結論から言うと、AIサプライチェーン最適化のベンダーは、需要を予測したいのか、在庫や輸配送の計画まで決めたいのかで選び分けます。予測精度だけでなく、現場の制約を守れることが重要です。
公式情報で支援内容を確認できる6社を、取り組む課題別に紹介します。掲載順は順位ではなく、検討条件との対応です。標準サービスの導入と個別開発の範囲も分けて確認します。
6社を比較する前に、何を最適化するか決める
サプライチェーンでは、在庫を減らすと欠品が増え、配送を集約すると納期が延びることがあります。どの費用を下げ、どのサービス水準を守るかを言葉にしてから相談します。
提案依頼では、予測の対象と、予測後に決める行動を区別します。
- 需要予測：商品・拠点・期間ごとの需要量を推定する。
- 計画最適化：供給能力や納期を踏まえ、補充量や輸送経路を決める。
- 業務実装：担当者の承認、基幹連携、例外時の修正を可能にする。
例えば店舗の補充と工場間の供給配分では、必要なデータも計算方法も異なります。「AIで全体最適化」という依頼だけでは、各社の見積範囲がそろいません。
全社の需給計画・拠点連携から検討する3社
NTTデータ：複数のSCM製品を含めて構想から選びたい場合
NTTデータはグローバルSCMサービスで、業務変革とソリューション選定を案内しています。AnaplanやKinaxisなど、複数製品への対応が示されています。
製品を先に指定せず、海外拠点や部門間の分断から整理したい企業の比較候補です。相談時は、構想策定と実装をどこまで一括で担うかを確認します。
- 適合条件：複数拠点の需給計画や企業間データ連携をまとめたい。
- 確認事項：採用製品、AI予測の担当、追加開発部分を分けた提案を求める。
製品導入の実績があっても、自社向け予測モデルの開発が同じ契約に含まれるとは限りません。計画機能と予測機能の接続まで見積書で確かめます。
日立製作所：制約を反映した計画シミュレーションを行いたい場合
日立製作所の日立クラウド型SCMサービスには、在庫可視化、SC-SCO、SCPLANがあります。計画の評価と立案を組み合わせて検討できます。
SC-SCOは仮想空間上のサプライチェーンでシミュレーションを行うサービスです。SCPLANは拠点の能力や調達状況を加味した計画に対応すると説明されています。
- 適合条件：需要変動時に、工場・在庫・調達の影響を比較したい。
- 確認事項：自社の制約の表現方法と、AI需要予測を接続する範囲を確認する。
シミュレーションや数理最適化と、AIによる予測は同じ機能ではありません。予測値の入力元と、計画が成立しないときの説明方法をデモで確認します。
富士通：需給と輸配送を横断した判断基盤を整えたい場合
富士通のFujitsu Supply Chain Planningは、需給予測とデジタルリハーサルを掲げています。EDIなどによるデータ連携も対象です。
需給会議の計画と物流側の実行条件が食い違う企業では、両者をつなぐ提案を求める候補になります。画面の統合だけでなく、計画粒度の整合を確かめます。
- 適合条件：販売・供給・輸配送を共通データで検討したい。
- 確認事項：対象業務、導入する構成要素、個別連携の担当を明確にする。
統合の対象が広いほど、部門ごとのマスターや更新時刻が問題になります。最初に扱う拠点と品目を限定した検証案も併せて依頼すると判断しやすくなります。
需要予測・在庫・店舗補充の課題から検討する3社
NEC：予測の根拠を現場の判断につなげたい場合
NECはAI活用例で、保守部品の在庫最適化や店舗の需要予測を紹介しています。対象業務ごとのAI適用を確認できます。
アサヒ飲料との実証では、新商品の需要予測と予測精度の管理を扱っています。2023年の実証内容であり、現在の契約条件を示すものではありません。
- 適合条件：新商品や保守部品など、需要の性質に応じた予測を検証したい。
- 確認事項：類似商品データの利用方法、予測根拠、在庫判断への接続を尋ねる。
新商品の履歴がない問題と、既存商品の欠品で販売実績が欠ける問題は異なります。自社の難しい商品群を先に示し、その群で検証できるかを確認します。
BIPROGY：小売店舗の補充を既存サービスで改善したい場合
BIPROGYのAI-Order Foresightは、小売向けAI自動発注サービスです。販売実績、気象、企画情報などから発注数を算出します。
事前のアセスメント、店舗PoC、導入後の分析支援が案内されています。日配品や生鮮品を含む店舗補充を、実際の売場で検証したい場合の候補です。
- 適合条件：小売の発注作業と、欠品・廃棄の両方を改善したい。
- 確認事項：対象カテゴリ、発注システムとの連携、店舗側の例外処理を確認する。
この選択肢は標準サービス導入が中心です。工場配置や全社輸送網の独自最適化を、同じサービスが担うと解釈せず、追加対応の可否を別に問い合わせます。
ブレインパッド：自社データと制約に合わせたロジックを作りたい場合
ブレインパッドの物流・流通向けソリューションは、数理最適化、データ整備、実装支援を組み合わせています。分析から業務への接続が検討対象です。
公式ページでは、適正在庫の算出や自動発注の安全域の検証を説明しています。個々の事例記載には再構成した内容も含むため、実名顧客の実績とは区別して読みます。
- 適合条件：独自の制約があり、既製品に合わせる前に改善余地を見極めたい。
- 確認事項：モデル運用の担当、実装先、引継ぎ資料、再検証の範囲を尋ねる。
分析報告だけで終わらないよう、現場が使う計画画面や基幹連携の担当を決めます。予測不能な品目を人の判断に残す条件も成果物に含めます。
最終候補には同じデータと評価条件を渡す
候補を絞ったら、同じ品目群・期間・制約を使って提案を比較します。公開事例の改善率は、自社で得られる成果の保証にはなりません。
選定用の評価は、予測と意思決定の両面に置きます。
- 予測の評価：現行方式との差を、商品群別と繁忙期別に確認する。
- 計画の評価：欠品、在庫、輸送費、制約違反を同時に比較する。
- 運用の評価：修正理由の記録、計算失敗時の復旧、担当者の作業量を確かめる。
在庫削減だけを条件にすると、供給不足を見落とします。需要急増や納入遅延を含むシナリオでも、どの制約を守り、誰が計画を承認するかを確認してください。
見積もりは初期導入、製品利用料、データ連携、モデル保守に分けて受け取ります。公開情報で個別価格や受託範囲を確定できない項目は、提案段階で書面化します。
まとめ
6社への相談は、自社が最初に変える計画を一つ選ぶところから始めます。予測、制約付きの最適化、現場実装のどこまで必要かをそろえれば、提案の違いを判断できます。
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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