記事一覧｜株式会社ripla

近年、AIを活用した売上・販売予測システムへの関心が急速に高まっています。市場環境の変化が激しい現代において、過去の販売データや外部情報を組み合わせた高精度な予測は、在庫最適化・販促計画・経営判断の精度向上に直結します。一方で、「どの開発会社に依頼すればよいかわからない」「失敗しない選び方が知りたい」と悩む担当者も多いのが現状です。

本記事では、AI売上・販売予測システムの開発実績が豊富な開発会社・ベンダーを6社厳選してご紹介します。各社の特徴や強み、得意領域を詳しく解説していますので、発注先を検討する際の参考にしてください。また、パートナー選定の重要なポイントもまとめていますので、ぜひ最後までお読みください。

本テーマに関する全体ガイドは、以下の記事をご覧ください。

▼全体ガイドの記事
・AI売上販売予測の完全ガイド

AI売上販売予測開発パートナー選びの重要性

AI売上・販売予測システムの開発は、単なるITシステムの導入とは異なります。自社の業務フローや保有データの特性を深く理解したうえで、最適な機械学習モデルを設計・構築する必要があります。そのため、技術力だけでなく、業界知識やビジネス理解を兼ね備えたパートナーの選定が非常に重要です。

適切なパートナーを選ばないと、精度が十分でない予測モデルが本番環境に導入されてしまったり、システムが定着せずに現場で使われないまま終わったりするリスクがあります。開発後の運用保守体制や、業務定着化に向けた支援まで含めて対応できるベンダーを選ぶことが、プロジェクト成功の鍵となります。

発注前には、自社が保有するデータの量・質・種類を整理することが重要です。AI予測モデルの精度は学習データの質に大きく依存するため、どのようなデータがどれだけ蓄積されているかを事前に把握しておく必要があります。また、予測の目的（在庫管理なのか、販促計画なのか、経営予測なのか）を明確にしておくことで、開発会社との要件定義もスムーズに進みます。

さらに、PoC（概念実証）段階から本番開発、運用保守まで一貫して対応できるか、また自社業界での開発実績があるかも必ず確認しましょう。費用についても、初期開発費用だけでなく、運用コストやモデルの再学習・改善にかかる費用まで含めて見積もりを取得することが大切です。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。

riplaの最大の特徴は、コンサルティングと開発を同一チームが担当するワンストップ体制にあります。多くのシステム開発会社では、コンサルと開発が分断されており、要件定義から実装への落とし込みに齟齬が生じやすいという課題があります。riplaはその課題を解消し、ビジネス課題の整理から要件定義、システム設計・開発、導入後の定着支援まで一貫したサポートを提供しています。

また、自社がIT事業会社としてDXを推進してきた実体験を持つため、現場の業務実態に即した現実的な提案が可能です。「使われないシステム」にならないよう、現場への定着を重視した支援スタイルを採用しています。AI売上・販売予測においても、単なるモデル構築にとどまらず、予測結果をどのように業務に活かすかというビジネス活用の観点から一貫して伴走します。

riplaは、営業管理・顧客管理・生産管理・販売管理といった基幹業務システムの構築・導入を幅広く手がけてきた実績があります。AI売上・販売予測の開発においては、既存の販売データや顧客データを活用した予測モデルの構築から、予測結果を業務プロセスに組み込む実装まで対応しています。業務要件に合わせて柔軟にカスタマイズできるため、パッケージ製品では対応しきれない複雑な業務フローを持つ企業からの支援要望にも応えることができます。

株式会社ブレインパッド｜データ活用支援1,300社超の実績を誇るAI開発のリーディングカンパニー

株式会社ブレインパッドは、2004年の創業以来「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに掲げ、データ活用を核としたDX支援を展開してきた企業です。1,300社以上のデータ活用支援で蓄積されたナレッジを基に、AI戦略の立案から実装まで一貫してサポートするAI開発のリーディングカンパニーとして知られています。東京証券取引所プライム市場上場企業（証券コード：3655）であり、信頼性・実績ともに業界トップクラスの開発会社です。

ブレインパッドの強みは、豊富な業種・業界での売上・需要予測の開発実績と、高度なデータサイエンスの専門性にあります。機械学習モデルの構築において、カレンダー情報（曜日・祝日・連休など）やプロモーション情報（クーポン・新商品・キャンペーンなど）を工夫して組み込み、複数の機械学習手法をハイブリッドで活用することで高精度な予測を実現しています。利用可能なデータが限られている場合でも、特徴量エンジニアリングや外部データの活用によって精度を最大限に引き出す技術力を持っています。

