予測分析システムの開発会社は、業務を理解しているか、開発力があるか、リリース後も運用を続けられるかで比べるのが基本です。用途は需要予測からリスク管理まで広く、必要なデータや運用体制も企業ごとに異なります。そこで、予測分析の開発実績がある6社を取り上げ、得意領域と特徴を比べます。
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予測分析システム開発パートナー選びの重要性
予測分析システムには、ダッシュボードのほかにデータ基盤と予測モデルの整備が必要です。さらに、予測結果を業務へ組み込み、現場で使い続ける運用も欠かせません。そのため、技術力に加えて業務理解力とプロジェクト管理力を持つ会社を選ぶことが、成功につながります。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
予測分析の開発で最もよくある失敗は、「技術力は高いが業務知識が乏しいベンダーを選んでしまった」というケースです。成否を分ける確認の観点は、次の2点です。
- 業務への適合：予測結果を現場の業務フローに組み込めるかどうか
- 運用の継続：再学習や精度低下への対応策の有無
予測モデルがいくら高精度に動作しても、現場の業務フローに組み込まれなければ活用されません。また、リリース後に精度が下がった場合の対応や、データ更新に伴う再学習の仕組みも、事前に設計しておくことが大切です。
国内企業の調査では、AIシステムの導入プロジェクトの約60%が当初の期待通りの成果を得られていないとも言われています。その主な原因として挙げられるのは、「要件定義の不足」「データ品質の問題」「業務フローへの未統合」です。
課題を解決するには、技術開発力に加えて業務コンサルティング能力を持つベンダーを選ぶことが欠かせません。
発注前に確認すべきポイント
パートナーを選ぶ前に、自社が解決したい課題を具体的に言葉にしておく必要があります。発注する側は、課題とデータの状態を順番に整理しておきます。
- 解決したい課題：在庫、売上、設備保全など、予測で何を改善したいかという目的
- データの条件：量・質・形式と、不足している分
需要予測、売上予測、設備の故障予測では、求められる技術が変わります。そのため、解決したい課題に合わせて開発方法を選ぶ必要があります。
発注する側は、自社に蓄積されているデータの量・質・形式を発注前に確かめておきます。活用できるデータが少ない場合や、データ品質に問題がある場合は、データの収集や整備から支援できるベンダーを選ぶ必要があります。また、予算の目安、開発規模、スケジュールを先に伝えておくと、ベンダーからより具体的な提案を引き出せます。
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一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、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の最大の特徴は、コンサルティングと開発を一社で完結できる点です。企画と開発を分けずに進められるため、業務の話からそのままシステムの設計へ移れます。強みは、次の2点です。
- 業務起点：現場の業務実態をもとに、必要な仕組みを組み立てる進め方
- 定着支援：導入後の運用まで見据えた伴走
多くの開発会社は、システムを作ることには長けていても、どのようなシステムを作るべきかを考える戦略や業務設計には弱い場合があります。一方でriplaは、IT事業会社として自社開発と運用の経験を持っており、現場の業務実態に即した予測分析システムの設計や提案が可能です。
また、開発後の運用定着まで支援する体制があるため、導入効果を十分に得たい企業にとって、心強いパートナーになります。システムを作って終わりにせず、ビジネス成果の実現まで伴走してもらえる点が、他の開発会社との違いです。
得意領域・実績
riplaは、営業管理・顧客管理・生産管理・販売管理など幅広い基幹業務システムの構築実績を持っています。発注側は、業務システムとのつながりまで見て候補を判断できます。
- 対応領域：営業や生産など、基幹業務を幅広く扱う範囲
- 向く企業：内製化や業務変革も進めたい企業
予測分析では、業務プロセスの改善と組み合わせた支援を得意としています。データを見える形にする作業からモデル構築、業務への組み込みまで対応できます。
システム開発に不慣れな企業や、IT内製化を進めたい企業、開発後の業務変革まで見据えてパートナーを探している企業にとって、特に有力な選択肢です。予測分析を経営改善の取り組みとして進める企業では、コンサルティング能力と開発力を組み合わせて活用できます。
株式会社エクサウィザーズ｜年間100件超のAIプロジェクト実績
