FOREMASTとは？高精度な需要予測で適正在庫と欠品削減を実現する需給計画・SCM最適化ソリューション

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、製造業や食品・飲料、小売・卸売業、物流・倉庫業における需給計画担当者や在庫管理者の「欠品削減」と「適正在庫の維持」という相反する課題を解決する需給計画・在庫最適化ソリューションです。キヤノンマーケティングジャパングループが長年培ってきた高度な数理技術や独自AI技術を駆使し、複雑な需要予測モデルを自動で選択・統合（アンサンブル予測）することにより、属人化しがちな計画業務を標準化します。特に複数倉庫をまたぐ多段階物流や、賞味期限・出荷期限・検査リードタイムといった業界特有の制約に対応する優れたロジックを備えており、キャッシュフローの改善と現場の業務効率化に大きく貢献します。

主な機能・特徴

FOREMASTは、企業の課題に合わせて組み合わせ導入が可能な複数の「SIコア（システム開発のベースとなる機能モジュール）」から構成されており、主に以下の機能を提供しています。

• AIによる予測モデルの自動選択機能（FOREMAST/DP）
  過去の販売・出荷実績データから、一次指数平滑法やウィンターズ、ARIMAなどの一般的な統計・時系列予測モデルをAIが自動で評価します。製品需要パターンの変化に応じて、直近で最も精度の高いモデルをAIが自動選定・統合（アンサンブル予測）するため、これまで実務担当者が行っていた煩雑なモデルのチューニングや微調整の作業負荷を大幅に削減します。
• 外部変動要因（コーザルデータ）を活用した予測補正機能
  天候や気温、景気指数、SNSの注目急上昇といった、売上に直接的な因果関係をもたらす外部要因（コーザルデータ）を取り込み、AIによって需要予測を補正する機能をオプションとして用意しています。過去の売上実績から一時的な気象要因などを取り除いた「ベース需要」の算出や、これからの気象予測に基づいた将来需要の補正が行えるため、一過性・突発的な需要変動による機会損失や在庫過多を防止します。
• 複雑な在庫モデルによる自動補充計画（FOREMAST/RP）
  安全在庫、リードタイム、発注単位（ロットサイズ）、需要の振れ幅、予測誤差などの複数の条件を考慮し、システムが自動で最適な在庫補充量と発注タイミングを算出します。在庫が過少または過多になるリスクを事前に検知してアラート表示する機能もあり、担当者の経験や勘に頼っていた発注業務の平準化を可能にします。
• 意思入れを支援する需給計画調整（FOREMAST/PB）
  入庫、在庫、出庫の実績と予定（未来の在庫推移）を一元化して可視化できる、専用のGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）画面を提供します。需要予測値や自動計算された在庫量に対して、販売計画のキャンペーン等の変更要素を担当者が画面上で直感的に「意思入れ（調整・修正）」でき、効率的な製販在（PSI）の調整作業が行えます。
• 業界・業務に特化した高度な管理テンプレート
  「消費期限・出荷期限を考慮した在庫補充計画機能」や、出荷前の品質検査を要する製造業向けの「検査リードタイムを考慮した在庫計算機能」などがテンプレートとして標準化されています。賞味期限切れによる高額な廃棄ロスが課題となる食品業界や、検査完了まで商品を出荷できないプロセス製造業の、実態に即した精緻な計画運用を強力に支援します。

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

• 取扱商品数（SKU）が膨大で、発注業務が属人化している企業
  商品点数が非常に多く、ベテラン計画担当者の長年の「経験」や「勘」に頼って発注や生産指示を行っている中堅〜大企業に向いています。予測モデルの自動チューニングにより、業務標準化と品質の底上げが図れます。
• 季節性や天候、外部データに売上が大きく左右される業界
  気象条件やトレンド変動による需要の増減が激しく、安全在庫のコントロールに苦慮している現場に適しています。外部データ（コーザルデータ）を自動収集し予測へ反映させる仕組みが力を発揮します。
• 業界特有の複雑な品質管理・配送制約がある企業
  食品や化粧品のように、賞味期限の管理、多段階倉庫（工場、配送センター、デポなど）での段階的な在庫管理、出荷検査のリードタイム考慮などが必要な企業に向いています。

