予測システムのメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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予測システム - メーカー・企業28社の製品一覧とランキング | イプロスものづくり

更新日： 集計期間:2026年01月28日～2026年02月24日
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予測システムのメーカー・企業ランキング

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  1. 株式会社ベストテクニカルサービス 東京都/ソフトウェア
  2. 株式会社ウェーブフロント 本社 神奈川県/ソフトウェア
  3. Total Materia AG スイス/ソフトウェア
  4. 4 AI CROSS株式会社 東京都/情報通信業
  5. 5 株式会社ウサギィ 東京都/ソフトウェア
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予測システムの製品ランキング

更新日： 集計期間:2026年01月28日～2026年02月24日
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  1. 総合気象GISプラットフォーム『Amatellus』 株式会社ベストテクニカルサービス
  2. サービスパーツ、補修部品(予備品、交換部品)需要予測システム 株式会社ウェーブフロント 本社
  3. 機械学習による材料特性予測システム「Predictor」 Total Materia AG
  4. 4 需要予測システムおすすめ18選を比較！導入のメリットまで解説 AI CROSS株式会社
  5. 5 視線予測システム『視線シミュレーションAI』 株式会社ウサギィ

予測システムの製品一覧

1～29 件を表示 ／ 全 29 件

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リアルタイム洪水予測システム RiverCast

リアルタイム洪水予測システム RiverCast

河川水位の変動をリアルタイムに15時間先まで予測【NETIS登録番号：KT-220028-A】

RiverCastは河川水位の変動をリアルタイムに予測するクラウド型システムです。 予測モデルの構築に必要なデータは気象庁のメッシュ雨量データと水位計測データのみであり、安価かつスピーディーな導入が可能です。 また、クラウド型システムとなっているので24時間いつでも、どこでも予測情報をご確認いただけます。 さらに、任意の判定水位の超過を予測した場合にはその旨をメールで通知します。 ■RiverCastの詳細情報はHPをご覧ください 　https://www.weather.kke.co.jp/ 【製品に関するお問い合わせは以下よりお願い致します】 ■予測対象地点をお送りいただければ無料でお見積り致します 　https://www.weather.kke.co.jp/estimates ■パンフレットやセミナー資料、ご利用事例を無料で公開しています 　https://www.weather.kke.co.jp/request

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需要予測システム

需要予測システム

固有の需要予測・販売計画システムを短期間・低コストで実現可能

商品カテゴリーのグルーピングや広告/季節性等のイベント考慮等、お客様の業務に合った需要予測モデル構築が可能です。

  • その他
  • 予測システム

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世界中で使用されている、定番の需要予測システム

世界中で使用されている、定番の需要予測システム

世界中で使用されている需要予測システム（需要予測ソフトウエア）SmartForecasts（スマートフォーキャスト）です。

◆ＩＴ導入補助金対象ＩＴ製品です。 ◆需要予測業務で必要な機能は、ほどんど備わっています。 ◆全米科学財団がスポンサーとなって開発された離散型需要予測手法（間歇需要予測機能）は米国特許を取得しています。 ◆非常に操作が容易であり、対話形式に優れた、エンドユーザーが使用しやすいシステムです。 ◆日本では2001年に販売を開始後、大企業から中小企業まで多くの企業で活用され、販売計画制度向上、在庫適正化、最適生産計画などの経営改善を実現しています。

  • その他生産管理システム
  • 購買管理システム
  • 販売管理
  • 予測システム

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中小企業および小規模事業者のための需要予測システム

中小企業および小規模事業者のための需要予測システム

「売れる見込みが判る」「必要な在庫量が判る」 小規模事業者は無償で使用できる需要予測システムです。

需要予測システム　CustomForecast（カスタムフォーキャスト） 中堅・中小企業の経営の健全化に貢献するために、 安価で操作の容易なシステムとして製品化されました。

  • その他生産管理システム
  • その他情報システム
  • 購買管理システム
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【開発のご相談承ります】ＡＩ技術を利用した雲海予報の開発

