FOREMASTとは？
FOREMAST（フォーマスト）は、キヤノンITソリューションズ株式会社が提供する「SCM最適化・需給予測・リスク管理」向けの需要予測・需給計画ソリューションです。科学的な需要予測と独自のAI技術を活用し、予測モデルの自動選択やアンサンブル予測を行うことで高精度な需要予測を実現します。「欠品の削減」と「適正在庫の維持」という相反する課題を同時に解決し、サプライチェーン全体のキャッシュフロー改善と属人化の解消を支援します。
主な機能・特徴
- AIによる予測モデルの自動選択機能（アンサンブル予測）
過去の販売実績データから、時系列予測や日別按分モデルなど複数の数理予測モデルを用いて予測し、AIが最適なモデルを自動的に選択・統合（アンサンブル予測）します。手作業によるモデルのチューニングが不要となり、異常値の自動検出によって予測精度の悪化を防ぎます。 - コーザルデータ（外部要因）を活用した予測補正
気象情報や景気指数といったコーザルデータ（因果関係のある外部データ）を取り込み、AI技術によって市場のトレンドを分析し、より現実に即した需要予測への補正を行います。 - 在庫補充計画の自動計算
安全在庫、リードタイム、ロットサイズ、需要変動、予測誤差などの複雑な条件を考慮し、在庫の最適な補充量とタイミングを自動で計算します。在庫過少・過多のリスクが生じた際にはアラートで検知し、欠品による販売機会損失や廃棄ロスのリスクを低減します。 - 業種に特化したテンプレートと高度な管理機能
食品製造業向けの「消費期限・出荷期限の考慮機能」や「生産・輸送負荷の自動調整機能」、製造業向けの「検査リードタイムを考慮した計画立案」、また複数拠点の在庫を最適化する「複数階層（エシェロン）在庫管理」など、業界特有の複雑な要件に対応する機能を標準またはテンプレートとして備えています。 - 需給状況の可視化とBIツール連携
入庫・在庫・出庫の実績と予定をGUI画面で可視化し、効率的なPSI（生・販・在）調整作業をサポートします。さらにBIツールとの連携により、計画と実績の差異分析や在庫シミュレーションが可能です。
こんな企業・現場に向いている／向いていない
【向いている企業・現場】
中堅から大手企業の製造業（食品・飲料・素材など）、小売・外食チェーン、卸売業に最適です。特に「取扱アイテム数が多く、発注業務が担当者の経験や勘に依存して属人化している」「欠品を防ぐために過剰在庫を抱えがちで、キャッシュフローや廃棄ロスに課題がある」「消費期限や検査リードタイムなど、業界特有の複雑な管理要件をシステム化したい」と考えているSCM部門や物流担当者に向いています。複数のSIコアを組み合わせて導入するため、自社の業務にしっかりとフィットさせたい企業に推奨されます。
【向いていない企業・現場】
取扱品目数が少ない小規模な企業や、需要の変動が極端に少ない事業環境には、高度なAI予測機能がオーバースペックになる可能性があります。また、FOREMASTはシステム構築（SI）やコンサルティングを伴う導入スタイルとなるため、「アカウント発行後、その日のうちから安価に利用開始できるSaaS」や「完全なノーコードの手軽なツール」を求めている現場には不向きです。自社の要件定義やシステム導入のプロジェクト体制を組むのが難しい場合は、より簡易的な自動発注ツールの検討をおすすめします。
料金・プラン・導入方法
FOREMASTの利用料金およびプランの詳細は公式には非公開となっており、「要問い合わせ」です。
導入方法については、あらかじめ機能が厳選された5つの「SIコア」をベースに、企業の課題に合わせて組み合わせてシステムを構築します。大手食品製造業向けなどの「業種／業務テンプレート」を利用することで、複雑な要件であってもフルスクラッチ開発を避け、標準機能の設定（コンフィグレーション）を活用した効率的な導入が可能です。
導入事例・実績
- 株式会社ダスキン（ミスタードーナツ事業本部）
フランチャイズ店舗へ供給するドーナツの原材料や各種備品の需給計画・購買業務において、属人化と過剰在庫・欠品リスクが課題でした。FOREMASTを採用し、数理技術を用いた業務自動化によって担当者の負荷を軽減。フードロスの削減と業務精度の向上を実現しています。 - 三菱商事ライフサイエンス株式会社
食品素材メーカーとして取扱商品や保管方法が多様であり、旧システムでは需要予測精度と操作性に課題を抱えていました。「機能要件を標準機能のみで満たす」という目標のもと、FOREMASTのフィット＆ギャップ分析を実施。追加開発を行わず、標準機能のパラメータ設定のみで複雑な機能要件を実現し、業務効率化と在庫適正化を達成しました。 - 株式会社アルビオン
多様なデータソースの一元的な収集・可視化を目的に導入。分析・予測から生産指示、生産状況の把握に至るまでを単一のシステムで完結させる「業務志向の需要予測システム」の環境を実現しています。
導入前に知っておきたいこと
現時点において、Web上のクチコミやメディア等で公開されているFOREMASTの明確なユーザー評価、不満、課題報告は確認できていません。
ただし、製品の性質として知っておくべき注意点があります。FOREMASTは手軽なSaaSとは異なり、事前のコンサルティングや要件定義を通じたシステムインテグレーション（SI）を前提としています。そのため、導入完了までに数ヶ月単位の期間を要するケースがあり、初期費用も比較的大規模になることが想定されます。導入を成功させるためには、社内のデータ整備（過去の出荷実績や在庫データのクレンジング）や、自社の業務フローをシステムにどう落とし込むかの明確なビジョンが必要です。
類似ツールとの違い・選び方
需要予測システムには、AI搭載の汎用予測ツール（Prediction Oneなど）や、自動発注に特化したSaaSが存在します。それらと比較した場合のFOREMASTの最大の違いは、「サプライチェーン全体（生産・販売・在庫）の包括的なマネジメントに強い」という点です。
手軽なツールは導入が早い反面、業種特有の複雑な制約に対応しきれないことがあります。一方、FOREMASTは特許出願技術であるAI自動選択のアンサンブル予測を備えているほか、「複数階層在庫（エシェロン）」の最適化や「消費期限・検査リードタイムの考慮」といった、製造現場や高度な物流業務に必須となるロジックを標準またはSIコアとして持っています。「複雑なサプライチェーンを持つが、フルスクラッチ開発は避けたい」という中堅・大手企業にとって、カスタマイズ性とパッケージの利点を両立できる点が大きな強みとなります。
よくある質問（FAQ）
- 専門的なデータサイエンティストが社内にいなくても運用できますか？
- はい、運用可能です。FOREMASTは過去のデータをもとに最適な予測モデルをAIが自動で選定し、統合して予測を行う機能を備えています。担当者が手動で複雑な統計モデルのチューニングを行う必要がなく、標準化された運用が可能です。
- パッケージソフトでは自社の特殊な発注ルールに対応できないことが多いのですが？
- FOREMASTは完全な固定パッケージではなく、必要な機能（SIコア）を組み合わせて構築するソリューションです。コンサルタントによるフィット＆ギャップ分析を行い、標準機能の設定（コンフィグレーション）で柔軟に対応するほか、必要に応じてアドオン機能の開発も可能なため、独自の業務要件にも適応しやすい仕組みです。
- すでに導入している基幹システム（ERP）との連携は可能ですか？
- 可能です。FOREMASTはデータ連携用のインタフェース機能を備えており、既存の基幹システムや、生産管理システム（mcframeなど）、WMS（倉庫管理システム）とのデータ連携実績が多数あります。