向いていない企業・現場

• 短期間・低コストで手軽に需要予測システムを試したい企業
  FOREMASTは導入前のフィット＆ギャップ分析やシステムインテグレーション（SI）を伴う、いわゆる「セミオーダーメイド」の重厚なソリューションです。オンラインで登録して即日使い始められる手軽なSaaSツールではないため、短期間でのスモールスタートを最優先する企業にはミスマッチとなる場合があります。
• 自社内に専任のプロジェクト推進体制や要件定義の工数を割けない企業
  企業の既存の業務フローやルールをシステムへ構造化して落とし込むため、導入プロジェクト期間中はベンダー（キヤノンITS）との綿密な業務要件の整理が必須です。専任のプロジェクト担当者を立てられない、または要件整理に時間を割けない場合は、導入準備が進まず難航する可能性があります。
• 取扱アイテムが極端に少なく、シンプルなExcel管理で現状回っている現場
  売上の大部分を占めるコアアイテムがごくわずかであり、現在のスプレッドシートや既存の簡単な自動発注システムでトラブルなく業務が実施できている場合、高額な導入投資に見合うほどの費用対効果や効率化のメリットを得られない可能性があります。

料金・プラン・導入方法

FOREMASTの利用料金およびプランは、完全個別見積もり（要問い合わせ）となっています。

あらかじめ機能が厳選された5つの「SIコア」をベースに、導入企業の要件定義（フィット＆ギャップ分析）の結果に基づいて組み合わせや必要なカスタマイズ仕様を決定し、価格を算出するシステムインテグレーション型の販売体制です。過去のプレスリリースで提示された、ライセンス費用を含んだシステム構築費用の参考例（目安）は以下の通りです。

• 需要予測機能（DP）または在庫補充計画機能（RP）のいずれか一方のみを導入する場合：税別 2,500万円〜
• 需要予測機能（DP）と在庫補充計画機能（RP）の両方を統合して導入する場合：税別 4,000万円〜

※価格は、導入規模やデータ量、必要なアドオン（カスタマイズ機能）、および外部システム連携要件によって大きく変動します。

見積もり時に確認すべき重要ポイント：

1. 料金体系の基準：ライセンスの課金単位が「ユーザー数」に基づくものか、それとも「サーバー台数・処理データ量」に基づくものか。
2. インフラの構築環境：自社保有のAWS/Azure環境に構築する場合の費用と、キヤノンITSが提供するインフラサービス「SOLTAGE」を利用したサブスクリプション型利用プランとのコスト比較。
3. データ連携アドオン費用：自社が使用している基幹システム（ERP）や倉庫管理システム（WMS）、生産管理システムなどとのデータ連携用プログラムを個別に開発する場合の開発費用の有無と見積もり。

導入の流れ・期間

FOREMASTは、導入企業個別の制約条件や複雑な要件を反映させた精緻な需給マネジメントシステムを構築するため、以下のようなステップを踏んで段階的に導入が進められます。

1. お問い合わせ・現状ヒアリング
   現在の在庫管理フロー、生産計画、販売実績データの取得状況、および現在の需給管理プロセスで生じている課題をキヤノンITSの専門コンサルタントが確認します。
2. デモ・事前データ検証（フィット＆ギャップ）
   製品画面を用いた実際の操作性のデモに加え、原則有償での対応となりますが、導入企業の過去の実績データを使用した「予測精度シミュレーション・データ検証」を行い、実運用に耐えうるかを事前に検証します。
3. 要件定義・システム設計
   業務ルール、取扱商品マスタ、賞味期限制約、各倉庫間の入出庫ルールなどを整理し、どのSIコアを使用するか、アドオンでのカスタマイズが必要な領域はどこかを設計します。
4. 契約・システム構築
   要件合意および見積もり確定後に契約。パッケージのパラメータ設定、データ連携用のインターフェース開発、必要に応じたアドオンプログラムの開発をキヤノンITSが実施します。
5. テストおよびトレーニング
   既存システムとデータを連動させながらシステム全体のテストを実施。実際に業務で使用する計画担当者や倉庫の管理者がスムーズに運用を開始できるよう、操作説明や実際のシミュレーションを交えたトレーニングを行います。
6. 本番稼働・運用定着支援
   本番運用を開始。稼働後も、実際の予測精度と実績のギャップを見ながらパラメータの微調整（チューニング）や、継続的な運用の定着化に向けたサポートを実施します。

