在庫配置最適化システムの開発会社は、拠点数・SKU数、既存ERPとの連携範囲、データの成熟度で比べるのが基本です。自社に合えば、過剰在庫や欠品、販売機会損失の改善につながります。
大規模SCMに強いSIerから受発注・在庫クラウドまで6社を取り上げます。全体像は在庫配置最適化システム開発の完全ガイドもご覧ください。
▼全体ガイドの記事
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在庫配置最適化システムのパートナー選びが重要な理由
在庫配置最適化は、現在庫を記録する在庫管理と違い、各拠点にいつ何個置くかを計画する仕事です。需要と納期、輸送費と保管費、欠品リスクといった条件を合わせて考えます。
そのため、開発会社には、画面を作る力だけでなく、業務ルールとデータを整理して全体最適のロジックに落とし込む力も求められます。
在庫削減率だけでなく、サービスレベルも含めた設計
在庫金額だけを減らすと、欠品率や納期遅延が悪化するおそれがあります。また、関係者が重視する指標は立場ごとに異なります。
- 経営層：キャッシュフローやROIC
- SCM責任者：在庫回転率とサービスレベル
- 物流責任者：輸送費と拠点配置
- 現場：例外処理と入力負荷
開発会社には、在庫日数、欠品率、予測誤差を同時に見られるKPI設計を依頼してください。廃棄率、輸送費、販売機会損失も同じ設計に含めることが大切です。
発注前に確認したいデータ・連携・運用の責任分界
最適化の成否は、AIの種類よりも、データが整っているかで決まります。まず、商品・拠点・仕入先のマスタと販売履歴が揃っているかを見ます。さらに、受注、入荷予定、リードタイムの情報も揃っているかが問われます。
契約前には、データの準備、連携、運用の条件を確認してください。
- PoCデータ：対象データの準備担当
- システム連携：ERPやWMSからの連携頻度
- 例外時の運用：推奨値の上書きと、障害時の手作業への切り替え方法
- 見積もり：データ移行、モデル再学習、監視、バックアップを含めた範囲
株式会社ripla｜コンサルティング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一気通貫で支援する企業です。IT事業会社として社内DXを進めてきた経験を活かし、ビジネスの成果とシステムの定着の両面から支えます。
営業・顧客・生産・販売管理など幅広い基幹システムの構築・導入実績があるため、業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制が整っています。
特徴と強み
在庫配置最適化では、現場の補充判断や拠点間移動のルールを聞き取り、業務とシステムを同時に設計する必要があります。
riplaの特徴は、要件整理から導入後の定着まで、一つの相談窓口で進められる点です。
- 業務整理：業務フローとデータ項目の一覧化
- システム開発：画面・APIの設計、開発、テストまで
- 段階導入：標準機能と個別開発を分けた計画
得意領域・実績と相談時に伝えたいこと
既存の販売管理や購買、生産、倉庫システムを活かし、在庫配置の計画機能を加えたい企業が相談しやすい会社です。
Excelや担当者の経験に頼る補充業務を整理し、経営指標と現場運用をつなげたい場合に向いています。
相談時には、拠点数やSKU数、過去の販売履歴、在庫金額を共有してください。あわせて、現在のERP・WMSや欠品・廃棄の課題、PoCで試したい商品カテゴリも伝えてください。
株式会社NTTデータ｜大規模なSCM改革と拠点横断の最適化
株式会社NTTデータは、国内外の製販在データを整理して見える状態にし、需要予測や供給計画、在庫最適化まで支援する大規模SIerです。
公式の「グローバルSCM」では、構想策定からシステム導入、運用の定着まで一気通貫で支援するとしています。加えて、AnaplanやKinaxisなど複数のSCMソリューションにも対応するとされています。
特徴と強み
業務部門ごとに異なる計画を統合する必要があるため、NTTデータは在庫と安全在庫、調達リスクといった領域を、物流適正化や需要予測と合わせてまとめて検討します。
現場の個別最適を避けたい企業に向くタイプです。
- 拠点横断：国・地域や工場、倉庫、販売拠点が対象
