SoftBank サキミル

需要予測AI

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SoftBank サキミルとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

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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。

SoftBank サキミルとは

SoftBank サキミルは、店舗の来店客数や需要を予測する需要予測AIサービスです。店舗の売上データや客数データに加え、人流データや気象データなどの外部情報を組み合わせることで、来店客数や売上をAIが予測します。この予測により、発注業務の効率化や廃棄ロスの削減、欠品の防止などの効果が期待できます。API連携機能を備えており、既存のシステムにデータを取り込むことも可能です。主に飲食店や小売店の現場担当者を対象としており、直感的に操作できるユーザーインターフェースが特徴となっています。日本気象協会のデータを活用した人流予測により予測精度の向上を図っており、導入企業からは欠品率の低減や廃棄削減などの成果が報告されています。中小規模の店舗でも導入しやすい価格設定のプランが用意されており、導入実績は拡大傾向にあります。予測結果はクラウド上で日次レポートとして配信され、店舗の発注計画や仕入計画に活用できます。FitGapの業種別シェアでは飲食、宿泊がカテゴリ36製品中1位、卸売、小売が2位で、店舗来客を起点にした需要予測を検討する企業で比較候補に入りやすい製品です。

強み

人流・気象データ連携

SoftBankの基地局位置データを活用して商圏内の来店客数を推計し、気象データと組み合わせた独自のアルゴリズムにより、店舗の売上や来店数を予測することができます。商圏の特性を考慮したモデリング手法を採用しているため、地域特有の需要変動にも対応しやすい仕組みとなっています。複数のデータソースを連携させることで、より精度の高い予測の実現を目指しています。FitGapの要件チェックでは、「立地特性入力」「季節・イベント変動対応」「小売・飲食対応」がいずれも○(対応)です。商圏、天候、季節性を含めて店舗需要を見たい小売・飲食事業者にとって、予測に使う外部要因の範囲を確認しやすい製品です。

高精度予測（90%以上）

SoftBank サキミルは月次でモデルを更新することで、来店客数予測において90%以上の平均精度を実現しています。日次・週次といった短期間の変動から、繁忙期・閑散期を含む季節変動まで幅広く捉えることができるため、様々な時期やタイミングに対応した予測結果を提供することが可能です。FitGapの要件チェックでは、「短期センシング更新」「季節・イベント変動対応」「異常値検知・補正」がいずれも○(対応)です。短期変動や季節要因の影響が大きい店舗では、予測精度だけでなく、どの変動要因を扱えるかまで含めて比較しやすくなります。

低コスト・試用可能

SoftBank サキミルは、クラウドサービスとして提供されており、初期投資を抑えて低価格で導入することができます。2カ月間の無料トライアル期間が設けられているため、導入前に機能を十分に検証できる点も特徴の一つです。月額料金も少額に設定されており、企業が手軽に需要予測業務を開始できる環境が整えられています。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ36製品中1位、料金評価は4位で、中小企業シェアもカテゴリ36製品中2位です。初期費用や検証期間を重視しながら需要予測を始めたい中小規模の店舗で、導入前の比較軸を整理しやすい製品です。

注意点

小売・飲食業界以外には効果限定

SoftBank サキミルは人流データや気象データを活用して来店客数を予測する、小売・外食産業向けのサービスです。店舗来客数の予測に特化したアルゴリズムを採用しているため、製造業やBtoB業界など他の業界では活用が困難となる場合があります。対象業界以外の企業では、機能の大半が自社のニーズに合致しない可能性があり、導入効果が限定的になることが考えられます。FitGapの業種別シェアでは飲食、宿泊がカテゴリ36製品中1位、卸売、小売が2位である一方、製造は28位です。店舗来客を前提にしない業務では、予測対象と利用データが自社の需要予測プロセスに合うかを事前に確認する必要があります。

来客数予測中心で商品需要の扱いに確認が必要

サキミルが提供する予測機能は来店客数を中心としており、商品の売上や需要量そのものをどこまで予測できるかは、利用目的に応じて確認が必要です。来客数予測の結果をもとに在庫発注数量を決定する際は、売上や発注数量の算出を利用企業側で別途行う必要があります。売上高や在庫レベルまで含めた一貫した予測・管理を求める場合、本サービス単体では対応が困難な点に留意が必要です。FitGapの要件チェックでは、「新製品需要予測」「立ち上がり速度推定」「類似SKUによる初期需要推定」が×(非対応)です。新商品投入やSKU単位の需要立ち上がりまで管理したい企業では、来客数予測と商品別需要予測の役割分担を確認しておく必要があります。

特定POSとの連携限定と手動運用部分

SoftBank サキミルはスマレジなど特定のPOSシステムとは自動連携が可能で、来客数データを自動取り込みできます。しかし、それ以外のPOSや在庫システムとの汎用的な連携機能は用意されておらず、予測結果の活用は基本的にWebダッシュボード上での確認や手動でのデータ出力に依存する形となります。他システムとの直接統合が限定的である点については、導入前に既存システムとの親和性を確認しておく必要があります。FitGapの連携評価はカテゴリ36製品中1位ですが、要件チェックでは「日次自動更新」が追加オプションでの対応です。日々のデータ取込から予測更新までを自動化したい企業では、標準機能で足りる範囲と追加オプションが必要な範囲を確認しておく必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

SoftBank サキミルの需要予測AIマーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

SoftBank サキミルの利用環境・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

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

SoftBank サキミルのプラン

SoftBank サキミル

プラン	料金	主な機能・備考
API連携版	月額 4,900円/店舗	ダッシュボード機能なし、自社システム連携用
Webダッシュボード版	月額 7,900円/店舗	ブラウザ上で予測結果・天気予報を可視化

※別途、契約事務手数料3,300円/店舗が必要。最低利用期間は12カ月。

SoftBank サキミルと比較されるサービス

SoftBank サキミルは人流と気象データで来店客数や売上を予測する製品です。発注特化型や汎用予測ツールと比べます。