FitGap
Prediction One

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目次

Prediction Oneとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

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。

Prediction Oneとは

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が提供するAI予測分析ツールです。機械学習の専門知識を持たない方でも、手持ちのデータから将来の傾向や結果を予測することができ、数クリックの簡単な操作で高度な予測モデルを作成できます。ソニー社内のAI教育でも活用されており、初心者にとって使いやすいシンプルなユーザーインターフェースと自動モデリング機能を搭載しています。売上予測や需要予測、顧客離反の兆候検知など、多様な分析ニーズに対応し、従来勘や経験に依存していた業務のデータドリブン化を支援します。予測に影響した要因を可視化する機能も備えており、AIが導出した結果の根拠を理解した上で業務改善に活用できます。クラウド版とデスクトップ版の両方が提供され、導入しやすい価格設定により30,000社以上で利用されています。大企業のみならず中小企業や非IT部門においても手軽にAI技術を活用できるツールとして評価されています。

pros

強み

専門知識不要の予測分析ツール

Prediction Oneは、機械学習やプログラミングの知識を必要とせず、数クリックの簡単操作で高精度な予測分析を実現できるツールです。ソニー社内のAI教育にも活用されている実績があり、初心者でもデータを投入するだけで予測モデルを作成することができます。データサイエンスの専門人材がいない企業においても、手軽にAIの利活用を始めることが可能となっています。

シンプルで直感的なUI

Prediction Oneは、データを選択して実行ボタンを押すだけの直感的なユーザーインターフェースを採用しています。複雑な設定項目を排除し、グラフや結果もわかりやすく表示される設計により、機械学習の専門知識を持たない方でも迷うことなく操作できます。このような使いやすさを重視したUIにより、各部門の現場スタッフが自ら予測分析を実行できる環境を実現しています。

自動モデリングで高精度予測

Prediction Oneは、モデル選択やデータ前処理を独自アルゴリズムによって自動化し、高い予測精度の実現を目指しています。ディープラーニング技術を活用しながらも過学習を抑制することで、汎用性の高いモデルの生成が可能です。システム内部では高度なチューニングが自動的に実行されるため、機械学習の専門家が一からモデルを構築する場合と比較しても、遜色のない成果を短時間で得ることができます。

cons

注意点

分析データの規模に制限がある

Prediction Oneでは、一度に処理できるデータの項目数に上限が設けられています。入力データの列数は最大200列までという制約があるため、非常に高次元のデータ分析を行う際には制限となる可能性があります。大量の特徴量を含む大規模なデータセットを扱う予定がある場合は、事前にデータの規模を確認し、必要に応じて上位プランへの変更や他の製品の検討を行うことが重要です。

大規模・複数ユーザでの利用には非対応

Prediction Oneは軽量なアルゴリズムによりPC上でも動作しますが、基本的には単一端末でのデスクトップ利用を想定したソフトウェアです。複数ユーザーでの同時分析や大量データの分散処理機能は提供されておらず、企業全体の分析基盤として活用する際にはスケーラビリティの面で制約があります。組織規模での本格的な運用を検討される場合は、この点を考慮した検討が必要です。