- 計画統合：部門ごとの計画とサプライヤー連携
- 全社指標：キャッシュフローや収益性も踏まえた検討
得意領域・実績と確認すべき点
拠点や関係会社が多く、SCM構想から業務改革まで進めたい大手製造業や流通業、食品業が候補になります。
公式サイトでは、2026年時点の事例として、在庫1割減、品切れ5割減、物流効率1割改善を掲げています（出典：NTTデータ「グローバルSCM」、2026年確認）。
提案時には、導入範囲と製品ごとのライセンス費、データ統合方式を分けて確認してください。さらに、海外拠点の展開順と運用保守の担当も、提案に明記されているかを確かめます。
日本電気株式会社（NEC）｜製造業の全体最適とSCM高度化
日本電気株式会社（NEC）は、製造業の販売や生産、調達、物流をつなぎ、サプライチェーン全体の在庫最適化を支援する企業です。
2024年の公式イベントレポートでは、AnaplanによるSCM高度化と、ROIC経営に向けた在庫適正化が紹介されています。工場や販売網を持ち、部門ごとの計画が分断されている企業が検討しやすい候補です。
特徴と強み
NECの公開情報では、サプライチェーン全体を見渡すこと、滞留アラート、製品別在庫推移を通じて、変化に気づきやすくする考え方が示されています。滞留ヒートマップも、同じ考え方の手段として挙げられています。
在庫数を並べるだけでなく、サプライヤーや工場、物流、顧客側の状況を俯瞰して見る点が特徴です。
部門間の滞留を減らすことを重視しています（出典: NEC「SCM高度化によるサプライチェーン全体の在庫最適化」、2024年）。
得意領域・実績と確認すべき点
製造現場の改善知見と業務システムを組み合わせ、在庫金額やリードタイム、滞留時間を管理したい企業に向いています。設備や人員の制約もあわせて扱いたい場合にも合います。
提案時は、Anaplan計画基盤の範囲や生産・販売管理との連携を確認してください。アラート改善の運用やダッシュボードの追加費も、あわせて聞いておくとよいでしょう。
ROICを経営KPIにする場合は、在庫削減と欠品・納期の関係をどう評価するかも質問します。
SAPジャパン株式会社｜多段階在庫とWhat-if分析を備えた計画基盤
SAPジャパン株式会社が提供するSAP Integrated Business Planning（SAP IBP）は、クラウド型の計画ソフトウェアです。需要・在庫・供給の計画を統合し、サプライチェーンの動きも見渡せます。
SAP ERPを中心に複数拠点・階層の在庫を管理し、計画変更の影響をシナリオで比べたい企業に適しています。導入設計や個別開発は、認定パートナーと分担する場合があります。
特徴と強み
SAPの公式機能ページでは、機能を三つの領域に分けて案内しています。
- 在庫分析：多段階在庫最適化、予測エラー管理、組み込み型アナリティクス。
- 計画機能：複数ロケーションや多段階BOMを扱うマルチレベル計画、需要・供給のWhat-if分析。
- シナリオ比較：需要や供給の変化に応じた比較。
サービスレベルを保ちながら在庫目標を設定できる点が、単純な在庫台帳との違いです（出典: SAP Japan「SAP IBP 機能」、2026年確認）。
得意領域・実績と確認すべき点
海外を含む多拠点の計画を統一し、在庫目標や需要予測、供給能力、部品表のつながりを一つの基盤で管理したい企業に向いています。
標準機能に加えて、データモデルや権限、業務カレンダー、計画粒度の設計が必要になります。
見積もりでは、5年間の総額をライセンスや導入パートナー費、SAP ERP連携に分けて確認します。マスタ移行や教育、運用管理も、同じ総額の内訳として確かめます。
株式会社データフォーシーズ｜AI需要予測と店舗・拠点別の配分モデル
株式会社データフォーシーズは、データ解析、AIシステム開発、データ活用支援を行う企業です。完成済みの在庫管理パッケージを導入するより、自社商品に合う需要予測・発注・配分モデルを組み立てる用途に向いています。
POSや在庫、気象のデータを組み合わせて分析します。カレンダーや施策、SNSのデータも、そこに加えて扱います。
特徴と強み
公式事例では、大手アパレル企業に対し、店舗・エリアごとの特性を踏まえたAI需要予測を構築したと紹介しています。そのうえで、店舗別の商品配分や在庫調整を自動化したとされています。
