需要予測の成功事例6選｜原価率・発注作業・物流をAIの予測でどう改善したか

「発注は担当者の経験と勘に頼っていて、人によって数がばらつく」「予測の作業に毎週何時間もかかっている」「作りすぎと欠品を同時に減らしたい」。商品を仕入れたり作ったりする会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、需要予測システムやAIの予測ツールを使って、同じような壁を越えた6社の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。飲食店、菓子メーカー、ユニフォームメーカー、機械部品の販売会社、冠婚葬祭、食品スーパーまで、業種の違う事例を入れています。

先に結論を言うと、6件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 予測を「業務の判断」に直結させている：発注数、生産計画、出店判断、物流のリードタイムなど、予測を使う場面を決めていました。
• 小さく検証してから広げている：無料体験、精度検証、一部の品目・店舗・工場から始め、手応えを確かめてから広げていました。
• データの工夫と支援で精度を上げている：天候や休日のデータを加え、ベンダーの支援を受けながら精度を高めていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツールの提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月13日に確認しました。

需要予測の成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：経験頼みの発注で原価率が35%に。AIの予測を発注数のベースにして、原価率が約32%に下がり約1,200万円のコスト削減｜タイ料理店

状況

ピークヤムは、「タイ料理チェンロイ」の名前で、レストラン型の店舗やデパ地下でタイ料理を提供している会社です。

壁

発注は、はじめは社長が経験をもとに行い、店舗が増えてからは別の担当者に任せていました。各店舗から発注直前に「この食材が足りない」「やっぱりいらない」と連絡が来ることもあり、原価率は目標の30%に対して35%ほどになっていました。閉店間際の値引きで、さらに悪化する日もありました。

仮説（事例ページで語られていること）

社長は10年以上前から、手軽に予測ができるツールを探していました。専門知識がなくても使え、自社の規模でも導入しやすい価格であることが決め手だったと話しています。

打ち手

1. Prediction Oneで売上を予測し、経理・総務のスタッフが予測を担当する。
2. 予測結果をもとに、最終的な発注数を調整して発注する。
3. データサイエンティストの助言を受け、気象データを加え、説明変数の表記をそろえる。

結果

Prediction Oneの事例ページによると、原価率は約35%から約32%に下がり、金額にして約1,200万円のコスト削減になったとしています。説明変数を見直したことで、誤差率の中央値が約7ポイント改善した店舗もあったとしています。

ここが効いた

• 予測を「発注数を決めるベース」として使い、最後は人が調整した。
• 気象データの追加など、データの工夫で精度を上げた。

支援：Prediction One（Prediction Oneの評判・口コミ）／出典：Prediction One ピークヤムの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：生産計画がベテランの経験と勘に頼っていた。元営業の担当者が自分で予測モデルを作り、誤差率約10%に｜菓子メーカー

状況

東ハトは、「キャラメルコーン」などの菓子商品を200点以上扱うメーカーです。事例で話している担当者は、現場の営業から生産計画と在庫管理の担当に移った方です。

壁

これまでの生産計画は、予算に対して必要な数を作る組み方と、長く勤めるスタッフの経験と勘に頼っていました。人によって申告内容が違い、計画性が低いことが課題でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は「初心者でも簡単に使える」という点にひかれ、まず無料トライアルで試しました。自分で手を動かすことで、どのくらいのデータが必要かを学んでいったと話しています。

打ち手

1. 無料トライアルで、基幹システムに蓄積した日々の出荷データを使って予測を試す。
2. ウェビナーで時系列予測の使い方やデータの前処理を学ぶ。
3. 予測精度を上げることを最優先にして、社内の信頼を得る。

結果

Prediction Oneの事例ページによると、コンビニエンスストア向け商品の予測は誤差率約10%の精度まで向上し、生産計画の一助になっているとしています。1日あたり30分ほどの業務効率化ができていると感じているとも話しています。

ここが効いた

• 最初は社内で疑われていた予測を、精度を上げることで信頼に変えた。
• 予測結果をもとにした会話が増え、データで考える習慣が広がった。

支援：Prediction One（Prediction Oneの評判・口コミ）／出典：Prediction One 東ハトの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：販売計画の集約と予測に何日もかかっていた。ノーコードの予測AIで、生産計画の作業時間が10分の1に｜ユニフォームメーカー

状況

セロリーは、女性のオフィスユニフォームや、サービス・介護のユニフォームを企画・製造・販売する会社です。営業担当者が販売計画を立て、それをもとに生産計画を作っていました。

壁

年に2〜3回、商品ごとに半年から1年先までの予測を出していましたが、予測の精度、作業工数の多さ、営業（在庫を確保したい）と生産（在庫を減らしたい）の調整という複数の課題を抱えていました。

仮説（事例ページで語られていること）

AIによる需要予測を検討する中で、ノーコードで予測ができる点、1年先などの長期の予測や過去の予測と実績の検証ができる点、専門家のフォローが手厚い点を評価して導入したとしています。

