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需要予測とは、商品の売上や、仕入れに必要な数など、さまざまな「数の需要」を予測することです。
この記事では、需要予測の基礎知識から具体的な手法、最新の技術を活用したアプローチまでわかりやすく解説します。
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需要予測とは、企業が提供する商品やサービスの需要を短期的および長期的に予測し、事業運営に必要な計画を立てる重要なプロセスです。この予測は、過去の販売データや市場動向、季節的変動、経済指標などを基に行われ、統計解析から高度な数理モデルまで多様な手法が用いられます。
需要予測を通じて、企業は製品やサービスの需要量を正確に見積もり、在庫管理や生産計画、マーケティング戦略などの意思決定を支援します。的確な需要予測により、適切なタイミングで必要な量の製品を供給したり、過剰在庫や品切れを防いだり、商品廃棄の削減等が可能になります。これにより、コスト削減や収益の最大化が図れるだけでなく、資金調達や設備投資、長期的な事業計画にも効果的に活用できます。
需要予測は、仕入れ、生産、人員配置など、企業活動のあらゆる側面に影響を及ぼすため、事業運営の基盤として欠かせない役割を果たします。
需要予測について詳しく知りたい方は、以下の記事で詳細を解説していますので、ご参考にしてください。
需要予測の基本的な概念から、直面する課題とその解決策、そして精度を高めるためのポイントがよくわかる内容となっています。
需要予測とは？その意義から手法、最新の活用事例まで徹底解説
需要予測を適切に行うことで、過剰在庫や欠品のリスクを抑え、効果的な経営を実現することができます。特に、大量の在庫を取り扱う事業では、過剰在庫によるコスト増加や機会損失を防ぐうえで重要な役割を果たします。また、競争が激化し、リードタイムが短縮される現代において、需要予測の精度は企業の競争力を左右する要因となっています。
しかし、需要予測が必ずしも正確であるとは限りません。そのため、予測を基にした意思決定にはリスク管理が伴います。それでもなお、需要予測は市場の変化に迅速に対応し、企業の利益を最大化するための不可欠なツールであると言えるでしょう。
需要予測の手法は大きく分けて4種類あります。その予測手法の説明をまとめたものが以下の表になります。
| 予測手法 | 説明 |
|---|---|
| 過去の実績を用いた統計的な定量的予測 | 過去の販売データや関連データを利用して、将来の需要を数量的に予測する方法。 |
| 担当者や専門家の情報・意見に基づいた予測 | 業界や市場の経験と知識を持つ人々による予測。不確実性が高い状況で有用。 |
| 市場調査による予測 | 消費者の購買意欲や市場動向を調査し、将来の需要を予測する方法。 |
| AI・機械学習を用いた需要予測 | 大量のデータを分析し、複雑なパターンを認識して精度の高い予測を行う方法。 |
過去の実績を用いた統計的な定量的予測は、需要予測の基本となる手法の一つです。この手法は、過去の販売データやその他の関連データを利用して、将来の需要を数量的に予測する方法です。これにより、企業は需要の変動を把握し、適切な在庫管理や生産計画を立てることが可能になります。
過去の実績データは、一定の信頼性を持つため、特に過去のパターンが今後も続くと考えられる場合に有効です。しかし、この方法は、過去のデータが必ずしも未来を正確に反映しない場合や、市場や環境の急激な変化がある場合には限界があります。そのため、統計的な予測は他の予測手法と組み合わせて使用することが推奨されます。これにより、より精度の高い需要予測が可能となり、ビジネス戦略の立案において役立つ情報を提供します。さらに、過去の実績を基にした予測は、意思決定の客観性を高め、リスクを低減する効果も期待できます。
担当者や専門家の情報・意見に基づいた予測は、特定の業界や市場における豊富な経験と知識を持つ人々によって行われます。この手法は、データでは計り知れない要因やトレンドを捉えることができ、特に不確実性が高い状況や市場の変化が急速な場合に有用です。経験豊かな専門家は、過去の事例や業界特有の知識を基に、今後の需要を予測する際に役立つ洞察を提供することができます。また、こうした予測は、統計データやアルゴリズムに基づく定量的な予測と組み合わせることで、より精度の高い需要予測を実現することが可能です。
