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- 外部要因を考慮した高い予測結果と業務効果を実現
- 導入前後の手厚いサポートとシンプルで使いやすい画面
- 予測結果をもとに適切な発注量まで自動算出
「Deep Predictor」は、誰でも使える高精度AI需要予測ツールです。高精度な需要予測に基づき適切な発注量を算出することも可能です。在庫最適化・欠品防止・生産計画改善を実現します。
2025年04月25日 最終更新
製品概要
製品概要
| 対象従業員規模 | 全ての規模に対応 | 対象売上規模 | 全ての規模に対応 |
|---|---|---|---|
| 提供形態 | クラウド / SaaS | ||
| 参考価格 | 別途お問い合わせ | ||
| サポート体制 | 電話 / チャット / メール | ||
製品詳細
製品詳細
外部データを考慮し、高精度な需要予測を行うことにより利益改善へと繋げる
AI需要予測「Deep Predictor」とは
AI需要予測「Deep Predictor」とは
「Deep Predictor」は、専門知識がなくても、誰でも簡単に扱えるAI需要予測ツールです。
高精度に将来の需要を予測するだけではなく、予測結果を基に適切な発注量を算出するといった予測結果の活用機能も搭載している「現場でも活用できるAI需要予測サービス」です。
余剰在庫の改善や生産計画の最適化、欠品の防止といった業務課題を改善します。
製造業や流通、卸売業の企業様を中心にご支持いただいております。
実現できることと導入事例
実現できることと導入事例
■実現できること（例）
●在庫の最適化
将来の需要を高精度に予測し、過剰在庫や欠品のリスクを最小限に抑えます。
在庫の最適化により年間数千万円規模のコスト削減を実現した事例もあり、利益率の改善に貢献します。
●人員配置の最適化
出荷量や販売量の予測をもとに、倉庫スタッフのシフトを最適化できます。
過剰な人員配置によるコスト増や人手不足による業務遅延を抑え、繁忙期・閑散期に応じた効率的な人員管理が可能です。
●生産計画の最適化
販売量・出荷量の予測を活用し、精度の高い生産計画を立案できます。
AI予測によりリードタイム短縮や生産コスト削減、在庫適正化による収益性向上が実現します。
●フードロスの削減
材料調達計画に予測を活用し、在庫の無駄を抑制。売り逃しを減らし、フードロス削減にもつながります。
AI需要予測サービス「Deep Predoctor」の強み
AI需要予測サービス「Deep Predoctor」の強み
▶ 高い予測結果と業務効果を実現
・最適なアルゴリズムを自動で組み合わせて高精度なAIモデルを自動で構築
・構築されるAIモデルはデータサイエンティストが構築するモデルと同等、もしくはそれ以上の高い精度をサービス上で再現できる
▶ 外部要因を考慮した予測に対応
・気象データや経済データなどの外部情報を自動取得。外部環境の変化を考慮した予測が可能
▶ 導入の難易度
・貴社の課題に合わせて活用方法を提案し、誰でも簡単に運用できる環境を構築
・「貴社で運用ができること」を想定した導入サポート
▶ 最適な発注量まで算出
・予測結果を基に、在庫状況や発注リードタイムなどを考慮し、最適な発注量を自動算出
▶ 手厚いサポート体制
・お客様の業界や業務内容を深栗菓子
・導入後は毎月手厚いサポート
仕様・動作環境
仕様・動作環境
| 機能・仕様 |
|---|
| 主な機能 | ・予測分析機能 ・AIモデル構築機能 ・シミュレーション機能 ・最適なアルゴリズムを自動的に選定 ・予測根拠の見える化機能 |
|---|
| オプション | ・各種外部データの取得 ・最適な発注量の自動算出 |
|---|
| サポート・保守 | 導入前後で専任のデータサイエンティストが手厚くサポートするため、専門知識が高くなくとも導入も容易で効果も実感いただけやすいです。 ●導入前サポート 活用方針の提案：データサイエンティストが、顧客の目的に応じて、どのようなデータを用意し、どういった予測分析をすれば良いのか、運用を見越した活用方法を考え提案いたします。 AI活用支援サービス：データ準備、予測、打ち手の出し方、打ち手の効果算出までトータルでサポートいたします。 ●導入後サポート 利用開始時の活用設計：ツールの利用設計をサポートし、顧客の体制と目的に合わせた最適な設計案を提案いたします。 専門担当による伴走サポート：運用開始後も、データサイエンティストが伴走し、予測の評価方法や予測結果からの改善策、他の目的への活用方法などをサポートいたします。 |
