「足りない」も「余る」も、
先回りで防ぐ。
発注量、生産計画、在庫の配置。担当者の勘と経験に頼ってきた判断を、AIの需要予測で根拠のあるものに。POSや受注・出荷、天気などのデータから、現場で使える予測をつくります。
- アカウント登録不要
- コード不要
- 結果はCSVで保存
店舗 × 商品 ・ 日次販売数
スポーツドリンク 2L ／ 駅前店
予測合計
2,984本
前期間比
+14.0%
予測区間
90%
業界別ユースケース
スーパーの発注、工場の生産計画、産地の出荷計画。業界によって予測したいものも、手がかりになるデータも違います。代表的な使い方をご紹介します。
POSと天気とチラシから、店舗ごとの売れ方を読む
つなげられるデータ
社内
- POSデータ
- 特売・チラシ計画
- 在庫・入荷実績
- 店舗マスタ
外部
- 天気・気温
- 地域のイベント
- 祝日・給料日
予測する
店舗 × 商品ごとの販売数
使用例
- 発注量の提案で、発注担当者の負担を軽く
- 値引きで売り切るのではなく、余る店から足りない店へ在庫を移動
- 移動量に合わせて配送便や積載を計画
つなげられるデータの例
- POSデータ
- 受注・出荷履歴
- 生産実績
- 在庫・入荷
- Web閲覧データ
- EC受注
- 乗降・来館者数
- 天気・気温
- 市場価格・相場
- イベント・カレンダー
- Excel
- Access
- 基幹システム
データの置き場所から、業務の出口まで
予測モデルだけ作っても、現場では使われません。バラバラなデータを集める土台づくりから、発注や生産計画の画面に予測を届けるところまで一緒に設計します。
Explainable Forecast
「なぜその数字か」まで見える予測
売上の推移だけでなく、天気、特売、取引先の内示、Webの閲覧数など、需要を動かす要因を一緒に学習します。どの要因がどれだけ効いたかを示すので、ベテランが頭の中で加味していた判断を、チームで共有できる形に残せます。
- 社内データと外部データを掛け合わせる
- 予測の根拠となった要因を可視化
- 販売データがない場合も、受注・出荷や引合いから予測
来週の予測に効いた要因
アイスクリーム ／ 駅前店
- 前年同週の販売数38%
- 最高気温24%
- チラシ掲載19%
- 曜日・祝日12%
- 近隣イベント7%
最高気温30℃超の予報と、木曜のチラシ掲載が重なるため、通常週より多めの発注を推奨。
Data Platform
Excel や Access から、
使える基盤へ
部署ごとのExcel、長年使ってきたAccess、基幹システムのCSV出力。まずは今あるデータを棚卸しし、Snowflake などのクラウドデータ基盤へ段階的に集約するところから支援します。移行の順番や、現場を止めない進め方もご提案します。
- 容量や同時利用の限界が見えてきたAccessからの移行計画
- マスタの重複や表記ゆれを整理して、分析できるデータに
- 基盤への自動連携で、予測を毎日・毎週自動で更新
いまのデータ
- Access
- Excel
- 基幹システム
- POS / Web
クラウドデータ基盤
Snowflake など
マスタ統合 ・ 自動連携 ・ 権限管理
- 需要予測
- BI・レポート
- 業務アプリ
Workflow
自動化しても、決めるのは人
AIが発注案や生産計画の叩き台を作り、担当者が確認して確定する。どこまでを自動にし、どこから人が判断するかを最初に切り分けるので、責任の所在があいまいになりません。既存の業務アプリや基幹システムとも接続できます。
- 自動確定と要承認のラインを品目や金額で設定
- 誰が、いつ、何を修正したかを記録
- 既存システムやアプリとAPI・CSVで連携
9/18 (金) 納品分
発注案 ・ 駅前店
- 牛乳 1L240自動確定
- 食パン 6枚180自動確定
- 国産牛 切落し36要承認
- 季節限定スイーツ60要承認
高単価・新商品は担当者が確認
