在庫過多も欠品も、設備停止も
すべて予測可能に。
AI予測で損失を利益に変える
予測精度95%以上、廃棄ロス50%削減
大手飲食チェーンや製造業での豊富な実績
こんな予測の課題を抱えていませんか？
2つの予測で経営を最適化
需要予測ソリューション
高精度な需要予測
- ●商品別・店舗別の詳細予測
- ●天候・イベント・曜日考慮
- ●リアルタイム補正機能
- ●新商品の需要予測対応
対象業界：
故障予測ソリューション
設備故障の事前検知
- ●IoTセンサーデータ分析
- ●異常パターンの自動検出
- ●故障確率と時期の予測
- ●最適保全計画の提案
対象設備：
実績が証明する予測技術
Deep Belief Network
- • 大手飲食チェーンで実績
- • 複雑な需要パターン学習
- • 季節変動の高精度予測
Long Short-Term Memory
- • 時系列データの長期依存性
- • トレンド変化の早期検出
- • リアルタイム予測更新
異常検知技術
- • 教師なし学習による異常検出
- • 微細な変化の検知
- • 誤検知率1%以下
実装実績
スマートメーター
故障予測
自動車メーカー
早期不具合検知
賃貸物件の
家賃最適化
買い替え・
離反分析
圧倒的な投資対効果
需要予測の導入効果
在庫関連コスト
50%
廃棄ロス削減
30%
在庫保管削減
90%
欠品率改善
年間削減額（実績）
500店舗チェーン
1億円削減
中規模スーパー
3,000万円削減
製造業部品在庫
5,000万円削減
故障予測の導入効果
設備稼働率
99%
稼働率達成
• 計画外停止：70%削減
• 稼働率：85%→99%
• MTTR：40%短縮
コスト削減効果
実データで見る予測精度
需要予測精度（飲食チェーン）
予測項目別精度
94%
来客数予測
92%
商品別販売数
90%
時間帯別需要
故障予測精度（製造業）
85%
30日前
92%
7日前
98%
24時間前
コスト削減シミュレーション
月間売上1億円の場合：
- • 廃棄ロス削減：200万円/月
- • 欠品機会損失削減：150万円/月
- 合計：年間4,200万円の改善
成功企業の導入ストーリー
事例1：全国飲食チェーン（500店舗）
課題
食材廃棄が年間2億円、欠品でクレーム多発
導入内容
Deep Belief Networkによる需要予測
成果
- • 廃棄ロス1億円削減（50%減）
- • 欠品率を5%→0.5%に改善
- • 食材原価率2ポイント改善
- • 発注業務時間70%削減
「AIが天候やイベントを考慮し、驚くほど正確な予測を実現しました」
事例2：自動車部品メーカー
課題
プレス機の突発故障で納期遅延
導入内容
pIoTセンサー＋AI故障予知システム
成果
- • 計画外停止を月5回→1.5回に削減
- • 稼働率85%→99%達成
- • 保全コスト年間3,000万円削減
- • 納期遵守率100%達成
「振動データから故障の予兆を検知し、計画保全が可能になりました」
事例3：電力会社（スマートメーター管理）
課題
メーター故障による検針不能と交換コスト
導入内容
故障予測モデルの構築
成果
- • 故障予知精度90%達成
- • 交換作業の効率化で30%コスト削減
- • 顧客クレーム80%削減
- • 予防交換により停電リスク回避
最短1ヶ月で効果検証可能
よくある質問
Q: 過去データが不完全でも大丈夫ですか？
A: データクレンジングと補完技術により、ある程度の欠損は問題ありません
Q: 新商品や新設備でも予測できますか？
A: 類似商品・設備のデータを活用した転移学習により対応可能です
Q: 予測結果をどう活用すればいいですか？
A: 発注システムや生産計画との自動連携、アラート通知など、運用に合わせて設計します
Q: 導入後のモデル更新は必要ですか？
A: 定期的な再学習により、常に最新の傾向を反映した予測を維持します
予測技術の詳細資料をご用意
需要・故障予測の導入を検討される方向けに、
技術詳細や導入効果をまとめた資料をご用意しています。
まずは無料で予測精度を検証
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シミュレーション内容：
- ✓1年分のデータで精度検証
- ✓予測値と実績値の比較
- ✓削減可能コストの試算
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お問い合わせ方法：
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