売上予測システムの開発会社は、予測対象、連携するデータ、導入後の運用範囲の3点で比べると、自社の業務に合う会社が見えてきます。
用途別の6社と、比較のときに確認したい事項も取り上げます。全体像は売上予測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
・売上予測システム開発の完全ガイド
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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、過去の実績を眺めるだけでなく、将来の数値を出して意思決定につなげる仕組みです。
販売管理や受注などのデータに、価格や販促、天候を組み合わせて、将来の売上金額や数量、来店客数、受注確度を予測します。人流や営業活動の情報も組み合わせます。
対象が幅広いため、会社を比べる前に、まず予測対象を明確にすることが、会社選びの出発点になります。
店舗の需要予測と営業案件の受注予測の違い
用途によって予測単位と利用者が異なるため、まず予測結果を使う業務を整理しておく必要があります。
- 店舗の需要予測：店舗・商品別の日次販売数や来店客数が対象です。
- 営業案件の受注予測：案件ごとの受注確度と、月別の着地の見込み。
店舗の需要予測の結果は、発注や人員配置に役立て、製造数や廃棄削減の判断にもつなげます。
営業部門では、商談ステージや顧客属性を中心に、受注予定日や営業活動、過去の受注・失注を使います。
同じ売上予測でも、必要なデータの粒度と現場の利用者は異なります。そのため、発注側は「売上を予測したい」とだけ伝えず、予測結果を使う業務まで開発会社に説明します。
たとえば、毎週の営業会議で受注見込みを更新する用途や、店舗ごとの来店客数から翌日の製造数を決める用途があります。新商品の販売量を複数のシナリオで比べることもできます。
用途が曖昧なままモデルを選ぶと、予測値が意思決定につながらない場合があります。
データ連携と予測後の運用設計による成否の差
データ連携と運用を比べると、予測結果を実業務へ移す道筋が見えてきます。
- データ品質：欠損や不統一な商品・店舗コードの有無。
- 更新方法：CSV、API、SFTPの方式と更新時刻。
- 運用体制：差異の確認、補正、モデル再学習を担う体制。
データ条件では、発注側が履歴期間や返品・キャンセル、廃番を確かめます。価格変更や販促の履歴、休日や天候、店舗統廃合の情報も確認の対象です。
データクレンジングやマスタ統合を支援できる会社は、実運用への移行が進みやすくなります。
導入後は、予測値と実績の差を調べ、必要に応じて人が補正したうえで、モデルを再学習します。精度は、MAEやRMSEなどの指標で確かめます。MAPEやWAPEも、精度の確認に含めます。
業務KPIには、欠品率や廃棄率、粗利を使えます。残業時間や営業会議の資料作成時間も、KPIとして追えます。また、開発会社を比べるときは、改善サイクルを続けられるかも見ておきます。
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貫して支援します。
IT事業会社として社内DXを推進した経験を活かし、成果の創出とシステムの定着を支援します。
営業や顧客の管理から生産、販売管理まで、幅広い基幹システムの構築・導入実績があります。そのうえで、企業ごとの業務要件に合わせて柔軟に対応します。
特徴と強み
特定のAI製品や技術を先に決めず、まず売上予測を使う業務を整理するところから始められます。
必要なデータやモデルで使う項目を検討したうえで、機能を決めていきます。
- 営業案件：SFAの商談段階、顧客属性、活動、受注予定日、失注理由が検討の中心です。
- 店舗需要：販売実績、来店数、商品マスタ、販促、天候、在庫を洗い出します。
- 段階導入：1部門や少数店舗からデータを取り込み、現行の予測と比べる進め方です。
予測値の要因や信頼区間を記録する機能も、要件に含められます。現場の補正理由や実績との差も、同じく記録の対象です。予測結果は、発注や生産、営業計画へつなぐところまで相談できます。
得意領域・実績を確認するときの視点
複数の基幹データと自社固有の業務要件を踏まえ、導入範囲を相談できます。
- 要件整理：SaaSで使う機能と、個別開発・API連携の切り分け。
- 拡張性：在庫、会計、予算、経営ダッシュボードへ広げる場合を含めて検討します。
- 運用支援：精度評価や説明、補正、再学習、権限、保守の範囲。
見積もりは、価格だけでなくPoCやデータ移行を分けて見ると比べやすくなります。教育や稼働後の改善支援も、同じように分けておく必要があります。
ソフトバンク株式会社｜小売・飲食の店舗売上を小規模から始める候補