打ち手

1. UMWELTで、定番品を中心に需要予測を行う。
2. 営業側・生産側のデータを集約し、予測と生産計画を作る作業をUMWELTに置き換える。
3. 過去の実績の推移と合わせて、予測と計画の根拠を説明できるようにする。

結果

トライエッティングの事例ページによると、営業側と生産側のデータ集約にそれぞれ1〜2日かかっていた作業時間を、10分の1に短縮できたとしています。担当者による生産計画のばらつきもそろえられたとしています。

ここが効いた

• 部門ごとに分かれていたデータを集め、同じ予測をもとに話せるようにした。
• 長期の予測と、過去の予測と実績の検証を両方行える仕組みを選んだ。

支援：UMWELT（UMWELTの評判・口コミ）／出典：トライエッティング セロリーの活用事例（2025年6月公開）

事例4：発注数が作業者の経験でばらつき、拠点間で重複発注も。予測から発注推奨量まで一続きにして、発注作業が約63%減｜機械部品の販売（米国）

状況

IKO Internationalは、日本トムソン株式会社の米国子会社で、ベアリングや精密機器を米国市場で販売しています。販売拠点は大きく5つあります。

壁

発注は、データベースから販売実績や在庫のデータを取り出し、Excelで発注推奨量を計算していましたが、実際には作業者が型番を一つずつ調べて発注数を決めていました。発注数が人によってばらつき、複数の拠点で重複して発注することで過剰在庫も生まれていました。基幹システムの切り替えを控え、見直しは急ぎでした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、AIの予測精度を確かめるために複数社に精度検証を依頼しました。そのうえで、自社の運用に落とし込めるかを最も重視し、需要予測から発注推奨量の算出まで1つのサービスで行えること、実運用まで並走する支援があることを決め手にしたとしています。

打ち手

1. 複数社に精度検証を依頼して比べる。
2. Deep Predictorで、需要予測から発注推奨量の算出までを一続きにする。
3. 米国全拠点の在庫発注業務を、同じ手順で行うように標準化する。

結果

AI CROSSの事例ページによると、作業者4名合計の在庫発注業務の時間は、週3.8時間から1.4時間に短縮（約63%削減）しました。年間で約124.8時間、稼働日換算で約16.5日分の削減になったとしています。発注数のばらつきや拠点間の重複発注も解消したとしています。

ここが効いた

• 精度だけでなく、自社の運用に落とし込めるかで選んだ。
• 予測と発注推奨量の計算を分けず、一続きの業務にした。

支援：Deep Predictor（Deep Predictorの評判・口コミ）／出典：Deep Predictor IKO Internationalの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：家族葬向けの出店を早めたいが、物件ごとの売上予測に時間がかかる。AIで予測し、1物件1時間が10〜15分に｜冠婚葬祭

状況

アルファクラブ武蔵野は、埼玉県で冠婚葬祭互助会業を展開する会社です。家族葬が急に増えたことを受けて、3〜4年前から家族葬向けの小型店舗の出店を早めようとしていました。

壁

出店候補の物件ごとに、データを集めて売上を予測する作業に時間がかかっていました。予測のロジックも人が考えており、予測して出店した店舗の売上が、実際には予測を下回ることが多かったとしています。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、データ集めと売上の計算に時間がかかっていることがスピーディーな出店の妨げになっていると考え、新規出店の業務にAIを活用したいと話しています。

打ち手

1. Deep Predictorの「新規出店時の売上予測 カスタムプラン」を導入する。
2. 売上予測に使うデータを集める作業と、売上を計算する作業をAIに置き換える。

結果

AI CROSSの事例ページによると、1物件あたり1時間ほどかかっていた調査が、10〜15分で売上の数字を出せるようになったとしています（事例ページのタイトルでは「物件精査を6倍速に」と表現しています）。

ここが効いた

• 予測を「出店の判断」という具体的な業務に結び付けた。
• 葬儀事業だけでなく、ほかの事業の出退店の判断にも広げる考えを持っている。

支援：Deep Predictor（Deep Predictorの評判・口コミ）／出典：Deep Predictor アルファクラブ武蔵野の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例6：配送便の積載率が低く、トラックに余力を残したまま走っていた。需要予測を使って発注のリードタイムを延ばし、年間500台のトラックを削減｜食品スーパー

状況

ウオロクは、新潟県を中心に43店（2022年3月時点）を運営するスーパーマーケットです。2018年にsinopsの自動発注をグロサリー部門で全店に展開し、その後、日配食品などにも広げてきました。

壁

常温の商品は発注から納品までのリードタイムが4〜7時間と短く、物流センターの作業負荷が高い状態でした。物量が少ない便もあり、2便・3便の積載率は60〜80%と低く、トラックに余力を残したまま配送していました。ドライバー不足などの「2024年問題」も控えていました。

