明日の人数と車両を、
勘ではなく予測で決める。物流・倉庫の出荷物量予測AI（需要予測AI）MatrixFlow
出荷物量をAIが日別に予測。
人と車の手配が、出庫依頼より先に決まります。
予測精度96.7%大手3PL
作業時間−29%内閣府SIP実証
作業時間−46%内閣府SIP実証
倉庫運営の「こんな悩み」を、まるっと解決
物流現場の課題
AIの物量予測 ＆ データ活用で、人員計画をスムーズに
Before（今のやり方）
- 過去データを手で集計
- ベテランの勘と経験に依存
- 担当者ごとに精度がバラバラ
- 1回の予測に2〜3時間
After（MatrixFlow導入後）
- AIが過去データ＋外部要因を5分で分析
- 誰でもベテラン同等の予測精度
- 「なぜその数字か」根拠が見える
- 結果は今のExcel・基幹にそのまま出力
WHY FORECAST
物流リソースの最適化は、出荷物量の予測から始まります
明日は何人で回すか。何台出すか。傭車は何台頼むか。残業は出るか。
物流センターの意思決定はすべて、「明日どれだけ出るか」という一つの数字から下りてきます。
ところが、その一番上流の数字だけが、いまも人の勘で置かれている。だから下流のすべてが当日勝負になります。逆にいえば、ここさえ当たれば、その先は計算で決まります。
販促・気象。新規収集は不要。
翌週〜1ヶ月先を日別に。大手3PLで精度 96.7%
MatrixFlowがやるのは、この一番上流の数字を自動で、高い精度で出すことだけです。
そこから先の人員・配車・傭車は、出庫依頼が確定する前に、計算で決まります。
出荷物量をAIが予測！
WMSの出庫実績をそのまま活用
単品予測は不要、大分類でOK
過去の出庫物量に曜日・季節パターン、荷主の販促カレンダー、気象データを掛け合わせ、AIが翌週〜1ヶ月先の物量を予測。データ整備から専門家が伴走するので、「何をどう渡せばいいか分からない」でも大丈夫です。
予測精度96.7%を達成
※ 96.7% は、大手3PL・特定拠点における出荷先別×大分類の日別実測値です。単品ではなく物量単位で読むため、精度が安定します。
曜日・季節
販促・気象
出庫物量
ピーク日の検知
「明日は何人必要か」が見える
物量予測 → 必要人員数へ換算
シフト計画の前段を自動化
予測した物量をもとに、日別の必要人員数を算出。繁忙日は事前に応援を手配し、閑散日は過剰配置を防ぐ。センター長の計画工数と、読み違いによる残業・急な派遣手配を減らします。
作業時間−29%削減
| 日付 | 予測物量 | 必要人員 | 状態 |
|---|---|---|---|
| 7/22（月） | 12,400 | 18名 | 充足 |
| 7/23（火） | 13,100 | 19名 | 充足 |
| 7/24（水） | 18,900 | 27名 | ＋4名 手配 |
| 7/25（木） | 14,200 | 21名 | 充足 |
| 7/26（金） | 15,600 | 23名 | 残1枠 |
TRUCK ＆ CHARTER
人員だけでなく、配車・傭車の台数も決まります
予測した物量を1台あたりの積載量で割れば、必要な車両台数が決まります。
自社車両・定期便への配車を先に固め、それでも足りない分が傭車の手配数です。
明日は何個出るか
WMSの出庫実績から、翌週〜1ヶ月先の物量を日別に予測します。
必要な車両台数
1台あたりの積載量で割るだけ。台数が数字で出るので、社内調整の根拠になります。
傭車の手配数
自社車両・定期便を先に固め、足りない分だけを事前に手配します。
人員と違うのは、車両は当日調達がさらに難しいこと。
「足りないと当日わかる」のコストが最も高くつくのが、配車と傭車です。直前の突発手配は割高になり、逆に多く押さえて直前にキャンセルすると、運送会社との関係が悪化します。
MatrixFlowは、人員計画のためだけのAIではありません。人員・配車・傭車という物流のリソース全体を、出庫依頼が確定する前に決めきるためのAIです。
ノーコード×専門家の伴走
毎回2〜3時間の予測作業が、5分に
誰でもベテラン同等の精度
操作はノーコード。今お使いのExcel・CSVをそのまま投入でき、SAP等の基幹とも連携します。データサイエンティストを雇わなくても、専門家がAI構築から運用まで伴走。属人化していた予測が「誰でも」の仕組みに変わります。
月あたり20〜40時間削減
CASE
守秘のため企業名は伏せ、業態と数字でご紹介します。
96.7%予測精度