ソフトバンクは、人流統計や気象のデータを、販売実績や来店客数と組み合わせるAI需要予測サービス「サキミル」を提供します。小売や飲食、ベーカリーで来店数や売上を予測したい企業が候補になります。発注や食品ロス、欠品、人員配置を改善したい企業も、検討できます。
特徴と強み
サキミルは、予測の中身と料金、試用や利用開始までの条件を並べて見ると、小規模に始められるかを比べやすいサービスです。
- 予測対象：店舗実績に人流・気象データを加え、日次の来店数や売上を予測します。
- Web版料金：月額7,900円／店舗から利用できます。
- API版料金：月額4,900円／店舗から使える料金です。
- 試用条件：過去3〜15か月の実績を登録し、無料トライアルは2か月間です。
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、問い合わせの際に確かめます（出典: ソフトバンク「サキミル」公式、2026年確認）。
申し込みから1〜2週間程度で利用を開始できる案内です。
利用を始めたあとは、廃棄率や欠品率、製造数の調整時間、人件費などの変化を確かめます。
得意領域・実績
1店舗や少数店舗から始めたい企業や、Web画面から試したい企業に向いています。
- 導入事例：2店舗のベーカリーが、製造数の予測に活用しています。
- 接続確認：APIや出力先、自動発注、既存POSとの接続を見ます。
- 対象範囲：来店・売上予測か、商品別の発注予測かの線引き。
事例では廃棄ロスや販売機会ロス、残業時間の削減を進めています。ただし、効果は企業ごとの条件によって変わるため、自社で同じ効果が保証されるとは限りません。
営業案件の受注確度や、独自の販売管理・生産計画との一体化まで求める場合は、サキミル単体で満たせるとは限りません。
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
日立ソリューションズは、Salesforce Sales Cloudなどの営業活動や顧客特性、案件情報をもとに、受注予測モデルを作るソリューションを提供します。
案件別の受注率や売上計上月、営業戦略を見直したい企業に適した候補です。
特徴と強み
案件情報を分析して、受注と失注の要因を営業予測や月別のシミュレーションに生かします。
- 案件分析：受注と失注を左右する要因を、AIが特定します。
- 月別予測：売上計上月に合わせた売上のシミュレーション。
- 再学習：精度を見て、モデルを手動で入れ替える運用もあります。
予測の工程を自動化すると集計作業が減り、マネージャーは注力する案件を判断しやすくなります。
PoCには、受注と失注の両方を含む過去実績が必要です。そのうえで、再学習の責任者やレビュー周期、外れ値への対応を、業務手順として決めておきます。
得意領域・実績
営業組織が大きく、担当者ごとに予測基準が異なる企業や、SFAを予測に活用できていない企業に向いています。
- 導入期間：提供開始時には、最短3か月程度と案内されました。
- 料金：個別見積での提供です。
- 会議での利用：優先案件や予測根拠、補正承認者の確認。
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）。
店舗売上の予測とは目的が違うため、対象業務に合うかどうかを先に切り分けておきます。
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
NECは、AIで新製品の販売量や需要を予測し、部門間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」を提供します。
過去に同じ製品がなく、経験や類似品の選定に頼りがちな新製品の販売計画を検討する企業に向いています。
特徴と強み
複数のモデルと予測幅を使い、新製品の販売計画や部門間の判断を支えます。
- 予測業務：新製品の販売量、年間販売量、販売計画が検討の対象です。
- 判断材料：予測レンジを示し、異なる前提を比べやすくします。
- 料金：年額1,440万円からで、データ量によって変わります。
類似品と新製品の条件の違いを考慮し、熟練者の暗黙知をAIで支えます。また、マーケティングや生産、営業、経営の各部門が、前提を比べられます。
この年額は大規模な全社S&OPや新製品計画向けの参考値で、別途初期費用が必要です。見積もりは、PoCやデータ基盤、導入支援、保守費用を分けて行います（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）。
得意領域・実績
製造業や消費財メーカー、複数部門で販売計画と生産計画を調整する企業が主な対象です。
- 公開実績：2023年にアサヒ飲料と実証実験を行い、有効性を検証しました。
- 適合確認：新製品や需要変動の大きい商品の計画を評価します。
- 連携要件：類似品、価格、販促、チャネル、製造制約との接続。
