B-Luck AI需要予測型自動発注は、株式会社ブライセンが開発した流通・小売業向けの在庫最適化AIソリューションです。同社の「B-Luckスイーツ」シリーズの一部として提供されており、季節商品や特売商品、独自カテゴリなど多様な商品の需要予測を得意としています。このシステムでは、AI技術を活用して特売時の需要変動やパンなどの廃棄ロス最小化、高周期・低周期商品の波動需要など、小売現場で実際に発生する様々な予測課題に対応する機能を搭載しています。操作面では専用のWebアプリケーション「Pippi」を通じて直感的な発注画面を提供し、担当者による入力ミスの軽減を図っています。導入実績では欠品率の改善効果が確認されているほか、棚割変更などのプロモーション施策にも柔軟に対応できるようになったケースが報告されています。さらに小売業界で使用されているデータ分析基盤との連携も可能な拡張性を持ち、多店舗展開するスイーツ店や専門チェーン、特に中規模以下の店舗での導入が進んでいます。

Perswellは、株式会社DATAFLUCTが提供する在庫管理・倉庫管理システムです。機械学習とビッグデータを活用してサプライチェーン全体の需要予測の高精度化を図り、適正在庫量の算出や自動発注を実現するサービスとなっています。天候やイベントなどの外部データも取り入れた最新アルゴリズムにより、従来の経験や統計ベースを上回る精度で需要を予測し、欠品防止と余剰在庫削減の両立を目指しています。自社にデータサイエンティストがいない企業でも導入が可能で、実際に大手卸売業の約200倉庫において予測精度を10%向上させ、欠品率と余剰在庫を大幅に改善した実績があります。人手不足や需要変動に対応してサプライチェーンを最適化したい企業に選ばれているソリューションです。また、日次でモデルを自動再学習し、新しい市場データを即座に予測に反映するため、消費トレンドの変化にも迅速に対応できる仕組みを備えています。

PlanNELは、Zionex社が開発したサプライチェーンマネジメントシステムです。需要予測から在庫管理、補充計画に至るまで、サプライチェーンの計画業務を包括的に支援するSaaS型ソリューションとして提供されています。AIと最新のデータ分析技術を活用することで、従来人手に依存していた需要予測や発注数の算定を科学的にアプローチし、計画立案プロセスの自動化を実現しています。同システムの導入により、在庫過多や欠品リスクの削減効果が期待でき、計画策定にかかる時間の短縮も見込めるとされています。世界標準のSCMモデルをベースに構築されており、中堅・中小規模の製造業や流通業においても段階的な導入が可能な設計となっています。既存のERPシステムではカバーしきれない高度な計画業務の実現を目指す企業にとって、有力な選択肢の一つとなっています。

Infor Demand Planningは、Infor社が提供する需要予測システムです。独自の確率的予測手法を採用することで、高精度な将来需要予測の実現を目指し、在庫投資の削減と顧客サービス向上をサポートします。需要パターンの差異検出機能や販促・新製品情報の反映機能を備えており、複雑なサプライチェーン計画にも対応可能です。クラウド型のシステムとして提供され、多拠点・多通貨での計画策定に対応するため、グローバル展開を行う企業での活用が想定されています。マルチシナリオ分析やリアルタイム比較機能により、計画策定プロセスの迅速化を図ることができます。また、モバイル対応のダッシュボードを通じて全社での情報共有が可能となっており、導入企業からは在庫日数20％削減などの成果も報告されています。

Oracle SCMは、Oracle社が提供するクラウド型サプライチェーン管理ソリューションで、小売業向けの在庫最適化AIにも対応しています。AI機能を組み込むことで、在庫レベルの最適化や補充計画の自動化、WMS業務の自動化を実現し、サプライチェーン全体のデータ分析・可視化を通じて需要と供給の変動に迅速に対応するAIアドバイザー機能を備えています。リアルタイムな在庫追跡やIoTデータ連携にも対応し、大手小売・流通企業のグローバル物流最適化を支援する設計となっています。マイクロサービス型のクラウドアーキテクチャで提供されるため、最新機能が随時追加され、長期的な運用にも適した構造です。大量SKUを扱う大企業やグローバルチェーンでの導入実績があり、流通在庫コスト削減とサービスレベル向上の両立を目指すソリューションとして位置づけられています。

O9 Solutionsは、クラウドベースのAIプラットフォーム「o9 Digital Brain」を提供する在庫最適化AIソリューションです。需要センシング、在庫最適化、フロー補充計画、シミュレーション機能を単一システムに統合し、適切な発注タイミングと数量の提案を行います。需要予測、在庫方針、リードタイムなどの要素を連携させることで全体最適化を実現し、総在庫コストの削減と欠品・緊急発注の抑制を両立させます。マルチエシェロンに対応しており、複数拠点や複数層からなるサプライチェーンネットワーク全体での最適化が可能です。多様なサプライチェーンシナリオの試算機能により将来予測への備えができ、計画変更に伴うリスクの低減にも寄与します。ERP・WMSとの連携が容易で、大規模環境にも対応できる拡張性と柔軟性を持つプラットフォームとなっています。

E2open社が提供するサプライチェーン最適化AIは、顧客・サプライヤ・3PLを結ぶ広域ネットワークでデータを統合し、AIによる需要予測・在庫最適化・イベント検知によってリスクへの先手対応を可能にします。リアルタイムの可視化ダッシュボードにより遅延や不足の早期把握ができ、例外対応の自動化も行います。複数のERPや物流システムを横断した統合運用を支援し、日本国内外の拠点を含む広域オペレーションに対応。協調補充や輸送可視化と連動した到着確度の向上により、顧客リードタイム短縮と在庫回転の改善を同時に実現します。標準コネクタによってパートナー接続を拡大しやすく、取引先が多い企業ほど高い効果が期待できます。日本語UIとサポートにより現場オペレーションへの定着も促進され、グローバル在庫の適正化や協働計画を強化したい大企業に適したソリューションとなっています。

Manhattan Associatesの在庫最適化AIソリューションは、同社のWMSやサプライチェーン計画製品にAI・機械学習技術を組み込んだ製品です。需要予測に基づいて在庫レベルを最適化し、倉庫管理システムではAIによる需要予測を活用して最適な在庫配置と補充計画を実行することで、欠品と余剰在庫の両方を削減することを目指しています。クラウドネイティブなアーキテクチャを採用しており、グローバルな大手小売・物流企業での導入実績があります。多層型サプライチェーンやオムニチャネル環境にも対応し、在庫配置やアロケーションのリアルタイム最適化をサポートします。同社は2025年まで17年連続でGartnerのWMSリーダーに選定されており、先進的なアナリティクスと可視化機能を通じて流通業務全体の最適化を支援する製品群を提供しています。

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。

深層予測AIは、深層学習技術を活用した小売業向けの在庫最適化AIです。大量の販売実績データに加え、気象情報やイベント情報などの外部データを組み合わせて需要予測モデルを構築し、複雑な売れ筋パターンの学習が可能とされています。これにより、適正な在庫レベルと発注量を従来手法より高い精度で推定し、欠品や余剰在庫の防止を支援します。AI技術による自動化により発注作業の効率化が期待でき、担当者の負担軽減と在庫コスト削減に寄与する可能性があります。クラウド型で提供されることが多く、小規模店舗から大規模チェーンまで規模に応じた柔軟な対応が可能です。最新の研究によると、深層学習モデルは突発的な需要変動への適応力に優れ、従来手法を上回る精度を実現しているとされています。需要変動が激しい小売・飲食分野や季節性の強い商品の在庫管理に適用でき、多様な規模のチェーン店での導入が想定されます。