AI需要予測の開発会社は、予測技術に加えて、自社の業務とデータを理解し、運用まで支援できるかで選びます。特徴の異なる6社と、発注前の選定基準を紹介します。
各社の支援領域や事例を比べ、候補を絞る材料にしてください。需要予測の基本や導入全体の流れは、全体ガイドもあわせてご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・AI需要予測の完全ガイド
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
AI需要予測パートナー選びの重要性
AI需要予測では、モデルを開発するだけでなく、データを整える工程と、予測結果を業務へ組み込む設計も欠かせません。そのため、一般的なWebシステム開発とは異なる専門性が求められ、開発会社の技術と業務理解が自社の課題に合うかが重要です。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
失敗につながりやすいのは、技術力と業務理解のミスマッチです。需要は過去の販売実績だけでは説明しきれないため、気象や季節性、販促履歴などの影響も検討します。
モデル構築後も、運用状況に応じた調整や精度改善が続きます。そこで、類似業界の実績、データ整備の進め方、導入後の支援範囲を発注前に確かめておくと、想定外の工数や追加対応を抑えられます。
発注前に確認すべきポイント
各社の提案を同じ条件で比べるため、問い合わせの前に、保有データ、活用目的、基幹システムとの連携の3点を自社の状況として整理しておきます。
- 保有データ：種類に加え、蓄積期間や記録の粒度
- 活用目的：在庫、生産計画、販促など、予測を反映する業務
- システム連携：基幹システムやERPとの接続要件
事前の整理が具体的であるほど、初回ヒアリングで実現方法や不足データに踏み込んだ提案を受けられます。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、課題整理からシステム開発まで一貫して支援する会社です。自社DXを進めた経験を活かし、業務に合わせたシステムづくりと導入後の定着を支援します。また、営業・顧客・生産・販売管理などの基幹システムに対応した実績があります。
特徴と強み
riplaは、ビジネス課題の整理から開発・運用までを一括して担います。需要予測では、どのデータを使うかを選ぶことと、予測結果を業務へ組み込む設計が欠かせません。さらに、社内DXの経験を踏まえて現場の業務に合わせたシステムを設計し、導入後も利用が定着するまで支援する点が特徴です。
得意領域・実績
製造・小売・サービス業で基幹システムを構築してきた経験があり、販売・在庫・生産管理と需要予測をつなぐ設計に対応します。既存業務システムとの連携や、コンサルティング段階での要件整理も支援範囲です。そのため、業務面の整理とシステム実装を同じ会社に相談したい場合に、候補のひとつになります。
株式会社ブレインパッド｜1,400社超のデータ活用支援実績
ブレインパッドは、データ活用やDXを支援する専門企業です。2004年に設立され、1,400社を超える企業を支援してきました。データサイエンティストや機械学習エンジニアが100名以上在籍し、需要予測を含むデータ活用に取り組んでいます。
特徴と強み
製造・食品・小売・流通など幅広い業界の支援経験をもとに、業界ごとの需要変動やデータの特徴を踏まえた提案を行います。AI戦略の立案からモデル実装までを担い、システム連携や運用保守にも対応できる点も特徴です。さらに、何から始めるか決まっていない企業の相談にも応じ、自社のデータ活用基盤や分析ツールを通じて導入後の改善を支援します。
得意領域・実績
食品分野では、数日先の需要を予測し、工場への生産振り分けを支援した事例があります。また、小売分野では、売上データやカレンダー情報を用いたプロモーション計画向けの予測システムを構築しています。
在庫を最適化する取り組みでは、需要予測とシミュレーションにより、売上額への約7%の改善インパクトを確認した事例が紹介されています。成果指標を含む事例は、比較を進めたい企業にとって検討材料になります。
株式会社Laboro.AI｜カスタムAI開発の専門ベンチャー
Laboro.AIは、機械学習を用いたオーダーメイド型AI「カスタムAI」を開発する企業です。汎用ソリューションで解きにくい課題に対し、要件定義から実装、運用支援まで伴走します。また、画像・音声・自然言語処理・生成AI・強化学習など幅広い技術を扱い、需要予測にも取り組んでいます。
特徴と強み
既製のAI製品では対応しにくい場合に、企業固有のデータや業務フローに合わせたモデルを構築するのがカスタムAIの考え方です。Laboro.AIは担当者と課題を整理しながら、技術設計から実装まで進めます。
需要予測では、予測精度だけでなく、結果を意思決定へどう生かすかも重視しています。業務に深く関わる伴走支援を求める企業に向くアプローチです。
得意領域・実績
小売の購買履歴や飲食店の来店客数、食品の気象連動型生産計画、タクシー配車など、複数業界の需要予測に関する事例があります。製造・物流・建設・金融などの業務課題にも取り組んでいます。
季節性や特売の影響を扱い、余剰在庫や欠品の抑制を目指すなど、既存ツールで解決しにくい複雑な課題がある場合に検討候補となります。
株式会社ALBERT｜データサイエンスと業務課題解決を融合
ALBERTは、データサイエンスと機械学習を中心にAIシステムを開発する企業です。製造・通信・流通・金融などで実績があり、画像・センサーデータの解析から需要予測、購買予測まで幅広く扱います。課題を整理したうえでアルゴリズムを組み、システムに仕上げて運用するまで、一貫して対応します。