【開発のご相談承ります】ＡＩ技術を利用した雲海予報の開発

『明日は雲海がみられるか？』を、すくなくとも前日に自動予報

　気象状況や大気中の水蒸気量、気温の変化、主に早朝の時間帯、標高の高さなど複数の条件が揃わないと見ることのできない「雲海」は予測技術が確立されておらず、実際に足を運んでもなかなか見ることができません。 　そこで、近年急速に技術応用が進んでいるAI（機械学習）を、地域観光資源の雲海スポットで活用する技術を開発しました。 本技術では、気象庁アメダスの気象データだけを使って雲海を予測でき、そのため、アメダス観測点が近くにあれば、全国どこでも適用が可能になります。まずは、お気軽にご相談ください。 ■特徴 ・比較的広い範囲（地域）における雲海の発生確率を予測 ・気象庁が一般公開しているデータだけに基づいた予測が可能 ・気象データ取得手段＋雲海予測手段を備えたシステム ・コンピュータによる機械学習を利用 ・モデルケースの予測精度は最大81.8％の的中率

  • 試作サービス
  • 予測システム

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PreSLump AI

PreSLump AI

コンクリート練混ぜ画像から、AIがスランプ値を予測！許容差±2.5cmで正解率90％以上

『PreSLump AI』は、シンプルな構成でスランプ値の予測を行う AIスランプ予測システムです。 AIによる定量的な予測値がリアルタイムで表示。 オペレータは、実測スランプ値の入力以外の操作は不要です。 収集した実測スランプ値で学習を行い、予測を行います。 【メリット】 ■品質の安定化 ■省人化 ■個人の力量に依存することなく全数評価が可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • その他情報システム
  • 予測システム

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サービスパーツ、補修部品(予備品、交換部品)需要予測システム

サービスパーツ、補修部品(予備品、交換部品)需要予測システム

さまざまな業界の設備管理、データ分析を熟知した専門家が支援！

『サービスパーツ、補修部品(予備品、交換部品)需要予測システム』は、 データの取得、管理、分析を連携機能を用いて対応可能なサービスです。 不具合情報の取得や管理にはi-Reporter、FLiPS、AiPOSTをご提供。 データの分析、シミュレーションにはAvailability Workbenchをご提供。 また、これらのツールを連携することにより、設備稼働率、メンテナンス 周期の最適化、必要予備品数、ライフサイクルコストなどを定量的に 評価することが可能です。 【特長】 ■ツールによるプロジェクトの一元管理と見える化 ■現場のカンに頼っていた部分をシミュレーションによる定量評価が可能 ■直感的なユーザインターフェース ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • 生産管理システム
  • 予測システム

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電力・熱負荷予測システム『EPS 21』

電力・熱負荷予測システム『EPS 21』

建物・施設の種類にかかわらず、高い精度の予測を実現！

『EPS 21』は、電力および熱エネルギー(冷房・暖房・蒸気・ 給湯)の 負荷予測を過去の実績データを用いて正確に行う画期的な予測エンジンです。 これにより、電力小売り完全自由化における新たな事業を 強力に支援することができます。 また当製品は、クラスター分析手法を用いた高精度な電力負荷予測により 当日の負荷予測を気象情報なしで行うことができます。 【特長】 ■建物・施設の種類にかかわらず高い精度の予測を実現 ■数学的な手法で生じる位相遅れを解消 ■エネルギー分野(電力、冷冷房、暖房、給湯等)への幅広い応用が可能 ■気象情報なしで精度の高い予測を実現 ■実測データの長期蓄積なしで５日目から予測を開始 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）
  • 予測システム

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【RPA事例】シフト人員数予測業務

【RPA事例】シフト人員数予測業務

作成者の経験値をルール化、作業を自動化することで担当者の作業負担を軽減！

シフト人員数予測業務をRPA化した事例をご紹介します。 作成者の経験に頼った作業であったため、作業者が限られており、 手作業での処理のため、作業ミス・作業コストがかかっていました。 そこで、Excelデータをもとに複数のExcelファイルを更新。 過去実績の蓄積・分析を行い、シフト人員数の予測を立てました。 結果、作成者の経験値をルール化できたため誰でもミスなく対応可能になり、 工数削減率80％以上を実現しました。 【RPA化の概要】 ■Excelデータをもとに複数のExcelファイルを更新 ■過去実績の蓄積・分析を行い、シフト人員数の予測を立てる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • その他情報システム
  • 工程管理システム
  • その他生産管理システム
  • 予測システム

