小売・食品・製造業で、売れる量の予測を担当者の経験と勘から切り替え、発注や生産計画に使う、商品部・生産管理・情報システムの担当の方。

需要予測ツールのメーカー11社比較【2026年】

需要予測ツールは、過去の販売実績や天候などから売れる量を予測し、
発注や生産計画に使うソフトです。

ABOUT

需要予測ツールとは

比較表を見る ↓

需要予測ツールとは、過去の販売実績や天候などのデータから売れる量を予測し、
発注や生産計画に使うソフトです。
需要予測システムとも呼びます。

製品の特長

過去の実績から、商品ごと・店舗ごとの売れる量を出す単位は製品で違う
天候や販促などの情報を予測に入れる
予測した数を、発注数や補充計画につなぐ

使うメリット

発注が担当者の経験と勘に頼らなくなる担当が変わっても同じ手順で回る
欠品と売れ残りを同時に減らしやすいAI-Order Foresightは店舗在庫を約20%削減した実績を公式に出す
発注にかかる時間が減る確認するのはアラートの出た商品だけになる

選ぶときに注意すること

過去の実績データが無いと始められないサキミルは過去3〜15ヶ月の実績を入れる
セールや催事は、登録や設定をして予測に入れるα-発注は倍率で反映し、sinops-CLOUDは自社イベントを事前に登録する
予測の精度はデータで変わる公式の精度の数字は、そのままは自社に当てはまらない
値段を公開している製品は少ない見積の条件を先にそろえる

