需要予測・最適化AIソリューション 株式会社JINGS
高精度の需要予測と最適化を支援するAI搭載システムを開発します。過去のデータ、季節要因、トレンド分析をもとに、需要を正確に予測。さらに、生産量や在庫レベルを最適化し、過剰在庫や欠品リスクを低減します。サプライチェーン全体を見える化し、効率的なリソース配分とコスト削減を実現。製造計画を革新し、競争力を高めます。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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約300万円〜約1000万円 | 0円 | なし | なし |
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利用料金・初期費用・無料プラン・トライアルの有無などを、一覧で比較・確認できるページです。サービスを比較・検討後、希望条件に合うものが見つかりましたら、下記のボタンよりご請求いただけます。
高精度の需要予測と最適化を支援するAI搭載システムを開発します。過去のデータ、季節要因、トレンド分析をもとに、需要を正確に予測。さらに、生産量や在庫レベルを最適化し、過剰在庫や欠品リスクを低減します。サプライチェーン全体を見える化し、効率的なリソース配分とコスト削減を実現。製造計画を革新し、競争力を高めます。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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約300万円〜約1000万円 | 0円 | なし | なし |
企業のあらゆるデータを統合・分析し、具体的な意思決定につながる洞察を提供するデータ分析プラットフォームを開発します。複数のデータソースを統合してリアルタイムに分析可能なダッシュボードを構築。AIを活用した予測モデルやカスタムレポート機能を搭載し、マーケティング、製造、営業など幅広い分野で活用できます。直感的な操作性と強力な分析機能で、データの価値を最大化します。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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約300万円〜500万円 | 0円 | なし | なし |
過去データから商品の需要や消費量を予測し、発注・生産計画を生成します。「需要予測+生産計画最適化AI」は、需要予測/消費予測に基づき、発注計画/生産計画を立案するAIシステムです。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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ヴィアゲート株式会社が提供する「エモミルリサーチ」は、消費者の心の中を計測しデータで見える化。AIのサポートで自社/競合について誰もが客観的に調査・分析・ビジネスアイデアを発見できる次世代ツールです。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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リーズナブルな価格で調査可能です。 500円/人×人数(100名以上~)の価格感で、無料トライアルやお得な月極パックもございます。 ぜひお気軽にお問い合わせください。 |
0円 | なし | あり |
株式会社M2DSが提供する「DXセカンドオピニオン」はDX推進している企業や、これからスタートする企業を対象にDXにおける自社課題やゴール、進捗状況を客観的に診断・アドバイスするサービスです
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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0円 | 0円 | あり | あり |
アースアイズ株式会社が提供する「AIシステム開発受託/機械学習開発受託」は、AIによるデータ分析を行いたい企業様に対して、AIの専門家である弊社が下請けとなって事業化を支援する受託サービスです。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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都度見積もり | ・都度見積もり ・Azure OpenAIの構築は15万円(税抜)~ |
なし | なし |
新規事業専門のコンサルファームと、10年以上AIを経験した特化型のエンジニアチームが御社の新サービスや事業改善を完全サポート。課題の特定、企画から開発、実装、リリースとサービス立ち上げまでを一気通貫でサポートさせていただきます。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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コンサルティング費用 0円 プロトタイプ・MVP検証・PoC開発 50万円〜 本開発 300万円〜 |
なし | あり | あり |
アポロ株式会社が提供する「発注最適化AIソリューション」は、AI導入を検討している、または導入してみたが、 既存のパッケージAIソリューションと自社業務とにギャップを感じている企業様向けのソリューションです。 弊社AIソリューションは、貴社業務にフィットするカスタマイズをし、AI導入効果を最大化します。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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1000万円~ ※簡易導入における標準開発期間は4ヵ月 ※状況によっては、500万円~の検討も可能 |
特になし | なし | なし |