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【エネルギー事業開発事例】熱需給管理システム

【エネルギー事業開発事例】熱需給管理システム

未使用の廃棄熱を減らし効率的な熱利用を目的とした熱需要予測システムの事例！

某ゴミ処理施設への「熱需給管理システム」の開発事例について ご紹介いたします。 未使用の廃棄熱を減らし効率的な熱利用を目的とした熱需要予測システムで、 機械学習(ディープラーニング)を用いた予測技術で、需要＞供給の可能性が ある時間帯を予測し通知。 ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。 【事例概要】 ■未使用の廃棄熱を減らし効率的な熱利用を目的とした熱需要予測システム ・機械学習(ディープラーニング)を用いた予測技術 ・需要＞供給の可能性がある時間帯を予測し通知(管理者、熱供給者、需要家へ) ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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需要予測システムおすすめ18選を比較！導入のメリットまで解説

需要予測システムおすすめ18選を比較！導入のメリットまで解説

需要予測システムの基礎から選び方まで、導入判断の軸が分かる

需要予測システムは、過去のデータを基に未来の需要を予測することで、在庫管理や生産計画、マーケティング戦略の最適化を支援します。特にAIを活用したものは、高い精度と迅速な分析が可能であり、多くの企業にとって不可欠なツールとなりつつあります。 本記事では、需要予測システムの基礎知識から、具体的な利用例、導入のメリット、おすすめのシステムまでを詳しく解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

  • その他運用管理ソフト
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予測・レコメンドAI『AIME-PRECOM』

予測・レコメンドAI『AIME-PRECOM』

様々な業界の需要、在庫、仕入れに関する予測、中古車市場の予測にて実績があります！

『AIME-PRECOM』は、過去データや様々な関連要因時系列データを 分析することで傾向や法則性を見つけ出し、未来の実現値や結果を 予測するソリューションです。 製造や物流、小売、飲食などの様々な業界において需要、在庫、 仕入れに関する予測、中古車市場の予測にて実績があります。 また、中古車販売店、リース会社の残価予測、銀行の信用・価値評価・ アセットマネジメントなどにも利用されております。 【特長】 ■過去データや様々な関連要因時系列データを分析 ■傾向や法則性を⾒つけ出す ■未来の実現値や結果を予測 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • ビジネスインテリジェンス・データ分析
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【AI導入事例】製造業B社様大型工場の設備故障の予測

【AI導入事例】製造業B社様大型工場の設備故障の予測

設備の故障を事前に予測することができるように！安定生産への寄与が期待されます

B社様大型工場の稼働データは種類が多く、まさにビッグデータです。 現場の担当の方だけではこの巨大で複雑なデータの全容を把握し、 故障の前兆である異常データをとらえることは困難でした。 担当の方の業務知見と当社のデータ解析技術により、稼働データから 故障予測に役立つモデルを作成。 これにより、設備の故障を事前に予測することができるようになり、 安定生産への寄与が期待されます。 ※詳しくは関連リンクページをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • その他情報システム
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機械学習による材料特性予測システム「Predictor」

機械学習による材料特性予測システム「Predictor」

開発効率アップに - 材料試験結果待ちの作業中断を減らします

機械学習による材料特性予測がついに実現しました！ 「Predictor」は、材料特性データベース「Horizon」のデータセットを学習に用いることで高い予測精度を実現した材料特性予測システムです。 材料エキスパートに向けた最新のソリューションです。

  • その他情報システム
  • 予測システム

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【資料】製造DXと予測AI

【資料】製造DXと予測AI

各種センサデータや設備稼働データをビッグデータとして活用！異常を予測するAIについてご紹介

当資料では「ビッグデータを活用した異常予測」などといった 製造DXと予測AIについてご紹介しております。 予測AIのシステム構成例をはじめ、データ収集用各種センサ、 MES(製造実行システム)で生産工場の管理・分析するための データ収集・加工を行う製品群などについて掲載。 製造DX・予測AIでお困りの方は、当社までお気軽にご相談ください。 【掲載内容】 ■製造DXと予測AI ■予測AIを使用したシステム構成例 ■予測AIを使用したシステムで使用可能な製品 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

  • ビジネスインテリジェンス・データ分析
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予知保全を実現するイグスのIoT寿命予測システム「i.Cee」