|---|
| その他 | |
|---|---|
| セキュリティ | ・定期的に外部の専門業社による脆弱性テスト、ならびにペネトレーションテストを実施。万が一、指摘事項があった場合は速やかに対処いたします。 ・Pマーク取得、ISO/IEC27001取得、AWSファンデーショナルテクニカルレビューを通過しており、第三社機関から評価を受けております。 |
| 補足スペック | |
|---|---|
| 対応デバイス | - |
| API連携可否 | 可 |
| 導入企業カスタム有無 | 可 |
導入効果
導入効果
物流倉庫業における数千万円分の余剰在庫の削減
需要予測における在庫最適化
需要予測における在庫最適化
・課題：出荷数の予測ができず、余剰在庫による保管コストが増大
・活用方法：主要品目の売上に影響する外部要因を考慮し、品目別の予測精度を向上
・導入効果：食品・日用品系の大手倉庫業者において、余剰在庫の削減による年間数千万円規模のコスト削減を実現
シナリオ別販売数予測による発注・生産を最適化し、年間数千万円の利益改善に貢献
シナリオ別販売数予測による発注・生産を最適化し、年間数千万円の利益改善に貢献
課題：販売予測の精度が低く、原材料や部品、仕掛品、完成品に過剰・欠品が発生。検討パターンも多く、負荷が大きい
活用方法：過去実績と複数のベテラン担当者のノウハウをAIが学習し、予測値をもとにリードタイムを考慮した発注・生産計画を作成
導入効果：組立製造業・プロセス製造業において、販売予測の精度が大幅に向上。金銭的効果は年間数千万円規模
企業情報
企業情報
| 会社名 | AI CROSS株式会社 |
|---|---|
| 住所 | 〒105-6020 東京都港区虎ノ門四丁目3番1号 城山トラストタワー 20F |
| 設立年月 | 2015年3月 |
| 資本金 | 1000万円 |
| 事業内容 | Smart AI Engagement事業 メッセージングサービス開発・運営 HR関連サービス企画・開発・運営 |
| 代表者名 | 原田 典子 |
2025年04月25日 最終更新
製品概要
製品概要
| 対象従業員規模 | 全ての規模に対応 | 対象売上規模 | 全ての規模に対応 |
|---|---|---|---|
| 提供形態 | クラウド / SaaS | ||
| 参考価格 | 別途お問い合わせ | ||
| サポート体制 | 電話 / チャット / メール | ||
製品詳細
製品詳細
外部データを考慮し、高精度な需要予測を行うことにより利益改善へと繋げる
AI需要予測「Deep Predictor」とは
AI需要予測「Deep Predictor」とは
「Deep Predictor」は、専門知識がなくても、誰でも簡単に扱えるAI需要予測ツールです。
高精度に将来の需要を予測するだけではなく、予測結果を基に適切な発注量を算出するといった予測結果の活用機能も搭載している「現場でも活用できるAI需要予測サービス」です。
余剰在庫の改善や生産計画の最適化、欠品の防止といった業務課題を改善します。
製造業や流通、卸売業の企業様を中心にご支持いただいております。
実現できることと導入事例
実現できることと導入事例
■実現できること（例）
●在庫の最適化
将来の需要を高精度に予測し、過剰在庫や欠品のリスクを最小限に抑えます。
在庫の最適化により年間数千万円規模のコスト削減を実現した事例もあり、利益率の改善に貢献します。
●人員配置の最適化
出荷量や販売量の予測をもとに、倉庫スタッフのシフトを最適化できます。
過剰な人員配置によるコスト増や人手不足による業務遅延を抑え、繁忙期・閑散期に応じた効率的な人員管理が可能です。
●生産計画の最適化
販売量・出荷量の予測を活用し、精度の高い生産計画を立案できます。
AI予測によりリードタイム短縮や生産コスト削減、在庫適正化による収益性向上が実現します。
●フードロスの削減
材料調達計画に予測を活用し、在庫の無駄を抑制。売り逃しを減らし、フードロス削減にもつながります。
AI需要予測サービス「Deep Predoctor」の強み
AI需要予測サービス「Deep Predoctor」の強み
▶ 高い予測結果と業務効果を実現
・最適なアルゴリズムを自動で組み合わせて高精度なAIモデルを自動で構築
・構築されるAIモデルはデータサイエンティストが構築するモデルと同等、もしくはそれ以上の高い精度をサービス上で再現できる
▶ 外部要因を考慮した予測に対応
・気象データや経済データなどの外部情報を自動取得。外部環境の変化を考慮した予測が可能
▶ 導入の難易度
