SAS Demand Planning

在庫最適化AI（小売）

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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。

SAS Demand Planningとは

SAS Demand Planningは、SAS Instituteが提供する需要予測と在庫最適化を目的としたAIソリューションです。AI技術を活用して需給計画業務を支援する統合プラットフォームとして設計されており、S&OPプロセスと連携しながら予測と最適化の自動化を図ります。在庫階層や製品階層を柔軟に定義できる機能を持ち、多層ネットワーク全体における補充計画の最適化が可能なワークベンチ機能を搭載しています。大規模企業における大量SKU管理や新製品導入への対応も想定されており、BIや統計解析システムとの連携も行えます。需要データ、在庫データ、販促要素といった多様な要因を組み込みながら、担当者間のコンセンサス形成を支援することにより、計画精度の向上と業務効率化の両立を目指しています。FitGapの要件チェックでは、「需要予測」「外部要因連動需要予測」「SKU×店舗需要予測」「ライフサイクル需要補正」「新商品初回需要予測」が○(対応)です。複数の販売条件や商品ライフサイクルを織り込んで需要計画を組みたい企業で、候補にしやすい製品です。

強み

特許取得の予測エンジン搭載

SAS Demand Planningは、統計解析と機械学習を組み合わせた特許取得済みの予測エンジンを搭載しており、高精度な需要センシング機能を提供します。この予測エンジンにより、週次ベースでの需要予測を自動化することが可能で、従来の手法と比較して予測精度の大幅な向上が期待できます。特許技術に基づくアルゴリズムが、複雑な需要パターンを分析し、より正確な予測結果を生成することで、効率的な需要計画の策定を支援します。FitGapの要件チェックでは、「需要急変補正」「外部要因連動需要予測」「欠品補正需要推計」が○(対応)です。販促や天候などの外部要因、需要の急増・急減、欠品期間の影響まで予測に織り込みたい企業で判断材料になります。

在庫最適化で欠品削減

SAS Demand Planningは需要分析結果をもとに最適配置を実現し、欠品機会損失の低減を支援します。実際の導入事例では予測精度が12.3%向上し、それに伴って在庫管理の改善が実現されました。これにより顧客需要に応じた効率的な供給体制の構築が可能となり、適切な在庫水準の維持と欠品リスクの軽減に貢献しています。FitGapの要件チェックでは、「安全在庫自動設定」「サービスレベル在庫計算」「バリアント別在庫最適化」が○(対応)です。安全在庫やサービスレベルを使って、欠品リスクと在庫量のバランスを調整したい企業で比較しやすい製品です。

シナリオシミュレーション機能

SAS Demand Planningは、AIとシナリオプランニングを融合することで、複数のシナリオを効率的に分析できます。需要変動リスクや計画変更の影響をシミュレートし、その結果を基に迅速な意思決定を支援する機能を備えています。これにより、不確実な市場環境においても、様々な状況を想定した計画策定が可能となり、より柔軟で精度の高い需要計画の立案をサポートします。FitGapの要件チェックでは、「ライフサイクル需要補正」「間欠需要予測」「緊急補充最適化」が○(対応)です。商品フェーズ、低頻度販売、想定外の需要増加といった条件を分けて計画を検討したい場合に向いています。

注意点

データ分析の専門知識が必要

SAS Demand Planningは高度な統計解析・機械学習技術を活用できる反面、ユーザー側にもデータ分析や統計の知識がある程度求められる傾向があります。ブラックボックスになりがちなモデルを適切にチューニングしたり結果を解釈したりするには、専門人材の関与が重要となります。現場部門だけで完結させるには難しい場合が多く、分析担当者やデータサイエンティストとの協働体制を整備する必要があると考えられます。FitGapの操作性評価はカテゴリ39製品中19位、導入しやすさ評価はカテゴリ39製品中28位です。現場担当者だけで運用する場合は、予測モデルの調整や初期設定を担う体制を事前に確認する必要があります。

予測結果の発注反映には別システムが必要

SAS Demand Planningは精緻な需要予測を得意としていますが、算出された予測値を元にした実際の発注処理や在庫引当機能は備えていません。予測結果を実際の業務に活用するためには、別途ERPや発注管理システムとのデータ連携が必要で、それらの実行系システム側で発注量確定や発注送信を行うことになります。つまり、SAS Demand Planning単体では計画策定までが対応範囲であり、予測を現場業務に反映させるには他システムとの組み合わせが前提となる点にご留意ください。FitGapの要件チェックでは、「発注ロット制約反映」が×(非対応)で、「発注・補充最適化」は追加オプションでの対応です。発注量や補充タイミングの確定まで一体で行いたい企業は、連携先システムやオプション範囲を確認する必要があります。

導入・運用に高度なスキルと体制が求められる

SAS Demand Planningは高度な分析プラットフォームであるため、導入時にはSASソフトウェアの専門知識を持つ技術者やパートナー企業の協力が不可欠となります。また運用段階においても、予測モデルの定期的な見直しやパラメータ調整を行うために、専門スキルを持つ人材が継続的に関与する体制を整える必要があります。一般ユーザーのみでの長期運用は難易度が高いため、社内に専門スキルを維持するか外部リソースを活用することが前提となります。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ39製品中28位、料金評価はカテゴリ39製品中23位です。初期設定や継続運用を外部支援に頼る場合は、運用体制だけでなく費用面も含めて検討する必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

SAS Demand Planningの在庫最適化AI（小売）マーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

SAS Demand Planning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

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

SAS Demand Planningとよく比較されるサービス

SAS Demand Planningとよく比較される製品を紹介！SAS Demand Planningは在庫最適化AI（小売）の製品です。SAS Demand Planningとよく比較されるメジャー製品は、AI-Order Foresight、Blue Yonder Luminate、α-発注です。