フォーティエンスコンサルティング、消費財向けAI需要予測サービスを開始

フォーティエンスコンサルティングは2026年9月17日、食品・飲料・日用品などの消費財企業向けに「AI駆動型需要予測FDEサービス」の提供を開始しました。
商品構成や需要変動、保有データを診断し、複数の予測モデルを比較して需要予測システムを構築します。
需給計画への実装から、現場担当者による継続改善と自走化までを支援します。

記事の概要

本サービスは、コンサルタントが現場に入り込むFDE型コンサルティングサービスです。
顧客が指定するクラウド環境またはPC端末上に、オープンソースソフトウェアを活用したシステムを構築します。
まずは10種類程度のSKUを対象に、統計モデルや機械学習モデルなどを検証します。
統計、機械学習、深層学習、時系列基盤モデルなど、全19種類の予測モデルを比較できます。
定番商品のベース需要と、特売・キャンペーンによる需要増加を分解して分析できます。
季節性やトレンド、気象、経済指標などの外部要因を反映し、安全在庫や推奨発注量の算出にも対応します。
生成AIは分析結果の説明や予測ロジックの改善案、コード案の作成などに活用します。

記事のポイント

1. 19種類のモデルを比較： 統計から時系列基盤モデルまでをSKUごとに比較し、評価指標に基づいて適合度の高い手法をAIが提案します。
2. 現場で継続改善： 需給や生産・物流部門の知見を反映し、バイブコーディングで担当者自身が予測ロジックを改善できるよう支援します。
3. 需給計画へ実装： 予算策定や週次・月次の需給調整、S&OPに予測モデルを組み込み、業務上の実用性を検証します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： まず少数SKUで予測手法と業務適合性を見極められるため、本格導入前にデータ整備の課題や現場で担える改善範囲を確認し、投資判断につなげやすくなると考えられます。
• 同業サービス提供者： モデル選定だけでなく、需給計画への組み込みや現場の自走化までが比較対象になり、導入後の改善をどこまで顧客側へ移管できるかが差別化要因になる可能性があります。
• 需給計画部門： 生成AIとの対話で予測ロジックを見直せるようになると、担当者には数値作成だけでなく改善案の検証・承認や、部門間での合意形成を担う役割が求められそうです。

このニュースの背景

消費財では、定番商品の需要に特売やキャンペーン、新商品、天候、トレンドなどが重なり、需要変動が複雑になっています。
一方で、需要予測がExcelや単一の統計モデルにとどまり、定番需要と販促による上乗せ分を切り分けにくい企業もあります。
専門的なプログラミングや統計の知識を持つ人材を確保できない企業では、導入後に予測モデルを改善し続けることも課題です。
生成AIを自然言語で操作するバイブコーディングへの期待が高まるなか、現場の知見を反映しながら予測を改善する方法が求められています。

関連するニュース

• フォーティエンスが、生成AIやAIエージェントの実行環境を設計し、導入から業務定着まで支援するサービスを開始しました。
• フォーティエンスが業務のAI化優先度を定量評価し、改革の実行計画まで支援するサービスを始めます。
• 船井総研サプライチェーンコンサルティングが、食品企業の発注・在庫をAI需要予測で適正化する支援を始めました。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレ

フォーティエンスコンサルティング、消費財業界向け「AI駆動型需要予測FDEサービス」を提供開始

フォーティエンスコンサルティング株式会社のプレスリリース（2026年9月17日 11時00分）フォーティエンスコンサルテ…