売上予測システム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

売上予測システムの開発会社は、AIの予測精度だけでなく、販売・受注・顧客・商品データをつなぎ、予測結果を発注や営業活動まで活用できる会社を選ぶことが重要です。

「Excelで作った売上予測が担当者の勘に依存している」「営業会議の数字が毎回変わる」「予測を導入しても現場が使い続けられるか不安」と悩む企業は少なくありません。本記事では、コンサルティングから開発まで相談できる株式会社riplaを最初に紹介し、店舗の来店・売上予測、営業案件の受注予測、製造業の需要予測やS&OPに強い実在企業を、用途別に計6社紹介します。公開料金があるサービスと個別見積の受託開発を分け、導入前に確認すべきデータ条件やRFPの質問も整理します。

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売上予測システムの開発会社選びが重要な理由

売上予測システムは、過去の実績をグラフにするだけの仕組みではありません。販売管理、受注、商談、顧客、商品、店舗などのデータに、価格、販促、天候、人流、営業活動といった要因を組み合わせ、将来の売上金額や数量、来店客数、受注確度を予測して意思決定につなげる仕組みです。まず、予測したい対象を明確にすることが、会社選びの出発点になります。

店舗・小売・飲食で使う売上予測は、店舗別・商品別の日次販売数量や来店客数を予測し、発注、人員配置、製造数、廃棄削減に役立てます。一方、営業部門で使う売上予測は、商談ステージ、顧客属性、受注予定日、営業活動、過去の受注・失注を使い、案件ごとの受注確度や月別の着地見込みを予測します。両者は同じ「売上予測」でも、必要なデータの粒度と現場の利用者が異なります。

開発会社に相談するときは、「売上を予測したい」とだけ伝えず、「毎週の営業会議で受注見込みを更新したい」「店舗ごとの来店客数を予測して翌日の製造数を決めたい」「新商品の販売量を複数シナリオで比較したい」のように、予測結果を使う業務まで説明します。用途が曖昧なままAIモデルだけを先に選ぶと、予測値が表示されても意思決定につながらない可能性があります。

予測モデルは、入力するデータが欠けていたり、商品コードや店舗コードが統一されていなかったりすると、期待した結果を出しにくくなります。過去データの期間、返品・キャンセルの扱い、商品廃番、価格変更、販促、休日、天候、店舗統廃合などを確認し、CSV、API、SFTPのどの方式で何時に更新するのかを決める必要があります。データクレンジングやマスタ統合を支援できる会社ほど、実運用への移行を進めやすくなります。

また、導入後は予測値と実績の差異を見て、なぜ外れたのかを確認し、必要に応じて人が補正し、モデルを再学習します。MAE、RMSE、MAPE、WAPEなどの精度指標だけでなく、欠品率、廃棄率、粗利、残業時間、営業会議の資料作成時間などの業務KPIを設定し、改善サイクルを運用できるかまで比較することが大切です。

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。

riplaに相談する強みは、最初から特定のAI製品や技術を決めるのではなく、売上予測を使う業務の整理から始められる点です。たとえば、営業案件の受注確度を予測したい場合は、SFAに登録された商談ステージ、顧客属性、営業活動、受注予定日、失注理由を確認し、どの項目をモデルに使うかを検討します。店舗の需要予測であれば、販売実績、来店客数、商品マスタ、販促、天候、在庫の関係を整理します。

必要な機能を一度に作り込まず、まずは1部門や少数店舗でデータを取り込み、現行のExcel予測や担当者の判断と比較する段階導入も可能です。予測値を表示するだけでなく、根拠となる要因、信頼区間、現場による補正理由、実績との差異を記録し、発注・生産・営業計画に接続するところまで要件化できます。

営業・顧客・生産・販売管理など複数の基幹データを組み合わせ、自社固有の業務要件に合わせて売上予測を設計したい企業に適した候補です。SaaSをそのまま使える部分と、個別開発やAPI連携が必要な部分を切り分けたい場合にも、要件定義から相談しやすくなります。将来は在庫、会計、予算、経営ダッシュボードへ拡張したい企業にも向いています。

