AI発注最適化の開発会社は、需要予測の精度だけでなく、在庫の過不足・廃棄ロス・欠品まで踏まえて業務を設計できるかで比べると選びやすくなります。
比べる観点は、業務理解・データ活用・運用支援の3つです。その観点から、開発を支援する6社の特徴を紹介します。
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・AI発注最適化の完全ガイド
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AI発注最適化開発パートナー選びの重要性
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
パートナーの成否は、現場の業務への理解、データの扱い、導入後の支え方で分かれます。
- 業務理解：現場の判断条件を要件に反映できる力
- データ活用：データ整備から精度評価までの対応範囲
- 運用支援：導入後の改善と保守の体制
IDC Japanの調査では、国内企業のAI関連投資は2025年時点で前年比35%超の成長を記録しています。発注・調達の領域も、その成長を牽引する主要分野の一つです。
一方で、AI発注最適化システムの開発は、一般的な業務システム開発と大きく異なる点があります。最大の違いは、データの質・量・特性によってモデルの精度が左右されることです。そのため、要件定義どおりに実装すれば完成するとは限りません。
つまり、パートナーには技術力だけでなく、業務理解、データ分析、現場への定着支援といった幅広い能力が求められます。PoC設計や精度評価も、その一部です。
小売業の発注最適化では、曜日や季節、天候といった多様な外部要因が需要に影響します。特売情報や近隣競合の動向も、需要を左右する要素です。
こうした複雑な変数を特徴量として設計できるデータサイエンティストが要ります。さらに、現場の業務フローを理解してシステムに落とし込めるエンジニアとの連携が、成否を分けます。
開発会社の選定を誤ると、精度が出ないまま本番稼働を迎えるリスクや、業務に定着せず投資対効果が得られないリスクがあります。たとえば、経験が浅いパートナーに依頼した場合、精度の低いモデルが実装されたまま本番稼働となり、「AIを導入したのに在庫状況が改善されない」という結果になりかねません。
適切なパートナーを選ぶことは、プロジェクトの成功確率を高めるだけでなく、将来的なシステムの拡張性や保守運用コストにも直結します。
発注前に確認すべきポイント
発注前には、自社のデータ、連携、運用体制の状態を整理しておきます。
- データ準備：販売・在庫・発注履歴がそろっている状態
- 連携範囲：既存システムとの接続に必要な要件
- 運用体制：導入後の改善担当と支援範囲
外部パートナーに依頼する前に、まず自社側の準備状況を確かめておくことが大切です。具体的には、過去データの蓄積量を見ます。最低でも1〜2年分の販売・在庫・発注履歴が目安です。
また、データ品質、既存の在庫管理システムやERPとの連携、社内の運用担当者の有無も整理しておきます。同業種や類似業種での導入実績や事例の有無も、確かめておきたい点です。
さらに、PoCから本番開発までの支援体制や導入後の精度モニタリング、費用条件も事前に確かめます。これらを整理してからパートナーと話すと、自社の課題に合った提案を受けやすくなります。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発までを一気通貫で支援する会社です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスの成果とシステムの定着支援に強みを持っています。
営業管理、生産管理、販売管理などの基幹システムの構築と導入の実績があります。そのうえで、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaの特徴は、支援範囲と現場への対応、継続支援の面から見ていきます。
- 支援範囲：課題の整理から開発、運用までの広さ
- 現場視点：業務要件をシステムに反映する力
- 継続支援：導入後の改善に伴走できるかどうか