Excel予測のズレ 15〜20%›AI予測のズレ 3.3%
勘と経験のバラつきを、誰がやっても同じ精度に。複数拠点で展開中です。
−29%全体の作業時間
一人当たり作業時間›−46%
出荷予測AIを起点に、作業計画までを最適化。公的な実証で効果を確かめました。
99.5%超予測精度
熟練者のExcel・勘›誰でも同じ数字に
ベテラン頼みだった予測を仕組みに。担当が変わっても、同じ精度で回り続けます。
※ 予測精度96.7%＝実績との誤差3.3%。対象データ・期間により効果は異なります。
EVIDENCE
本当に当たるのか、画面でお見せします。
ある物流センターの2年半分、919日ぶんの出荷データを読ませて、「明日は何ケース出るか」を当てにいきました。下は、そのときの実際の画面です。画面はクリックで大きく開きます
点が、斜めの線の上に並びました。
タテが実際に出た数、ヨコが予測した数です。点が線の上に乗っているほど、読みが当たったということ。外れた日でも、ずれはならして1日260ケースくらい。4,200ケース出る現場なので、6%ほどの差でおさまりました。
何を見て決めたかが、わかります。
AIが何を手がかりにしたかが、棒の長さで出ます。いちばん長いのは前の日のネット受注件数。そのあとが祝日かどうか、去年の同じ曜日、先週の同じ曜日。ベテランの方が毎朝見ている順番と、ほとんど同じでした。
やったことは、3つ並べてつないだだけ。
左から、データを入れる箱、AIに覚えさせる箱、当たり具合をたしかめる箱。真ん中に置いたのが、時系列の予測に使うMFTransformerV2です。この3つをマウスでつないだだけで、プログラムは1行も書いていません。別の倉庫でやるときは、データを入れ替えるだけで済みます。
※ 今回はサンプルのデータで試した結果です。どこまで当たるかは、お手元のデータと現場のクセによって変わります。
※ 専門的な言い方をすると、テストデータの決定係数（R²）が0.986、平均的な外れ幅（RMSE）が267.6ケースです。
GENERATIVE AI vs FORECAST AI
生成AIがあるのに、なぜ予測AIが必要なのか
ChatGPTやClaudeに売上データを渡して「予測して」と頼むことはできます。
当社で1,083行の売上データ（店舗別売上・天気・イベント等を含む）を使い、7日間の需要予測を比較しました。
MatrixFlowの中核にあるのは、汎用の生成AIではなく、需要予測に特化して当社が自社開発したエンジン「MfTransformerV2」です。
文書作成やデータ整理は生成AI、未来の数字を読むのは予測AI。役割を分けて組み合わせるのが、いちばん実用的な使い方です。
※ 上記は当社が実施した検証であり、使用データ・期間・プロンプト等の条件によって結果は変わり得ます。RMSE＝大きな外れに敏感な誤差指標、MAE＝平均的なズレ。
NEW公式MCPサーバー
出荷物量の予測を、いつもの会話で頼めるようになりました
2026年11月5日、MatrixFlowの公式MCPサーバーの提供を始めました。ChatGPT・Claude・Gemini・Copilot などのAIアシスタントにつなぐと、出荷実績のCSVを渡して学習させ、来週の予測を受け取るところまで会話で進みます。計算はMatrixFlowの予測エンジンが行います。
- つなぎ方接続先のURLを登録し、MatrixFlowのログイン画面で許可するだけ
- 安全面パスワードは渡さない（OAuth 2.1）。削除する操作は用意していません
- 使い方物量の予測から、要員計画・車両手配・在庫の判断まで
会話の例
先月までの出荷実績です。これで学習して、来週の日別の出荷物量を出してください。
出荷実績.csv
MatrixFlowにデータを登録して、学習しました。来週の予測値を、上限・下限つきでお出しします。
この物量なら、曜日ごとに何人いればいい？
予測値を1人あたりの処理量で割って、曜日ごとの必要人数を表にします。
MatrixFlow 最大の強み
ツールを渡して終わりにしません。
AIの実装から運用定着まで、責任を持って支援します。まず1拠点・1テーマで精度を確かめ、効果を見てから広げます。
データ理解・課題定義
貴社のデータ・業務を理解し、AI化できる領域を特定。実現可能性を一緒に検証します。
モデル構築・チューニング
最適なAIモデルを構築。精度を高めるチューニングは、データサイエンティストが実施します。
業務組込・運用定着
現場の業務フローへ組み込み、運用が回るところまで支援。導入後のメンテナンスも継続します。