アポロ株式会社が提供する「需要予測AIソリューション」は、AI導入を検討している、または導入してみたが、 既存のパッケージAIソリューションと自社業務とにギャップを感じている企業様向けのソリューションです。 弊社AIソリューションは、貴社業務にフィットするカスタマイズをし、AI導入効果を最大化します。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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600万円~ ※簡易導入における標準開発期間は4ヵ月 ※状況によっては、400万円~の検討も可能 |
特になし | なし | なし |
松尾研発グローバルAIスタートアップ Wanderlustが提供するサービス「Wanderlust AI/DX パートナー」は東大・慶應大・インド工科大のAI研究チームを中心に顧客のビジネスニーズに応じたDXソリューションの提供を行います。 研究を生かした大企業向けのAIソリューション/R&D事業を軸に、課題の特定、企画から開発、実装までを一気通貫でサポートさせていただきます。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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お問合せ下さい | なし | あり | あり |
MiDATAが提供する「AI受託開発【フルオーダーAI】」は、AI開発の高い技術力と豊富な実績により、個社ごとに異なる現場特有の複雑な課題に寄り添い、課題解決にコミットします。 画像解析、予測、数理最適化などを得意とし、AIを活用した事業価値の向上を、企画から実装・運用まで一気通貫でサポートします。 MiDATAはエンタープライズ企業様向けにAI開発コンサルティングを提供してきた業界経験豊富なAIエンジニアチームが在籍しお客様の事業の競争力向上を支援します。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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お問合せ下さい | なし | あり | あり |
NVIDIA/デロイト トーマツ/キーエンスと連携|累計100億円の資金調達株式会社オルツが提供する「AIソリューション」は、独自開発した国産の大規模言語モデルとP.A.I.(パーソナル人工知能)を軸に、お客さま企業のAI活用と業務効率の改善を実現します。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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1,000万円~ ※場合によっては、500万円~でもお受けする場合もあり |
特になし ※開発における要件定義など、コンサルティングが発生する場合は、開発費用とは別に費用を頂戴する場合がございます。 |
なし | なし |
株式会社Ballistaが提供する「AX Partners」は、ビジネスと技術の両面に精通したプロフェッショナルがパートナーとなって起点となる成功体験を創出し、利益を生み出すDXが自律的に加速している状態を具現化するための、唯一無二のスキームを提供します。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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お問合せください | お問合せください | お問合せください | お問合せください |
ソーバル株式会社が提供する「生成AI活用エンジニアリングサービス」は、お客様の課題を聞かせて頂き、生成AIを活用したシステム開発によって、課題解決を支援させて頂くサービスです。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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お問合せください | お問合せください | なし | あり |
デジタル戦略の攻守、お任せください。株式会社イコヒーが提供する「カスタムAI開発・DX戦略」はスタートアップから大手企業まで多様な事業の成長を推進してきました。コンサルティングから開発、データ基盤構築まで、ワンストップで支援します。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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お問合せください | お問合せください | なし | なし |
世界中のデータとパワフルなAIで隠れたビッグディールを発掘。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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投資家プラン:1名あたり月額50,000円 企業プラン:ご相談ください |
なし | Chrome拡張機能で一部体験可能 | あり(14日間) |
Spakona(スパコナ) のAI技術導入サービスは、御社の課題に合わせて様々なAIソリューションを提供します。生成AI、画像認識、需要予測、データ解析、レコメンド開発までオールジャンルの対応が可能です。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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ご要件に応じて要御見積もり | - | - | - |
フライウィールが提供する「Conata(コナタ)™️」は、経営課題をデータの力で解決するデジタルビジネスプラットフォームです。AIとシミュレーションによってデータドリブンな事業運営を実現します。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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お問合せください | お問合せください | なし | なし |