株式会社エクサウィザーズは、2016年に設立されたAI開発・実装を専門とする企業です。「AIを活用した社会問題の解決」をミッションに掲げ、医療・介護・金融・製造・小売など幅広い業界でAIプロジェクトを手掛けてきました。年間100件以上のAIプロジェクトを実施する実績を誇り、国内トップクラスのAI開発企業として高い評価を得ています。
特徴と強み
エクサウィザーズの強みは、AIアルゴリズム開発の高い技術力と、多様な業種・業界への豊富な導入実績にあります。AI活用の専門性と、実装までの支援範囲が判断材料になります。
- 技術基盤：exaBaseを使った分析基盤の構築
- 支援範囲：PoCから本番運用まで一貫して相談できること
同社のAIプラットフォーム「exaBase」を基盤にすれば、予測分析システムを効率的に、かつ高精度に構築できます。exaBaseは、企業内のデータを取り込み、AIで学習と分析を進めます。人事、製造、研究開発、営業などの予測分析に活用できます。
運用定着まで含めて一気通貫で支援できる体制が整っています。さらに、AIプロジェクトの立ち上げから実用化まで伴走してもらえる点も、強みのひとつです。特に、社内にAIやデータサイエンスの専門人材が少ない企業にとって、伴走型の支援は心強い存在になります。
得意領域・実績
エクサウィザーズは、需要予測・人材アセスメント・設備異常検知・医療診断支援など多岐にわたる予測分析プロジェクトの実績を持っています。業界をまたいだ知見を、自社の用途に応用できるかどうかも見ておきたい点です。
- 適用分野：製造や小売などの予測課題への対応
- 選定の視点：専門人材の不足を補える支援体制の有無
特に製造業における生産量予測・品質予測や、小売業における販売予測・在庫最適化などの実績が豊富です。また、2024年には「exaBase 生成AI」が法人向け市場でシェア1位を獲得しています。生成AIを活用した予測分析にも対応できます。
最先端のAI技術を活用した高精度な予測システムを構築したい企業や、業界横断的な知見を持つAI開発パートナーを求めている企業にとって、有力な選択肢のひとつです。
日本電気株式会社（NEC）｜エンタープライズ向けの大規模実績
日本電気株式会社（NEC）は、国内外で幅広いIT・通信ソリューションを提供する大手企業です。長年にわたるシステム開発と研究開発の実績を背景に、AIや機械学習を活用した予測分析ソリューションの提供においても高い信頼性を誇ります。
特に大企業や官公庁向けの大規模システム構築において豊富な経験を持ち、安定性・信頼性が求められるエンタープライズプロジェクトに強みがあります。
特徴と強み
NECの最大の強みは、AI・データ分析に関する深い研究開発基盤と、大規模システムの構築・運用実績にあります。大規模案件では、分析技術と既存環境への対応力の両方が問われます。
- 基盤の強さ：研究開発と大規模運用の知見
- 要件対応：セキュリティや法令への対応も相談の対象
需要予測やS&OP（販売・操業計画）の高度化に向けた複数のソリューションがあります。製造、流通、金融などの予測分析に対応できます。独自のAIエンジン「NEC the WISE」を中心としたAIソリューション群を提供しており、業務特化型の予測モデルを効率的に構築できる環境が整っています。
企業の基幹に関わるシステムに求められる厳しい要件を満たせる体制が整っている点も、大きな特徴です。大規模な既存システムとの連携が必要なプロジェクトや、高いセキュリティ要件が求められる案件にも対応できます。
得意領域・実績
NECは製造業の需要予測や在庫最適化に対応します。金融のリスク予測や社会インフラの異常検知にも実績があります。
既存システムと長期運用の条件を重視する案件に向いています。
- 対象業界：製造、金融、社会インフラ
- 運用体制：大規模な保守・統合まで見据えた対応
官公庁・自治体向けの大規模データ分析プロジェクトや、グローバル展開する製造業のサプライチェーン最適化など、高い要件を持つプロジェクトでの豊富な実績が強みです。既存の基幹システムとの統合が必要な場合や、複雑な業務要件への対応が求められる大規模プロジェクトに適しています。
長期的な保守・運用の体制も整っているため、予測分析システムを長年にわたって安定稼働させたい企業にとって、信頼性の高い選択肢です。
株式会社Liaro｜流通産業特化の需要予測AI開発
株式会社Liaroは、機械学習を活用した需要予測AIや生成AIを基盤に、主に流通産業でDX推進を支援する企業です。
業務変革を通じた企業の競争力強化を支援することをミッションに掲げており、データ活用に精通したコンサルタントや技術者が在籍しています。需要予測の精度改善にとどまらず、予測結果に基づく発注・在庫管理業務まで、デジタル変革を包括的に支援できる点が特徴です。
特徴と強み
Liaroの強みは、機械学習を活用した需要予測AIの開発・実装に特化した専門性にあります。流通業の需要変動を扱う場合は、予測を業務へどう反映するかも大切な点です。
- 予測の専門性：季節性や天候などの変動を扱う力
