Deep Predictor（ディーププレディクター）

気象・カレンダー・人口統計などの外部データを自動で取得・統合します。需要は自社の販売実績だけでは説明できない部分が大きく、天候や祝日、商圏人口といった外部要因が効いてきます。これらを自社で集めて整形する作業は負担が大きいため、製品側が自動で取り込む構成には実務上の価値があります。

最適なアルゴリズムを自動選択して予測を行います。どのモデルが自社のデータに合うかを人が試行錯誤して決めるには専門知識が要るため、この部分の自動化がノーコードでの利用を成立させています。掲載5社ではFOREMASTも特許取得済みのAIモデル自動選択によるアンサンブル予測を行っており、モデル選択の自動化はこの分野の共通課題といえます。

予測結果をもとに、在庫・リードタイムを考慮した最適発注量の自動算出を後処理オプションで提供します。需要予測の数字がそのまま発注量になるわけではなく、現在の在庫と調達にかかる日数を織り込む必要があります。この変換まで含められることで、予測を出しても発注の判断で止まるという事態を避けられます。地図への反映にも対応します。

現場担当者が直接使えることを重視したノーコードのUIを備えます。予測モデルの構築をデータ分析の専門部署に依頼する体制では、条件を変えて試すたびに待ち時間が発生します。売場や工場の担当者が自分で回せることが、予測を日々の判断に組み込むための条件になります。

販売量・来客数・在庫・生産計画・エネルギーコストなど幅広い業務課題に対応します。需要予測に限定せず、コストの予測まで扱える点が特徴です。電力価格や燃料費の変動が採算に効く事業では、需要とコストの両方を予測できることが計画の精度につながります。

業界知識を持つ専任担当者が導入から活用・改善提案まで伴走します。予測は導入した時点が完成ではなく、実績と突き合わせながら精度を上げていく取り組みです。オプションとして導入コンサル支援も用意されており、運用体制の設計から相談できます。

料金は環境構築・利用手順説明・初期モデル構築を含む初期費用、月額サービス利用料、外部データ活用オプション、後処理オプション、導入コンサル支援などで構成されます。いずれも金額は非公開で、業務効果検証（PoC）も含めて個社の要件に応じた見積りです。掲載5社の料金公開率は20%（1/5）で、Deep Predictorは非公開の4社に含まれます。