同社の異種混合学習技術を用いて、売上に影響する複合的なパターン（曜日、天気、気温、商品の人気トレンド等）を分析手法で抽出し、高い販売数量予測を実現、発注作業を効率化、最適化する取組である。

現在は小売業の顧客への導入事例がある。

天気、気温等のデータ

需要予測数と店舗の在庫情報、納品予定情報をもとに適正な発注数を自動算出し、適正な発注を実現、日配品の廃棄率削減や欠品防止、発注作業の効率化に貢献する。