※定義と仕様は各社の公式の製品ページによります。価格は2026年11月6日に取得した公式資料の表示です。

LIST

需要予測ツールの比較表

需要予測ツール12製品の比較
製品・メーカー	コスト	製品の強み	仕様	公式ページ
自動発注一体型 5製品
株式会社infonervα-発注卸・EC・メーカーの発注リスト作成口コミを書く	要見積	需要予測の結果を、仕入条件を満たした発注リストにして出します。ケース単位や最低発注量の縛りも自動で反映します。導入企業の実績として発注作業量75%削減を公式に出しています。	種類自動発注一体型予測するもの需要、そのまま発注できる数量対象の業種卸売、EC、小売、メーカー連携先 CSV、APIで基幹システムへ発注・計画へのつなぎケース単位と最低発注量を反映した発注リスト予測に入れる情報セール・催事を倍率で反映公式が出す実績導入企業で発注作業量75%削減始め方稼働開始から1か月は無料記載なし提供形態・予測の単位	公式ページへ詳細・仕様
株式会社シノプスsinops-CLOUDスーパーの日配・惣菜の自動発注口コミを書く	要見積	日配・グロサリー・惣菜と、商品の分野ごとに自動発注のメニューが分かれています。1店舗・1機能から始められ、客数予測は45日先まで出ます。日配品は1,500SKU程度で発注業務が1日30分程度になると公式に案内しています。	種類自動発注一体型提供形態クラウド、1店舗・1機能から予測するもの客数、日配品の需要と発注数予測の単位客数は45日先まで対象の業種流通業連携先 POSデータ発注・計画へのつなぎ発注数を自動算出、日配品は1,500SKU程度で1日30分程度予測に入れる情報天候・気温を標準で連携、自社イベントを登録公式が出す実績客数の予測精度94.7%以上記載なし始め方	公式ページへ詳細・仕様
株式会社シノプスsinops-CLOUD M食品工場の原材料と包材の発注口コミを書く	要見積	売り場ではなく食品工場の原材料と包材の発注に絞った製品です。生産計画と製造レシピから発注数を出し、EDIで送ります。発注から納品まで数か月かかる包材にも使えます。	種類自動発注一体型提供形態クラウド、ブラウザで使う予測するもの商品の出荷数量、包材と原材料の発注数対象の業種食品製造業連携先 EDI、指定フォルダへのファイル配置発注・計画へのつなぎ生産計画とレシピから発注数を自動算出始め方基幹システムが無くても導入できる記載なし予測の単位・予測に入れる情報・公式が出す実績	公式ページへ詳細・仕様
ソフトバンク株式会社サキミル飲食店と小売店の来店・売上予測口コミを書く	月額4,900円〜7,900円/店舗、AI自動発注は月額100,000円/企業＋25,000円/⁠⁠⁠⁠⁠⁠店舗	人流統計と気象データを使って、店舗ごとの来店客数と売上を出します。1店舗から導入でき、平均予測精度は90%以上と公式に出しています。AI自動発注のメニューは、別に本部費用がかかります。	種類自動発注一体型提供形態 Webダッシュボード版、API連携版予測するもの来店客数、売上、発注推奨値予測の単位店舗単位対象の業種飲食、小売連携先 API連携版あり発注・計画へのつなぎ気温と価格を加味して発注推奨値を算出予測に入れる情報人流統計データ、気象データ公式が出す実績平均予測精度90%以上始め方 1店舗から導入できる	公式ページへ詳細・仕様
BIPROGY株式会社AI-Order Foresight小売の日配・グロサリーの発注口コミを書く	要見積	ライフコーポレーションとBIPROGYが共同で開発した、小売業向けのAI自動発注です。担当者はアラートの出た商品だけを確かめます。日配部門で発注時間を最大88％削減した実績を公式に出しています。	種類自動発注一体型提供形態クラウド予測するもの需要、推奨発注数予測の単位店舗別・商品別対象の業種小売業発注・計画へのつなぎ在庫とリードタイムを見て推奨発注数を算出公式が出す実績日配部門で発注時間を最大88％削減始め方導入後も専門チームが運用を支援記載なし連携先・予測に入れる情報	公式ページへ詳細・仕様
AI予測型 5製品
AI CROSS株式会社Deep Predictor外部データも入れて売上を予測口コミを書く	要見積	気象・カレンダー・人口統計などの外部情報を自動で取り込んで予測します。品目数と求める精度を聞いて精度検証を行い、その結果で本格導入を決めます。専任の担当が導入から活用まで付きます。	種類 AI予測型提供形態ノーコードのAI予測サービス予測するもの売上、販売数、来客数、CVRなど対象の業種製造業、商社・卸売業、小売・飲食業発注・計画へのつなぎ過剰在庫と欠品を抑える発注量を特定予測に入れる情報気象、カレンダー、人口統計始め方精度検証の結果で本格導入を判断記載なし予測の単位・連携先・公式が出す実績	公式ページへ詳細・仕様