AI開発・導入からビジネスコンサルティング、書籍出版まで幅広い領域での実績があるデータサイエンティストが、AI・データ活用に関して川上から川下までフルラインナップでご支援いたします。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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お問合せください | お問合せください | お問合せください | お問合せください |
affluentが提供する「ATAS(エイタス)」は、日本を代表するITサービス企業のBIPROGY株式会社(旧社名:日本ユニシス株式会社)との協業により誕生した、富裕層向け購買予測AI分析サービスです。
利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
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お問合せください | なし | なし | 分析データ診断無料 ※貴社が保有しているデータでどのような分析ができるのか診断します |
プロダクト資料をまとめて
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製品名 |
UMWELT |
需要予測AI開発・コンサルティングサービス |
Liaro需要予測AI |
AI導入/DX推進サービス |
Prediction One |
Perswell |
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機能 |
専門的な知識がなくても、さまざまな数量を予測でき、 日常業務で使用するExcelデータと連携することによりCSVをAI化し、 業務を効率化できるノーコード予測AIです。 |
POSデータや会計データを活用した売上予測など、貴社の課題に合ったモデル開発が可能です。 |
欠品によるチャンスロスの最小化と同時にフードロスや衣服ロス等の削減を実現 |
ABEJA Platformを基盤にした、基幹業務へのAI導入 |
専門家でなくても簡単に操作でき、 データから予測を算出するソフトウエア |
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利用料金 | お問合せください | 月額150万円〜400万円 | お問合せください | お問合せください | デスクトップ版 / クラウド版 それぞれプランをご用意しております。 |
SKU数や予測頻度、商材によって異なるため、 個別見積もりとさせていただいています。 |
初期費用 | お問合せください | なし | お問合せください | お問合せください | お問合せください | SKU数や予測頻度、商材によって異なるため、 個別見積もりとさせていただいています。 |
無料プラン | お問合わせください | お問合わせください | ||||
無料 トライアル |
お問合わせください | お問合わせください | お問合わせください | |||
製品リンク |
「UMWELT」の 詳細はこちら |
「需要予測AI開発・コンサルティングサービス」の 詳細はこちら |
「Liaro需要予測AI」の 詳細はこちら |
「AI導入/DX推進サービス」の 詳細はこちら |
「Prediction One」の 詳細はこちら |
「Perswell」の 詳細はこちら |
機能名・用語 | 解説 |
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売上予測 | これまでスタッフが手作業で行っていた売上予測作業をシステムに代行させることで、豪雪などの気象データを加味した上での高精度な需要予測が可能になります。 |
蒸気量需要予測 | AIを導入し、蒸気の需要量を予測するモデルを構築することによって、工場内で発生する蒸気ロスを削減したり、過剰な電力消費を抑制したりといった省エネルギーが期待されています。 |
人流予測 | 訪問数推計や周辺POIへの訪問状況に加え、気象情報(天気、最高気温、体感温度など)、説明変数(要因)も利用し、任意の地点・エリアの訪問者数・人流変化を予測することができます。 |
ダイナミックプライシング | 日々の販売実績などを踏まえた上で、試合当日まで需要予測を行いながらチケット価格を変動させていくことができる技術です。需要が少ない座席に関しては価格を下げることで、需要のバランスを保ちます。 |
電力需要予測 | 電力会社が保有している消費電力などの最新のデータと、ウェザーニューズの気象データを活用し、AIが30分ごとに学習を繰り返して電力需要を予測していくというものです。 |
配送ルート最適化 | 物流や食品といった業界で日常的に発生する配送業務において、「どの車両が・どのような順で・どの経路で配送するべきか」を計算し、配送ルートを作成していく技術のことを指します。 |
発注予測 | 通常より多く売れる期間でも発注量をコントロールできるシステムです。商品の売れた数量だけでなく、価格も注目することで、セール中の過剰な発注を防げるようになります。 |
AIタクシー | エリアや気象状況、曜日、時間帯、イベントの有無などによって、今後30分間のタクシー需要をリアルタイムで予測するという機能を持つタクシーです。予測に応じたスムーズな配車を行っています。 |
SCM(サプライチェーンマネジメント) | サプライチェーンは原材料の調達から商品が消費者に渡るまでの生産・流通プロセスです。プロセスと「情報の流れ」を結びつけ、全体で情報を共有することで全体最適化を図っていきます。 |
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昨今、需要予測AIを導入する企業が増えており、特に製造業や飲食業での成功事例を耳にして導入を検討されている方も多いのではないでしょうか。需要予測AIの成功事例はたくさんありますが、やみくもに導入しても思ったような成果は得られません。
