需要予測AIの選び方｜Excel・生成AI・専用ツール比較

需要予測AIとは？勘と経験の発注と何が違うのか

需要予測AIは、過去の記録から規則性を学び、次の需要を数字で出す道具です。 人の勘を置き換えるのではなく、数字の裏付けを足します。

これまで発注は、ベテランの勘と経験で決めることが多くありました。AIを使うと、その判断に「過去の記録ではこうだった」という数字が加わります。

省力化投資でAI活用に取り組んだ中小企業に、AIを活用する目的を聞いた調査があります。「業務時間の節減」を挙げた事業者は84.5%です。対象は取り組んだ1,685事業者で、複数回答です。需要予測に限らない、AI全般の数字です。［出典：中小企業庁（2026）］

予測の手法にはどんな種類があるか

予測の考え方は、大きく3つに分かれます。発注ナビの「発注ラウンジ」の記事では、過去データに基づく予測、市場調査に基づく予測、経験や直感に基づく予測が挙げられています。［出典：発注ラウンジ「AI需要予測の基本知識│メリットやデメリットを解説」（2025）］

過去データに基づく予測には、いくつかの計算方法があります。富士フイルムビジネスイノベーションの記事は、次の4つを挙げています。［出典：富士フイルムビジネスイノベーション「AIコラム：需要予測AIとは？」］

AIは、多数のモデルから適したものを学習で選びます。野村総合研究所の記事が、こう説明しています。人が計算方法を1つずつ選ぶ手間を減らせます。［出典：野村総合研究所「「AI発注」導入の3つのポイント ～精度・発注方式・PoC～」（2023）］

変わること：作業時間・在庫・引き継ぎ

変わる点は3つあります。

• 集計と発注にかかる時間を減らせる可能性があります。
• 過剰在庫、欠品、廃棄を減らす助けになります。
• 担当者の頭の中にあったやり方を、記録として残せます。

1つ目と2つ目は、富士フイルムビジネスイノベーションの記事がメリットとして挙げています。［出典：富士フイルムビジネスイノベーション「AIコラム：需要予測AIとは？」］

3つ目の引き継ぎは、富士フイルムビジネスイノベーションの記事が「属人化（特定の人しかできない状態）を防ぐ」メリットとして挙げています。［出典：富士フイルムビジネスイノベーション「AIコラム：需要予測AIとは？」］

大手チェーンの例が、ASCII.jpの記事で紹介されています。セブン‐イレブン・ジャパンは、AI発注システムで発注作業時間を約4割削減したとされています。［出典：ASCII.jp「不確実な時代を生き抜く！AI需要予測がビジネスを変える理由」（2025）］

ライフコーポレーションは、AI需要予測の自動発注を全店に導入しました。対象商品の発注作業時間を5割超削減したとされています。これは大手の事例を紹介する記事の内容です。自社で同じ結果になるとは言えません。［出典：ASCII.jp「不確実な時代を生き抜く！AI需要予測がビジネスを変える理由」（2025）］

2社とも大手の小売業で、中小企業の自社とは条件が違います。参考として読み、自社では自社はどれから試す？小さく始める3ステップのとおり、困っている少数の商品に絞って始めます。ITトレンド編集部の記事は、在庫や発注を少人数で担う中小企業にも有効だと述べています。［出典：ITトレンド編集部「需要予測は中小企業にも必要？導入メリットと選び方、おすすめ製品まで解説」（2026）］

Excel・生成AI・専用ツールを比べる観点は？

比べる観点は「記録の量」「手間」「外部要因」「発注業務への近さ」「費用」の5つです。 製品名ではなく、この観点で3つを見比べます。

AI総合研究所（LinkX Japan）は、記録の量でExcelの限界を示しています。同社の目安では、SKU（商品の種類ごとの在庫の単位）が50以下で月次更新なら、Excelで十分です。SKUが100を超える、または週次更新なら、Excelでの運用は避けるべきとしています。これは調査ではなく、同社の目安です。［出典：AI総合研究所（LinkX Japan）「エクセルでできる需要予測の基本｜関数・VBAの使い方・限界を解説」（2026）］