対象は、来シーズン計画や短期計画、海外展開、個店在庫までです。
在庫による販売機会損失を3％改善したと公表しています（出典: データフォーシーズ「大手アパレル企業が実現したAI需要予測に基づく最適発注モデル」、2025年）。
得意領域・実績と確認すべき点
季節性が強い商品、店舗ごとに売れ方が異なる商品、ECと実店舗を横断して配分したい商品を扱う企業に向いています。
相談前に、予測単位をSKU・店舗・週のどこに置くか、欠品と過剰在庫のコストをどう定義するか整理してください。
現場が推奨を修正した際、その修正を学習にどう反映させるかも確認します。加えて、モデルの説明や再学習の頻度、データ基盤の担当、予測結果を発注システムへ渡す方法も見ておきます。
竹田印刷株式会社（TS-BASE受発注）｜受発注・在庫業務を小規模から始める入口
竹田印刷株式会社が提供する「TS-BASE受発注」は、クラウドで受注や在庫を管理するサービスです。出荷や仕入先マスタ、発注なども、同じ仕組みで管理できます。
AIで多拠点の最適解を計算する専用エンジンとは位置付けが異なります。一方で、紙やFAX、メール、Excelに分散した受発注と在庫データを整え、在庫配置最適化へ進む前段の仕組みとして検討できます。
特徴と強み
公式サイトでは、受注・出荷プランのほかに、部署別在庫や仕入先マスタ、仕入先への自動発注といったオプションを案内しています。承認やファイル一括注文、FAX連携なども用意されています。
料金例として、初期費用50万円・月額14万円、初期費用67万円・月額18万円、初期費用95万円・月額25万円などが公開されています（出典: TS-BASE受発注「料金」、2026年確認）。
得意領域・実績と確認すべき点
在庫を一覧で追えるようにしたい中堅企業や、事業所・部署からの注文をそろえたい企業、受発注の入力や転記を減らしたい企業に向いています。
最適化エンジンを追加する場合は、TS-BASEからAPIやCSVで出せるデータと、外部の需要予測・分析基盤との接続可否を確認してください。
公開料金には、個別開発やデータ移行の費用が含まれていません。そのため、見積もりは利用拠点や注文数、ユーザー数に加え、オプションや初期設定、保守まで含めて比べてください。
在庫配置最適化システムのパートナー選びのポイント
6社は提供内容が異なるため、優先する領域によって候補が変わります。大規模な業務改革や既存ERPを活かす計画基盤、個別AIモデル、受発注データの整備のどれを重視するかを先に決めておくと、候補を整理しやすくなります。
同じ条件で少なくとも3社に相談すると、提案内容と費用を並べて比べられます。
会社名だけでなく、近い条件の事例で見る実績
在庫最適化の実績は、単一倉庫か、製造・物流・販売をまたぐ多段階ネットワークかで意味が変わります。そのため、自社に近い条件の事例を確認してください。
- 事業条件：業界、SKU数、拠点数、リードタイム、海外展開。
- 改善内容：利用データと改善したKPI、その変化。
- 実施体制：匿名画面、PoC評価方法、担当エンジニアの経験。
公開事例が少ないときは、上の項目を提案の場で直接たずねると手がかりになります。
アルゴリズムよりデータと説明可能性で見る技術力
AIの有無と合わせて、データの扱いも確かめます。商品コードの揺れや欠損、特売への対応を見ます。季節性や廃番、納期変動の処理方法も確かめておきます。
最適化に使った需要や在庫、制約、計算日時を後から追え、担当者が理由を理解して手動で修正できるかも問われます。
RFPには、API・CSV・ETLなどの連携方式とデータの所有権を明記しておきます。モデル再学習の費用やテスト用データの扱いも書いておくと、会社ごとの提案の差が見えやすくなります。
プロジェクト管理と3〜5年のTCO比較
在庫配置最適化の費用は、標準SaaSの設定からERP・WMSを含む大規模刷新まで幅があります。
- SaaS在庫管理：標準導入で初期0〜150万円程度の料金例
- クラウドSCP・パッケージ：設定と連携で500万〜3,000万円程度とされる範囲
- 個別AI予測・在庫配置開発：1,500万〜5,000万円程度とされる範囲
