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

需要予測システムは、まず「何を予測して、その結果を何に使うか」で種類を分けて選ぶと失敗しにくくなります。スーパーの日配品の発注を自動化したいのか、工場の出荷量を予測して生産計画を立てたいのか、現場の担当者が自分でいろいろな予測を試したいのかで、合うツールが大きく変わるためです。Abin編集部が6つのツールの公式情報（製品ページ、料金ページ、導入事例）を確認し、同じ基準で点数を付けて比較しました。種類ごとの違い、目的別のおすすめ、費用の目安、選ぶときの注意点、導入の流れもまとめています。

各ツールの口コミや評判は、ツールごとの評判記事にまとめています。

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・評価しています。有償の掲載がある場合は、該当する会社に「PR」と明記します。

需要予測システムおすすめ6選の比較表

点数は、後で説明する5つの評価軸の合計（25点満点）です。料金は公式で確認できたもので、税の扱いは各社の表記に従っています。ツール名のリンクから評判記事を読めます。

需要予測システムとは？Excelでの予測との違い

需要予測システムは、過去の販売・出荷の実績に、曜日・天候・特売などの条件を組み合わせて、これから先の需要（売れる数、来店する人数、出荷する量）をAIや統計の手法で予測する仕組みです。Excelでも移動平均などの予測はできますが、品目や店舗が増えるほど作業が重くなり、担当者の経験に頼る部分が大きくなります。需要予測システムは、多くの品目の予測を自動で出し直し、担当者が替わっても同じ手順で回せるようにする点が大きな違いです。

同じ「需要予測」でも、予測のあとに何をするかで大きく4つに分かれます。

Abin編集部の選び方（評価軸5つ）

• 予測の機能：時系列予測、外部データ（天候・カレンダーなど）の利用、品目・店舗ごとの予測ができるか。
• 業務への組み込み：予測結果を発注・在庫・生産計画にそのまま使えるか。
• 料金のわかりやすさ：料金や無料体験の有無が公式に書かれているか。
• 導入・運用の支援：データの準備やモデル作りを相談できる支援があるか。
• 実績：公式に載っている導入事例の数と、社名・成果の数字があるか。

おすすめの需要予測システム6選

1位 UMWELT｜需要予測から在庫・生産計画までノーコードで

向いている会社：需要予測と在庫・生産計画をまとめて見直したい製造業や小売。予測業務が担当者の勘と経験に頼っている会社。

注意点：料金の金額は公開されていません。公開事例の多くは導入の経緯が中心で、成果の数字がある事例は一部です。

ユニフォームメーカーのセロリーは、生産計画策定の作業時間を10分の1に短縮したとしています（自社発表）。詳しくはUMWELTの評判・口コミで紹介しています。

2位 sinops-CLOUD｜食品小売の日配・惣菜の発注を自動化

向いている会社：日配品・惣菜のロスと欠品を減らしたい食品スーパーや、発注を担当者の経験に頼っている小売チェーン。

注意点：流通業向けに特化しているため、製造業の出荷予測などには向きません。

新潟県のスーパー、ウオロクは、sinopsの需要予測データを使って発注のリードタイムを見直し、年間500台のトラックを削減したとしています（自社発表）。詳しくはsinops-CLOUDの評判・口コミで紹介しています。

3位 Prediction One｜現場の担当者が無料体験から予測を試せる

向いている会社：現場の担当者が自分で予測を試したい会社。需要予測以外（入電数、DMの反応など）にも使いたい会社。データを社外に出したくない会社（デスクトップ版）。

注意点：発注や在庫管理の自動化までは行いません。事例では、説明変数の選び方やデータの前処理で精度が大きく変わったと話しています。

菓子メーカーの東ハトは、コンビニ向け商品の予測で誤差率約10%の精度を出したとしています（自社発表）。詳しくはPrediction Oneの評判・口コミで紹介しています。

4位 MatrixFlow｜今のExcelのまま、料金がわかる伴走型

向いている会社：Excelで生産計画・在庫を管理している製造業。新しいシステムを入れずに需要予測を始めたい会社。

注意点：社名入りの事例は、今回の確認範囲では見つかりませんでした。本格運用は月30万円（税抜）になるため、見極め期間で回収の試算をしてください。

詳しくはMatrixFlowの評判・口コミで紹介しています。

5位 Deep Predictor｜外部データも使い、事前に効果を検証

向いている会社：天候やカレンダーの影響が大きい商品の需要を予測したい会社。導入前に効果を検証してから決めたい会社。

注意点：料金は公開されていません。フォーマットに合わせたデータの準備は利用者側が行います。

IKO Internationalは、米国全拠点の在庫発注業務の作業時間を約63%削減したとしています（自社発表）。詳しくはDeep Predictorの評判・口コミで紹介しています。