riplaの最大の特徴は、コンサルティングと開発を分けず、一体として提供できる点です。一方で、多くの開発会社では、要件定義と開発の連携が途切れるケースがあります。
riplaでは、業務課題の整理から要件定義、設計、開発までを同じチームが担い、導入と定着支援も責任を持って対応します。これにより、業務要件の認識のずれが起きにくく、開発したシステムが実際の業務で使われる形に仕上がりやすいという利点があります。
また、IT事業会社として社内でDXを内製してきた経験があるため、現場に寄り添った課題設定と解決策を提案できます。そのため、AI発注最適化でも単なるシステム構築にとどまらず、業務プロセスの改善提案や社内への定着支援まで含めた包括的な支援を受けられます。
得意領域・実績
riplaの実績は、対象業務と、導入の進め方や導入後の支援範囲、企業規模の面から見ていきます。
- 対象業務：発注や基幹業務への対応実績
- 導入方法：PoCから本番展開までの流れ
- 企業規模：自社に近い規模での支援経験
構築実績のある営業管理、顧客管理、生産管理、販売管理などの基幹システムと、AIを組み合わせた発注最適化にも対応できます。特に、既存の業務システムとの連携を前提にしたAI導入を丁寧に支援できる点が強みです。
中小〜中堅企業のDX推進にも積極的に対応しており、柔軟なカスタマイズやきめ細かいサポートを期待する企業にとって有力な候補です。
AI発注最適化の開発を検討している場合は、まず業務課題のヒアリングから丁寧に対応してもらえる体制が整っています。
野村総合研究所（NRI）｜小売業AI発注支援の先駆け、大規模チェーン導入実績
特徴と強み
NRIの特徴は、予測精度と業務への実装の両面から見ていきます。
- 予測設計：需要予測と発注判断のつながり
- 業務実装：現場で使える運用までの範囲
- 基盤対応：データ基盤とモデル管理の範囲
野村総合研究所（NRI）は、コンサルティングとITソリューションを融合させた総合的なサービスを提供する、日本を代表するシンクタンク兼システムインテグレーターです。AI発注最適化の分野では、DataRobotを活用した「AI発注支援システム」を独自に開発し、小売・流通業界への提供実績を重ねています。
このシステムは、過去の販売実績データや在庫データをもとに需要予測モデルを構築します。そのうえで、安全在庫量の自動計算や発注タイミングの最適化を実現します。
NRIは「AI導入3つのポイント（精度・発注方式・PoC）」を重視しています。なかでも、AIモデルの構築だけでなく、業務への実装可能性と精度評価を重んじる点が特徴です。
得意領域・実績
NRIの実績は、対象業態と展開規模、導入後の運用の面から見ていきます。
- 対象業態：小売・流通での導入経験
- 展開規模：店舗数やデータ量の近さ
- 運用範囲：導入後の改善体制
NRIの代表的な実績は、セブン‐イレブン・ジャパンへのAI発注支援システムの導入です。2020年1月から試験導入を開始し、発注業務の時間を最大40%削減する効果を実証しました。
2022年7月にはGoogle Cloud（BigQuery）へインフラを移行し、予測精度をさらに高めました。次に、2023年3月からは全国約2万1,000店舗への展開を開始しました。コンビニエンスストアのように品揃えが数千アイテムに及ぶ大規模チェーンへの導入は、NRIの技術力と実装力を示す代表的な事例です。
また、NRIは自社のクラウドプラットフォーム「atlax」を活用したGoogle Cloud連携ソリューションを提供しています。インフラからアプリケーション、モデル管理まで一体的に支援できます。大規模小売チェーンや食品・日用品メーカーで発注最適化を検討している企業には、特に適したパートナーです。
SENSY株式会社｜感性AIによるアパレル特化型MD最適化の専門家
特徴と強み
SENSYの特徴は、感性データを需要予測に活用する方法から見ていきます。
- データ活用：購買行動や嗜好を予測に反映する方法
- 対象商品：季節性やトレンドへの対応
- 導入方法：サービスの適用範囲