- 大規模ERP・WMS連携：5,000万円〜3億円以上の場合もある（出典: 在庫・購買・受発注リサーチノート、2026年）
クラウドSCPやパッケージ、個別AI需要予測・在庫配置開発の金額は、専用システムの公開価格ではなく、類似案件からの推定です。
要件定義や設計、開発の費用と、テストや移行・教育の費用を分けて見ます。
さらに、クラウド利用料やライセンス、APIの費用も加えて、3〜5年のTCOで比べてください。データクレンジングやモデル再学習、監視、保守も同じ期間で見込みます。
体制面では、プロジェクト責任者や業務部門との定例会、受入テストの責任を確認します。障害時の連絡先や、納品される設計書とデータ定義書も確かめておくと、導入後の属人化を防げます。
在庫配置最適化システムに関するよくある質問
導入前には、費用やAIの必要性、既存システムとの連携について迷いやすいものです。そのため、事前に確認しておきたい点を質問ごとに回答します。
在庫配置最適化システムの開発費用はいくらですか？
費用を比べるときは、方式別の目安と、見積もりに含める条件を確かめます。
- 標準SaaS：設定だけなら、初期数十万〜150万円程度の料金例
- 専用の在庫配置最適化：500万〜5,000万円程度の推定レンジが中心
- 費用の変動要因：拠点数・SKU数、予測モデル、ERP・WMS連携とデータ移行、PoC、保守で大きく変わります
- 比較期間：初期費用だけでなく、3〜5年のTCO
在庫配置最適化にAIは必ず必要ですか？
AIは必須ではありません。まず商品・拠点・受注のデータを統合し、在庫や納期の情報もそろえます。そのうえで、安全在庫や補充量のルールを整えます。
需要変動が大きい、店舗ごとの売れ方が異なる、気象や販促の影響を受ける場合は、AI需要予測が有効です。
推奨値の根拠を表示し、現場が修正できる仕組みまで含めて検討してください。
拠点数やSKU数が少なくても導入できますか？
導入できます。最初から全社・全商品を対象にせず、1カテゴリ・1〜2拠点を選び、過去データでバックテストしたうえで、現行担当者の判断と比べる進め方が現実的です。
効果に加えて、データ準備の負荷、推奨値の説明、例外時の手動運用を確認してから対象を広げると、投資と現場負担を抑えられます。
物流効率化法やセキュリティも選定基準になりますか？
選定基準になります。物流効率化法は2025年4月に施行され、2026年4月から一定規模以上の特定事業者に中長期計画や定期報告などが求められます。
まず国土交通省の制度情報を確かめます。その際は、荷待ち・荷役時間や積載効率、輸送距離、出荷頻度などを、在庫配置と出荷計画のKPIに反映できるかを相談します。
選定時には、RFPにセキュリティ要件を含めます。MFAや最小権限、操作ログ、暗号化に加え、バックアップと復旧手順、委託先の責任分界も書き込みます。
まとめ
自社の規模と課題に合う会社の選び方
開発会社の適性は、企業の課題によって変わります。たとえば、NTTデータとNECは大規模なSCM改革に、SAPジャパンは計画基盤の標準化に向いています。
また、データフォーシーズはAI需要予測と配分モデル、TS-BASEは受発注・在庫データの整備に適しています。riplaは、業務整理から個別開発まで一貫して相談したい企業が候補になります。
3社以上への同条件の相談と、PoCから始める流れ
相談条件とPoC後の運用の見通しをそろえておくと、候補会社を比べやすくなります。
- 候補会社への相談資料：拠点数・SKU数・在庫金額、販売履歴、リードタイム、既存システム、改善KPI
- PoCの評価：1カテゴリ・1〜2拠点で、推奨値と現場判断を比べ、欠品率を悪化させずに在庫回転や作業時間を改善できるかの検証
- 初期費用に加え、データ移行、連携、保守、再学習、教育、障害対応を含む3〜5年のTCOと運用体制を比べることが、成功への近道です。
▼全体ガイドの記事
・在庫配置最適化システム開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・業務システム開発の完全ガイドブック
・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
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。