SAS Institute Japan株式会社SAS Visual Forecasting分析担当が大量の時系列を予測口コミを書く	要見積	時系列・機械学習・ハイブリッドの手法を、階層やセグメントごとに使い分けられます。下の階層と上の階層の予測は自動でそろえます。データ分析の担当者がいる会社で、PythonやRの予測も一緒に回したいときに合います。	種類 AI予測型提供形態クラウドで実行予測するもの階層・セグメントごとの時系列予測の単位すべての階層レベルで調整連携先 Python、R 予測に入れる情報祝日、小売プロモーションなど公式が出す実績数百万の予測を自動で生成記載なし対象の業種・発注・計画へのつなぎ・始め方	公式ページへ詳細・仕様
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社Prediction Oneデータを外に出さず試す需要予測口コミを書く	要見積	Windowsに入れるデスクトップ版があり、データをクラウドに上げずに予測できます。需要予測だけの製品ではなく、数クリックで予測モデルを作る汎用のAIツールです。無料体験版は14日間です。	種類 AI予測型提供形態クラウド版、デスクトップ版予測するもの売上など、学習させたデータの項目対象の業種業界・業種を問わない連携先学習・予測・再学習のAPI 公式が出す実績ニップンのAI需要予測の事例始め方無料体験版は14日間記載なし予測の単位・発注・計画へのつなぎ・予測に入れる情報	公式ページへ詳細・仕様
株式会社DATAFLUCTAirlake ForecastingCSVだけで予測を始めたい口コミを書く	要見積	CSVを上げて条件を入れるだけで、予測モデルを作れます。売れ筋商品、来店数、原材料の需要まで同じ手順で扱います。個別のカスタマイズで業務に合わせて作り込むこともできます。	種類 AI予測型提供形態 CSVを上げて使うAIサービス予測するもの売上、来店数、原材料の需要など予測の単位来店数は時間帯・曜日ごと連携先 CSV 発注・計画へのつなぎ適切な在庫量の確保、生産量の計画に使う予測に入れる情報販促情報、外部データ始め方セットアップなしで始められる記載なし対象の業種・公式が出す実績	公式ページへ詳細・仕様
株式会社トライエッティングUMWELT予測から生産計画までをノーコードで口コミを書く	要見積	日付・品番・数量のデータがあれば、プログラムを書かずに品番ごとの需要予測を組めます。組み合わせ最適化で生産計画や人員配置も作れます。S・M・Lの3つのプランがあり、最適化AIはMプランからです。	種類 AI予測型提供形態クラウド、ノーコード予測するもの販売数量、来店客数、売上など予測の単位品番ごと、日・週・月ごと対象の業種水産練製品メーカーなど連携先基幹システム、外部サービス発注・計画へのつなぎ安全在庫の計算、生産計画の自動作成始め方 S・M・Lのプラン記載なし予測に入れる情報・公式が出す実績	公式ページへ詳細・仕様
需要計画型 2製品
o9ソリューションズ・ジャパン株式会社o9 デジタルブレイン大企業の需要計画と供給計画の統合口コミを書く	要見積	需要予測・供給計画・在庫最適化を同じ基盤で扱う、大企業向けの製品です。1,200を超える外部データソースを標準で取り込みます。予測と実績のずれはAIが要因を分析します。	種類需要計画型予測するもの需要、供給能力と財務への影響予測の単位日・週・月、拠点別、品目別対象の業種大企業連携先 PythonやRの独自モデルを組み込める発注・計画へのつなぎ供給計画、在庫最適化まで同じ基盤で扱う予測に入れる情報 1,200を超える外部データソース記載なし提供形態・公式が出す実績・始め方	公式ページへ詳細・仕様
キヤノンITソリューションズ株式会社FOREMASTメーカーの需要予測と在庫補充計画口コミを書く	要見積	需要予測と在庫補充計画を1つで持つ製品です。複数の予測モデルから自動で選ぶDFCシステムが組み込まれています。消費期限を見た出荷期限の計算など、食品製造業向けのテンプレートもあります。	種類需要計画型予測するもの需要、数理モデルを自動で選択予測の単位単品単位、カテゴリーの計画を展開対象の業種食品製造業向けテンプレートあり連携先他システムとのデータ連携発注・計画へのつなぎ在庫補充計画を自動で作成予測に入れる情報コーザルデータで予測を修正始め方業種・業務のテンプレートで導入を短縮記載なし提供形態・公式が出す実績	公式ページへ詳細・仕様