導入期間について：
FOREMASTの具体的な導入期間はシステム要件や規模によって変動するため要問い合わせですが、標準的な仕様で追加開発を極力行わない場合でも最低数ヶ月単位が必要です。なお、複数のグループ会社や異なる事業部、現場ごとの複雑な物流ルールやベテランの判断を一つひとつヒアリングしてシステムへ落とし込んだ大規模プロジェクトでは、要件定義からシステム導入までに約1年の期間を要した事例が公式に報告されています。

連携できるシステム・機器

FOREMASTは他社製システムと柔軟にデータ連携できるインターフェース機能を備えており、主に以下のシステムやデータとのデータ連携実績があります。

• 国産ERP・生産管理システム「mcframe」
  B-EN-G社が開発する「mcframe」シリーズとは非常に強固な連携実績を持っています。FOREMASTが計算した高精度な需要予測や在庫補充計画の数値をmcframeにシームレスに流し込むことで、生産計画や発注計画、原価計算の精緻化を一気通貫で自動化させることが可能です。
• 主要な基幹システム（ERP）
  SAPやOracle等のグローバルERPをはじめとする、さまざまな既存の販売管理システム・生産管理システムとデータ連携させ、受注・出荷実績データ、マスタデータを一括インポートする仕組みを構築できます。
• WMS（倉庫管理システム）
  各倉庫に配置されている実在庫データ、入出庫実績、出荷予定データをWMSから自動取得し、補充計画の立案や複数倉庫間の在庫バランス（偏り）を自動計算するための情報ソースとして連携します。
• BI（ビジネスインテリジェンス）ツール
  最新バージョンである「FOREMAST Ver.3.4」では、BIツールとの連携機能を拡充しています。生産・販売・在庫の実績と予測値との乖離（ギャップ）や差異分析、計画の改善に向けたデータビジュアル化をスムーズに行えます。
• 外部気象情報等のコーザルデータ（オプション）
  一般財団法人気象業務支援センター等が配信する天候・気温情報を、AWS（Amazon Web Services）上に構築された「コーザル情報収集オプション」を介して取得し、予測モデルへ直接反映・蓄積させることができます。

※ハンディターミナルや物流マテハン機器、特定のTMS（輸配送管理システム）との直接的な接続実績などの公開情報は確認されていません。現場で使用中の特定のハードウェアや周辺システムとの接続要件がある場合は、問い合わせ時に必ず技術的な相談を行うことを推奨します。

導入事例・実績

信頼できる公式情報やメディアにて確認できているFOREMASTの具体的な導入事例は以下の通りです。

• 株式会社ダスキン（ミスタードーナツ事業本部）
  【導入前の課題】 フランチャイズ店舗（FC店舗）へ供給するドーナツ用の各種原材料や備品の需給計画・発注購買業務がベテラン担当者の頭の中にしかなく、属人化とそれに伴う欠品リスク・過剰在庫が慢性的な課題となっていました。
  【導入効果】 FOREMASTを用いた発注業務のシステム化を実施。独自の数理技術を用いて安全在庫やリードタイムを考慮した自動計算を適用することで、勘や経験に頼らない属人化の解消を果たしました。余剰な在庫を事前に抑制できたことで、店舗側でのフードロス（食品廃棄ロス）の削減と業務の高品質化を同時に達成しています。
• 三菱商事ライフサイエンス株式会社
  【導入前の課題】 食品素材メーカーとして、多様な取扱商品や保管環境、出荷期限といった複雑な特性を抱えていましたが、旧来のシステムでは需要予測の精度が安定せず、計画画面の操作性にも不満がありました。
  【導入効果】 システム選定において「追加開発を行わず、標準機能のみで自社の要件をクリアする」という強い目標を設定し、キヤノンITSとのフィット＆ギャップ分析を実施。FOREMASTの優れた設定（コンフィグレーション）能力により、追加の個別プログラム開発を一切行うことなくパラメータの調整のみで複雑な業務ロジックに対応させることに成功しました。開発費用を大幅に抑えつつ、業務効率の改善と適切な在庫水準の維持を実現しています。
• 株式会社アルビオン
  【導入前の課題】 多岐にわたる化粧品の原材料から製品出荷までの多様なデータを、別々の部署やシステムで管理していたため、一元的な進捗や在庫状況の把握が困難でした。
  【導入効果】 FOREMASTを導入し、散在していた異なるデータソースを一元的に収集・可視化する環境を構築。データ分析・予測のプロセスから、工場の生産指示や日々の生産ステータスの把握に至るまで、同一のシステム上で一気通貫で行える「実務志向の需要予測・需給システム」を実現しました。
• グローリー株式会社
  【導入前の課題】 金融機関等で使用される通貨処理機の保守を担う同社では、保守部品を過不足なく全国のサービス拠点へ補充し在庫の適正化を図る必要がありましたが、従来の需要予測システムではコストパフォーマンスや機能拡張性の面で課題が生じていました。
  【導入効果】 既存システムからFOREMASTへの全面的リプレイスを決定。保守部品の的確な需要予測と在庫の適正配備により、サービス対応の遅れを未然に防ぐ欠品ゼロ化を推進し、保守業務の品質向上とサービス基盤の安定化を達成しました。