また、独自のサービスブランド「Rtoaster（アールトースター）」をはじめとする自社プロダクトの開発・運用経験を持ち、コンサルティングと技術開発の両面から顧客の課題解決を支援できる点も大きな特徴です。データ基盤の整備から予測モデルの構築、さらにはビジネス活用まで一気通貫で対応できます。

ブレインパッドは、小売・飲食・製造・流通など幅広い業種でのAI売上予測・需要予測の開発実績を持っています。具体的な事例として、IQVIAソリューションズジャパン株式会社に対して機械学習を活用した売上予測モデルの構築と新サービス立ち上げ支援を実施したほか、飲食チェーンの店舗別売上・客数予測による販促計画策定、製造業における需要予測と生産振り分け最適化など、多岐にわたるプロジェクトを手がけています。店舗の売上・販売数などの需要予測からシフト管理・配車管理・機器の故障予知まで、予測AIの適用範囲は非常に広く、業界を問わず対応可能です。

株式会社Laboro.AI｜企業ごとにオーダーメイドでAIを開発するカスタムAI開発の専門会社

株式会社Laboro.AIは、企業ごとにオーダーメイドでAIサービスを開発し、導入後のコンサルティングまで一貫して手がけるカスタムAI開発の専門会社です。東京証券取引所グロース市場上場（証券コード：5586）の企業であり、「ソリューションデザイン」と呼ばれる独自のコンサルティングアプローチを用いて、顧客企業の事業のコアな部分を変革することに取り組んでいます。2025年9月期連結決算では売上高19億円・営業利益1.91億円を達成し、新規顧客11社を獲得するなど事業が急成長しています。

Laboro.AIの最大の特徴は、汎用的なツールや既存パッケージに頼らず、顧客企業の課題・データ・業務プロセスに完全に合わせたオーダーメイドのAIを開発する点です。需要予測・購買予測・売上予測といった予測系の領域を得意としており、金融・保険業から製造業・流通業まで幅広い業界の課題に対応しています。独自のコンサルティングプロセス「ソリューションデザイン」を通じて、AIを導入すること自体が目的化するのを防ぎ、ビジネス成果にフォーカスした開発を実現しています。

また、生成AI領域においても「セミカスタムAI開発ソリューション」を強みの一つとして位置づけており、最新の大規模言語モデル（LLM）を活用したAI開発にも積極的に取り組んでいます。AI投資への底堅い需要を背景に、2026年9月期は売上高24.86億円（前期比30.8%増）を予想するなど、成長軌道が続いています。

Laboro.AIは、AIカスタム開発において需要予測・購買予測・売上予測など予測系AIを中心に豊富な実績を持っています。製造業における生産計画の最適化や、小売・流通業での在庫管理・発注最適化、金融業における与信判断モデルの構築など、業界を横断した幅広い開発実績があります。カスタムAI開発を専門とするため、業種固有の複雑なビジネスルールや特殊なデータ構造にも柔軟に対応でき、既製のAIツールでは解決できない課題に特に強みを発揮します。

SENSY株式会社｜感性AIで消費者の購買行動を予測するアパレル・小売業界の需要予測専門会社

SENSY株式会社は、「データからヒトの感性を読み解くAI技術」で消費者一人ひとりの気持ちを解析し、需要予測・マーケティングに活用するAI技術を開発している企業です。2011年の創業以来、パーソナル人工知能の研究開発とその技術を活用した事業展開を推進しており、感性工学に基づくアプローチが他社との大きな差別化ポイントとなっています。日本全国の消費の約1%に相当する3.2兆円分のビッグデータを集積しており、そのデータ資産を活かした高精度な需要予測サービスを提供しています。

SENSYの最大の強みは、感性工学に基づく独自の「パーソナル人工知能」技術にあります。消費者一人ひとりの購買行動・嗜好・感性をAIが学習し、個別化された需要予測を実現することで、単純な売上集計データに基づく従来の予測手法とは一線を画す高精度な予測が可能です。また、慶應義塾大学や東京工業大学などとも連携した研究組織「人工知能研究所」を社内に設置しており、最先端のAI研究の成果を実業に活かす体制を整えています。

主力サービス「SENSY MD（Merchandising）」は、顧客の嗜好性や購買タイミングから需要予測を行い、マーチャンダイジングを最適化するAIサービスです。また、各企業が蓄積してきた実績データを活用して自社専用の売上予測モデルを構築する「SENSY GeoScope」も提供しており、店舗ごとの商圏特性や立地条件を加味した精緻な売上予測を実現します。