- 業務連携：発注や在庫管理への反映までの支援範囲
流通産業を中心とした豊富な実績から、消費財・食品・アパレルなど在庫管理が複雑な業界における予測精度の向上ノウハウを多数蓄積しています。特に、季節性・プロモーション効果・天候変動など多様な変動要因を予測モデルに組み込む技術に強みを持っており、実際の業務環境で有効な予測精度を実現します。
また、生成AI技術の活用にも積極的に取り組んでおり、予測分析の自動化・高度化を推進しています。需要予測システムを基幹システムや発注システムとつなげる実績も豊富で、予測結果を実際の業務に反映する仕組みづくりまで一貫して対応できます。
得意領域・実績
Liaroは、流通・小売業における需要予測システムの開発・導入実績が豊富です。在庫の課題と既存システムとの連携を基準に、向いているかを見ます。
- 適した業界：食品、消費財、アパレル
- 導入範囲：予測から業務システムとの連携まで
機械学習モデルによる売上予測・在庫予測の精度向上から、予測システムの業務システムへの統合、運用支援まで一貫したサービスを提供しています。既存の基幹システムや販売管理システムとの連携実績もあり、スムーズな導入が可能です。
在庫の過剰・欠品を削減したい企業や、需要変動に柔軟に対応できる予測基盤を構築したい企業にとって、心強いパートナーとなります。需要変動の激しい業界での実績が豊富なため、こうした業界で予測分析を導入する場合には、有力な選択肢になります。
株式会社GeNEE｜3大クラウド対応のAI開発
株式会社GeNEEは、AWS・GCP・Microsoft Azureの3大クラウドに対応したシステム開発を強みとするIT企業です。クラウドで予測基盤を育てる場合は、設計から運用までの対応範囲を見ておきたいところです。
- クラウド対応：主要なクラウドから環境を選べる点
- 基盤整備：データ連携とモデル運用の支援
AI・機械学習の開発からクラウド基盤の設計まで幅広く対応します。クラウドネイティブな予測分析の構築を得意としています。
特徴と強み
GeNEEには、AWS・GCP・Azureの認定資格を持つエンジニアが在籍しています。環境選定から設計、構築、運用まで支援できます。クラウド基盤の設計では、拡張性と運用のしやすさが大切になります。
- 環境選定：複数のクラウドの特性を比べたうえでの選択
- 運用監視：モデルの更新と監視までを含む設計
データパイプラインとMLOpsの整備を進め、機械学習モデルのデプロイや監視を含む基盤構築を得意としています。また、クラウドの特性を生かしてシステムを拡張しやすく作るため、データ量の増加やモデルの追加・更新に柔軟に対応できる予測基盤を実現します。既存のオンプレミスシステムからクラウドへの移行まで含めて支援できる点も、GeNEEの強みのひとつです。
得意領域・実績
GeNEEは、製造業・EC・金融など幅広い業界での予測分析システム開発実績を持っています。将来のデータ量やモデルの追加まで想定して、候補を比べることが大切です。
- 利用サービス：マネージドMLの活用
- 向く企業：AI基盤を段階的に広げたい企業
AWS SageMaker、Google Vertex AI、Azure Machine Learningを活用し、拡張しやすく、コストも管理しやすい基盤を実現します。データエンジニアリングからモデル開発、システム統合まで対応します。社内に専門人材が少ない企業にも向くパートナーです。
クラウドを活用して迅速かつコストを抑えながら予測分析基盤を構築したい企業や、将来は自社でシステムを拡張していきたい企業に向いています。
SENSY株式会社｜消費者嗜好を捉えた高精度需要予測AI
SENSY株式会社は、2011年に設立された、マーケティング・需要予測・MD最適化を専門とするAI企業です。嗜好やトレンドの変化が大きい商材では、予測の後の施策まで見ておきたいところです。
- 得意な商材：アパレルや消費財の需要
- 活用範囲：MDや店舗配分の判断への反映
嗜好やトレンドの変動が大きい小売、アパレル、消費財メーカーなどの需要予測に特化した独自のAI技術を持っています。この分野では、国内有数の実績を誇ります。
特徴と強み
SENSYの最大の特徴は、消費者の嗜好・トレンド変動を捉えた高精度な需要予測AIにあります。ファッション・アパレルなどトレンドの変化が激しい業界では、過去の販売データだけでは予測精度に限界があります。変化の大きい商材では、販売データ以外の情報も判断材料になります。
- 分析対象：嗜好やトレンドの変化
- 業務活用：予測をMDや配分計画に生かす使い方
SENSYは、感性データやトレンド情報も予測に取り込みます。従来の統計モデルでは難しい需要変動にも対応します。
予測から意思決定、実行までをデータでつなげられます。予測精度を高めるだけでなく、業務全体のDXを目指す企業にとって、SENSYは頼りになるパートナーです。
得意領域・実績