問い合わせ時には、過去データの整備、モデルの精度評価、予測結果の説明、人による補正、再学習、権限管理、運用保守の範囲を確認します。価格だけを比べるのではなく、PoC、データ移行、教育、稼働後の改善支援を分けた見積もりを依頼すると、他社との比較がしやすくなります。

ソフトバンク株式会社｜小売・飲食の店舗売上を小さく始めやすい

ソフトバンク株式会社は、人流統計データ、気象データ、店舗の販売実績や来店客数を組み合わせるAI需要予測サービス「サキミル」を提供しています。来店客数または売上を予測し、発注業務、食品ロス、欠品、人員配置の改善につなげたい小売・飲食・ベーカリー企業が検討しやすいサービスです。

サキミルの特徴は、店舗実績だけでなく、人流と気象の外部データを利用して日次の来店客数や売上を予測する点です。公式サイトでは、Webダッシュボード版が月額7,900円／店舗から、API連携版が月額4,900円／店舗からと案内されており、10店舗で単純計算すると年間利用料は約58万8,000円から94万8,000円が目安になります。税区分や初期費用などの契約条件は、問い合わせ時に確認する必要があります（出典: ソフトバンク「サキミル」公式、2026年確認）。

導入時のデータ条件も比較的確認しやすく、公式案内では過去3〜15か月の実績データを登録し、申し込みから1〜2週間程度で利用を開始できる流れが示されています。無料トライアルは2か月間と案内されているため、まず数店舗で予測を使い、廃棄率、欠品率、製造数の調整時間、人件費などの変化を確認したい企業に向いています。

1店舗や少数店舗で始めたい企業、API連携の負担を抑えてWeb画面から試したい企業に適しています。ソフトバンクの導入事例では、2店舗を展開するベーカリーが、経験と勘に依存していた製造数の予測をサキミルで補い、廃棄ロス、販売機会ロス、残業時間の削減を進めています。事例の効果は企業ごとの条件に依存するため、自社でも同じ効果が保証されると考えず、導入前後の比較方法を決めておくことが大切です。

一方、営業案件の受注確度、複雑な社内承認、独自の販売管理や生産計画まで一体化したい場合は、サキミル単体で要件を満たせるとは限りません。予測対象が店舗の来店・売上なのか、商品別の発注なのかを整理し、API連携、予測結果の出力先、自動発注や既存POSとの接続範囲を確認してから選びます。

株式会社日立ソリューションズ｜SFAを活用した営業案件の受注予測

株式会社日立ソリューションズは、Salesforce Sales Cloudなどに登録された営業活動、顧客特性、案件情報をもとに、お客様専用の受注予測モデルを生成する「AI売上予測ソリューション」を提供しています。店舗需要ではなく、営業部門の案件ごとの受注率、売上計上月、営業戦略をデータで見直したい企業に適した候補です。

日立ソリューションズの公式情報では、案件データから受注・失注を左右するパラメータをAIが特定し、最新の営業活動状況から予測する考え方が示されています。売上予測プロセスを自動化し、予測結果を売上計上月と対応させて月別の売上シミュレーションにつなげられるため、営業担当者の集計作業を減らしながら、マネージャーが注力案件を判断しやすくなります。

PoCでは、受注案件だけでなく失注案件も含む過去実績が必要になります。モデルを自動更新し続けるのではなく、精度を確認して手動でモデルを入れ替える方針も公式FAQで説明されているため、導入時には再学習の責任者、レビュー周期、外れ値が出たときの扱いを業務手順に落とし込むことが重要です。

営業組織が大きく、担当者ごとに予測の基準が違う企業、SFAを導入しているものの受注予測や業績シミュレーションに十分活用できていない企業に向いています。日立ソリューションズは2023年の提供開始時に、最短3か月程度での導入を案内しており、個別見積で提供しています（出典: 株式会社日立ソリューションズ「AI売上予測ソリューション」ニュースリリース、2023年、2026年確認）。

