AIが「甘い需要」を先読み！菓子業界を変革する「Metareal SN」が登場
菓子業界において、季節や天候、SNSでの話題など、様々な要因によって需要が大きく変動することは珍しくありません。しかし、従来の需要予測は過去の売上データ（POSデータ）に依存することが多く、変化の兆しを捉えるのが遅れてしまう「後手提案」となりがちでした。これにより、販売機会の損失や在庫の偏りといった課題が長年存在していました。
こうした課題を解決するため、メタリアル・グループの株式会社ロゼッタは、店舗向け菓子需要予測レポートAIエージェント「Metareal スナックプリディクト（以下、Metareal SN）」を2025年12月3日（水）に新たに開発し、提供を開始しました。この革新的なAIエージェントは、店舗の「甘い需要」をリアルタイムで解析し、最適な提案で売上向上を強力にサポートします。
Metareal SNとは？AIが「甘い需要」を先読みする仕組み
Metareal SNは、一言で言えば「菓子カテゴリの未来の需要を予測し、最適な販売戦略を提案してくれるAIの秘書」のような存在です。
具体的には、以下の多様なデータを統合的に解析します。
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レビューデータ: 消費者の商品に対する評価や意見から、潜在的な人気や不満を把握します。
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SNSデータ: Twitter（現X）やInstagramなどのソーシャルメディアでの話題量やトレンドを分析し、急上昇している商品やカテゴリを特定します。
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季節イベントデータ: クリスマス、バレンタイン、ハロウィン、お正月など、菓子需要に大きく影響する季節イベントの日程や、それに伴う消費者の購買意欲の高まりを予測します。
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天候データ: 気温、湿度、降水量などの天候が、チョコレートやアイスクリーム、温かいお菓子などの需要にどのように影響するかを分析します。
これらの複合的なデータをAIが高速で処理し、店舗ごとの菓子カテゴリ（例えば、チョコレート、焼菓子、和菓子、スナック菓子など）がいつ、どれくらい売れるかを「先読み」します。そして、その予測に基づいて、店舗にとって最適な陳列棚のスペース配分（フェイス配分）や、効果的な販促アイデアを自動的に資料として作成してくれるのです。
これにより、これまで時間と労力がかかっていた市場調査や資料作成のプロセスが大幅に短縮され、よりスピーディーかつ精度の高い販売戦略の立案が可能になります。
なぜ今、菓子需要予測AIが必要なのか？開発背景を解説
菓子カテゴリーの需要は、他の多くの商品に比べて非常に短いスパンで変動するという特徴があります。例えば、テレビ番組で紹介された人気スイーツが翌日から品薄になったり、急な気温の上昇で冷菓の需要が急増したりといった現象は日常茶飯事です。
しかし、多くの店舗やメーカーの現場では、過去の販売実績を示すPOSデータに依存した分析が主流でした。POSデータは「何が、いつ、どれくらい売れたか」という結果を教えてくれますが、「これから何が売れるか」という未来を直接的に予測するものではありません。
このため、「変化に気づいた時には、すでに需要のピークが過ぎていた」「話題の商品が品切れで、販売機会を逃してしまった」といった「後手提案」による機会損失や、予測ミスによる過剰在庫・品切れが頻繁に発生していました。特に、流行のサイクルが速い現代において、この問題はより深刻化していました。
Metareal SNは、こうした現場の課題を解決するために開発されました。POSデータだけでは捉えきれない「需要の兆し」を、SNSや天候といったリアルタイム性の高いデータから事前に掴むことで、菓子メーカーや小売店が常に一歩先を行く提案や在庫管理を行えるようにすることを目指しています。これにより、機会損失を防ぎ、売上を最大化し、顧客満足度を高めることが期待されます。
Metareal SNの4つの主要な特徴
Metareal SNは、菓子業界のビジネスを大きく変える可能性を秘めた、以下の4つの主要な特徴を持っています。
1. 複合データから需要前兆を抽出
Metareal SNの最大の強みは、単一のデータ源に頼らず、複数の異なるデータを組み合わせて分析する点にあります。具体的には、SNSでの話題量、消費者のレビュー傾向、日々の気温や湿度といった天候情報、そして年間を通して発生する様々なイベント日程を掛け合わせることで、特定の菓子カテゴリの需要が上昇する「シグナル」を検出します。