数店舗の売上を低価格で予測したい小規模事業者には、機能や費用が過大になる場合があります。
既存のERPやDWHとの接続や、予測レンジの根拠を説明する担当者の有無も、事前に確かめておきます。
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
NTTデータは、AIやデータ基盤、SCPツールなどを組み合わせた「Customer Driven Supply」を提案します。食品メーカーの公開事例では、DataRobotを活用しています。事例では売上予測モデルを構築し、需要予測や販売計画と、生産や需給計画をつなぐ取り組みを目指しています。
特徴と強み
予測モデルだけでなく、データの収集や画面での見せ方から、販売計画、需給調整、製造オペレーションの標準化まで相談できます。
生活者や顧客の情報、直近の実績を販売計画に反映し、精度を高める方向性が示されています。PSI情報の自動収集や、欠品・過剰在庫へのアラートも、課題への対応策として挙がっています。
- 計画連携：販売計画と需給調整、生産計画をつなぐ部分です。
- 情報活用：顧客情報や直近実績を、販売計画に取り込む作業。
- 業務運用：PSI情報を集め、欠品・過剰在庫を通知する構想です。
予測を在庫や調達、生産、物流、販売へ伝える設計が欠かせません。食品メーカーの事例も、予測単体ではなく計画どうしの連携を進めています。
短期の画面開発より、全体のデータ構成と業務プロセスを整えたい企業に適しています。
得意領域・実績
食品、製造、流通などで販売計画と生産・需給計画を連動させたい大企業やグループ企業が候補です。
部門をまたぐデータ定義、権限、運用組織の整理も相談できます。
- 製品連携：DataRobotやAnaplan、iQuattroなどの組み合わせ。
- 既存資産：ERPやDWH、BI、SCPツールを使えるかどうか。
- 段階導入：小規模なPoCでは、規模が合わない場合があります。
依頼の際には、予測単位や更新頻度、外部データ、欠品・廃棄のKPIを明らかにしておきます。そのうえで、連携の責任者や運用人材、障害時の手作業も整理し、段階導入の提案を求めます。
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
富士通は、製造・卸・小売の需要予測や生産計画、販売計画を支援します。技術資料では、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。
需要変動の大きい食品や消費財、拠点・工程のデータを統合したい企業が、検討の候補になります。
特徴と強み
単一の時系列モデルに決め打ちせず、商品や拠点の特徴、販売履歴や販促、季節性を踏まえて予測します。
需要予測を生産や補充の計画に反映し、在庫や納期、食品ロス、製造ラインの制約まで含めた全体最適を目指します。
- 複数モデル：状況に応じて、組み合わせるモデルを選びます。
- 計画反映：生産や補充の計画へ、予測を入れる作業。
- 全体最適：在庫や納期、食品ロス、製造制約を考慮した計画。
複数の拠点や工程にデータが散らばっている場合は、モデルを作る前に、データ基盤とマスタを先に整えておきます。
精度とあわせて、計画業務の対象範囲や、業務部門が判断に使う画面も確かめます。
得意領域・実績
製造、食品、卸、小売で需要予測と生産・物流を連携したい企業に適しています。
- 公開事例：食品メーカーとの、動的予測による計画の最適化。
- 個別条件：商品数や期間、欠損、販促記録によって、効果は変わります。
- 費用確認：基盤、外部データ、監視、再学習、保守ごとの内訳。
自社に近い商品カテゴリや拠点数の事例を確かめるほか、障害時の手作業や、予測値を上書きした理由の保存も確認しておきます。
売上予測システムの開発会社を選ぶポイント
6社は同じ条件では順位を付けられません。店舗売上、営業案件、製造・在庫・生産計画のどれを扱うかによって、適した会社が変わります。
費用やデータ条件、導入期間、導入後の運用支援を、そろえて比べます。
予測対象と業務範囲をそろえた比較
比較表には、会社名やサービス名、得意業種のほか、予測単位や入力データ、連携方式を書きます。
- 店舗予測：ソフトバンクは来店・売上予測を扱います。
- 営業予測：日立ソリューションズはSFAの受注予測が対象です。
- 個別開発：riplaは、要件整理や既存連携を含めて相談できる候補です。
- 製造・流通：NEC、NTTデータ、富士通は需要予測や計画を扱います。
公開料金や導入期間、予測後の業務も、そろえて比べます。
費用は、月額SaaSやパッケージ、PoC、実運用版、全社版に分けて比べます。売上予測に特化した公的な一律の相場は、ほぼありません。
類似システムからの推定では、データ連携が1〜2本で簡易モデルのPoCが300万〜800万円です。一方で、複数連携や権限、シナリオ、精度監視を含む実運用版は、800万〜2,000万円程度と見られます。