確認して確定Feedback Loop
人が直した分だけ、
予測が現場に近づく
担当者がAIの案を修正したとき、その差分こそが現場の勘です。「近くの競合店が特売」「地域の行事がある」。修正した量と理由を記録して学習に戻すことで、同じような状況では次から予測そのものに反映されます。
- AIの案と確定した数量の差分を自動で記録
- 修正の理由はよくある項目から選ぶだけ
- 繰り返し出てくる理由は、新しい要因として予測に追加
今週の修正 ・ 駅前店
AIの案と、担当者の判断の差
- 国産牛 切落し3628−8理由：競合店の特売
- おにぎり 鮭120150+30理由：地域の運動会
- 季節限定スイーツ6045−15理由：棚替え予定
次回の予測に反映
「地域の運動会」を新しい要因として追加しました。来月の開催日も、需要の増加を見込んで予測します。
数字を出して終わり、にしない
需要予測は、在庫・物流・生産の意思決定に使われてはじめて価値になります。
店舗間の在庫移動
店舗ごとの予測と在庫を突き合わせ、余りそうな店から足りなくなる店への移動案と配送計画をつくります。値引きや廃棄に頼らない過剰在庫対策に。
工場の生産計画・在庫
受注の見込みから生産計画の叩き台と部材の所要量を算出。工場の中で使える画面で、特定の担当者に依存していた計画業務を標準化します。
受発注の自動化
取引先からの受注を予測し、発注案を自動作成。承認ルールと操作記録を備え、自動化の範囲を少しずつ広げていけます。
出荷・販売計画
産地や工場からの出荷量と市況を見通し、販売先との調整や資材の手配を前倒しに。天候などの変化に合わせて見込みを更新します。
小さく試して、確かめてから広げる
いきなり大きなシステムを作る必要はありません。1〜2年先の本格運用を見据えながら、手元のデータでできることから始めます。
- 1無料
デモで試す
日付と数値の列があるCSVをアップロードするだけ。登録不要で、予測の手触りを確かめられます。
- 2無料
相談・説明会
課題の整理からご一緒します。まだ言葉になっていない課題でも大丈夫。複数の部署・担当者でのご参加も歓迎です。
- 3数か月
PoC
実際のデータをつなぎ、精度と業務での使い方を検証。必要に応じてデータ基盤の整備計画も立てます。
- 4段階的に
本番導入・拡張
業務アプリや基幹システムと連携して運用を開始。対象の品目・拠点・業務を段階的に広げます。
はじめる前に
販売データがなくても予測できますか？
できます。受注・出荷の履歴、見積や引合いの件数、生産実績などは、販売データの代わりに需要の動きを表すデータになります。顧客業界の統計など外部データを組み合わせることもできます。
Excel や Access で管理しているデータでも使えますか？
はい。まずはCSVに書き出していただければ、無料デモや初期の検証にそのまま使えます。本格的に運用する段階では、Snowflake などのクラウドデータ基盤への移行や、既存データの整理もあわせてご支援します。
AIに発注を任せたとき、責任の所在はどうなりますか？
AIが作るのはあくまで発注案です。品目や金額などの条件で「自動で確定する範囲」と「人が承認する範囲」を分け、承認・修正の記録を残す運用を設計します。自動化の範囲は、実績を見ながら段階的に広げられます。
社内のシステムや業務アプリと連携できますか？
API やファイル連携で、基幹システム、発注システム、業務アプリなどと接続できます。担当者が普段使っている画面から予測を確認できる形を目指します。
課題がまだ整理できていなくても相談できますか？
もちろんです。「どこから手をつければいいかわからない」という段階からご相談いただけます。検討中の方向けに、複数の担当者で参加できる説明会やウェビナーもご案内しています。
無料デモにアップロードしたデータの扱いは？
アップロードされたデータは予測の実行に使用します。デモは検証用のため、個人情報や社外秘の情報を含むデータはアップロードしないでください。