これにより、これまで人間の経験や勘に頼っていた「ヒット商品の予兆」や「流行の兆し」を、データに基づいて客観的に、そして早期に捉えることが可能になります。例えば、「気温が25度を超えると、特定のブランドのアイスクリームのSNSでの言及が増加し、同時にレビュー評価も高まる」といった複雑なパターンもAIが自動で学習し、需要上昇のサインとして抽出します。
2. 店舗別に最適なカテゴリ構成を提示
すべての店舗で同じ商品構成が最適とは限りません。立地条件、顧客層、競合店の状況など、店舗ごとに特性は大きく異なります。Metareal SNは、これらの店舗ごとの特性も考慮に入れ、チョコレート、焼菓子、和菓子といった菓子カテゴリの中で、どのカテゴリが「伸びる可能性が高いか」を店舗単位でスコア化し、具体的に提示します。
例えば、観光地にある店舗であれば和菓子の需要が高く、オフィス街の店舗であれば手軽に食べられる焼菓子やチョコレートの需要が高いといったように、各店舗の状況に合わせた最適なカテゴリ構成をAIが教えてくれます。これにより、店舗はより効果的な品揃えを行い、売上を最大化できます。
3. SKU・発注量まで落とし込む自動レポート
需要予測だけでなく、それを実際のビジネスにどう活かすかまでをサポートするのがMetareal SNの優れた点です。AIが生成するレポートは、単なる需要予測の数値に留まりません。
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フェイス配分: 陳列棚のどの位置に、どれくらいのスペースを割くべきか。
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SKU構成: 具体的にどの商品（SKU＝最小管理単位）をどれだけ置くべきか。
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発注量: 予測される需要に基づいて、適切な発注量はどれくらいか。
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販促コピー: どのようなキャッチコピーやプロモーションで商品をアピールすべきか。
これらの具体的な提案が一体となった資料を、わずか数秒で自動生成します。これにより、営業担当者は資料作成にかかる時間を大幅に削減し、より本質的な顧客とのコミュニケーションや商談に集中できるようになります。また、提案の精度も向上し、商談の成功率を高めることにも貢献します。
4. POS追随ではなく「先読み」の提案へ
従来の営業スタイルは、過去のPOSデータをもとに「先週はこれが売れました」という事後分析が中心でした。しかし、Metareal SNは、需要の「前兆」を捉えることで、まだ市場に顕在化していない、あるいはこれから顕在化するであろう需要を予測します。
これにより、営業担当者は「来週はこのカテゴリが伸びる見込みです。そのため、この商品を増やし、こんな販促をしませんか」といった、より積極的（プロアクティブ）な商談スタイルを実現できます。競合他社に先駆けて需要を捉え、最適な商品を最適なタイミングで提案することで、顧客である小売店との信頼関係を深め、売上拡大に貢献します。
Metareal SNの活用シーン
Metareal SNは、菓子業界の様々なプレイヤーにとって価値あるツールとなります。
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菓子メーカー・卸企業の法人営業担当者: 小売店やスーパー、ドラッグストアなどに対し、よりデータに基づいた説得力のあるカテゴリ強化提案や棚割り改善提案が可能になります。季節ごとの商戦において、最も売上が期待できる商品をピンポイントで提案し、機会損失を最小限に抑え、売上を最大化できます。
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重点小売・ドラッグストア・スーパーのバイヤー・店長: 各店舗の特性に合わせた最適な商品構成や陳列計画を立てることで、顧客満足度を高め、店舗全体の売上向上に繋げられます。特に、季節限定商品やトレンド商品の品切れを防ぎ、常に新鮮な売場を提供できるようになります。
メタリアル・グループが展開する「シゴトオワルAI」シリーズ
Metareal SNは、メタリアル・グループが展開する「シゴトオワルAI」シリーズ（https://www.metareal.jp/department/shigotoowaruai/）の一環として提供されます。このシリーズは、「Metareal DD」を第一弾とし、金融業界だけでなく、様々な業種に特化した生成AIソリューションを提供することで、各現場の「困りごと」をより手軽に解決することを目指しています。
メタリアル・グループは、AIコンサルティングと組み合わせることで、より迅速かつ確実にAI導入を成功させ、その効果を最大化できると考えています。同社のAIコンサルティングの最大の特徴は、
