画精度向上による意思決定支援

業務効率化による人的コスト削減

需要予測システムのメリットの1つ目としては「業務効率化による人的コスト削減」が挙げられます。従来はExcelなどを使って担当者が手作業で行っていた予測作業が自動化され、大幅な省力化が可能です。

特に、複数拠点を抱える企業では、予測業務にかかる時間を削減することで、企画や販売戦略などの付加価値業務に人材をシフトできるという副次効果も得られます。

在庫最適化による利益率向上

需要予測システムのメリットの2つ目は「在庫最適化による利益率向上」です。過剰在庫による保管コストや廃棄ロス、欠品による販売機会損失を抑えることで、経営効率を高めることが可能です。

具体的には、シーズン商品やキャンペーン商品の動向を把握し、適切なタイミングでの仕入れ判断を支援することで、売上最大化と在庫コスト削減の両立が実現します。

計画精度向上による意思決定支援

需要予測システムのメリットの3つ目は「計画精度向上による意思決定支援」です。販売計画、製造計画、調達計画などの精度が向上することで、経営層やマネージャーの判断がスピーディかつ論理的になります。

特に、データに基づくシミュレーション機能や「予測誤差の可視化」などを備えたツールでは、複数のシナリオを想定した経営判断が可能となります。

需要予測システムの導入デメリット

需要予測システムの導入デメリット

• 初期構築にコストと期間を要する
• 予測モデルの運用が属人化するリスク
• データ整備やクレンジングの負荷

初期構築にコストと期間を要する

需要予測システムのデメリットの1つ目は「初期構築にコストと期間を要する」点です。特にオンプレ型や大規模なクラウド構成では、要件定義・開発・導入・運用設計に数カ月以上かかるケースもあります。

短期的なROIを求める企業にとっては、投資回収までに時間がかかる点がボトルネックとなる可能性があります。

予測モデルの運用が属人化するリスク

需要予測システムのデメリットの2つ目は「予測モデルの運用が属人化するリスク」です。機械学習モデルやアルゴリズムの選定・チューニングには専門知識が必要であり、データサイエンティストに依存しやすくなります。

担当者が退職したり異動した場合に、予測制度や運用体制の継続性が担保されない可能性がある点には注意が必要です。

データ整備やクレンジングの負荷

需要予測システムのデメリットの3つ目は「データ整備やクレンジングの負荷」が大きいことです。過去の売上実績や天候、プロモーション履歴など、多種多様なデータが必要になるため、前処理作業が膨大になります。

正確な予測を得るには、信頼性の高いデータ環境の整備が前提条件となるため、既存のシステムとの連携やマスタ整備にも工数がかかります。

需要予測システムの導入で注意すべきポイント

需要予測システムの導入で注意すべきポイント

• データの質と量を事前に評価する
• 目的に応じた予測粒度を設定する
• サプライチェーン全体との整合性を確保する

データの質と量を事前に評価する

需要予測システムの導入で注意すべきポイントの1つ目としては「データの質と量を事前に評価する」という点が挙げられます。アルゴリズムはあくまでデータに基づいて学習するため、信頼できる履歴データがなければ精度の高い予測は不可能です。

たとえば、売上データに日付の欠損が多かったり、プロモーション履歴が管理されていないと、正確なモデル構築が阻害されるリスクがあります。

目的に応じた予測粒度を設定する

需要予測システムの導入で注意すべき2つ目は「目的に応じた予測粒度を設定する」という点です。SKU別・店舗別・日別など、どの単位で予測を行うかによって、システム要件も大きく変わります。

粒度を細かくしすぎると計算負荷やデータ量が増大する一方で、粗すぎると現場の業務には活用しにくくなるため、適切な粒度設定が重要です。

サプライチェーン全体との整合性を確保する

需要予測システムの導入で注意すべき3つ目は「サプライチェーン全体との整合性を確保する」という観点です。販売・在庫・仕入・製造など複数部門と連携して運用されるため、システム単体での最適化は逆効果になりかねません。

部門ごとの最適ではなく、全体最適を見据えた設計が求められるのが需要予測の難しさでもあります。

需要予測システムの最新トレンド

需要予測システムの最新トレンド

• AI・ディープラーニングの活用拡大
• 外部データ統合による精度向上
• 自動リプランニング機能の搭載
• ノーコード予測ツールの普及
• ESG視点での需要予測活用

AI・ディープラーニングの活用拡大

需要予測システムの最新トレンドの1つ目としては「AI・ディープラーニングの活用拡大」が挙げられます。特にLSTMやTransformerといった時系列処理に強いアルゴリズムの導入が進んでいます。

これにより、従来の線形モデルでは捉えきれなかった複雑な需要パターンも予測可能になりつつあります。

外部データ統合による精度向上

2つ目のトレンドは「外部データ統合による精度向上」です。気象情報、為替レート、SNSトレンドなどをリアルタイムで取り込み、予測モデルに反映させるアプローチが主流になっています。

予測の背景要因も可視化できるため、需要の変動要因を把握しやすくなり、戦略的な販促展開にも応用可能です。

自動リプランニング機能の搭載

3つ目のトレンドは「自動リプランニング機能の搭載」です。予測値と実績値の乖離が生じた場合に、システムが自動で再予測を行い、在庫量や仕入れ数量を即時修正します。

これにより、リアルタイムな需給調整が可能となり、PDCAサイクルの高速化が実現します。

ノーコード予測ツールの普及

4つ目のトレンドは「ノーコード予測ツールの普及」です。専門知識がなくても操作できるGUIベースのシステムが急速に増えており、エクセル感覚でモデル構築やレポート作成が行える製品も登場しています。

これにより、現場部門でも手軽に予測業務が実行できる環境が整いつつあります。

ESG視点での需要予測活用

最後のトレンドは「ESG視点での需要予測活用」です。無駄な在庫削減によるフードロス対策や、サプライチェーンのCO2排出最小化など、環境負荷低減にも貢献する予測活用が注目を集めています。

企業のサステナビリティ戦略と整合した需要予測の社会的意義がより一層問われる時代になっています。