導入前に知っておきたいこと

FOREMASTの導入を具体的に検討するにあたり、担当者が認識しておくべき仕様上の注意点や検討課題があります。

• 純粋な「SaaS」ではなく「SI構築」が前提となるため、導入期間と予算の設計が必須
  FOREMASTは、月額数万円程度から手軽に使えるクラウド完結型のSaaS製品とは根本的に異なります。自社のシステムや固有の業務要件に合わせてコンサルタントとフィット＆ギャップ分析（業務分析）を繰り返し、システムを組み上げるパッケージSIの形態をとるため、導入完了までには一般的に数ヶ月〜1年前後の期間と、初期費用として数千万円単位の投資が求められます。自社のIT予算およびプロジェクトチームが長期間稼働できるかを事前に必ず評価してください。
• 予測精度の向上には、事前のデータ整理と「綺麗な実績」の準備が不可欠
  AIや時系列モデルを効果的に機能させ「欠品なき在庫削減」というメリットを最大化するためには、予測の元データとなる「出荷実績」「販売実績」などの過去データが正しく整備されている必要があります。過去のデータに大きなノイズや未整理の欠損、商品コードの不統一などがある場合、AIの自動選定を適用しても十分な予測精度が得られません。システム導入前の段階から、社内のデータクレンジングとマスタ整理を進めておく必要があります。
• 大手総合システムインテグレーター（SIer）の提供製品としての特徴
  提供元のキヤノンITソリューションズは、非常に豊富な経営基盤と多数の数理コンサルタントを抱える信頼性の高い大手IT企業である一方、SCMや物流のみに特化した物流専門ベンダーではありません。そのため、専門特化型のベンダーと比較した際に、開発リソースの割り当てや日々の細かな現場向けのサポート体制に独自の特性がある（役割が明確に分かれているなど）点を、比較の際に念頭に置く必要があります。

類似ツールとの比較

SCMの最適化や需要予測、需給計画の領域において、LogiShiftサイト内でも紹介している代表的な他社システムとFOREMASTの機能・特徴を比較します。

【選定・判断の基準】

FOREMASTを優先して検討すべき企業：
国内の食品・飲料・化粧品製造業や、卸売・物流業において、日本国内の物流慣習（出荷制限の厳密さ、賞味期限切れの廃棄ルール、出荷前検査待ちといった日本の現場特有の制約条件）にフィットした需給計画を立てたい場合です。キヤノンITSの専門コンサルタントが徹底したヒアリングにより自社固有のモデルをセミオーダーメイドでシステム構築してくれるため、「パッケージの既製品ルールに自社の業務を合わせるのが難しい」と感じる企業に向いています。また、すでに国内で実績の高い国産生産管理ERP「mcframe」を稼働させている、あるいは同時に導入予定の場合は、標準のデータ連携口があるFOREMASTが最も親和性が高い選択肢になります。

