Excelと経験に頼る予測業務を、もっと簡単に。
商品数が多くても、過去の販売・出荷実績からAIが将来需要を予測。予測値と過去実績を見比べながら、担当者の経験だけに頼らない予測業務へ。
- 多品目の予測を効率化
- 過去実績・需要傾向を確認
- 必要に応じて予測を調整
- AI需要予測
- 需要変動シミュレーション
- 在庫・発注量の最適化
- AIエージェントによる確認
Excelでの需要予測、
何が大変ですか？
毎月の集計や調整に時間がかかり、予測のやり方も担当者次第。そんな現場の困りごとを、SmartOpsが支援します。
Excel作業が大変
販売実績の集計から商品別の予測まで、Excelの更新・計算に時間がかかる。
商品数が多くて手が回らない
取り扱い商品が増えるほど、商品ごとの予測や実績の確認が負担になる。
担当者しか予測できない
予測方法や判断基準が特定の人に集中し、引き継ぎや説明が難しい。
営業情報を集めるのが大変
販促や大口案件の予定を聞きに行く必要があり、予測に必要な情報が揃わない。
目指すのは、担当者に頼りきらない、続けやすい需要予測です。
導入すると、発注計画の算出はどう変わりますか？
製造・卸売企業では、販売履歴・在庫・入荷予定などのデータを活用。需要予測からコンテナ制約を踏まえた発注量最適化までの算出時間を短縮しました。
需要予測 × 発注量最適化需要予測は、
どう進めますか？
まずは保有している販売・出荷データを活用。AIの予測を出発点に、過去実績と現場の情報を見ながら判断できます。
- STEP 01
データを取り込む
販売・出荷実績などのファイルを取り込み、予測対象を準備。
- STEP 02
商品別にAI予測
対象商品・拠点・期間を選んで将来需要を確認。
- STEP 03
過去実績と比べる
季節性・過去同月実績・直近トレンドを確認。
- STEP 04
必要な分だけ調整
大口案件や販促予定などを踏まえ、予測値を上乗せ・補正。
※予測値の補正は担当者による手動調整を想定しています。営業情報の自動収集・自動学習を行うものではありません。
どんな画面で、
何ができますか？
商品別の需要予測、過去実績の確認、必要に応じた数量の調整。予測業務に必要な操作をシンプルに。
商品が多くても、
まとめて予測・確認。
販売・出荷の履歴から商品・拠点・期間に応じた需要を予測。予測中央値だけでなく上振れ・下振れも確認でき、商品ごとの見込みを把握できます。
- 商品・拠点ごとの将来需要を予測
- 複数商品を対象とした計画づくりを支援
- 上振れ・下振れの範囲も確認
需要予測ツール
AIの予測をもとに、
現場の情報を上乗せ。
AIの予測結果を出発点に、キャンペーンや大口案件など、担当者が把握している情報を踏まえて予測数量を手動で調整。AI任せにせず、現場の判断も活かせます。
- AI予測値をベースに確認
- 営業・販促情報を踏まえて手動補正
- 変更後の需要見込みを確認
予測値の手動調整操作できます
※簡易的な加減算の操作例です。営業情報を自動収集・学習する機能を表すものではありません。
過去実績と比べて、
納得して判断できる。
過去同月の出荷実績、季節性、直近の変化などを確認しながら、AIの予測結果を評価できます。担当者が変わっても共通の参考情報を見て判断できます。
- 過去同月実績を確認
- 季節性・直近トレンドを可視化
- 予測と実績を照らし合わせて判断
予測を判断するための参考情報
| 確認項目 | 内容 | 確認ポイント |
|---|---|---|
| 過去同月実績 | 過去の平均出荷数量 | 前年・過去の水準 |
| 季節性 | 過去同月と年間平均 | 季節による増減 |
| 直近トレンド | 直近3か月の前年同期比 | 足元の需要の変化 |
※表示は説明用のサンプルです。予測を判断する参考情報であり、AIモデル内部の説明を保証するものではありません。
需要予測の先も、
必要に応じて拡張。
需要予測の活用が進んだら、在庫・入荷予定・調達リードタイムなどを考慮した発注量の試算にも展開できます。いきなりすべての業務を置き換える必要はありません。
- 在庫・発注量の算出に拡張
- 包材やコンテナなど個別条件にも対応を検討
- 最後は担当者が確認・判断
AIエージェントによる確認（拡張例）
需要予測は、
どんな業務に使えますか？
需要予測を起点に、在庫・発注・資材管理など必要な業務へ。詳細な最適化条件は導入範囲に応じて設計します。
大がかりな入れ替えなしで、
始められますか？
中小企業でも検討しやすいように、まずは手元のデータで予測精度と運用イメージを確認。必要な業務から段階的に進めることを想定しています。
既存データを活用
販売管理システムなどから出力したファイルを使った導入方法を検討できます。
精度を見てから判断
過去データで予測と実績を比較し、自社業務への適用可能性を確認します。
必要な範囲から
予測業務を出発点に、発注・在庫最適化などの拡張範囲を相談できます。
※導入構成、費用、無償検証の適用条件は個別のお見積り・ご案内となります。
導入前に、自社データで試せますか？
費用をかけて導入する前に、予測精度や運用のイメージを確認。検証結果を見て導入をご判断いただけます。
- 1
対象データを相談
販売・出荷履歴、商品数、Excelでの運用状況を確認します。
- 2
過去データで予測
実績の一部期間を使って、AIの予測値を算出します。
- 3
実績と予測を比較
予測精度と過去実績を確認し、活用可能性を評価します。
- 4
必要範囲と費用を検討
需要予測のみか、在庫・発注最適化までかを整理します。
※検証の実施条件・費用・期間・連携方法は個別にご案内します。
よくあるご質問
精度、データ、費用、運用の範囲について、よくいただく質問です。
需要予測の精度はどのくらいですか？
対象商品や販売実績の量・品質、需要変動の特性によって異なります。一定の精度を保証するのではなく、過去データを使って実績との比較・検証を行うことを推奨しています。
どのようなデータが必要ですか？
販売履歴・出荷履歴などが基本になります。在庫や発注量の最適化まで行う場合は、商品情報、現在庫、入荷予定、調達リードタイムなども確認します。具体的な項目は業務により異なります。
既存の販売管理・在庫管理システムを変更する必要はありますか？
必ずしも必要ありません。ファイル取り込みを起点とする導入が可能です。運用に応じて既存システムとのAPI連携なども検討できます。
需要予測だけでも利用できますか？
需要予測単体の適用についてもご相談いただけます。実際の提供範囲、必要なデータ、費用は対象業務・要件を確認のうえご案内します。
予測結果で発注が完全自動化されますか？
本ページでは、AIの推奨値と根拠を確認し、担当者が最終判断する運用を想定しています。自動化の範囲は業務要件や連携先に応じて検討します。
費用が心配ですが、小さく始められますか？
必要な機能・対象商品数・データ連携方法に応じて導入範囲を検討します。具体的な初期費用・利用料金は個別にご案内します。まずは現在の予測業務や予算感をご相談ください。
営業情報をAIが自動で集めて予測に反映できますか？
現段階では、担当者が把握した販促予定や大口案件などの情報をもとに、AI予測値を手動で調整する運用を想定しています。営業情報の自動収集や学習による予測への反映は、本ページで提供を確約する機能ではありません。
そのExcelでの需要予測、まずはAIで試してみませんか？
手元の販売・出荷実績からどの程度の予測ができるか、過去の実績と比較。必要な機能や費用感も含めてご相談いただけます。
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