予測結果は事業判断の基となる重要な要素になりますので、注意点をしっかり理解した上で導入を進めることが大切です。また、ツール導入の目的を事前に明確化しておくことで、より効率的に導入を進めていくことが可能になります。
まずは自社で抱えている課題を洗い出し、その課題をもとに「導入する目的」を明確なものにしていきましょう。
目的を明確化できたら、次にその目的に合うツールの種類・手法を選択していきます。需要予測AIの種類としては、大きく下記の3つに分類されるため、それぞれの特徴を見極めながら選択していくと良いでしょう。
なお、それぞれに用いられる手法はさらに細かく分けられますので、専門家に相談しながら検討していくことをおすすめします。
目的内容に応じて、利用する機材は大きく異なります。また、選定した手法によってもコストは大きく変化する傾向がありますので、事前に導入費用の見積もりを取ることが大切です。
どれだけ良い機能を搭載しているサービスでも、導入コストが予算を大幅に上回ってしまえば意味がありません。自社の予算と照らし合わせながら、最適なサービスを選択していくことが重要です。
見積もりを終えたら、次に需要予測AIに必要不可欠な「データ収集」を行っていきます。需要予測を行う上で必要となるデータの定義付けを行ったり、データ有無の確認を行ったりしていきます。
データ収集を終えたら、次にモデル構築を行っていきます。AIに収集したデータを学習した上で、モデルの精度を検証していくため、非常に重要な段階といえるでしょう。
モデル構築を終えたら、PoC検証によって需要予測AIの有効性をチェックしていきます。PoC検証によってチェックするのは、主に「実現性」「効果とコスト」「具体性」などです。
PoC検証によって再現性が確認できたら、いよいよ導入・運用へと進んでいきます。現場に需要予測AIを設置し、新しい業務工程へと浸透させていきます。必要に応じて、再学習によって改善を図る必要もあるでしょう。
では、実際に需要予測システムを導入した場合、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じる可能性があるのでしょうか。メリット・デメリットについて詳しくみていきましょう。
需要予測システムのメリットとして挙げられるのは、主に以下の3点です。
需要予測AIを利用するメリットの一つとして挙げられるのが、高精度の予測を実現できるという点です。AIは膨大なデータを蓄積することで、高い精度での分析・予測を実現できます。そのため、需要予測においても、従業員の経験や勘といったものに頼った予測以上の高精度を実現できるのです。
需要予測AIを導入すれば、これまで手作業で行われていた需要予測をすべて自動化できるため、従業員は別の業務に集中することができるようになります。それにより、さらなる生産性向上が期待できるのです。
商品を扱う上で、在庫量を最適化することは極めて重要です。しかし、最適な在庫量を予測することは決して簡単ではありません。需要予測AIであれば、過去の売り上げや顧客属性、天候、為替といったさまざまなデータを活用して分析するため、より高精度な予測を行うことができるのです。
一方、需要予測システムのデメリットとしては以下のような点が挙げられます。
AIは、蓄積されたデータをもとに分析・予測を行っていく仕組みです。そのため、データ量が少ない導入初期は、どうしても予測精度に懸念が生まれます。もちろん、継続的に使用していくことでデータは蓄積されていくため、日々精度を向上していくことは可能です。
ただし、導入初期の段階から高い精度を実現できるとは限らない点は、一つのデメリットといえるでしょう。最近では、データ収集の代行サービスを提供する企業も増えているため、それらを活用していくのも一つの手段といえます。
需要予測には「想定外の事態には対応できない」という問題があります。予想外の事態に直面した場合、事前の計画とは異なる方針で生産調整を行わななければなりません。そのため、欠品などのトラブルに対して冷静に対応できず、販売機会を失ってしまう可能性があるのです。
分析対象となるデータが少ないときほど、想定外の事態に直面してしまう可能性は高くなるため、しっかりとデータを蓄積することが重要といえます。
需要予測システムを導入する際は、事前に目的を明確化することが重要であるということがお分かりいただけたかと思います。ただし、需要予測は導入がゴールというわけではありません。導入後にも注意しなければならないポイントが存在します。
たとえば、AIによる需要予測の結果と実際の需要が乖離した場合、検証を行い需要予測モデルへ反映する必要があります。継続的に「検証」と「改善」を行うことが、精度の向上には欠かせません。運用をして行く中で検証と改善を繰り返し行っても乖離が収まらない場合は、下記の可能性を考慮しましょう。
AIの予測精度を高めても100%になることはなく、予測結果と実測値との間には必ず差が生じます。あまりに差が大きい場合は学習データ不足等の問題が考えられますが、そうでない場合は誤差となります。誤差が生じる要因としては、AIの精度に関わらず事前にデータを学習させることができない下記のような不測の事態が考えられます。
取引先都合の発注の増減精度を上げるためには誤差が生じた結果もAIに学習させるとよいでしょう。
異常値とは、通常時との差が大きい値のことです。異常値のデータをそのまま学習させると、予測精度を低下させるおそれがあります。例えば、メディアに取り上げられトレンドとなった場合や、キャンペーン中だった等の理由で一時的に売り上げが急増したときなどのデータは異常値にあたることがあります。そのような異常値は補正処理をして扱うとよいでしょう。
アイスマイリーでは、予測AI・データ分析サービス選びの際に役立つ「予測AI・データ分析サービスの料金・機能比較表」を無料で配布しております。この資料は、予測AI・データ分析サービスの比較や検討がしやすいよう、製品別に特徴なども一覧化しています。導入を検討の際には、是非こちらの予測AI・データ分析サービス比較表をご活用ください。
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