自動発注一体型5製品

株式会社infonerv

α-発注

卸・EC・メーカーの発注リスト作成

需要予測の結果を、仕入条件を満たした発注リストにして出します。ケース単位や最低発注量の縛りも自動で反映します。導入企業の実績として発注作業量75%削減を公式に出しています。

コスト要見積

種類: 自動発注一体型
予測するもの: 需要、そのまま発注できる数量
対象の業種: 卸売、EC、小売、メーカー
連携先: CSV、APIで基幹システムへ
発注・計画へのつなぎ: ケース単位と最低発注量を反映した発注リスト
予測に入れる情報: セール・催事を倍率で反映
公式が出す実績: 導入企業で発注作業量75%削減
始め方: 稼働開始から1か月は無料
記載なし: 提供形態・予測の単位

スーパーの日配・惣菜の自動発注

日配・グロサリー・惣菜と、商品の分野ごとに自動発注のメニューが分かれています。1店舗・1機能から始められ、客数予測は45日先まで出ます。日配品は1,500SKU程度で発注業務が1日30分程度になると公式に案内しています。

コスト要見積

種類: 自動発注一体型
提供形態: クラウド、1店舗・1機能から
予測するもの: 客数、日配品の需要と発注数
予測の単位: 客数は45日先まで
対象の業種: 流通業
連携先: POSデータ
発注・計画へのつなぎ: 発注数を自動算出、日配品は1,500SKU程度で1日30分程度
予測に入れる情報: 天候・気温を標準で連携、自社イベントを登録
公式が出す実績: 客数の予測精度94.7%以上
記載なし: 始め方

食品工場の原材料と包材の発注

売り場ではなく食品工場の原材料と包材の発注に絞った製品です。生産計画と製造レシピから発注数を出し、EDIで送ります。発注から納品まで数か月かかる包材にも使えます。

コスト要見積

種類: 自動発注一体型
提供形態: クラウド、ブラウザで使う
予測するもの: 商品の出荷数量、包材と原材料の発注数
対象の業種: 食品製造業
連携先: EDI、指定フォルダへのファイル配置
発注・計画へのつなぎ: 生産計画とレシピから発注数を自動算出
始め方: 基幹システムが無くても導入できる
記載なし: 予測の単位・予測に入れる情報・公式が出す実績

飲食店と小売店の来店・売上予測

人流統計と気象データを使って、店舗ごとの来店客数と売上を出します。1店舗から導入でき、平均予測精度は90%以上と公式に出しています。AI自動発注のメニューは、別に本部費用がかかります。

コスト月額4,900円〜7,900円/店舗、AI自動発注は月額100,000円/企業＋25,000円/⁠⁠⁠⁠⁠⁠店舗

種類: 自動発注一体型
提供形態: Webダッシュボード版、API連携版
予測するもの: 来店客数、売上、発注推奨値
予測の単位: 店舗単位
対象の業種: 飲食、小売
連携先: API連携版あり
発注・計画へのつなぎ: 気温と価格を加味して発注推奨値を算出
予測に入れる情報: 人流統計データ、気象データ
公式が出す実績: 平均予測精度90%以上
始め方: 1店舗から導入できる

小売の日配・グロサリーの発注

ライフコーポレーションとBIPROGYが共同で開発した、小売業向けのAI自動発注です。担当者はアラートの出た商品だけを確かめます。日配部門で発注時間を最大88％削減した実績を公式に出しています。

コスト要見積

種類: 自動発注一体型
提供形態: クラウド
予測するもの: 需要、推奨発注数
予測の単位: 店舗別・商品別
対象の業種: 小売業
発注・計画へのつなぎ: 在庫とリードタイムを見て推奨発注数を算出
公式が出す実績: 日配部門で発注時間を最大88％削減
始め方: 導入後も専門チームが運用を支援
記載なし: 連携先・予測に入れる情報

AI予測型5製品

外部データも入れて売上を予測

気象・カレンダー・人口統計などの外部情報を自動で取り込んで予測します。品目数と求める精度を聞いて精度検証を行い、その結果で本格導入を決めます。専任の担当が導入から活用まで付きます。

コスト要見積

種類: AI予測型
提供形態: ノーコードのAI予測サービス
予測するもの: 売上、販売数、来客数、CVRなど
対象の業種: 製造業、商社・卸売業、小売・飲食業
発注・計画へのつなぎ: 過剰在庫と欠品を抑える発注量を特定
予測に入れる情報: 気象、カレンダー、人口統計
始め方: 精度検証の結果で本格導入を判断
記載なし: 予測の単位・連携先・公式が出す実績

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SAS Institute Japan株式会社

SAS Visual Forecasting

分析担当が大量の時系列を予測

時系列・機械学習・ハイブリッドの手法を、階層やセグメントごとに使い分けられます。下の階層と上の階層の予測は自動でそろえます。データ分析の担当者がいる会社で、PythonやRの予測も一緒に回したいときに合います。