扱えるデータは、数値だけではありません
「とにかく入れて、効くデータだけを残す」。どのデータが予測に効くかはAIが判定するので、事前の取捨選択は不要です。
A WEEK IN THE CENTER
ある3PLセンターの、ある金曜日
首都圏でEC荷主を扱う3PLセンター。平常日の出荷は約500件／日、金曜と月末に波動が集中します。体制は庫内12名前後、自社車両4台＋定期便。
「金曜は多そうだ」という感覚だけ。準備は特にできない。
水曜夕方に翌週の物量が数字で出るため、木曜のうちに人員・配車・傭車まで確保が終わる。
物量を見てから電話をかけ始める。集まるかは運次第。
判断は「呼ぶか、呼ばないか」だけ。応援3名と傭車1台を招集して、そのまま開始。
忙しさだけが残り、記録は何も残らない。
外れた理由が1行残る。「荷主Aのセール延長」は、次回から予測の変数になる。
鍵は、金曜の物量を当てたこと自体ではありません。水曜の時点で数字が見えていたから、木曜のうちに人と車両の準備が終わっていたことです。
「当日が勝負」から、「先に決めて、直前は微調整だけ」へ。これが先回りする物流の実像です。
※ 実在の事例ではなく、運用を説明するためのモデルケースです。
倉庫・物流センターの「物量×人」に効く機能を揃えています。
予測機能出荷物量の予測を起点に、人員・車両まで
データ連携いまあるファイルとシステムのまま
サポート導入から運用定着まで、専門家が伴走
DOCUMENT ／ 資料ダウンロード
まだ相談は早い、という方へ
出荷物量の予測から人員・配車・傭車の決め方までを、34ページにまとめました
「AIを入れるかどうか」の前に、自社で何ができるかを知りたい。そういう方のための資料です。
出荷量の振れ幅の測り方、物量から必要人数を出す4ステップ、Excelでできる範囲とその限界、精度○○%という数字の読み方まで、売り込み抜きで書いています。
同業の3PL・倉庫・メーカー物流の現場責任者の方に読まれています。
- 出荷量は思っているより動いている──日別で±30%の変動
- 人の読みで回すことの5つの課題と、ズレが生む3つのコスト
- 自社の損失額を出す計算式
- 物量から必要人数を導く4ステップ
- SKUではなく物量単位で読むと精度が上がる理由
- Excelだけで始める5つのステップ
- 「精度○○%」を比較するための3つの質問
- 当たりやすい現場と、当たりにくいケース
全34ページ／PDF／ご入力後、その場ですぐにご覧いただけます
送信後、すぐに資料をご覧いただけます。しつこい営業はいたしません。
HONEST NOTE
当たりやすい現場と、当たりにくいケース
予測AIは万能ではありません。両方をお伝えします。
当たりやすい現場
- 日別の出荷実績が1年分以上、システムに残っている
- 曜日や月内の位置によるパターンが、ある程度存在する
- 工程が分かれていて、工程ごとの作業量が把握できる
- 1拠点・1単位から小さく試せる
特別な条件ではなく、ごく一般的な物流センターの姿です。
精度が出にくい状況
| 状況 | なぜ難しいか | どう扱うか |
|---|---|---|
| 新規荷主・新製品の 立ち上げ直後 | 過去データがないため、参照するものがない | 既存の類似荷主・類似カテゴリのパターンを当てはめ、実績が溜まったら切り替える |
| 過去にない大型販促 | 前例がない事象は、データからは読めない | 販促計画・特売・新製品投入など事前に分かっている情報を人が入力し、予測に上乗せする |
| データの粒度が粗い | 月次しかない、拠点合算しかない等では日別の判断に使えない | まずWMSから日別を取り出せるかを確認する |
| 欠損や異常値が多い | システム停止日や棚卸日が通常日と混ざっている | 立ち上げ時にデータの整理を行う。ここは専門家の伴走の対象 |
よくある不安
社内にAI人材がいません。
問題ありません。操作はノーコードで、専門家とデータサイエンティストが伴走します。新しく人を採用する必要はありません。
本当に費用対効果は出ますか？
まず1拠点の小さな検証で、効果を数字で確かめてから広げます。稟議に使える残業削減の試算もご用意します。
データ整備が不安です。
WMSやExcelの出荷実績をそのまま使えます。どのデータをどう渡すかから一緒に決め、前処理は自動で行います。
HOW TO IMPLEMENT
Excel・受託開発・パッケージと、何が違うか