予知保全を実現するイグスのIoT寿命予測システム「i.Cee」

ケーブルキャリアやロボットケーブルなどの寿命を予測し、可動部品のIoT、予知保全を実現。予防保全を効率化。製造ラインやクレーンに

ケーブルキャリアやロボットケーブルなど可動部品の使用条件に応じた交換時期を予測し、最適な交換時期を教えてくれる、それがイグスのスマートプラスチック「i.Cee」システムです。部品に組み込まれたセンサーで、IoT、予知保全を実現します。 【寿命予測計算システム i.Cee】 寿命予測計算システムではセンサーとソフトウェアを用いてシステムを構築し、設備を稼働させながら耐用年数を算出して最適なメンテナンス時期を設定することができます。 i.Ceeは、包括的なスマートインダストリー4.0システムの導入に向けた次のステップです。 その目的はお客様設備の安全性とイグス製品の寿命を最大化することにあります。 イグスでは、寿命予測計算システムを「i.Cee」（「I see ahead」に由来）と呼んでいます。 よく分からないから直接説明して欲しい、実際のラインでどう使えるのか知りたい、実機を見たいなど、イグスまでお気軽にお問合せ下さい。ミーティングはご訪問でもオンラインでも可能です。

  • SMA_PROD_i.Cee_plus_II_2.jpg
  • SMA_GEN_basicflizz_i.Cee.jpg
  • その他ケーブル関連製品
  • その他機械要素
  • その他安全機器
  • 予測システム

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ソフトウェア　工程負荷予測システム

ソフトウェア　工程負荷予測システム

時代のニーズを取り入れた理想的なシステム

「サカイエルコム」は、各業界向けにＷｅｂアプリケーションシステム、計測・計装システム、制御システム、生産管理システム、スケジューリングシステム、業務管理システム等の各種ソフトウェアの開発を行っております。ソフトからハードまで手がける当社では、マーケット・インのきめ細かい対応で、計画・設計・製造・物流、そして管理まで、時代のニーズを取り入れた理想的なシステムを提案しております。

  • その他運用管理ソフト
  • 予測システム

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【技術資料】リチウムイオン電池 LIB-12

【技術資料】リチウムイオン電池 LIB-12

リチウム・イオン電池の保存試験データから10年先の寿命を推定します。

AKTS社Thermokineticsは、反応速度論と赤池情報量規準を使って 加速試験データから寿命予測することができます。 リチウム・イオン電池の保存試験も加速試験であり、データ電池容量 維持率データから10年先の容量維持率を推定します。 従来のルート式で寿命推定するのではなく、得られた測定データから 劣化反応モデル式とその活性化エネルギーを算出。 得られた反応速度論パラメータからさまざまな時間と温度環境で 容量維持率曲線を求めることができます。 【特長】 ■温度水準　3個　例：20,40,55℃　容量維持率データ 　30～40点の測定データから10年先の容量維持率を推定できる ■容量維持率の推定曲線はブートストラップ法による予測幅95％が付与 ■劣化反応式と活性化エネルギーが求められる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • その他計測・記録・測定器
  • リチウムイオン電池
  • 予測システム

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総合気象GISプラットフォーム『Amatellus』

総合気象GISプラットフォーム『Amatellus』

現場のプロが「本当に使える」高精細な気象情報を提供！ NETIS登録番号【KT-220169-VE】

NETIS登録番号【KT-220169-VE 】 『Amatellus』は業務用の総合気象GISサービスです。天候に左右される各種現場において、作業の実施や中断の判断、安全管理、工程管理などで全国主要各企業様から高くご評価いただき、実績としてこれまで全国1500箇所以上の工事現場でご採用いただいております。2024年4月にはNETIS-VEに登録され、国交省やNEXCOの工事現場において、技術提案資料の「工事特性」や「創意工夫」項目として加点評価にもお役立ていただいております。 『Amatellus』は一般向けには配信されていない完全プロ向けに独自開発された気象予測システムです。指定場所の気象変化を1km四方メッシュ間隔という細かさで最大75時間先まで予測できます。雨・雪・天気・風向風速・雷・気温・熱中症指数・凍結・水位・波・湿度・過去気象等の予測を地図上でわかりやすく可視化します。最短5分に1回の更新頻度なのでゲリラ豪雨等急激な気象変化も予測し、アラート通知（プッシュ通知またはメール）します。

  • その他情報システム
  • その他運用管理ソフト
  • 工程管理システム
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MATAS（メンテナンス・タイミング・アシストシステム）