コスト要見積

種類: AI予測型
提供形態: クラウドで実行
予測するもの: 階層・セグメントごとの時系列
予測の単位: すべての階層レベルで調整
連携先: Python、R
予測に入れる情報: 祝日、小売プロモーションなど
公式が出す実績: 数百万の予測を自動で生成
記載なし: 対象の業種・発注・計画へのつなぎ・始め方

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ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

Prediction One

データを外に出さず試す需要予測

Windowsに入れるデスクトップ版があり、データをクラウドに上げずに予測できます。需要予測だけの製品ではなく、数クリックで予測モデルを作る汎用のAIツールです。無料体験版は14日間です。

コスト要見積

種類: AI予測型
提供形態: クラウド版、デスクトップ版
予測するもの: 売上など、学習させたデータの項目
対象の業種: 業界・業種を問わない
連携先: 学習・予測・再学習のAPI
公式が出す実績: ニップンのAI需要予測の事例
始め方: 無料体験版は14日間
記載なし: 予測の単位・発注・計画へのつなぎ・予測に入れる情報

CSVだけで予測を始めたい

CSVを上げて条件を入れるだけで、予測モデルを作れます。売れ筋商品、来店数、原材料の需要まで同じ手順で扱います。個別のカスタマイズで業務に合わせて作り込むこともできます。

コスト要見積

種類: AI予測型
提供形態: CSVを上げて使うAIサービス
予測するもの: 売上、来店数、原材料の需要など
予測の単位: 来店数は時間帯・曜日ごと
連携先: CSV
発注・計画へのつなぎ: 適切な在庫量の確保、生産量の計画に使う
予測に入れる情報: 販促情報、外部データ
始め方: セットアップなしで始められる
記載なし: 対象の業種・公式が出す実績

予測から生産計画までをノーコードで

日付・品番・数量のデータがあれば、プログラムを書かずに品番ごとの需要予測を組めます。組み合わせ最適化で生産計画や人員配置も作れます。S・M・Lの3つのプランがあり、最適化AIはMプランからです。

コスト要見積

種類: AI予測型
提供形態: クラウド、ノーコード
予測するもの: 販売数量、来店客数、売上など
予測の単位: 品番ごと、日・週・月ごと
対象の業種: 水産練製品メーカーなど
連携先: 基幹システム、外部サービス
発注・計画へのつなぎ: 安全在庫の計算、生産計画の自動作成
始め方: S・M・Lのプラン
記載なし: 予測に入れる情報・公式が出す実績

需要計画型2製品

大企業の需要計画と供給計画の統合

需要予測・供給計画・在庫最適化を同じ基盤で扱う、大企業向けの製品です。1,200を超える外部データソースを標準で取り込みます。予測と実績のずれはAIが要因を分析します。

コスト要見積

種類: 需要計画型
予測するもの: 需要、供給能力と財務への影響
予測の単位: 日・週・月、拠点別、品目別
対象の業種: 大企業
連携先: PythonやRの独自モデルを組み込める
発注・計画へのつなぎ: 供給計画、在庫最適化まで同じ基盤で扱う
予測に入れる情報: 1,200を超える外部データソース
記載なし: 提供形態・公式が出す実績・始め方

メーカーの需要予測と在庫補充計画

需要予測と在庫補充計画を1つで持つ製品です。複数の予測モデルから自動で選ぶDFCシステムが組み込まれています。消費期限を見た出荷期限の計算など、食品製造業向けのテンプレートもあります。

コスト要見積

種類: 需要計画型
予測するもの: 需要、数理モデルを自動で選択
予測の単位: 単品単位、カテゴリーの計画を展開
対象の業種: 食品製造業向けテンプレートあり
連携先: 他システムとのデータ連携
発注・計画へのつなぎ: 在庫補充計画を自動で作成
予測に入れる情報: コーザルデータで予測を修正
始め方: 業種・業務のテンプレートで導入を短縮
記載なし: 提供形態・公式が出す実績

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出典：メーカー図鑑 https://makerzukan.jp/c/soft/demand-forecasting-software/／各社の公式資料（2026年11月6日確認）