・貴社の課題に合わせて活用方法を提案し、誰でも簡単に運用できる環境を構築
・「貴社で運用ができること」を想定した導入サポート
▶ 最適な発注量まで算出
・予測結果を基に、在庫状況や発注リードタイムなどを考慮し、最適な発注量を自動算出
▶ 手厚いサポート体制
・お客様の業界や業務内容を深栗菓子
・導入後は毎月手厚いサポート
仕様・動作環境
仕様・動作環境
| 機能・仕様 |
|---|
| 主な機能 | ・予測分析機能 ・AIモデル構築機能 ・シミュレーション機能 ・最適なアルゴリズムを自動的に選定 ・予測根拠の見える化機能 |
|---|
| オプション | ・各種外部データの取得 ・最適な発注量の自動算出 |
|---|
| サポート・保守 | 導入前後で専任のデータサイエンティストが手厚くサポートするため、専門知識が高くなくとも導入も容易で効果も実感いただけやすいです。 ●導入前サポート 活用方針の提案：データサイエンティストが、顧客の目的に応じて、どのようなデータを用意し、どういった予測分析をすれば良いのか、運用を見越した活用方法を考え提案いたします。 AI活用支援サービス：データ準備、予測、打ち手の出し方、打ち手の効果算出までトータルでサポートいたします。 ●導入後サポート 利用開始時の活用設計：ツールの利用設計をサポートし、顧客の体制と目的に合わせた最適な設計案を提案いたします。 専門担当による伴走サポート：運用開始後も、データサイエンティストが伴走し、予測の評価方法や予測結果からの改善策、他の目的への活用方法などをサポートいたします。 |
|---|
| その他 | |
|---|---|
| セキュリティ | ・定期的に外部の専門業社による脆弱性テスト、ならびにペネトレーションテストを実施。万が一、指摘事項があった場合は速やかに対処いたします。 ・Pマーク取得、ISO/IEC27001取得、AWSファンデーショナルテクニカルレビューを通過しており、第三社機関から評価を受けております。 |
| 補足スペック | |
|---|---|
| 対応デバイス | - |
| API連携可否 | 可 |
| 導入企業カスタム有無 | 可 |
導入効果
導入効果
物流倉庫業における数千万円分の余剰在庫の削減
需要予測における在庫最適化
需要予測における在庫最適化
・課題：出荷数の予測ができず、余剰在庫による保管コストが増大
・活用方法：主要品目の売上に影響する外部要因を考慮し、品目別の予測精度を向上
・導入効果：食品・日用品系の大手倉庫業者において、余剰在庫の削減による年間数千万円規模のコスト削減を実現
シナリオ別販売数予測による発注・生産を最適化し、年間数千万円の利益改善に貢献
シナリオ別販売数予測による発注・生産を最適化し、年間数千万円の利益改善に貢献
課題：販売予測の精度が低く、原材料や部品、仕掛品、完成品に過剰・欠品が発生。検討パターンも多く、負荷が大きい
活用方法：過去実績と複数のベテラン担当者のノウハウをAIが学習し、予測値をもとにリードタイムを考慮した発注・生産計画を作成
導入効果：組立製造業・プロセス製造業において、販売予測の精度が大幅に向上。金銭的効果は年間数千万円規模
企業情報
企業情報
| 会社名 | AI CROSS株式会社 |
|---|---|
| 住所 | 〒105-6020 東京都港区虎ノ門四丁目3番1号 城山トラストタワー 20F |
| 設立年月 | 2015年3月 |
| 資本金 | 1000万円 |
| 事業内容 | Smart AI Engagement事業 メッセージングサービス開発・運営 HR関連サービス企画・開発・運営 |
| 代表者名 | 原田 典子 |
需要予測システム
需要予測システムとは？
需要予測とは、その名の通り需要を予測することであり、需要予測システムは、それまでの実績や市場の動向、さらにはその日の天候など、利用可能なあらゆるデータを用いて需要を予測します。需要や販売数を予測することで、製造や仕入の量を最適化し、余剰在庫や在庫不足による機会損失を削減することができます。また、精度の高い事業計画や予算計画を作ることもできるようになります。個々の事業に合わせた予測モデルを作成して、精度の高い予測を行うことができます。
比較表つきの解説記事はこちら需要予測システムおすすめ14選を比較！自社に適した選び方も解説
『Deep Predictor』とよく比較されている需要予測システム
『Deep Predictor』とよく比較されている需要予測システム
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