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PlanNELのポイント
多様なAIモデルが複雑な需要変動を分析し、根拠ある予測で欠品・過剰在庫の抑制を支援します。
2026年08月03日 最終更新
製品概要
| 対象従業員規模 | 100名以上 | 対象売上規模 | 500億円以上 |
|---|---|---|---|
| 対象業種 | 全業種対応 | ||
| 提供形態 | オンプレミス / クラウド / SaaS | ||
| 参考価格 | 別途お問い合わせ | ||
| 参考価格補足 | 別途お問い合わせ | ||
| 発売日 | 2021-09-14 | ||
| アップデート頻度 | 四半期ごとに大型アップデートを実施 | ||
| サポート体制 | 電話 / チャット / メール / その他 | ||
| サポート対応時間/日 | 平日9:00〜17:00 | ||
| 導入支援 パートナー | フォーティエンスコンサルティング株式会社、トーテックアメニティ株式会社、株式会社日立ソリューションズ東日本、NSW株式会社など | ||
受賞歴
注釈：ランキング製品が掲載終了の場合、製品順位が変動する場合がございます
製品詳細
画面仕様
AI需要予測実行
予測精度モニタリング
学習データ整備・予測データ補正
新製品・ライフサイクル管理
予測因子分析
PlanNELが提供するAI需要予測
AI需要予測実行
販売実績をもとに複数のAIモデルで需要を予測し、精度の高い計画立案を支援します。
【ポイント】
・過去の販売実績をもとに、需要変動を踏まえた予測値を算出できます。
・ProphetやRandom Forestなど、特性の異なるAIモデルを利用できます。
・品目ごとに精度の高いモデルを選び、予測業務の属人化を抑えます。
予測精度モニタリング
予測精度を定量評価し、採用すべきモデルと改善ポイントをひと目で確認できます。
【ポイント】
MAPE、WAPE、RMSEでモデル精度を比較できます。
誤差分布を可視化し、予測の安定性や信頼性を一目で把握できます。
実績と予測を比較し、モデル選定の妥当性を検証できます。
学習データ整備・予測データ補正
欠品・特売・外れ値などの影響を補正し、実態に即した学習データで予測精度を高めます。
【ポイント】
欠損値補完や外れ値除去を、設定に応じて自動化できます。
販促・欠品など特殊要因の補正理由を記録できます。
線形補間など、データ特性に応じた補完手法を選べます。
仕様・動作環境
| 補足スペック | |
|---|---|
| 対応デバイス | PC |
| API連携可否 | 可 |
| 導入企業カスタム有無 | 可 エンタープライズプランのみ導入企業の要望に合わせたカスタマイズが可能です。 |
| セキュリティ認証 | ISO/IEC 27001 / ISO/IEC 27017 / ISO/IEC 27701 |
評判・口コミ
導入効果
PlanNELの導入効果
飲料メーカー
季節や天候の影響を受けやすい飲料の販売量。AIや統計を活用し顧客企業に合わせた販売需要管理モデルを作成し運用することで、品切れや過剰在庫を最小限にしました。
【課題】
見込生産を行っている大手飲料メーカーA社では、 数百にのぼるSKUの需要予測をExcelで行っており、かつ精度も低い状態でした。製品の賞味期限が短いために適正在庫管理が難しく、品切れや滞留在庫、賞味期限切れ在庫といった課題を多く抱えていました。また、大型スーパーやコンビニエンスストアの突発的なプロモーションによる緊急オーダーが頻繁に発生しその都度生産計画の変更に時間を要していました。
【アプローチ】
気象情報や販促データなどを取り込み、AI（機械学習）を使った需要予測を行うことで欠品を防止。
従来の予測方法と統計的モデル、AIモデルを比較し、精度が一番高いデータを販売計画策定の参照値として自動提示することで、予測精度向上を実現しました。
AIによる予測正確度平均80%以上
二ヶ月間の実績データとAI Forecastingで計算したデータを比較したところ、
予測数量差異は約6%、予測精度は平均で80%以上となりました。
企業情報
| 会社名 | ザイオネックス株式会社 |
|---|---|
| 住所 | 〒103-0015 東京都中央区日本橋箱崎町1-2 THE SHORE 日本橋茅場町7F |
| 設立年月 | 2013年8月 |
| 資本金 | 4501万円 |
| 事業内容 | 製造業ITコンサルティング SCM（サプライチェーンマネジメント）および PLM（プロダクトライフサイクルマネジメント）ソフトウエアの開発・販売 |
| 代表者名 | 藤原 玲子 |
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12選比較！精度向上・在庫最適化の選び方
『PlanNEL』とよく比較されている需要予測システム
IT製品・サービスの比較・資料請求が無料でできる、ITトレンド。こちらのページは、ザイオネックス株式会社の 『AIを使った需要予測システムPlanNEL』（需要予測システム）に関する詳細ページです。製品の概要、特徴、詳細な仕様や動作環境、提供元企業などの情報をまとめています。気になる製品は無料で資料請求できます。