MATAS（メンテナンス・タイミング・アシストシステム）

太陽光発電設備の機器故障を予測！事前メンテナンスで発電ロスを最小化します

『MATAS』は、平成29年度の保安技術⾼度化検証に採択・実証され、 独⾃の計算アルゴリズムで、発電設備の劣化傾向を診断し、発電ロスの 軽減に貢献するシステムです。 太陽光発電設備の機器故障を予測し事前メンテナンスで発電ロスを最小化。 予測診断をPCS→太陽電池ストリングへ拡張します。（保安技術高度化検証） 【特長】 ■MATAS＋AI解析で、ストリング劣化傾向検出精度95％達成 ■蓄積した過去データを⽤いて、有効データを効率良くフィルタリング ■機械学習機能のクラスタリングで、より環境に合わせたグループ化し識別 ■時系列に⽣じる変化を感知して劣化傾向を予測する時系列分析と 　合わせ検出精度が向上 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • 太陽光発電機
  • 予測システム

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視線予測システム『視線シミュレーションAI』

視線予測システム『視線シミュレーションAI』

アイトラッキングデバイス不要で 人の視線を推測できる視線シミュレーションサービス！

『Usagee視線シミュレーションAI』は、人間の視線を深く学んだ先進的な AIで、客観的なデータを取得できる視線シミュレーションサービスです。 画像だけでなく動画も解析可能。 「顧客がどこに注目しているかわからない」、 「クライアントへの理論的な説得材料がほしい」等、デザイン業務の課題を解決します。 【特長】 ■今までわからなかった顧客の目線を可視化 ■ITツールで納得の仮設提案 ■競合のデザイン分析も画像1枚で簡単解析 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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車両通過時間予測システム『MS-VPP』

車両通過時間予測システム『MS-VPP』

昼夜天候を問わず工事現場に接近する車両の通過予測時間を周知。視認性の悪い箇所の安全対策に！

マイクロ波センサーで工事箇所へ接近する車両の検知と速度の計測を行い、通過予測時間をリアルタイムにサイネージやタブレット上に通知します。 夜間や悪天候でも高精度に計測でき、タイムラグなく即時に情報を表示することが可能です。 これにより、工事車両の運転手や交通誘導員は「あと何秒で車両が通過するか」を正確に把握でき、視認性の悪い現場出入口の安全を確保します。 ●「あと何秒で、車両が現場出入口付近を通過するか」を把握 ●マイクロ波センサーを採用することで、夜間や悪天候時でも精度よく検知可能 ●クラウドを介さずデータ処理するため、タイムラグなく即時に情報を表示 ●センサー設置箇所からの見通しに依存せず、モバイル通信エリア内のどこでも利用可能 路上に設置したマイクロ波センサーが、接近する一般車両の速度を捉え通過するタイミングを予測。出庫口のサイネージへリアルタイムで表示します。 出庫する車両運転手や交通誘導員は、サイネージ画面にて一般車両の通過予測時間を確認することで、接触事故を未然に防ぎ、安全かつ計画的な出庫が可能となります。 ※受注生産品になります。

  • その他
  • 予測システム

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【BizForecast導入事例】株式会社キッツ様

【BizForecast導入事例】株式会社キッツ様

手厚いサポートで不安なくプロジェクトを遂行！コスト・利便性・システム柔軟性が改善

株式会社キッツ様にて、IT戦略の一環として販売・費用の計画ならびに 予測システムのリプレイスを検討され、「BizForecast」を導入した事例を ご紹介いたします。 同社では、各画面の展開・操作に時間を要しており、業務に影響。UIの わかりづらさや費用面等、様々な課題を抱えていました。 導入後は、「ストレートコンバージョン」で構築したため業務内容自体は 変わらないものの、コスト面・利便性・システム柔軟性が大幅に改善しました。 【事例概要】 ■課題 ・保守費はもちろんのこと、システム改修費等の維持費が切迫 ・販売・費用の計画ならびに予測では大容量のデータを処理しているため、 　レスポンスが遅延し、業務に影響 ■導入効果 ・今まで3分かかっていた処理が10秒で完了 ・処理速度が格段に上がったことでシステムに対するマイナスの感情がプラスに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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  • 予測システム

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【導入事例】顧客行動予測システム

【導入事例】顧客行動予測システム

大量の購買・閲覧ログから顧客の次行動を予測し、パーソナライズ施策を高度化！

当社にて、「顧客行動予測システム」の開発を行った事例を ご紹介いたします。 開発にあたっては、ユーザー行動の時系列モデリングとパーソナライズ 対応などの課題に直面しました。 これらに対し、時系列解析モデルとストリーム処理基盤、プライバシー 保護手法の導入によってこれらを克服しました。 【技術的課題】 ■ユーザー行動の時系列モデリングとパーソナライズ対応 ■高頻度のリアルタイムデータ処理とモデル更新 ■プライバシーや個人情報保護への設計対応 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