Q&A

需要予測ツール選びで、よくある疑問

購買担当の疑問需要予測ツールの価格は、いくら？

公式に月額を出しているのは、この表ではサキミルだけです。来店・売上予測は月額4,900円〜7,900円/店舗、AI自動発注は月額100,000円/企業＋25,000円/店舗で、ほかに初期費用がかかります。α-発注は商品点数・拠点数・連携方式で個別に見積もります。

設備担当の疑問需要予測ツールの種類と違いは？

自動発注一体型は発注数まで出し、AI予測型は自社のデータで予測モデルを作り、需要計画型は在庫や供給の計画までつなぎます。AI-Order Foresightは自動発注一体型、UMWELTはAI予測型、FOREMASTは需要計画型です。

工場長の疑問需要予測ツールと在庫管理システムの違いは？

在庫管理システムは入出庫と今ある数量を管理し、需要予測ツールはこれから売れる量を出します。UMWELTは安全在庫の計算も持ち、需要予測と連携して在庫を管理できます。

購買担当の疑問予測から自動発注までできる？

できる製品があります。sinops-CLOUDは日配品の発注数を自動で出し、AI-Order Foresightは在庫とリードタイムを見て推奨発注数を出します。α-発注はケース単位や最低発注量を反映した発注リストを作ります。

設備担当の疑問予測を始めるのに、どんなデータを用意する？

UMWELTは日付、品番・店名、数量のデータがあれば品番ごとの予測ができます。サキミルは過去3〜15ヶ月の実績データを入れ、AI自動発注は初回棚卸から30日後の棚卸データが集まってから予測が始まります。

経営者の疑問需要予測の精度は、どのくらい？

sinops-CLOUDは客数の予測精度94.7%以上、サキミルは平均予測精度90%以上と公式に出しています。Deep Predictorは精度はデータで変わると案内していて、本格導入の前に精度検証を行います。

総務の疑問基幹システムが無くても使える？

sinops-CLOUD Mは基幹システムが無くても導入でき、指定のフォルダにファイルを置いてデータを渡します。α-発注は基幹システムから出したCSVを登録して使います。

工場長の疑問食品工場の生産計画や原材料の発注に使える？

使えます。sinops-CLOUD Mは生産計画と製造レシピから原材料と包材の発注数を出します。FOREMASTには出荷期限を計算に入れる食品製造業向けのテンプレートがあり、UMWELTは生産計画の自動作成を持ちます。

設備担当の疑問データをクラウドに上げずに予測できる？

Prediction Oneのデスクトップ版はWindowsに入れて使い、データをクラウドに上げずに予測できます。AI-Order Foresightやsinops-CLOUDのようなクラウドの製品は、データを外に預けます。

経営者の疑問小さく試してから広げられる？

sinops-CLOUDは1店舗・1機能から、サキミルは1店舗から入れられます。Prediction Oneの無料体験版は14日間で、α-発注は稼働開始から1か月は無料で、この期間内なら全額返金します。

設備担当の疑問天候や販促は、予測に入れられる？

入れられます。sinops-CLOUDは天候と気温を標準で連携し、Deep Predictorは気象・カレンダー・人口統計を自動で取り込みます。FOREMASTはコーザルデータで予測を直すオプションを持ちます。

TYPES

需要予測ツールの種類の違い

自動発注一体型

予測した数を、在庫や発注条件と合わせて発注数まで出します。担当者はアラートの出た商品だけ確かめます。小売の日配品や卸の発注のように、毎日の発注を減らしたい現場に合います。

向いている使い方

毎日の発注に時間がかかっている
日配品の欠品と廃棄を同時に減らす
発注を担当者の経験に頼っている

根拠：統計解析とAI技術を活用し、店舗別・商品別の需要を予測して推奨発注数を算出。（出典4）

この種類の5製品を表で見る

AI予測型

自社のデータを読み込んで、予測モデルを作ります。売上・販売数・来客数など、予測するものを自分で決められます。発注や生産計画への使い方は、各社の業務に合わせて組みます。