SENSYはアパレル業界での需要予測に特に強みを持っており、需要予測サービス「SENSY MD」は大手アパレル企業8社への導入実績があります。導入企業では粗利が18%向上した事例があるなど、従来の需要予測手法と比べて精緻な予測精度が実証されています。また、Google Cloudを積極的に活用したシステム基盤の構築においてもソフトバンクと連携した事例があり、クラウドネイティブなAI開発にも対応しています。アパレル・ファッション業界のほか、食品・消費財など感性マーケティングが重要な業種全般での需要予測・販売予測開発を得意としています。

株式会社トライエッティング｜名古屋大学発ベンチャーのノーコードAI予測プラットフォームで現場導入を加速

株式会社トライエッティング（TRYETING Inc.）は、名古屋大学発のAIベンチャーとして設立され、ノーコードAIプラットフォーム「UMWELT（ウムベルト）」を中心に展開している企業です。「AIの導入コスト・開発期間の長大化・専門人材の不足」という企業のAI活用における三大課題を解決することをミッションとしており、データサイエンスの専門知識がない現場担当者でも使いこなせるAI予測ツールの提供に注力しています。シリーズBエクステンションラウンドで約2.5億円の資金調達を行い、累計調達額は約9.6億円に達しています。

トライエッティングの強みは、ノーコードで高精度なAI売上・需要予測を実現するプラットフォーム「UMWELT」にあります。日常業務で使用するExcelデータやCSVファイルと連携するだけで、専門的なプログラミング知識がなくてもAIによる予測分析を行えます。「いつ、何が、どれだけ売れたか」という最低3列のデータさえあれば、AIが自動的に最適な予測モデルを選択・学習し、高精度な売上・需要予測を生成します。

開発期間の短縮とコスト削減を重視した設計思想から、中小企業から大企業まで幅広い企業規模での導入がしやすいのも大きな特徴です。また、学術的バックグラウンドを持つ名古屋大学発ベンチャーとして、最新の機械学習・統計学の研究成果を実用的なサービスに落とし込む技術力を持っています。導入後のサポート体制も充実しており、予測モデルの精度改善や運用定着に向けた継続的な支援も行っています。

トライエッティングは、食品・飲料業界での廃棄ロス削減に特に強い実績を持っています。キング醸造やスガキヤなどの食品・外食チェーンでの需要予測・売上予測導入事例があり、食材・製品の廃棄ロスを削減しながら欠品率も改善するという成果を上げています。飲食・食品業界のほか、小売・製造・物流など在庫管理が重要な業種全般に対応しており、導入から運用定着まで現場に寄り添った支援を提供しています。ノーコードプラットフォームの特性を活かして、短期間でのPoC実施と本番展開を実現できる点が、時間とコストを重視する企業から高く評価されています。

株式会社DATAFLUCT｜JAXAベンチャー発のマルチモーダルAIで複雑な需要予測課題を解決

株式会社DATAFLUCTは、JAXA（宇宙航空研究開発機構）出身のメンバーが創業したAI×SaaS型のデータビジネス・スタートアップスタジオです。非構造化データの処理技術やマルチモーダルAIの開発に強みを持ち、汎用ツールでは対応が難しい複雑なビジネス課題に対してカスタム開発されたAIモデルで取り組む専門企業として知られています。国分グループ・東芝デジタルソリューションズ・キューネ＋ナーゲルなど大手企業との資本・業務提携実績もあり、信頼性の高いパートナーとして評価されています。

DATAFLUCTの最大の特徴は、独自の非構造化データ処理技術と「マルチモーダルAI」の活用にあります。画像・テキスト・センサーデータなど、従来のAI予測ツールでは扱いにくかった多様なデータを組み合わせることで、より精緻な売上・需要予測モデルを構築することができます。現場の暗黙知や社内ルールをAIに学習させる独自技術も保有しており、「なんとなく経験で判断している」部分をAI化することに強みがあります。

主力サービスの一つであるマルチモーダルAIプラットフォーム「Airlake」シリーズは、「BOXIL Request Rankings 2025年下半期」の需要予測システム部門で2部門を受賞するなど、業界内での評価も高まっています。また、AI需要予測サービス「Perswell」も提供しており、小売・卸売業の在庫最適化と売上成長を多角的にサポートするソリューションを展開しています。True Dataとの連携によって新規出店時の売上を予測するサービス「SalesSensor」も提供しており、ビッグデータを活用した出店戦略支援にも対応しています。