仮説（事例ページで語られていること）

リードタイムを延ばして荷物をまとめれば車両を減らせると考えました。ただし欠品が増えては困るため、sinopsの需要予測データを使って、リードタイムを延ばしたときの欠品率への影響を事前に試算したとしています。

打ち手

1. sinopsの需要予測データで、リードタイムを延ばした場合の欠品率を1店舗分・約14日間でシミュレーションする（欠品率の上昇は0.1%の微増）。
2. 物流を担うロジスティクス・ネットワークの提案で、4便の常温商品の発注確定を24時間前倒しする。
3. 2・3便の隙間に4便の商品を混載する。

結果

シノプス公式noteの事例記事によると、年間500台のトラックを削減し、2・3便の積載率は15〜25%改善したとしています（4便を前倒しした分、積載率が5%下がった便もあったと紹介しています）。荷積みの待ち時間が減り、物流センターの作業も安定したとしています。

ここが効いた

• 需要予測を、店舗の発注だけでなく物流の改善にも使った。
• 変更の前に欠品率への影響を試算し、リスクを確かめてから動いた。

支援：sinops（sinops-CLOUDの評判・口コミ）／出典：シノプス公式note 年間500台のトラックを削減したウオロクの物流改善（2023年11月1日公開）

6つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、6件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。6件からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：予測を「業務の判断」に直結させている

勝ちパターン2：小さく検証してから広げている

• 東ハトは、無料トライアルで予測を試してから活用を広げました。
• IKO Internationalは、複数社に精度検証を依頼してから導入を決めました。
• ウオロクは、1店舗分・約14日間のシミュレーションで欠品率への影響を確かめてから動きました。

勝ちパターン3：データの工夫と支援で精度を上げている

• ピークヤムは、気象データの追加と説明変数の表記の統一で精度を上げました。
• 東ハトは、ウェビナーでデータの前処理や時系列予測の使い方を学びました。
• セロリーとIKO Internationalは、ベンダーの専門家の支援を導入の決め手に挙げています。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる6つの問い

1. 発注数を決めるとき、担当者によって数がばらついていませんか？（ピークヤム、IKO International）
2. 生産計画は、誰の経験に頼っていますか？その人が異動したら回りますか？（東ハト）
3. 予測や計画のためのデータ集めに、毎回何日かかっていますか？（セロリー）
4. 予測を使いたい「判断」は何ですか？発注、生産、出店、物流のどれですか？（アルファクラブ武蔵野）
5. 予測を変えたとき、欠品がどのくらい増えるかを試算できますか？（ウオロク）
6. 天候や休日など、売れ行きに影響するデータを予測に入れていますか？（ピークヤム）

需要予測の成功事例についてよくある質問

小さな会社でも成果は出ますか？

事例1のピークヤムは、レストラン型の店舗やデパ地下でタイ料理を提供する会社です。発注という1つの業務に絞り、予測を判断のベースとして使うことで成果を出しています。

予測の精度はどのくらい必要ですか？

事例によって違います。今の予測方法（担当者の経験やExcel）と比べて同等以上か、作業時間が減るかで判断している会社が多く見られました。

予測を始めると、担当者の仕事はなくなりますか？

事例では、最終的な発注数や計画は人が調整しています。予測にかかっていた時間を減らし、判断や改善に時間を使えるようになったと話す会社が多くありました。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべて事例ページに載っているもので、業種や規模、比べ方が事例ごとに違います。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、進め方や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜需要予測システムを比べる

自社に合う需要予測システムを選ぶときは、何を予測して、その結果を何に使うか（発注、在庫、生産計画、出店など）を決め、同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、需要予測システムを比べた記事を公開しています。

• 需要予測システムおすすめ6選｜sinops・UMWELT・Prediction Oneなどを料金・機能で比較

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• Prediction Oneの評判・口コミ（事例1 ピークヤム、事例2 東ハト）
• UMWELTの評判・口コミ（事例3 セロリー）
• Deep Predictorの評判・口コミ（事例4 IKO International、事例5 アルファクラブ武蔵野）
• sinops-CLOUDの評判・口コミ（事例6 ウオロク）

発注や販売の仕組みそのものを見直す場合は、次の記事も参考になります。

• 受発注システムおすすめ
• 販売管理システムおすすめ

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月13日。

調べ方：「需要予測システムおすすめ6選」に掲載しているツールの公式の導入事例ページ（提供会社の公式noteを含む）を読みました。比較サイトの事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例、成果の数字がない事例は除外）。ほかの成功事例記事で紹介した会社の事例は除き、1つの提供会社から2件までとしました。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明として紹介しています。

出典

• Prediction One：ピークヤムの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Prediction One：東ハトの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• トライエッティング：セロリーの活用事例（2025年6月公開）
• Deep Predictor：IKO Internationalの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Deep Predictor：アルファクラブ武蔵野の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• シノプス公式note：年間500台のトラックを削減したウオロクの物流改善（2023年11月1日公開）
• シノプス公式note：sinopsの需要予測データを活用した物流改善（2022年11月11日公開）