売上予測の結果を営業会議で使う場合は、予測値だけでなく、どの案件を優先すべきか、受注確度の根拠は何か、担当者が補正した場合に誰が承認するかを確認します。小売や飲食の店舗売上を予測したい企業は、営業案件向けのデータモデルと目的が異なるため、対象業務に適合するかを最初に切り分けます。

日本電気株式会社（NEC）｜新製品とS&OPの需要予測を大規模に支援

日本電気株式会社（NEC）は、AIを活用して新製品の販売量や需要を予測し、関係部門の合意形成を支援する「NEC Advanced-S&OP 新製品需要予測ソリューション」を提供しています。過去に同じ製品がなく、担当者の経験や類似品の選定に依存しやすい新製品の販売計画を、複数の予測モデルと幅を持った予測で検討したい企業に向いています。

NECのソリューションは、新製品発売時の販売ボリューム予測、予測レンジを使った意思決定、年間販売量予測、販売計画の合意形成を支援する構成です。類似品と新製品の条件差を考慮し、熟練者の暗黙知をAIで支援する考え方が特徴です。単に「AIが一つの数字を出す」のではなく、マーケティング、生産、営業、経営が異なる前提を比較しやすくなります。

料金は公開SaaSのように店舗単位で比較できるものではなく、NECの案内では年額1,440万円からで、データ量により変動し、別途初期費用が必要です（出典: NEC「AIを活用して戦略的意思決定を支援するNEC Advanced-S&OPソリューション」、2024年、2026年確認）。全社のS&OPや新製品計画を扱う大規模案件向けの参考値として捉え、PoC費用、データ基盤、導入支援、保守費用を分けて見積もりを確認します。

製造業、消費財メーカー、複数部門で販売計画と生産計画を調整する企業が主な検討対象です。NECは2023年にアサヒ飲料株式会社と実証実験を行い、有効性を検証したと公表しています。新製品のローンチや需要変動が大きい商品を扱い、計画値を部門間の合意形成に使いたい場合は、予測モデルの精度だけでなく、会議での判断プロセスまで含めて評価します。

小規模事業者が数店舗の売上を低価格で予測する用途には、機能や費用が過大になる可能性があります。新製品の類似品データ、価格、販促、チャネル、販売計画、製造制約などを連携できるか、予測レンジの根拠を誰が説明するか、既存ERPやDWHとどう接続するかを事前に確認することが重要です。

株式会社NTTデータ｜売上予測から需給計画までつなぐ大規模SI

株式会社NTTデータは、AI、データプラットフォーム、SCPツールなどを組み合わせ、顧客起点のサプライチェーンを実現する「Customer Driven Supply」を提案しています。食品メーカーの公開事例では、DataRobotを活用した売上予測モデルの構築を進め、需要予測・販売計画と生産・需給計画のデータ連携による最適化を目指しています。

NTTデータは、予測モデルだけを納品するのではなく、データ収集、可視化、販売計画、需給調整、製造オペレーションの標準化までを含む業務変革を相談しやすい会社です。公式情報では、生活者・顧客情報や直近実績を反映した販売計画の精度向上、PSI情報の自動収集、欠品・過剰在庫へのアラートなどが解決の方向性として示されています。

大規模な売上予測では、予測の結果を在庫、調達、生産、物流、販売にどう伝えるかが重要になります。NTTデータが紹介する食品メーカー事例でも、売上予測モデル単体の導入ではなく、需要予測や販売計画と生産・需給計画のデータ連携を進める構想になっています。短期の画面開発より、全体のデータアーキテクチャと業務プロセスを整えたい企業に適しています。

食品、製造、流通など、販売計画と生産・需給計画を連動させたい大企業やグループ企業に向いています。DataRobot、Anaplan、iQuattroなどの複数ソリューションを組み合わせる選択肢があるため、既存のERP、DWH、BI、SCPツールを生かせるかを確認しながら全体設計を進めます。部門をまたぐデータ定義や権限、運用組織の整理も相談したい場合に候補になります。

