FOREMAST（フォアマスト）

特許取得済みの「AIモデル自動選択」機能により、複数のモデルの結果を組み合わせるアンサンブル予測を行います。需要の性質は品目ごとに違い、季節性の強い商品と新製品では適したモデルが変わります。品目ごとに人がモデルを選ぶ運用は現実的ではないため、自動選択と組み合わせによる精度向上が要になります。

指数平滑法・Winters法・ARIMAなど複数の数理予測モデルを標準搭載します。AIによる予測だけでなく、実績のある統計手法を備えている点が特徴です。データが少ない品目や履歴の短い商品では、機械学習より統計モデルのほうが安定することがあり、手法の選択肢が多いことが対応力につながります。

基本機能のFOREMAST/Baseに、需要予測のDP（Demand Planning）、在庫補充計画のRP（Replenishment Planning）、需給計画調整のPB（Plan Balancing）、データ連携のIF（Interface）を組み合わせられます。需要予測だけを導入するのか、在庫補充や需給調整まで含めるのかを要件に応じて決められる構成です。

サーバーはWindows Server、DBはSQL ServerまたはOracle Databaseで、オンプレミス型を中心に個社の要件に合わせて構築する準受託型です。クラウドで即日始められる製品とは導入の進め方が異なり、要件定義から入る形になります。データを社内に置く方針が決まっている企業や、既存の基幹システムと密に連携する必要がある場合の選択肢です。

mcframe等の生産管理システムとの連携ソリューションを提供します。需要予測の結果を生産計画に反映するには、生産管理システムとのデータ受け渡しが不可欠です。既に使っている生産管理システムとの接続実績があるかどうかは、導入期間と費用に直結する確認項目になります。データ連携はIFモジュールで担います。

食品・化粧品製造、卸・流通、外食、一般製造など幅広い業種で導入されています。製造業に限定せず流通や外食まで対象に含む点は、需要予測という共通の課題に対して業種横断で取り組んできた蓄積を示します。自社と同じ業種での導入経験があるかは、要件ヒアリングの段階で確認しておきたい項目です。

キヤノングループ最大のシステムインテグレーターであるキヤノンITソリューションズが提供し、1982年7月1日設立、資本金36億1,700万円、従業員4,258名（2025年12月31日現在 単独）の体制です。親会社のキヤノンマーケティングジャパンは東証プライムに上場しています（証券コード8060）。準受託型の構築では、提供元の開発・保守体制が長期の運用を左右します。料金は要件により大きく変動し公式非公開です。