他社ツール（Blue Yonderやo9、Kinaxis）を検討すべき企業：
日本国内にとどまらず、多国籍に点在する複数工場や世界中のサプライチェーンリスク、地政学・災害リスクなどを同時に一元管理し、すべての拠点の計画を一元化したいグローバル製造業や多国籍企業です。また、単に「計画」をシミュレーションして最適発注数を導き出すだけでなく、実際の倉庫の中（ピッキング自動化やAGV連動）やラストワンマイルの配送ルート最適化など、「物流の物理的な実行部分（WMS/TMS）」までプラットフォームとして統一させたい場合はBlue Yonderのような製品が最適となります。さらに、財務データと連携した数万件規模の What-If（もしこうなったら）シナリオ分析をミリ秒・秒単位で高速計算するプラットフォームが必要な場合は、o9 Digital BrainやKinaxis RapidResponseのような超高速なデジタルツイン・インメモリ基盤を持つ製品群の比較検討を推奨します。

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いのですが、需要予測モデルの運用は可能でしょうか？

はい、十分に運用可能です。FOREMASTは、実績データをもとに複数の需要予測モデル候補から最も直近で精度の高かったものをAIが自動的に選定・適用する「DFCシステム」を搭載しています。担当者が手動で統計的なパラメータを日常的にチューニングする必要がないため、データ分析の専門家が不在の現場でも、標準化された高精度な需要予測が継続できます。

クラウド（SaaS）としての利用はできますか？自社のAWS環境等に構築することは可能ですか？

FOREMASTは、一般的なWebブラウザのみで登録して即時利用するマルチテナント型SaaSの形態では提供されていません。ただし、キヤノンITSが提供するインフラサービス「SOLTAGE」を利用することで、サブスクリプション方式でライセンス利用をすることは可能です。また、導入企業が用意する既存のAWSやMicrosoft Azureなどのクラウドサーバー上にシステムを個別に構築・稼働させる環境（シングルテナント型のクラウド提供）にも柔軟に対応しています。

スマートフォンやタブレット対応のアプリ、モバイル表示環境はありますか？

公式情報において、FOREMAST専用のiOS・Android用アプリや、スマートフォン表示に最適化された動作環境についての記述は確認されていません。基本的にはPCブラウザを通じたオフィスワーク用の管理システムとして設計されていますが、最新環境での対応デバイス等については、個別問い合わせ時に直接確認することを推奨します。

導入決定前の「無料トライアル（お試し利用）」は提供されていますか？

一般的なSaaSのように、完全に無料で一定期間システムを使える「無料アカウント」の提供はありません。ただし、問い合わせ後の検討プロセスにおいて製品の実際の挙動をデモ画面で確認できるほか、有償となりますが「事前データ検証（予測精度シミュレーション）」として、自社の出荷実績データなどを提供して予測エンジンがどの程度の高い精度を発揮するかを評価する検証サービスの実施が可能です。

パッケージ製品では自社の複雑な配送ルートや、特殊な引当・発注ルールに対応できないケースが多いですが、カスタマイズは可能ですか？

カスタマイズ（アドオン開発）は対応可能です。FOREMASTは完全固定のパッケージソフトではなく、ベースとなる「SIコア（機能モジュール）」を組み合わせる形態をとっています。専門のコンサルタントによるフィット＆ギャップ分析を通じて、製品の標準設定パラメータで解決できない企業固有の複雑な業務要件に対しては、個別の機能拡張開発（アドオン）を行うことで各社に最適な運用環境を作り上げることができます。

導入に伴う契約期間（最低契約期間など）や、途中で解約する場合の条件を教えてください。

FOREMASTは個別のシステムインテグレーション（システム構築）を伴う性質上、契約期間や解約条件、および保守サポート条件は、導入時に選択するシステム構築契約や年間保守サービス契約のプランにより個別に異なります。月次で容易に契約解除が可能な一般のSaaSとは異なり、長期的な利用・保守が前提となりますので、最初の見積もり検討段階で保守の期間や解約要件の詳細をベンダーに直接ご確認ください。

参照・出典

• 需要予測・需給計画ソリューション FOREMAST｜キヤノンITソリューションズ株式会社
• よくあるご質問：需要予測・需給計画ソリューション FOREMAST - キヤノンITソリューションズ
• 需要予測・在庫発注補充計画ソリューション「FOREMAST」 | mcframe
• Blue Yonderとは？AIでSCM最適化・需給予測・リスク管理を実現するツール | LogiShift
• o9 Digital Brainとは？AIとデジタルツインによるSCM最適化・需給予測プラットフォーム | LogiShift
• Kinaxis RapidResponseとは？製造業向けSCM最適化・需給予測・リスク管理ツール | LogiShift