一方、1店舗だけの簡易な売上予測や、短期間で試す小規模PoCでは、プロジェクト規模が合わない可能性があります。依頼時には、予測単位、更新頻度、必要な外部データ、欠品・廃棄のKPI、データ連携の責任範囲、モデル運用を担う人材、障害時の手作業を明確にし、段階導入の提案を求めることが大切です。

富士通株式会社｜需要予測と生産計画を最適化する製造・流通支援

富士通株式会社は、製造・卸・小売のサプライチェーンにおける需要予測、生産計画、販売計画を支援しています。富士通の技術資料では、複数の予測モデルを組み合わせて状況に応じたモデルを選択する「動的アンサンブル予測」や、商品属性を考慮するモデルが紹介されています。需要変動が大きい食品・消費財や、拠点・工程ごとのデータを統合したい企業が検討しやすい会社です。

富士通の支援は、単一の時系列モデルで将来を決め打ちするのではなく、商品や拠点ごとの特徴、販売履歴、販促、季節性などを踏まえて予測を安定させる考え方と相性があります。需要予測を生産計画や補充計画に反映させ、在庫、納期、食品ロス、製造ラインの制約を含めて全体最適を目指したい企業に向いています。

予測に使うデータが複数の拠点や工程に散在している場合は、モデルの前にデータ基盤とマスタの整備が必要です。富士通の公開資料では、需要予測を起点に販売計画や生産計画へ反映する方向性が示されているため、精度の数値だけを比較するのではなく、計画業務のどこまでを対象にするか、業務部門がどの画面で判断するかを確認します。

製造業、食品メーカー、卸売、小売など、需要予測と生産・物流を連携させたい企業に適しています。富士通は食品メーカーとともに動的アンサンブル予測を用いた需要予測や生産計画の最適化を支援する方向性を公開していますが、実際の効果は商品数、予測期間、欠損データ、販促の記録方法によって変わります。自社と近い商品カテゴリや拠点数の事例を確認することが大切です。

大型のデータ基盤や既存基幹システムとの連携が必要な場合は、初期開発費だけでなく、クラウド、外部データ、モデル監視、再学習、運用保守を分けて見積もってもらいます。工場や物流拠点で障害が発生したときに手作業へ切り替える手順や、予測値を人が上書きした理由を保存する仕組みも、要件に含めて確認します。

売上予測システムの開発会社を選ぶポイント

6社は同じ土俵で順位を付けるものではありません。1店舗から低コストで始めるのか、営業案件の受注見込みを改善するのか、製造・在庫・生産計画まで全社で統合するのかによって、適した会社が変わります。費用、データ条件、導入期間、導入後の運用支援を同じ条件で確認することが重要です。

比較表を作るときは、会社名、サービス名、得意業種、予測単位、入力データ、連携方式、公開料金、導入期間、予測後の業務を記載します。たとえば、ソフトバンクは店舗の来店・売上予測、日立ソリューションズはSFAを使った営業案件の受注予測、NEC・NTTデータ・富士通は製造・流通の需要予測や計画業務までを含む相談が中心です。riplaは、これらの業務要件を整理し、既存システムとの連携を含めた個別開発を相談したい企業の候補になります。

費用も、月額SaaS、パッケージ、PoC、実運用版、全社版を分けて考えます。売上予測専用の公的な一律相場はほぼないため、受託開発の目安は、データ連携1〜2本と簡易モデルのPoCで300万〜800万円、複数データ連携・権限・シナリオ・精度監視を含む実運用版で800万〜2,000万円程度とされます。これらは類似する業務システムからの推定であり、データ移行や基幹連携が複雑な場合は増額する可能性があります（出典: FrameScript「2026年版 業務システム開発の費用相場」および本リサーチの類似システム比較、2026年確認）。