DATAFLUCTは、卸売・小売業での需要予測・在庫最適化・新規出店予測を中心に実績を積み重ねています。国分グループとの資本・業務提携では、食品流通における需要予測と在庫最適化に取り組んでおり、大規模な流通ネットワークを持つ企業へのAI導入支援でも存在感を示しています。東芝デジタルソリューションズとのパートナーシップを通じた製造業向けの需要予測・生産計画最適化にも取り組んでおり、小売から製造・物流まで幅広いサプライチェーン領域での開発実績を持っています。JAXA発のデータ処理・解析技術を背景に、複雑なデータを扱う高難易度のプロジェクトへの対応力が高く評価されています。

AI売上販売予測開発パートナー選びのポイント

AI売上・販売予測の開発会社を選定する際、最初に確認すべきは自社と同業種・同規模での開発実績です。売上予測の難易度や精度に影響する要因は業種によって大きく異なるため、自社と類似した業界での実績がある会社を優先的に検討することが重要です。実績の確認方法としては、公開されているケーススタディや事例紹介ページを参照するほか、初回ヒアリングの場で具体的な事例を質問することが効果的です。

また、開発した予測モデルがどの程度の精度を達成したか、導入後にどのようなビジネス成果（売上向上・廃棄ロス削減・在庫回転率改善など）が得られたかについても確認しましょう。数字で示せる具体的な成果実績を持つ会社は、再現性の高い開発プロセスを持っている可能性が高いと言えます。

AI売上・販売予測の開発には、機械学習・統計学・データエンジニアリングにまたがる幅広い技術知識が必要です。開発会社の技術力を評価する際には、どのような機械学習アルゴリズムを活用しているか（勾配ブースティング・ニューラルネットワーク・時系列モデルなど）、特徴量エンジニアリングの手法、外部データ（気象・経済指標・SNSデータなど）の活用能力などを確認しましょう。

技術ブログや論文の公開、学術機関との連携実績、データサイエンティストやMLエンジニアの在籍状況なども参考になります。また、クラウドプラットフォーム（AWS・GCP・Azure）上での開発経験や、MLOps（機械学習の運用自動化）の取り組みも、長期的な運用を見据えた際の重要な評価ポイントです。モデルの精度改善サイクルをどのように回しているかという点も、継続的な価値提供を期待するうえで確認しておくべき事項です。

AI開発プロジェクトは、通常のシステム開発と比べて不確実性が高く、進捗管理が難しい側面があります。機械学習モデルの精度は試行錯誤のプロセスを経て向上するため、アジャイル的なアプローチを採用し、定期的な成果確認と軌道修正ができる体制を持つ開発会社を選ぶことが重要です。

プロジェクト管理体制の確認においては、担当PMやデータサイエンティストの経験・スキルセット、週次・月次での進捗共有の方法、課題発生時のエスカレーションフローなどを事前に確認しましょう。また、開発後の保守・運用体制として、予測モデルの定期的な再学習やチューニングを誰がどのように行うかも重要なポイントです。導入後に現場スタッフがシステムを使いこなせるよう、操作研修やドキュメント整備まで含めたサポートを提供しているかも確認しておくことをおすすめします。

まとめ

本記事では、AI売上・販売予測システムの開発実績が豊富な6社をご紹介しました。各社の特徴を改めて整理すると、riplaはコンサルから開発まで一気通貫で支援し現場定着を重視した伴走型支援が強み、ブレインパッドは1,300社超の豊富なデータ活用支援実績と高度な機械学習技術力が強み、Laboro.AIは完全オーダーメイドのカスタムAI開発とビジネス成果へのフォーカスが強みです。SENSYは感性AIと豊富な消費データを活用したアパレル・小売業界特化の需要予測に強みがあり、トライエッティングはノーコードAIプラットフォームによる迅速・低コストな導入が強み、DATAFLUCTはJAXA発のマルチモーダルAI技術と複雑なデータ処理能力が強みとなっています。

AI売上・販売予測の開発パートナーを選ぶ際は、自社の業種・業界での実績、必要な技術力の有無、プロジェクト管理体制、そして導入後の定着支援まで総合的に評価することが大切です。まずは複数の候補会社に相談し、自社の課題やデータの状況を共有したうえで、提案内容を比較検討することをおすすめします。適切なパートナーとの協業によって、AI売上・販売予測システムがビジネスの競争力強化に貢献する可能性は非常に高いと言えます。ぜひ本記事を参考に、最適なパートナー選定を進めてください。

本テーマに関する全体ガイドは、以下の記事をご覧ください。

▼全体ガイドの記事
・AI売上販売予測の完全ガイド