同じ「需要予測AIを入れる」でも、入れ方によって残るものが変わります。判断軸はひとつ、現場の変化のたびに外部への依頼が要るか、自社で回せるかです。
| Excel・勘 | 受託開発 | 需要予測パッケージ | MatrixFlow | |
|---|---|---|---|---|
| 始めるまで | ◎すぐ | ×要件定義から数か月 | △データ形式を合わせる作業が重い | ◎CSVを入れてすぐ。1拠点から |
| 費用 | △担当者の工数が毎回2〜3時間 | ×開発費＋仕様変更のたびに追加 | △カスタマイズは別途費用 | ◎月5万円〜（6か月・伴走込み） |
| 精度 | ×実態と15〜20%ズレる | △作り次第 | △自社データに合わせ込みが必要 | ◎大手3PLで96.7% |
| 現場が変わったとき | △手で直す | ×外注に再依頼 | ×別途費用 | ◎担当者がデータを入れ替えて更新 |
| 属人化 | ×ベテランに残る | ×外注先に残る | △設定した人に残る | ◎残らない |
※ 96.7%は大手3PL・特定拠点における出荷先別×大分類の日別実測値です。
属人化を、社内にも社外にも作らないこと。それが答えです。
まず6か月のお試し導入から
データサイエンティストを1名雇う——その前に。ノーコード×伴走支援なら、雇用コストの1/3〜1/5でAI導入を実現できます。
| 自社でDSを雇う場合 | AI導入促進プラン | |
|---|---|---|
| 費用 | 年1,200〜1,800万円（DS1名） | 月5万円〜（伴走支援込み） |
| 始めるまで | 採用に数ヶ月〜1年 | 契約後すぐスタート |
| ノウハウ | 採用したDSの経験次第 | MatrixFlowの蓄積されたノウハウ |
| データ整備 | 自社で手探り | 専門家が伴走で支援 |
RETURN ON INVESTMENT
投資と効果を、金額で見る
3拠点に展開した場合の試算です。①は自社の実数、②は検証で出た実測値に置き換えてお使いください。
＋傭車・スポットの割増 月15万円
ロスの半減を想定
1年間で見ると
※ 費用はAI導入促進プランの通常料金（月額30万円・税別）×12か月で試算しています。初期6か月は月額5万円（税別）のため、初年度の負担はさらに小さくなります。①今のロスは自社の実数、②削減率は検証の実測値に置き換えてお使いください。
まずは、自社の損失額を出すところから
改善の前に、現状の金額を出します。次の3つを1か月分だけ集めれば、おおよその規模が見えます。
- 予定人数と、実際に必要だった人数の差（日ごと）
- 1人1時間あたりの人件費（社員・パート・派遣）
- その月の残業時間と、スポット手配の回数
この2つを足したものが、1か月あたりの「読み違いのコスト」です。多くの現場で、月あたり数十万円の規模になります。
契約から運用定着まで、約6ヶ月のステップ。6ヶ月後には「現場で運用が回っている」状態を目指します。
データ整理貴社の業務理解
データヒアリング
仮説設計予測対象を確定
KPI設定
精度検証
テスト現場業務へ組込
テスト運用
運用準備運用マニュアル整備
現場へ研修
効果検証本番運用開始
振り返り・改善
費用と契約
6ヶ月試して、合わなかったら？
導入までどのくらいかかりますか？
データと精度
必要なデータはどんなものですか？
予測が外れた場合のリスクは？
ほかの質問を見る（1件）
荷主から出荷量の連絡が来るのが直前なのですが、それでも使えますか？
現場と体制
現場が使いこなせますか？
人員だけでなく、トラックの手配にも使えますか？
ほかの質問を見る（1件）
以前、受託開発で失敗しました。
ほかの方法との違い
ChatGPTで予測すればいいのでは？
他のノーコード予測ツールと何が違いますか？
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| 社名 | 株式会社MatrixFlow |
|---|---|
| 設立 | 2018年10月 |
| 代表 | 代表取締役社長 田本 芳文（需要予測AI領域で多数の実装経験） |
| 事業内容 | AI需要予測プラットフォーム「MatrixFlow」の開発・提供／AI受託開発・コンサルティング |
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- 御社のデータでの予測精度の見込み
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