  • SFA・営業支援システム
  • 予測システム

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在庫管理に役立つ需要予測システムとは？

在庫管理に役立つ需要予測システムとは？

導入メリットや企業事例を紹介！物流基礎について解説します

需要予測システムとは、過去の実績から市場の需要を予測し、 過不足のない在庫管理を可能にするシステムです。 以前は担当者の経験や勘に基づいた方法で予測を行っていましたが、 ニーズが多様化した現在ではシステムを使用した分析が求められています。 この記事では需要予測システムの概要や予測方法、 導入メリットを紹介します。 AIを利用した需要予測についても紹介するので、合わせてお読みください。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

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【DX開発事例】売上予測システムの開発

【DX開発事例】売上予測システムの開発

廃棄ロスが削減され、在庫管理効率と売上予測精度が向上した事例！

小売業様へ、売上予測システムの開発を行った事例をご紹介いたします。 当システム導入により、在庫管理効率40％向上、売上予測精度35％向上、 廃棄ロス25％減少といった効果がありました。 ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。 【効果】 ■在庫管理効率40％向上 ■売上予測精度35％向上 ■廃棄ロス25％減少 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【農業向け】RTS(レスポンシブ タイトニングシステム)

【農業向け】RTS(レスポンシブ タイトニングシステム)

40種のトルクレベル、7種のフラッシュレベル、デュアルスピードを搭載！

農業分野において、収穫量の予測は、計画的な生産と効率的な資源配分に不可欠です。正確な収穫予測のためには、作物の生育状況を詳細に把握し、適切なタイミングで必要な作業を行う必要があります。しかし、従来の計測方法では、手間と時間がかかるという課題がありました。RTS(レスポンシブ タイトニングシステム)は、精密なデータ収集と分析を可能にし、収穫予測の精度向上に貢献します。 【活用シーン】 ・作物の生育状況のモニタリング ・収穫時期の予測 ・収穫量の最適化 【導入の効果】 ・収穫量の最大化 ・作業効率の向上 ・無駄な資源の削減

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  • 電動工具
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ニューロAI

ニューロAI

7種類のみだった感情の種類を22種類に細分化！表情と目の動きによるリアルタイム感情予測ができます

株式会社ロボケンは、脳科学に触発されたAI開発を行っております。 『ニューロAI』は、企業の人事戦略の質向上に貢献します。 表情と目の動きによるリアルタイム感情予測を、従来技術では7種類のみだった 感情の種類を22種類に細分化して実現。 脳波解析を組合わせることで、感情分析の高精度化も可能になります。 【特長】 ■表情と目の動きによるリアルタイム感情予測 ■脳波解析を組合わせることで、感情分析の高精度化も可能 ■HR以外の各領域の市場規模、成長性、ニーズにより優先順位を 　付けて幅広く展開 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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  • その他情報システム
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浸水AI予測システム

浸水AI予測システム

未来の浸水リスクをAIで予測し、安全を確保する

浸水AI予測システムは、大雨発生時に最寄りの河川の水位を予測し、氾濫のリスクを評価する高度なAIシステムです。地方自治体や保険会社など、多様なシナリオに基づく対策計画をサポートします。システムは地形データ、河川水位データ、雨量データなどを活用し、強化学習により継続的に予測精度を向上させます。直感的な操作とシンプルな導入プロセスで、即時に効果を期待できます。これにより、避難指示の迅速化や水害対策の強化が実現し、安全な社会を築く一助となります。 【課題】 ●大雨発生時に最寄りの河川がいつ頃どのくらいの水位になるか予測が難しい ●最寄りの河川にどの程度の雨が降ると氾濫してしまうかの情報がない ●河川の氾濫時に建物の浸水程度や時間が分からず、避難タイミングが判断しづらい 【特徴】 ●最新の技術を駆使した高度な予測 ●浸水リスクを直感的に理解できるビジュアルデータ ●様々なシナリオに基づく対策計画のサポート ●強化学習による継続的な精度向上 【導入方法】 （1）地形、河川水位、雨量データをインプット （2）浸水、水位をシミュレーションをし分析 （3）防災対策を提案し、避難勧告を出す

  • その他環境分析機器
  • その他計測・記録・測定器
  • 予測システム

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