Excelの予測シートには、守る条件があります。日付の列と値の列から、予測の表とグラフを作れます。季節の動きは自動で見つけますが、データが2周期分に満たないと特定できません。時間の間隔は一定にします。［出典：Microsoft サポート「Windows 版 Excel で予測を作成する」］

専用ツールの料金は、多くが「要問合せ」です。金額は各社の料金ページで確かめます。法人向けの料金は公開されていないことが多く、この記事では金額を示せません。

料金ページや問合せでは、次の点を確かめてください。比較サイトの掲載では、法人プランは「要問合せ」、トライアルありとされた例があります。［出典：PRONIアイミツ SaaS「料金プラン｜Prediction One」（2026）］

• 自社のような法人向けの料金があるか
• 無料のお試し（トライアル）があるか
• 導入後のサポートが料金に含まれるか
• 発注や在庫の業務までつなげられるか

専用ツールの選び方は、記事ごとに観点が挙がっています。発注ラウンジは、AIの分析能力、外部データの活用、導入後のサポート、ほかのシステムとの連携を挙げています。［出典：発注ラウンジ「AI需要予測の基本知識│メリットやデメリットを解説」（2025）］

ITトレンド編集部は、少ない準備で始められるか、発注や在庫の業務までつなげられるか、料金とサポートのバランスを挙げています。［出典：ITトレンド編集部「需要予測は中小企業にも必要？導入メリットと選び方、おすすめ製品まで解説」（2026）］

費用の不安は、調査にも表れています。対象は中小企業です。AI導入の阻害要因で、「導入にあたっての高コスト」が46.9%で最も高い回答でした。この設問の回答数は1,636で、複数回答です。AI全般の数字です。［出典：独立行政法人中小企業基盤整備機構（2026）］

あわせて読む：在庫管理はエクセルのままで大丈夫？見直しの6つのサイン

Excelの関数については、エクセルのAI関数は転記・入力・集計にどこまで使える？も参考になります。

自社はどれから試す？小さく始める3ステップ

対象を絞り、記録をそろえ、結果を測る。この順に進めるのが現実的です。 ITトレンド編集部の記事も「最初から大きく始めず、自社の課題に合う範囲で導入すること」と述べています。［出典：ITトレンド編集部「需要予測は中小企業にも必要？導入メリットと選び方、おすすめ製品まで解説」（2026）］

予測が外れるのはどんなときか？人の判断はどこに残すか

データが少ないとき、前例のない出来事のときは、予測が外れやすくなります。 だから予測を鵜呑みにせず、発注数の最終決定は人が持ちます。

野村総合研究所の記事は「最終的には発注数をどう決定するかがAI発注の成否を決めることとなる」と述べています。［出典：野村総合研究所「「AI発注」導入の3つのポイント ～精度・発注方式・PoC～」（2023）］

新商品の扱いは、野村総合研究所の記事に沿っています。類似商品との関係が見いだせなければ、精度を期待しにくいとされています。NTT東日本の記事も、販売実績がない製品ほど予測が当たらないと述べています。［出典：野村総合研究所「「AI発注」導入の3つのポイント ～精度・発注方式・PoC～」（2023）］［出典：NTT東日本「AI予測で効率的にデータ分析！メリット・デメリットや活用例を解説」（2022）］

前例のない出来事は、富士フイルムビジネスイノベーションの記事が挙げています。パンデミックや大規模災害が例です。［出典：富士フイルムビジネスイノベーション「AIコラム：需要予測AIとは？」］

導入後も、再学習し、人の判断と組み合わせる。発注ラウンジの記事も、この点を挙げています。［出典：発注ラウンジ「AI需要予測の基本知識│メリットやデメリットを解説」（2025）］

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