SENSY株式会社は、独自の「感性AI」技術を核に、アパレル・ファッション業界の発注や仕入れの最適化を専門とするAI企業です。「SENSY MD（Merchandising）」は、顧客の購買行動や嗜好データを感性タグとして学習します。さらに、数十万アイテムに及ぶ商品の需要を、顧客単位とアイテム単位で予測します。
このアプローチにより、販売履歴だけの予測では捉えきれない「顧客の好み」を、仕入れ計画に反映できます。感性解析技術は特許を取得しており、技術面の独自性が高い点も強みの一つです。
同社は、サービス提供の基盤としてGoogle Cloud（GCP）を活用し、大量データの高速処理と予測精度の継続的な向上を実現しています。
得意領域・実績
導入業種と示されている成果の内容から、SENSYの実績を見ていきます。
- 導入実績：自社と近い業種の事例
- 成果指標：粗利や購買確率などの数値
- 適合性：商品の特性と運用条件
SENSY MDは大手アパレル企業8社に導入されており、導入企業では粗利が18%向上した事例も報告されています。加えて、高島屋・アデランス・サントリーなどの大手企業との取り組み実績もあり、業種を超えた商品需要予測への応用も進んでいます。
同社の実証データでは、従来手法と比べて購買確率が159%、売上高が225%向上した結果が示されています。SENSYは、アパレル・ファッション・雑貨などの発注最適化に向いています。特に、トレンドや季節性の影響が強い商品カテゴリーでは、有力な候補となります。
SaaSでの提供が基本のため、開発期間が短く、比較的早く効果を確かめられる点も魅力です。
株式会社Liaro｜流通・食品・薬局向け発注最適化AIの実績企業
特徴と強み
Liaroの特徴は、発注から店頭までをどこまで最適化できるかで見ていきます。
- 対象範囲：需要予測から店舗配分まで
- 業務適合：欠品と廃棄の両方への対応
- 連携力：既存システムとの接続経験
株式会社Liaroは2014年設立、東京都文京区に本社を置くAIスタートアップです。深層学習・機械学習を活用した需要予測AIを中核サービスとして、流通産業を中心に業務変革を支援しています。
「Liaro需要予測AI」は、単なる需要予測にとどまりません。生産量・仕入量、ディストリビューション（店舗配分）、棚割を最適化し、発注から店頭陳列までをカバーします。
欠品によるチャンスロスの最小化と、廃棄ロス・フードロスの削減を同時に実現できる点は、食品・薬局・日用品など鮮度管理が求められる業種で特に高く評価されています。また、NTTデータとの協業実績もあり、大企業のDX推進にも対応できる技術基盤を持っています。
得意領域・実績
Liaroの実績は、業種と、最適化の対象範囲の広さから見ていきます。
- 導入業種：小売や食品での活用事例
- 改善対象：在庫・配分・廃棄の成果
- 支援範囲：実証から運用までの対応
代表的な導入実績は、大手アパレル企業アダストリアでのディストリビューション最適化の実証実験です。欠品リスクを大幅に減らし、在庫の最適化と店舗間の移動コストの軽減が確認されています。
また、K薬局での導入実証では、多くの品目で高精度な発注が実現されました。シミュレーションでは、廃棄が9割削減される品目も確認されています。
食品・薬局・日用品など、廃棄ロスが経営課題となる業種で実績があります。「欠品を出さずに廃棄も減らしたい」というニーズの両立を得意としています。さらに、既存の販売管理システムや在庫管理システムとAPIで連携でき、導入の障壁を低く抑えながら段階的に機能を広げられる柔軟性もあります。
TIS株式会社｜製造・流通向け予測型経営DXで在庫・発注最適化を支援
特徴と強み
TISの特徴は、既存の基幹システムとの連携と、運用の面から見ていきます。
- 連携設計：ERPや生産管理との接続
- 予測活用：購買や生産計画への展開
- 企業対応：大規模運用の体制
TIS株式会社はTISインテックグループの中核企業です。金融・製造・流通など幅広い業種に、3,000社以上のビジネスパートナーを持つ大手システムインテグレーターです。
AI発注最適化の領域では、「予測型経営DXサービス」を展開しています。2024年には在庫適正化支援機能を追加し、提供領域を広げました。
このサービスは、過去の販売実績データから需要予測モデルを構築します。そのうえで、調達・生産リードタイムを考慮した自動ローリング計算と、適正在庫の提案まで実行できます。
