【2025年9月版】「需要予測システム」ユーザー満足度ランキング TOP5｜口コミ評価もチェック

企業の生産、在庫、販売戦略において、将来の市場動向や販売量を正確に把握することは、過剰在庫によるコスト増大や、欠品による機会損失を防ぐ上で不可欠です。しかし、変動の激しい市場環境下で、経験や勘に頼った需要予測は限界を迎えています。

こうした課題をデジタルやAIで効果的に解決するツールが需要予測システムです。

本記事では、実際にシステムを導入・利用しているユーザーの評価に基づき、ユーザー評価・満足度の高い需要予測システム・製品をランキング形式でご紹介。併せて、実導入を成功させるためのポイントについても解説します。ツールの特徴を理解し、自社のビジネスを大きく前進させるシステム選定計画の一助としてください。

※本ランキングと製品満足度はのデータを利用しています

機能比較で探す！「需要予測システム」おすすめ製品一覧

需要予測システムとは？

需要予測システムは、過去の販売実績や季節変動、市場トレンド、プロモーション情報といった多様なデータをAIや統計モデルを用いて分析し、特定の期間における製品・サービスの需要量を定量的に予測するITツール／ソリューションです。

このシステムは、単に数値を算出するだけでなく予測結果を基に生産計画、原材料の仕入れ、在庫配置、販売戦略などの各種オペレーションを最適化することを目的としています。予測の精度を高めることで、サプライチェーン全体におけるムダを削減し、経営効率の向上に貢献します。

 

詳細はこの1ページで解決！「需要予測システム」の主な機能、メリット・デメリット、製品選定のポイントを分かりやすく解説

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「需要予測システム」製品満足度ランキング【2025年9月版】

※本ランキングと製品満足度はのデータを利用しています。2025年9月時点

AI需要予測サービス「Deep Predictor」

詳細と料金プランを見るディープラーニング技術を用いて、複雑で非線形な要因を含む需要変動を高い精度で予測するクラウドサービス。予測精度を自動でチューニングし、食品、小売、製造業など幅広い業界の在庫適正化と欠品防止の支援が可能。

Perswell

詳細と料金プランを見る同社の専任データサイエンティストが高精度なモデルを構築して展開することを強みに、機械学習でサプライチェーンの業務効率化・最適化を実現する自動需要予測サービス。在庫管理や自動発注、配車台数や倉庫人員の最適化など、広いシーンで活用が可能。

Onebeat

詳細と料金プランを見る小売業・EC事業者向けに、AIが発注数を自動で提案し、在庫回転率や欠品率の改善に貢献するクラウドサービス。需要予測に基づき、過剰在庫と欠品を解消することでキャッシュフローの健全化も支援。

(4)　AI需要予測・在庫分析ツール LTV-Zaiko

詳細と料金プランを見る在庫分析と需要予測を組み合わせて在庫の適正量を可視化し、発注業務の判断を支援するツール。長期的な顧客価値（LTV）を考慮した予測ロジックにより、売上最大化と在庫コスト最小化の両立を目指せる。

(5)　Sanka　主機能：販売管理システム

詳細と料金プランを見る調達から商品・在庫・受注管理、分析までの業務を1プラットフォームで実現する統合型の販売管理ツール。需要予測においても、過去の販売データや外部要因を取り込み、分析する機能などで予測精度の高い販売計画の策定が可能。

このほかにもおすすめの製品があります。搭載機能や特徴、評価／口コミ数などで絞り込み／並べかえができる「おすすめ需要予測システム一覧＆検索＆比較コーナー」をぜひお試しください。またITセレクトでは、IT製品・サービス選定に詳しい専門スタッフに聞ける「ITセレクトのコンシェルジュ相談サービス（無料）」も用意しています。こちらもぜひご活用ください！

 

併せてチェック！在庫ロスは何が問題なのか？　現場で起きる損失と対策、在庫ロス率の計算方法を解説

需要予測システム導入のメリット

需要予測システムを導入することで、企業は従来の業務手法から脱却し、以下のようなメリットを享受できます。

予測精度の向上と在庫水準の最適化

AIや高度な統計アルゴリズムを用いることで、人間の経験やカン、Excelベースの予測では難しかった複雑な市場要因やトレンド変化を捉えることが可能になります。

予測精度が高まれば、必要な分だけを仕入れ・生産できるといった生産や販売の精度も上がり、過剰在庫による保管コストや廃棄ロスの削減、そして欠品による販売機会の損失防止につながります。

業務プロセス全体の効率化

需要予測の結果が、生産計画や仕入れ計画、配送計画といった関連部門に自動で共有されます。これにより、部門間でのデータ共有や調整にかかる時間が大幅に短縮されます。

特に、発注量の決定や在庫移動の指示といった判断業務が自動化・半自動化されることで、担当者は戦略的な業務に集中できるようになります。

データに基づいた意思決定の実現

予測の根拠や、実績との差異が発生した要因をシステムが分析・提示するため、なぜその予測値になったのかを明確に理解できます。

これにより、勘や経験ではなく、客観的なデータに基づいた根拠のある経営判断が可能となります。リスクの高い在庫や将来的に需要が伸びる製品への投資判断など、事業戦略の精度向上に寄与します。

成功へつなぐ需要予測システム選定のチェックリスト

需要予測システムを導入する際は、以下のチェックポイントを参考に、自社のデータ特性と業務プロセスに合った製品を選びましょう。

自社のデータ特性へのAIモデルの適合性

需要のパターンは、日用品、季節商品、トレンド商品など、商材によって大きく異なります。システムが提供するAIモデルが、自社の取り扱い商材の特性（例：突発的な需要、ライフサイクルの短さ、多数のSKU）に合った予測ロジックを持っているかを確認することが重要です。汎用性の高さだけでなく、特化性が求められる場合があります。

基幹システムや外部データとの連携性

需要予測の精度を高めるには、過去の販売データだけでなく、天候、プロモーション、競合情報といった外部データとの連携が不可欠です。既存の販売管理システムやPOS、WMSなどとのAPI連携がスムーズに行えるか、また外部データソースを取り込む機能が充実しているかを事前に確認しましょう。

予測結果の解釈性（説明可能性）

AIが出した予測値が、なぜその数値になったのかという「根拠（予測モデルの解釈性）」を提示できるかどうかが重要です。ブラックボックス化していると、予測結果が誤っていた際に原因究明が難しくなります。予測値だけでなく、予測に影響を与えた要因を可視化できる機能を持つシステムを選ぶとよいでしょう。

 

おすすめSaaS導入前に考慮しておくべき3つの基本ポイント

需要予測システム人気ランキングのまとめと今後のチェックポイント

需要予測システムは、AIや高度な分析予測アルゴリズムの力を存分に活用し、企業のサプライチェーンにおける不確実性を減らし、経営の安定化と効率化を強力に後押しします。今回ランクインした製品は、それぞれ得意とする機能や業務、対象とする業界別に特徴があり、多くの導入社／実務担当者によって評価されていることも分かる有効な選定指標となるでしょう。

それに加えて、システム選びに最も重要なのはやはり「自社のビジネスモデルの複雑さや、予測したい粒度にシステムが適合しているか」という視点です。

まずは、どのレベル（例：店舗別、SKU別、月次、日次）で予測が必要か、そして連携すべき既存システムが何かを明確にしましょう。その上で、本記事で紹介したチェックリストをもとに、デモや無料トライアルを通じて複数の製品を比較検討することをおすすめします。導入後の効果を最大化し、競争優位性の確立につなげるための第一歩を踏み出していきましょう。

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