向いている使い方

発注以外の数も予測する
自社の業務に合わせて予測を組む
小さく試してから広げる

根拠：日付、品番・店名、数量のデータがあれば、品番ごと、日・週・月ごとの需要予測が可能です。（出典8）

この種類の5製品を表で見る

需要計画型

需要予測を、在庫補充計画や供給計画とつなげて持ちます。部門をまたいで計画をそろえる使い方です。品目数と拠点数の多いメーカーに合います。

向いている使い方

品目と拠点が多いメーカーで計画する
需要計画と在庫補充を同じ仕組みで回す
営業と生産の計画の数をそろえる

根拠：欠品なき在庫削減の実現を支援する需要予測・需給計画ソリューション（出典13）

この種類の2製品を表で見る

MAKERS

需要予測ツールの主なメーカー11社

AI CROSS株式会社

気象・カレンダー・人口統計などの外部情報を自動で取り込んで予測します。

東京都

Deep Predictor

o9ソリューションズ・ジャパン株式会社

需要予測・供給計画・在庫最適化を同じ基盤で扱う、大企業向けの製品です。

東京都

o9 デジタルブレイン

SAS Institute Japan株式会社

時系列・機械学習・ハイブリッドの手法を、階層やセグメントごとに使い分けられます。

東京都

SAS Visual Forecasting

株式会社シノプス

日配・グロサリー・惣菜と、商品の分野ごとに自動発注のメニューが分かれています。

大阪府

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

Windowsに入れるデスクトップ版があり、データをクラウドに上げずに予測できます。

東京都

Prediction One

ソフトバンク株式会社

人流統計と気象データを使って、店舗ごとの来店客数と売上を出します。

東京都

サキミル

株式会社DATAFLUCT

CSVを上げて条件を入れるだけで、予測モデルを作れます。

東京都

Airlake Forecasting

株式会社トライエッティング

日付・品番・数量のデータがあれば、プログラムを書かずに品番ごとの需要予測を組めます。

愛知県

UMWELT

BIPROGY株式会社

ライフコーポレーションとBIPROGYが共同で開発した、小売業向けのAI自動発注です。

東京都

AI-Order Foresight

出典

掲載基準

小売・食品・製造業などで売れる量を予測し、発注や生産計画に使う業務用のソフトのうち、日本の会社または日本法人が自社のブランドで提供し、公式の製品ページで予測の中身を確かめられたものを掲載。入出庫と保管数量の管理が中心の在庫管理システム、基幹業務をまとめるERP、作業の順番を組む生産スケジューラは別のページで扱います。日立ソリューションズ東日本のForecast Proは自社開発を公式で確かめられず、寺岡精工のAI需要予測型自動発注システムは専用の製品ページが見つからず、KinaxisとAnaplanは日本語の公式ページで日本法人の社名を確かめられず、除きました。

需要予測ツールを作っているメーカーの方へ：掲載・訂正のご依頼（掲載は無料です）

需要予測ツールのメーカー11社比較【2026年】

需要予測ツールとは

製品の特長

使うメリット

選ぶときに注意すること

需要予測ツールの比較表

自動発注一体型

AI予測型

需要計画型

需要予測ツール選びで、よくある疑問

購買担当の疑問需要予測ツールの価格は、いくら？

設備担当の疑問需要予測ツールの種類と違いは？

工場長の疑問需要予測ツールと在庫管理システムの違いは？

購買担当の疑問予測から自動発注までできる？

設備担当の疑問予測を始めるのに、どんなデータを用意する？

経営者の疑問需要予測の精度は、どのくらい？

総務の疑問基幹システムが無くても使える？

工場長の疑問食品工場の生産計画や原材料の発注に使える？

設備担当の疑問データをクラウドに上げずに予測できる？

経営者の疑問小さく試してから広げられる？

設備担当の疑問天候や販促は、予測に入れられる？

需要予測ツールの種類の違い

自動発注一体型

AI予測型

需要計画型

需要予測ツールの主なメーカー11社

引用