予測分析 × 小売

ロカルメ・オーダー AI Agent

スパイスコード株式会社
スパイスコード株式会社が提供する「ロカルメ・オーダー for B2B」は、食品卸業界向けの販売管理ERPにAIエージェント機能を搭載したサービスです。受発注管理・在庫予測・営業支援の効率化を実現する4種のAIエージェントを搭載しており、発注予測エージェントが過去の取引データから需要を予測し、営業提案エージェントが取引先ごとに最適な商品提案を自動生成します。食品卸特有の日配品管理や賞味期限管理にも対応しており、...
予測分析生成AI

KISS

株式会社メロン
株式会社メロンが提供する「KISS」は、多数の特許技術を搭載した在庫最適化AIです。「未来を、ワンクリックで。」をコンセプトに、需要予測から発注計画、生産計画までをAIが一気通貫で最適化し、在庫の過不足を解消します。販売予測・在庫補充・出店戦略までをカバーする包括的なソリューションで、小売・製造業を中心に機会損失の抑制と在庫コストの削減を同時に実現します。データ活用による意思決定の高度化を支援しています。
予測分析最適化

α-発注

株式会社infonerv
α-発注は、需要予測AIを搭載した発注リスト自動作成システムです。需要の変動と仕入条件を加味した発注リストを自動作成し、過剰発注や在庫切れを防止します。現在の発注ルールを踏襲したまま、AIが適切な発注量を算出します。 在庫状況をリアルタイム監視して売り逃しリスクを察知するアラート機能や、販売傾向をAIが自動検知する「AI計算情報」機能を搭載しています。 導入前にAIシミュレーションで効果を定量検証でき、本来2...
予測分析機械学習

sinops

株式会社シノプス
sinopsは、需要予測をコアとした流通業向けAI自動発注クラウドサービスです。販売実績・販売価格・天候などのデータをAIで分析し、客数予測・需要予測・値引率算出を行い、発注時間・欠品率・値引/廃棄ロス・在庫金額の4つの指標で導入効果を実現します。 リアルタイム在庫管理、45日先までの客数予測、惣菜の値引きタイミングをAIが算出する「AI値引」など豊富な機能を備えています。食品製造業向けには生産数予測や原材料の自...
予測分析機械学習

aiQ Geolocation

株式会社aiQ
aiQ Geolocationは、携帯電話の位置情報データを活用した投資情報サービスです。NTTドコモのモバイル空間統計をもとに、テーマパーク、小売店、工場などの拠点人口を1時間ごとに推定し、企業活動のリアルタイム分析を提供します。機関投資家やアナリストを主な対象としており、決算発表前の業績予測や業界動向の先読みに活用できます。
データ分析予測分析

JDSC AIソリューション

株式会社JDSC
JDSC AIソリューションは、AI・データサイエンスで産業全体のDXを支援するソリューション群です。需要予測AI「demand insight」による欠品・過剰在庫の削減、海運AIエージェント「AI番頭」など、基幹産業向けに多様なAIプロダクトを展開しています。物流・製造から金融、農業まで幅広い業界をカバーし、大手企業への導入実績を持ちます。
予測分析機械学習

SENSY MB

SENSY株式会社
SENSY MBは、感性解析を軸としたAIがマーケティング戦略の頭脳となり、顧客コミュニケーションを最適化するサービスです。予測モジュールにより顧客一人ひとりの来店タイミングや嗜好性を高精度に予測し、パーソナライズドコミュニケーションを実現します。小売業やサービス業などのマーケティング担当者を主な対象としています。導入事例では売上高に225%のインパクトを与えたケースも報告されています。
レコメンドエンジン予測分析

UMWELT

株式会社トライエッティング
UMWELTは、需要予測・来客予測・売上予測・勤務シフト作成などの知能業務の自動化を実現するノーコード予測AIクラウドです。プログラミング知識が不要で、ドラッグアンドドロップの直感的な操作で機械学習モデルを構築できます。サプライチェーン全体の予測・予定業務に対応し、豊田合成、東急不動産HD、オルビスなど多くの大手企業に採用されています。
予測分析機械学習

カテゴリ解説

予測分析サービスでできること

予測分析サービスは、時系列データ、顧客データ、設備データ、販売実績、外部データなどを使い、将来の数値や発生確率を推定します。需要予測、売上予測、故障予兆、解約予測、在庫最適化、来店予測など、計画やリスク対応に関わる業務で活用されています。

主な活用シーン

  • 需要、売上、来店数、在庫量を予測して計画に活かす
  • 設備や車両の故障予兆を検知し、保全を最適化する
  • 顧客の離反や購買可能性を予測し、施策を出し分ける
  • 人員配置、配送、仕入れなどの意思決定を支援する

比較時に見るポイント

  • 時系列、顧客、設備、外部データなど必要なデータを使えるか
  • 予測精度だけでなく、根拠や要因を確認できるか
  • 業務システムへ予測結果を連携し、運用に組み込めるか
  • モデル更新、季節変動、例外値への対応方法が明確か

予測分析は一度モデルを作って終わりではなく、実績との差分を見ながら継続的に改善する必要があります。AI CATALOGでは、予測分析に対応したAIサービスを、対象業務、データ連携、運用支援の観点から比較できます。

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