Forecasting Experience

AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

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~ AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

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Forecasting Experienceとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

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サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Forecasting Experienceとは

Forecasting Experienceは、株式会社Idrasysが提供するAIモデル開発プラットフォームです。AutoMLやMLOpsの機能を備え、これまで過去の実績や勘に頼っていたノウハウを数値データ化し、機械学習を活用して将来の予測を行うクラウドサービスとなっています。Excelで準備したデータから複数の予測モデルを生成することができ、宿泊施設の予約数や小売業の発注量など、様々な業務領域でデータドリブンな予測を実現します。月額利用モデルで提供されており、専用のオンライン学習プログラムも用意されているため、初心者でもスキル習得が可能です。小規模事業者から大企業まで幅広い規模の組織で活用され、意思決定の精度向上に寄与しています。FitGapの操作性評価はカテゴリ39製品中2位、導入しやすさ評価はカテゴリ39製品中3位で、Excelを起点に予測モデルを作りたい業務部門でも検討しやすい製品です。FitGapの要件チェックでは、表形式データでの学習・予測、時系列データでの将来予測、複数系列・階層の時系列データへの対応がいずれも○(対応)です。

強み

Excelデータで即AI予測

Excelファイルをドラッグ＆ドロップするだけで機械学習モデルを生成できます。複雑なモデリング作業は自動化されており、5分程度で予測モデルの作成が可能です。専門部署がない企業でも導入しやすく、Excelベースの操作性により、非エンジニアの業務担当者でも直感的に扱えます。現場で使い慣れたExcelファイルをそのまま活用できるため、新たなツールの習得負担を抑えながら、AI予測を業務に取り入れることができます。FitGapの要件チェックでは、表形式データでの学習・予測と自動で学習モデルを作る仕組みがどちらも○(対応)です。FitGapの操作性評価はカテゴリ39製品中2位で、業務担当者が既存データを使って予測業務を始めたい場合の判断材料になります。

予測業務に特化した導入支援

予測AI活用の専門家が、ビジネス目標の設定からデータ化手法、精度評価まで手厚く伴走します。コンサルティングチームが各社固有の予測業務を現実的に実現できるよう支援するため、初めて予測AIを導入する企業でも取り組むことができます。また、予測モデルのビジネス活用に特化したオンライン学習コースも用意されており、組織内での定着を後押しします。

多様なビジネス予測シナリオに対応

売上・出荷量予測からコールセンター問い合わせ数、新店舗売上、価格動向まで幅広いテーマに対応しています。貸倒リスクや購買確率のスコアリング、誤請求の検知など、予測・分類領域における様々な業種課題に活用できる汎用性を備えています。各企業が保有する過去の実績データやノウハウをAIが学習することで、業界を問わずデータドリブンな意思決定の支援が可能です。FitGapの要件チェックでは、時系列データでの将来予測、複数系列・階層の時系列データ、予測値の信頼区間、外部要因の取り込みがいずれも○(対応)です。需要や売上の変動を複数条件で見たい企業では、数値予測の用途に合うかを具体的に確認しやすい製品です。

注意点

API連携は限定的

Forecasting Experienceでは、外部システムとのAPI連携やデータ連携の運用方法を事前に確認しておく必要があります。データのやり取りは主にExcelファイルを介して行う形式となっているため、自社の基幹システムと予測結果をリアルタイムで連携するといった高度なシステム統合を実現する場合には、上位プランへの契約変更やサポート窓口への事前相談が必要になる可能性があります。導入初期は手軽に利用を開始できる一方で、本格的なシステム連携を検討する際には追加対応が求められる場合がある点を考慮しておくとよいでしょう。FitGapの連携評価はカテゴリ39製品中31位で、既存システムと予測結果を継続的に連動させたい企業では、利用中のシステムとの接続方法や運用負荷を確認しておく必要があります。

サービス提供歴が浅い

2020年に正式提供が開始された比較的新しいサービスであり、市場での実績は蓄積段階にあります。提供開始からの期間が短いため、大規模な導入事例や長期的な効果検証に関する情報は限られています。社内で採用を検討する際には、先行導入事例の有無や長期利用時の運用体制について、慎重に確認することが望ましいでしょう。FitGapの企業規模別シェアでは、大企業がカテゴリ55製品中42位です。全社的な運用や大規模な利用を想定する企業では、導入範囲、サポート体制、運用開始後の責任分担を事前に確認しておくと判断しやすくなります。

分析対象タスクの範囲が限定

Forecasting Experienceは需要予測やスコアリングといった数値データの予測分析に特化したプラットフォームです。そのため、画像認識や文章解析など、数値予測以外のAI分析には対応範囲を確認する必要があります。多様なAI活用ニーズがある場合は、本サービスのみではカバーしきれず、別途専門ツールの併用を検討する必要があります。特定の用途に特化した設計となっているため、汎用的なAIプラットフォームとしての利用には適さない面がある点に留意が必要です。FitGapの要件チェックでは、文章・テキストを前処理して学習・分析する要件が×(非対応)です。需要予測や数値スコアリング以外に文章データの分析も同時に行いたい企業では、対象データの種類を導入前に切り分ける必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Forecasting ExperienceのAIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）マーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

Forecasting Experienceの利用環境・機能

利用環境

端末・OS

Windows

シングルサインオン

対応言語

提供形態

対応サポート

機能

標準対応

オプション/条件付き

非対応

AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

モデル自動生成（AutoML）

学習パイプライン構築

モデル評価・比較

モデル運用管理（MLOps）

データパイプライン連携

対応データ（表）

対応データ（時系列）

対応データ（画像）

対応データ（テキスト）

リアルタイム推論API

バッチ推論

サーバレス推論

モデルアーティファクト出力（Docker／ONNX）

AutoML（CV／NLP）

AutoML（時系列）

BYOM対応（外部モデル持ち込み）

コード拡張（SDK／Notebook）

ノーコード前処理

データ取込パイプライン

特徴量ストア（Feature Store）

データ品質管理（データ品質／系譜）

モデル監視（精度／ドリフト）

監査ログ（変更履歴）

Explainability（理由の見える化）

公平性チェック（バイアス検出／緩和）

自動再学習

CI／CD連携（継続的統合・継続デリバリー）

デプロイ実験管理（A/B・カナリア）

多系列・階層（時系列）

外生変数（時系列）

カレンダー要素（時系列）

予測区間（時系列）

将来予測タスク（TS）

異常検知タスク（TS）

画像分類（CV）

物体検出（CV）

画像分割（CV）

転移学習テンプレート（CV）

画像アノテーション

画像データ拡張

エッジ出力（CV）

テキスト分類（NLP）

感情・トピック分析（NLP）

固有表現抽出（NER／NLP）

要約・QA（NLP）

テキストアノテーション（NLP）

ベクトル検索／RAG連携

Forecasting Experienceのプラン

プラン名	月額料金	備考
基本プラン	100,000円〜	1アカウントで複数のモデルを作成可能。詳細は要問い合わせ

Forecasting Experienceと比較されるサービス

Forecasting Experienceは、AI・機械学習による予測とスコアリング業務に向くクラウドプラットフォームです。Excelで作成した学習データを使い、需要や来店数、出荷量などの予測を始めやすいです。予測分析の手軽さではPrediction One、国内AutoMLではAMATERAS RAYも候補になります。企業向けAutoMLではDataRobot、高度なAutoML調整ではH2O.aiも比較対象に挙がります。