6位 DataRobot｜大企業の全社AI基盤として予測モデルを運用

向いている会社：データ分析の専門チームを持ち、需要予測以外にも多くの予測モデルを本番で運用したい大企業。

注意点：全社のAI基盤として使う前提の製品で、1つの業務で需要予測を手軽に試したい会社には大きすぎる可能性があります。

詳しくはDataRobotの評判・口コミで紹介しています。

目的別のおすすめ

店舗の発注まで自動化したい

食品スーパーなどで、日配品・惣菜の発注を仕組みにしたいなら、流通業向けのsinops-CLOUDが候補です。1店舗・1機能から試せます。

工場の出荷・生産計画を予測したい

需要予測と在庫・生産計画をつなげたいならUMWELT、今のExcelのまま料金がわかる形で始めたいならMatrixFlowが候補です。

現場でいろいろな予測を試したい

Prediction Oneは無料体験版から始められ、需要予測以外の予測にも使えます。天候などの外部データを自動で使いたいならDeep Predictorも比べてください。

全社で多くのモデルを運用したい

専門チームがあり、需要予測を含む多くの予測モデルを本番で運用・監視したいならDataRobotが候補です。

需要予測システムの費用の目安

今回の6ツールで金額を公開していたのは、MatrixFlow（最初の6か月は月5万円、7か月目以降は月30万円、税抜）だけでした。そのほかは問い合わせ・見積もりです。Prediction Oneは無料体験版、Deep Predictorは業務効果の事前検証のメニューがあり、費用をかける前に手元のデータで精度を確かめられます。

見積もりを取るときは、予測する品目・店舗の数、予測の頻度（毎日・毎週など）、連携したいシステム、支援の範囲をそろえて伝えると、比べやすくなります。

需要予測システムを選ぶときの注意点

何を予測して、何に使うかを先に決める

店舗の発注量、来店客数、工場の出荷量、新店の売上など、予測したいものと粒度（品目・店舗・日／週／月）で、合うツールが変わります。予測のあとに発注まで自動化したいのか、計画の参考にしたいのかも決めておきましょう。

手元のデータで精度を確かめる

多くのツールは、本導入の前に自社データで精度を確かめる検証を用意しています。事例でも、品目を絞った精度検証を経て導入を決めた会社が多くありました。

予測は「当てる」より「使える」が大切

事例では、予測の精度だけでなく、作業時間の短縮や属人化の解消が成果として語られています。予測結果を誰が見て、どの業務の判断に使うかを決めてから導入すると、効果が出やすくなります。

データの準備と運用を支える体制

データの前処理や説明変数の選び方で、精度は大きく変わります。専門家に相談できる支援があるか、担当者が替わっても回せる手順になるかを確認してください。

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需要予測システムを導入する流れ

1. 予測したいものと使い道を書き出す

予測の対象、粒度、予測結果を使う業務（発注、在庫、生産計画、人員配置など）を書き出します。

2. 種類とツールを絞る

業界特化の自動発注、予測＋在庫・計画、汎用の予測分析、大企業向けAI基盤のどれに当たるかを決め、2〜3ツールに絞ります。

3. 手元のデータで精度を検証する

過去の販売・出荷のデータで、無料体験や検証のメニューを使って予測を試し、今の予測方法と比べます。

4. 一部の品目・店舗から運用を始める

効果が出そうな品目・店舗・工場に絞って運用を始め、予測結果を業務の判断に組み込みます。

5. 効果を測って広げる

作業時間、欠品、廃棄、在庫の変化を測り、手応えがあれば対象を広げます。

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よくある質問

無料で試せる需要予測ツールは？

Prediction Oneには無料体験版があります。Deep Predictorは業務効果の事前検証のメニューがあります（料金は問い合わせ）。

Excelでの予測と何が違いますか？

多くの品目・店舗の予測を自動で出し直し、天候などの条件も加えて予測できる点が違います。担当者が替わっても同じ手順で回せるようになります。

小さな会社でも導入できますか？

事例には、タイ料理店を運営する会社が、発注の予測で原価率を下げたものもあります。まず1つの業務・品目に絞って試すと始めやすくなります。

どのくらいのデータが必要ですか？

ツールによりますが、日付・品目・数量の販売や出荷の実績が基本になります。事例では、天候や休日のデータを加えて精度が上がったと話しています。

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まとめ

需要予測システムは、何を予測して、その結果を何に使うかで選ぶのが近道です。食品小売の発注ならsinops-CLOUD、需要予測と在庫・生産計画をつなげるならUMWELT、現場でいろいろな予測を試すならPrediction One、Excelのまま料金がわかる形で始めるならMatrixFlowが候補になります。まず手元のデータで精度を確かめ、一部の品目・店舗から始めてください。