AIソリューションは単体ではなく、ERP・SCM・生産管理システムとの連携を前提に提供されます。TISは、その前提に立った堅牢なシステムを設計します。
得意領域・実績
TISの実績は、対象業界と、基幹システムとの連携の深さから見ていきます。
- 対象業界：製造・流通などの事例
- 連携範囲：データ収集から発注まで
- 運用規模：大規模展開の経験
TISの予測型経営DXサービスは、主に製造業・流通業・小売業での需給連携の最適化を対象としています。AI需要予測の結果をもとに、購買計画と生産計画を自動で最適化します。在庫過多による資金ロスと、欠品による機会損失を同時に抑えるアプローチです。
また、TISは生成AI活用の先進事例を収集・公開しており、最新技術の業務応用に積極的な姿勢を持っています。大手製造業・流通企業での導入実績と、エンタープライズ水準の対応力があります。そのため、グループ会社を含む大規模展開や、既存ERPとの深い統合にも適しています。
株式会社ABEJA｜小売・製造DXを牽引するAIプラットフォームの先駆者
特徴と強み
ABEJAの特徴は、複数のデータを組み合わせた分析の方法から見ていきます。
- データ統合：購買・画像・センサーの活用
- モデル運用：学習から監視までの体制
- 小売対応：発注改善へつながる設計
株式会社ABEJAは、AIプラットフォームの開発・提供を中心に、小売・製造・物流業界のDXを支援する東京港区発のAIスタートアップです。創業から10年以上AIシステムの開発・運用を続けており、三菱ガス化学・ダイキン工業などの大手企業への導入実績も多数あります。
同社のABEJA Insight for Retailは、POS・在庫システムと連携する購買データ分析ツールです。小売・卸売AI市場でシェア1位（2018年度）を獲得し、150社・1,000店舗以上へ導入されています。
ABEJAは、画像解析、センサーデータ分析、購買行動分析を組み合わせてAIモデルを構築できます。そのため、発注最適化でも、単一のデータに限らないマルチモーダルな活用が可能です。
得意領域・実績
ABEJAの実績は、導入社数や店舗数、成果の指標から見ていきます。
- 導入規模：自社に近い社数や店舗数
- 成果確認：精度や在庫改善の数値
- 継続運用：導入後のモデル改善
ABEJAは、300社以上のDXを支えてきた実績と、AIプラットフォームを活用したスピーディーな導入支援が評価されています。小売業では、来店客数や棚前滞留時間、購買行動データを組み合わせた需要予測モデルを構築し、発注量の最適化と在庫回転率の向上を支援しています。
製造業では、材料調達から生産・販売までの各工程データをAIで分析し、製品ごとの生産量・発注量を自動で予測する仕組みを構築した実績もあります。また、ABEJA Platformは機械学習モデルのライフサイクル管理を支援します。学習と評価、デプロイ、モニタリングまでを含め、導入後の精度改善にも対応します。
データ量が豊富で、複数のデータソースを活用したい企業や、画像・センサーデータとの組み合わせを検討している企業に、特に適した選択肢です。
AI発注最適化開発パートナー選びのポイント
実績と経験の確認方法
実績を確かめる際は、導入先の類似性や成果、参照先の面から見ていきます。
- 類似性：業種・規模・データ条件がどこまで近いか
- 成果：導入後の定量的な変化
- 参照先：可能なら利用企業の声
開発パートナーを選ぶ際は、まず自社と同じ業種・業態での導入実績があるかを確かめることが大切です。AI発注最適化は、業種によって商品の特性やデータ構造が大きく異なります。外部変数（天候・イベント・競合状況など）も、業種ごとに違いがあります。
同業種での実績があるパートナーは、業務ドメインの理解が深く、プロジェクト開始から短期間で適切な課題設定と解決策を提案できます。
実績の確認では、「何社に導入したか」だけでなく、導入後の定量的な成果も見ます。具体的には、発注精度の向上率や在庫削減率、廃棄率の低下のほか、工数削減の効果も数値で確認します。
可能であれば、実際の導入企業の担当者にヒアリングするとよいでしょう。対応品質や導入後のサポート体制について、具体的な情報を得られます。