この推定は、類似の業務システムを参考にしたものです。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による精度と現場の使いやすさの同時検証
PoCでは、予測精度だけでなく、実運用で使いやすいかも確かめます。入力の負担が大きすぎると、現場に定着しにくくなります。
- 比較基準：現行のExcelや担当者の予測と、同じ期間・対象で並べること。
- 説明と補正：根拠の提示や現場での調整、調整理由の記録を試します。
- 更新運用：週次・月次の回し方と、業務KPIの確認。
店舗では、廃棄率や欠品率、粗利、製造時間、人員配置を測ります。
営業では、受注率や着地誤差、重点案件への対応数、会議資料の作成時間を指標にします。
製造や流通では、在庫日数やサービス率、緊急発注、計画変更、フードロスを見ます。
業務KPIを先に決めておくと、導入後の投資対効果を説明しやすくなります。
RFPで確認するデータ・責任分界・セキュリティ
発注側はRFPに、予測対象と単位、履歴期間、CSVやAPIなどの連携方式、更新頻度を記載します。
返品・欠損・異常値の処理や、予測レンジと説明も含めます。現場補正、再学習条件、精度指標も、RFPに入れておきます。
実績との差異分析や、導入教育、保守の範囲も明記します。
- データ条件：対象、履歴期間、更新頻度、返品・欠損・異常値の扱い。
- 予測運用：予測幅や説明、補正、再学習、精度指標を確かめます。
- 見積内訳：要件定義、整備、開発、テスト、移行、教育、保守を工程ごとに分けて示すこと。
- 責任分界：連携や障害復旧、再委託、個人情報の扱い。
BIやSFAとの接続も記載します。
顧客や営業のデータを扱う場合は、最小権限やMFA、通信と保存時の暗号化、監査ログを確かめます。
バックアップやデータの所在、再委託、復旧目標、個人情報の利用目的も対象になります。
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ます。
学習データに不要な情報が混ざらないことや、予測根拠の説明、誤予測時の責任分界は、契約と運用規程に反映します。
売上予測システムに関するよくある質問
費用や精度を見る前に、データや利用者、変える業務を先に決めておくと、話が進みやすくなります。
売上予測システムの開発費用はいくらですか？
公開SaaSには月額数千円から数十万円のサービスがあり、サキミルは店舗単位の料金を公開しています。
個別開発の簡易PoCは300万〜800万円、実運用版は800万〜2,000万円程度の推定です。データ整備や基幹連携、店舗数によって金額は変わり、権限や再学習、保守も影響します。
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って確かめます。
売上予測には何年分のデータが必要ですか？
必要期間は、予測対象や季節性、データ粒度、説明変数によって異なり、一律には言えません。
- 店舗サービス：過去3〜15か月の実績を使う例があります。
- 営業案件：受注だけでなく失注も含む十分な件数が必要です。
- 事前確認：まずデータを一覧にして、欠損や返品、廃番、価格変更、販促履歴を確かめます。そのうえで、ベースラインモデルによって実現可能性を検証します。
AIを導入すれば売上予測は必ず当たりますか？
AIを導入しても、予測が必ず当たるとは限りません。データ品質や外部要因、予測期間、新商品、入力状況によって、誤差が生じます。
予測幅と根拠を示し、現場で補正できる仕組みを用意しておきます。欠品や廃棄、粗利、残業、会議時間なども、継続して確かめます。
精度指標に加えて業務KPIを追い、モデルを再学習する運用まで設計しておきます。
まとめ
開発会社は、予測対象と、予測結果を使う業務で選びます。店舗売上ならソフトバンク、SFAの営業案件なら日立ソリューションズが候補になります。
新製品やS&OPならNEC、製造・流通の需給計画ならNTTデータや富士通が候補です。個別要件やデータ連携から相談したい場合は、riplaも比較の対象に入ります。
導入前には、予測対象とデータの履歴や品質、連携方式を確かめます。費用や期間、精度指標も、そろえて比べます。さらに、根拠の示し方や人の補正、再学習、セキュリティ、障害時の運用まで確認します。
全社展開の前に、1部門や少数店舗、限定商品でPoCを行います。精度と業務KPIを比べてから対象を広げると、投資効果と定着を判断しやすくなります。
▼全体ガイドの記事
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▼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。