高度なカスタマイズには不向き

Prediction Oneは専門知識がなくても利用できるよう、前処理やモデル構築が自動化されている設計となっています。そのため、細かなパラメータ調整やアルゴリズム選択をユーザーが自由に行うことは想定されていません。機械学習に精通したユーザーにとっては、モデルを細部までチューニングしたい場合や独自アルゴリズムを試したい場合に制約となる可能性があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Prediction OneBIツールマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Prediction One需要予測AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Prediction OneAIモデル開発プラットフォーム(AutoML/MLOps)マーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Prediction One在庫最適化AI(小売)マーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Prediction One顧客離反(チャーン)予測AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Prediction Oneの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows, MacOS
シングルサインオン
対応言語
提供形態
クラウド, オンプレミス, インストール
対応サポート
導入サポート
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
顧客離反(チャーン)予測AI
リテンション戦略設計
予兆検知・スコアリング
介入施策最適化
アラート連携・実行支援
効果検証・改善ループ
予測対象設計
特徴量自動生成
内部データ統合
外部データ拡張
スコア粒度設定
健康度スコア
要因分析・説明性
モデル性能モニタリング
モデル自動更新
予測性能アラート
リアルタイム更新
離反顧客抽出
離反チャネル特定
セグメント維持率トラッキング
介入提案生成
施策フロー調整
配信セグメント連携
チャネル別配信調整
A/Bテスト対応
施策効果分析
影響度比較(施策別)
リテンション率分解
戦略レポート出力
クロスチーム共有
前処理自動化(欠損・異常)
再スコアバッチ計画
キャンセルシグナル検知
課金失敗シグナル取り込み
NPS・満足度取り込み
コホート比較(解約・休眠)
シナリオ別モデル管理
施策履歴学習
需要予測AI
販売数量予測
在庫・補充最適化
価格・販促効果分析
新製品需要予測
需要要因分析
小売・飲食対応
ECチャネル対応
製造・卸売対応
階層整合性調整
外因寄与度分解
販促効果の分離推定
類似SKUによる初期需要推定
立ち上がり速度推定
収束カーブ推定
新店舗初期需要推定
立地特性入力
ライフサイクル情報入力
断続的需要モデル対応
季節・イベント変動対応
欠品補正処理
異常値検知・補正
代替関係推定
併売関係推定
価格弾力性推定
日次自動更新
高頻度更新(複数回/日)
短期センシング更新
自動精度測定
精度劣化検知・通知
需要シフト急落検知
需要シフト急増検知
要因可視化
予測区間の表示
シナリオ分析
来店客数予測
チャネル別需要予測
顧客別需要予測
在庫補充量計算
安全在庫量計算
発注点計算
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
在庫最適化AI(小売)
需要予測
発注・補充最適化
棚割り・陳列最適化
廃棄・ロス削減
物流連携・供給最適化
SKU×店舗需要予測
外部要因連動需要予測
価格弾力性需要予測
ライフサイクル需要補正
新商品初回需要予測
間欠需要予測
欠品補正需要推計
需要急変補正
安全在庫自動設定
サービスレベル在庫計算
発注点自動設定
補充周期最適化
発注ロット制約反映
ケース入数制約反映
自動発注運用
緊急補充最適化
発注優先度設定
バリアント別在庫最適化
消費期限在庫制御
ロット在庫制御
構成品連動在庫制御
オムニチャネル在庫最適化
店舗クラスタ別配分
初回配分最適化
再配分最適化
店舗間在庫移動最適化
棚割連動補充
売場容量在庫制約
売場変更影響予測
マルチエシュロン在庫最適化
DC作業制約反映補充
配送制約反映補充
温度帯別在庫制御
リードタイム変動反映
供給制約反映
在庫不一致検知
例外発注反映
店舗作業量評価
発注理由提示
在庫更新頻度制御
商品マスタ連携精度
在庫コスト試算
What-ifシミュレーション

Prediction Oneのプラン

Prediction One

プラン料金主な機能・備考
スタンダードプラン年額 217,800円PC1台、1ユーザー、クラウド版/デスクトップ版
スタンダードプラスプラン年額 258,000円データ準備機能付き(デスクトップ版)
法人プラン要問い合わせ複数ユーザー利用、サポート充実

サービス基本情報

リリース : 2019

https://predictionone.sony.biz/公式
https://predictionone.sony.biz/

運営会社基本情報

会社 : ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

本社所在地 : 東京都港区

会社設立 : 1995

ウェブサイト : https://www.sonynetwork.co.jp/

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社運営サービス一覧

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

オフィス環境・総務・施設管理
開発・ITインフラ・セキュリティ
データ分析・連携
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