技術力と専門性の評価
技術力は、モデル設計・データ基盤・運用体制の面から評価します。
- モデル設計：業務に合う精度評価の方法
- データ基盤：連携、品質管理、保管方法
- 運用技術：再学習や監視の仕組み
データサイエンティストやMLエンジニアの在籍状況と体制を確かめます。あわせて、AIモデルやフレームワーク、クラウドインフラに加え、MLOps（機械学習の運用管理）体制も見ます。
特に、導入後のモデル精度を継続的にモニタリングし、再学習（リトレーニング）する仕組みを提供できるかどうかは、長期的な運用品質を左右します。優れたパートナーは、精度評価の指標（MAE・RMSE・MAPE など）を明確に定義し、本番稼働後もその推移を定期的に報告する体制を持っています。
PoCでは精度が出ても、本番データでは精度が出ない場合があります。「データリーケージ（情報漏えい）」のリスクを管理できる技術力も評価します。そのため、提案時にこれらの技術的な観点を具体的に説明できるパートナーを選ぶことをお勧めします。
プロジェクト管理体制の確認
管理体制は、役割・進行方法・導入後の窓口の面から確かめます。
- 役割：PMと技術担当の責任範囲
- 進行：PoC・本番・評価の区切り
- 窓口：教育・保守・追加対応の条件
AI発注最適化システムの開発は、要件定義から始まります。その後、データ収集、前処理、モデル構築と進み、評価やシステム統合を経て、現場導入と運用フォローへ続きます。
各フェーズでは、進捗管理やリスク管理、関係者間の調整を担うプロジェクトマネージャーが欠かせません。その体制が整っているかを確かめることが大切です。
特に、スコープの明確化（何を作るか・作らないかの合意）と変更管理プロセスの有無は、プロジェクトが予算とスケジュール内に収まるかどうかを左右します。PoC（概念実証）フェーズと本番開発フェーズを明確に分けられる体制かどうかも、確かめておきます。現場担当者向けのトレーニングや操作研修の有無も、見ておきたい点です。
発注側と開発会社がコミュニケーションの頻度や報告体制を事前に合意しておくと、プロジェクト中の認識のずれを防げます。
まとめ
AI発注最適化システムの開発に強みを持つ6社を紹介しました。riplaは、コンサルから開発まで一気通貫で対応できる柔軟性が特徴です。業務課題の整理から定着支援まで、包括的な支援を求める企業に適しています。
野村総合研究所（NRI）は、セブン‐イレブン・ジャパンへの大規模導入実績を持つ、小売業AI発注支援のリーダーです。SENSY株式会社は、アパレル・ファッション特化の感性AI技術で粗利向上を実現した専門家です。一方、株式会社Liaroは、流通・食品・薬局業界で廃棄ロス削減と欠品防止の両立に強みを持ちます。
TIS株式会社は、製造・流通向けの予測型経営DXサービスで既存ERPとの統合を得意とします。また、株式会社ABEJAは、マルチモーダルデータを活用した小売・製造DX支援で300社以上の実績を持ちます。
AI発注最適化システムの導入は、最適なアプローチが業種や企業規模で大きく異なるうえ、既存システムの環境やデータの状況にも左右されます。そのため、まずは自社の課題と目標を明確にしたうえで、複数のパートナーから提案を受け、比較検討することをお勧めします。
特に、初めてAI発注最適化に取り組む場合は、PoCから始めて段階的に本番展開するプロセスを丁寧に支援してもらえるパートナーを選ぶことが、成功への近道です。
紹介した6社は、いずれも実績と専門性を持つ信頼できる企業です。ぜひ参考にして、自社に合ったパートナーを見つけてください。
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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。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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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。