特徴と強み
統計学やデータサイエンスを基盤とし、複数のアルゴリズムを比較してモデルを構築します。課題整理の段階で予測対象と精度に影響するデータを検討するため、目的に沿った開発を進めやすくなります。
また、業界を問わずAI開発に対応してきた技術領域の広さも特徴です。モデルの精度と課題設定の両方を重視する企業に適しています。
得意領域・実績
auコマース&ライフ株式会社との共同プロジェクトでは、発注業務を支援する需要予測モデルを開発しました。同プロジェクトでは、複数のアルゴリズムを検証し、人による予測と比べて誤差を3分の1に改善したとされています。
製造業では、売上個数の予測を仕入れ量に反映する需給予測にも取り組んでいます。発注や在庫管理の効率化を目指す企業が参考にできる事例です。
株式会社Fusic｜幅広いAI技術と一気通貫の開発体制
Fusicは福岡市に本社を置くアプリ・システム・AI開発会社です。画像認識や需要予測などのAI技術に加え、OCR、動画解析、自然言語処理にも対応します。モデル構築からWebシステム連携、運用改善まで一貫して支援します。
小売・流通、製造、インフラなどの分野で開発実績があります。
特徴と強み
AIモデルに加えて、入力画面、予測結果のダッシュボード、既存システムとのAPI連携まで含めて構築できる点が強みです。予測モデルを実務で使うためのシステム全体を、まとめて依頼できます。
アジャイル開発にも対応し、要件変更に柔軟に取り組みます。段階的に成果を確かめながら進めたいプロジェクトで検討しやすい会社です。
得意領域・実績
小売・流通向けの荷量予測や品揃えの自動生成、ダムの運転計画の最適化などの事例があります。荷量予測では入出荷量を見積もり、そこからシフト計画を最適化して業務効率化につなげています。
フードロス削減や在庫の最適化にも取り組み、AWSやGCPとの連携にも対応します。予測モデルとクラウド上の業務システムをまとめて構築したい場合に候補となります。
株式会社Ridge-i｜ディープラーニング×産業課題解決の専門家
Ridge-i（リッジアイ）は、ディープラーニングのコンサルティングと開発を手がける企業です。150を超えるDXプロジェクトの実績があり、画像解析・最適化・音声認識・生成AIなどを組み合わせた技術を提供します。エネルギー・製造・インフラなどの産業分野でAI活用に取り組んでいます。
特徴と強み
課題の性質に応じて、ディープラーニングや強化学習などを組み合わせ、アルゴリズムから設計する点が特徴です。製造業の外観検査やセンサーデータ解析で培った実データの扱いも、複雑な予測課題に生かします。
既存手法では解きにくい課題や、技術的な難度が高い需要予測に取り組みたい企業に向く選択肢です。
得意領域・実績
エネルギー需要をセンサーデータからリアルタイムに予測し、その結果を自動制御へつなげて15%の省エネを実現した事例があります。さらに、予測から設備運用の最適化まで連携した取り組みです。
製造・インフラ・エネルギー分野で需要予測や異常検知、最適化を支援しています。設備データや物理現象を扱う難度の高い課題で検討できます。
AI需要予測パートナー選びのポイント
候補企業の得意領域はそれぞれ異なります。そのため、社名や実績数だけで決めず、自社の課題に照らして提案を確認します。比較では、類似実績、技術の対応範囲、長期運用を支える体制の3点を見ます。
実績と経験の確認方法
まずは、自社と同じ業界や課題に近い実績を確認します。需要変動の要因は業界ごとに異なり、食品では季節や天候、小売では販促、製造では原材料の調達期間がモデル設計に関わるためです。
事例の件数だけでなく、どんなデータや手法を使い、どの程度の精度と業務上の成果が出たのかまで質問すると、自社の課題へ応用できるか判断しやすくなります。
技術力と専門性の評価
必要な技術は、学習用データを整えるデータエンジニアリング、予測モデルをつくる機械学習、モデルを業務へ組み込むシステム開発に分かれます。そのうえで、どの工程を自社で担い、どこを委託するかを先に決めておくと、各社の提案を比べる観点がはっきりします。
一社で全工程を任せる場合も、特定の領域だけを補う場合も、担当する技術者の経験やプロジェクトへの配置体制を確かめておくと、提案の実行力を見極められます。
プロジェクト管理体制の確認
PoCから本番運用まで続く案件では、進捗共有や課題対応の進め方も比べる対象になります。たとえば、精度が出ない場合の対応、担当者が交代するときの引き継ぎ、週次の報告方法を、事前に確かめておきます。
さらに、稼働後の精度監視やモデル再学習が支援範囲に含まれるかは、長期の費用と運用を見積もるうえで重要です。複数社の回答を並べて、具体性や対応方針を比べます。
まとめ
riplaとブレインパッドは、構想やデータ活用から運用まで相談できます。一方、Laboro.AIとALBERTは、個別課題に応じたAI開発やデータサイエンスに強みがあります。また、FusicはAIとWebシステムの統合、Ridge-iは産業向けの高度なAI開発を担います。
そのうえで、得意領域を照らし合わせ、自社の要件に合う候補を選びます。選定時は、類似課題の実績、データ準備から運用までの対応範囲、プロジェクト管理と導入後支援を中心に比べます。なお、需要予測は導入後もデータに合わせた改善が必要です。
最後に、複数社の提案を同じ条件で確認し、長期的に協力できるパートナーを選びましょう。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。