PoCの評価を「AIの予測が当たったか」だけにすると、実運用で失敗しやすくなります。現行のExcelや担当者の予測をベースラインにし、同じ期間・同じ対象で比較したうえで、予測値の根拠を説明できるか、現場が補正できるか、補正理由を残せるか、毎週または毎月更新できるかを確認します。予測の誤差が小さくても、入力の手間が大きすぎれば定着しません。

店舗なら廃棄率、欠品率、粗利、製造時間、人員配置の適合度を測定します。営業なら受注率、売上着地の誤差、重点案件へのアクション数、会議資料の作成時間を測定します。製造・流通なら在庫日数、サービス率、緊急発注、計画変更回数、フードロスを測定します。業務KPIを先に決めておくと、導入後に投資対効果を説明しやすくなります。

RFPには、予測対象と単位、必要な履歴期間、CSV・APIなどの連携方式、データ更新頻度、返品・欠損・異常値の処理、予測レンジと説明機能、人による補正、モデル再学習の条件、精度指標、実績との差異分析、BIやSFAとの連携、導入教育、保守の範囲を記載します。見積もりでは、要件定義、データクレンジング、設計、開発、テスト、移行、トライアル、運用保守を分けて提示してもらいます。

顧客や営業担当者に紐づくデータを扱う場合は、最小権限、MFA、通信・保存時の暗号化、監査ログ、バックアップ、データ所在、再委託、障害時の復旧目標、個人情報の利用目的を確認します。AI事業者ガイドライン第1.2版やIPAのAIセキュリティ資料も参照し、学習データへの不要な情報混入、予測根拠の説明、誤予測時の責任分界を契約と運用規程に反映することが大切です。

売上予測システムに関するよくある質問

売上予測システムの導入では、費用や精度だけでなく、どのデータを用意し、誰が予測結果を確認し、どの業務を変えるのかを先に決める必要があります。ここでは、開発会社へ相談する前に確認しておきたい質問に回答します。

公開SaaSは数千円から数十万円の月額で利用できるものがあり、ソフトバンクのサキミルは店舗単位の料金が公開されています。個別開発では、簡易PoCが300万〜800万円、実運用版が800万〜2,000万円程度の推定ですが、データ整備、基幹連携、店舗数、権限、再学習、保守の範囲で変動します。正確な金額は、予測対象と連携システムを整理したうえで複数社から見積もりを取得する必要があります。

必要な期間は予測対象、季節性、データの粒度、説明変数の数によって異なるため、一律に何年分とは言えません。店舗のサービスでは過去3〜15か月の実績を使う例があり、営業案件では受注だけでなく失注を含む十分な件数が必要になります。まずデータ棚卸しを行い、欠損、返品、廃番、価格変更、販促の履歴を確認してから、ベースラインモデルで実現可能性を検証します。

AIを導入しても、予測が必ず当たるわけではありません。データの品質、外部要因の変化、予測期間、商品の新規性、現場の入力状況によって誤差が生じるため、予測レンジや根拠を表示し、現場が補正できる仕組みを用意することが重要です。精度指標に加えて、欠品、廃棄、粗利、残業、会議時間などの業務KPIを継続的に確認し、モデルを再学習する運用まで設計します。

まとめ

売上予測システムの開発会社は、予測する対象と、予測結果を使う業務によって選ぶことが大切です。小売・飲食の店舗売上を低コストで試すならソフトバンク、SFAを使う営業案件の受注予測なら日立ソリューションズ、新製品やS&OPならNEC、食品・製造の需給計画まで統合するならNTTデータや富士通が候補になります。自社の業務要件に合わせてデータ連携から個別開発まで相談したい場合は、riplaも比較対象に加えます。

導入前には、予測対象、データの履歴と品質、連携方式、費用、導入期間、精度指標、予測根拠、人による補正、再学習、セキュリティ、障害時の運用を確認します。最初から全社展開するのではなく、1部門・少数店舗・限定商品でPoCを行い、予測精度と業務KPIを比較してから対象を広げると、投資効果と現場の定着を判断しやすくなります。

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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。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。