Demand Forecasting

需要予測

販売履歴から、商品ごとの需要（必要に応じて地域やチャネル別）を日次・週次・月次で予測し、各数値に予測範囲を付けます。バックテストで最適なモデルを選択し、需要の少ない商品や断続的に売れる商品（Croston/SBA）にも対応します。履歴が短すぎる場合は推測を行わず、安全在庫の算出に必要なリードタイム需要を在庫インテリジェンス＆最適化サーバーに引き渡します。独自の列名を持つExcel、Tally、CSVのエクスポートデータを読み込みます。

レジストリ名	ai.saifs/demand-forecasting
エンドポイント	https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp
トランスポート	Streamable HTTP（リモート、インストール不要）
認証	OAuth 2.1 — PKCE（S256）および動的クライアント登録。初回使用時にクライアントでサインインページが開きます
公開元	SAIFS AI

インストール

VS Code / GitHub Copilot

ワークスペースの .vscode/mcp.json またはユーザー用の mcp.json に追加します。

{
  "servers": {
    "saifs-demand-forecasting": {
      "type": "http",
      "url": "https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

その後、MCPビューからサーバーを起動し、プロンプトが表示されたらサインインします。

Claude（claude.ai、Desktop）

設定 → コネクター → カスタムコネクターを追加を選択し、次を貼り付けます。

https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-demand-forecasting https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp

その他のMCPクライアント

Streamable HTTPトランスポートを使用して、https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp に接続します。サーバーは WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… チャレンジとともに 401 を返すため、OAuth対応クライアントでは自動的にサインインできます。

ツール

ツール	機能
demand_forecaster	販売データの行（日付＋数量だけで十分です。SKU、地域、チャネル、リードタイムは任意）から、最大約200商品、2,500行までの需要を予測します。予測区間、選択されたモデルとそのバックテストスコア、再発注用のリードタイム需要を返します。
demand_forecaster_get_engine	大規模な販売ファイル向けに、同じ予測をローカルで実行するPythonスクリプトを返します。データがユーザーのマシンから外に出ることはありません。

プロンプトの例

• 「こちらがTallyの販売データのエクスポートです。今後13週間で、各商品の販売数はどのくらいになりますか？」
• 「販売の動きが少ない商品はどれですか？来月の販売数はどのくらいと見込めますか？」
• 「予備部品SP-220の月間需要を、95%の範囲で予測してください。」

サポート

• Webサイト：https://saifs.ai
• 問題の報告：https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
• プライバシー：https://saifs.ai/privacy_policy