SENSYは、アパレル・ファッション・小売業における需要予測・MD計画最適化・在庫管理において豊富な実績を持っています。変動の大きい商品を扱う企業ほど、導入実績が自社の業種に近いかを確かめることが大切です。
- 判断材料：需要予測と在庫管理の経験の有無
- 活用先：商品企画やマーケティングへの広がり
国内大手アパレルブランドや小売チェーンへの導入実績があり、需要予測精度の向上による在庫削減や機会損失の低減に貢献してきました。また、需要予測の結果をもとに、マーケティング施策や商品企画の分析・提案も行っています。データドリブンな経営を目指す企業にとって、強力なパートナーになります。
消費者の嗜好変動が激しく予測が難しい商材を扱う企業に向いています。とくに、アパレル、雑貨、季節性商品を扱う企業の選択肢になります。
予測分析システム開発パートナー選びのポイント
予測分析システムの開発パートナーは、価格や知名度だけでなく、多面的な観点で評価するのが基本です。自社の課題、データ環境、予算、開発体制に合ったベンダーを選ぶことが、プロジェクトの成否を左右します。そのうえで、特に見ておきたい観点を3つ取り上げます。
実績と経験の確認方法
開発会社の実績は、「AI開発実績あり」という表記や件数だけでなく、内容の近さまで確かめると比べやすくなります。同業他社や類似の課題に取り組んだ実績があるかも、あわせて見ておきたい点です。
- 事例の具体性：業界、用途、成果がどこまで示されているか
- 担当者との対話：課題を理解しようとする姿勢
過去の導入で予測精度がどれだけ改善したか、ROIがどの程度だったかを、具体的なデータとともに示せるベンダーは、信頼性が高いといえます。
商談では、データサイエンティストやプロジェクトマネージャーと話す機会を設けると、技術力に加えて業務理解力と対話力も確かめられます。ベンダーが自社の業務課題をどこまで深く理解しようとしているか、その姿勢も選定の基準になります。
技術力と専門性の評価
予測分析システムの開発には、機械学習・統計解析・データエンジニアリングなど幅広い専門技術が必要です。ベンダーの技術スタックや、エンジニアとデータサイエンティストのスキルの水準を見ておきたいところです。技術の評価は、開発時と運用時の両面で見ます。
- 開発基盤：機械学習、クラウド、データ連携の扱い
- 運用設計：精度管理と再学習の方法
具体的には、機械学習フレームワークやクラウドの利用実績、データパイプラインやMLOpsの整備状況が手がかりになります。また、モデルの精度管理や再学習の仕組みなど、運用フェーズで求められる技術への対応力も、評価項目のひとつです。
予測精度は初期開発時だけでなく、データや市場環境の変化に合わせて継続的に維持・改善する必要があります。この点に対応できないベンダーに発注すると、リリース後に精度が落ちても手を打てないおそれがあります。
プロジェクト管理体制の確認
予測分析システムの開発は、要件定義、データ整備、モデル開発の順に進みます。その後、システム統合、テスト、リリースを経て、運用保守へ移ります。多くのフェーズにわたるため、問題が起きたときにどう動くかまで、具体的に見ておきます。
- 進行管理：報告の方法と、遅延時の対応
- 保守体制：リリース後の支援窓口
各フェーズで遅れや品質の問題が出ないよう、適切な管理体制が整っているかを見ておく必要があります。プロジェクトマネージャーの経験やスキルは、事前に確認しておきたい項目です。進捗報告の頻度や方法、問題が起きたときの連絡の流れ、開発後のサポートも、あわせて押さえておくと話が進めやすくなります。
AI・機械学習では、仕様変更や手戻りが起きやすい傾向があります。そのため、アジャイル開発とリスク管理に慣れた責任者がいるかを見ておきたいところです。
まとめ
予測分析システムは、経営課題を解決する強力な手段になります。一方で、パートナー選びを誤ると、期待した成果が得られないおそれもあります。
この記事で紹介した6社は、いずれも予測分析の分野で高い実績と専門性を持つ企業です。ただし、自社の業種、課題、予算、開発体制に合うパートナーを選ぶことが、何より大切です。
コンサルから開発まで一気通貫で頼みたいならripla、AI技術を重視するならエクサウィザーズが候補になります。大規模案件はNEC、流通・小売はLiaroが向いています。
クラウドを中心にした開発ならGeNEE、アパレルや消費財の需要予測ならSENSYが候補になります。複数社の提案は、同じ条件で比べることが大切です。
まずは複数社に問い合わせて、自社の要件に対する提案を比較することをおすすめします。
予測分析システムの開発を検討している方は、ぜひriplaへもお気軽にご相談ください。要件整理から開発・運用まで、貴社の課題に合ったかたちでご提案いたします。
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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。