この手法の利点は、数字では表現しきれない市場の微細な変化や顧客の行動パターンを直感的に捉えられる点にあります。しかし、個々の意見や判断には主観が入りやすく、予測のバイアスや誤差を減らすためには、異なる視点を持つ複数の専門家の意見を統合することが重要です。これにより、予測の信頼性を高めることができます。また、担当者や専門家は、予測後の結果をフィードバックとして受け取り、次回の予測精度を向上させるための学習機会として活用することも重要です。
市場調査による予測は、需要予測の中で特に外部環境の変化を敏感に察知するための手法です。この方法では、消費者の購買意欲や市場動向、競合他社の動きなどを詳細に調査し、将来的な需要を予測します。具体的には、アンケート調査やインタビュー、フォーカスグループなどを通じて、消費者の意見や行動パターンを収集します。これにより、消費者のニーズやトレンドを正確に把握し、製品やサービスの需要をより正確に予測することが可能となります。
市場調査による予測の大きな利点は、定量的なデータだけでは捉えきれない消費者の感情や考え方を理解できる点です。例えば、新製品の市場投入時には、潜在的な顧客がどのようにその製品を受け入れるかを予測するために、消費者のフィードバックを直接得ることができます。また、競合他社の動向を把握することにより、自社製品のポジショニング戦略を調整し、競争優位性を保つことができます。
しかしながら、市場調査による予測にはいくつかの課題もあります。調査結果が主観的な意見に基づくため、結果に偏りが生じる可能性があること、また調査の実施や分析に時間とコストがかかることが挙げられます。これらの課題を克服するためには、調査の設計段階で十分な計画を立て、信頼性の高いデータを収集するための方法を選択することが重要です。市場調査を効果的に活用することで、企業はより戦略的な意思決定を行うことができ、変化の激しい市場環境においても柔軟に対応することが可能となります。
AIや機械学習を用いた需要予測は、近年注目を集めている先進的なアプローチです。この手法の最大の特長は、大量のデータを瞬時に処理し、複雑なパターンを認識する能力にあります。これにより、従来の手法では見落とされがちな微細なトレンドや変動をも捉えることが可能です。例えば、過去の販売データ、天候情報、経済指標、さらにはSNSのトレンドなど、多様なデータソースを組み合わせて分析することで、より精度の高い予測を実現します。また、AIは自己学習機能を備えているため、時間の経過とともに予測精度が向上し、ビジネスの変化に迅速に対応できます。さらに、AI技術はリアルタイム分析を可能にするため、需要の急激な変化にも柔軟に対応できるのが大きな利点です。このように、AI・機械学習を用いた予測は、効率的な在庫管理や生産計画の策定に貢献し、ビジネス全体の競争力を高める重要なツールとなっています。企業はこの技術を活用することで、顧客のニーズを的確に捉え、サービスの質を向上させることができるのです。
| 手法名 | 概要 | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|---|
| 算術平均法 | 過去のデータを合計し、その数をデータポイントの数で割ることで平均値を算出する。 | 計算が簡単で、特別なソフトウェアや高度な知識がなくても活用できる。 | データに大きな変動や季節的な要因がある場合には予測精度が低下する。 |
| 移動平均法 | 一定期間にわたって平均化し、その平均値を元に将来の需要を予測する。 | 短期的な変動を平滑化し、全体的なトレンドを把握しやすい。 | 急激な需要の変化には対応しにくい。 |
| 指数平滑法 | 過去のデータに指数関数的に重みをつけることで、最近のデータに重きを置く。 | 迅速な変化への対応が可能。 | 急激な変動や突発的なイベントには対応しづらい。 |
| 回帰分析法 | 変数間の関係性をモデル化し、予測を行うための手法。 | 過去のデータを基にして未来の需要を予測する際に有用。 | 複雑な関係性を捉えるために適切なモデル選択が必要。 |
| 加重移動平均法 | 過去のデータに異なる重みを与えて予測を行う。 | 最新のトレンドや変化をより正確に反映できる。 | 重みの設定が重要で、適切な設定が必要。 |
算術平均法は、過去のデータを活用して需要予測を行う際の最も基本的な手法の一つです。この方法は、特定の期間内のデータポイントを合計し、その数をデータポイントの数で割ることで平均値を算出します。この平均値が、将来的な需要を予測するための基準となります。算術平均法は、そのシンプルさと理解しやすさから、多くの企業が初期段階で採用する予測手法です。
この手法の利点は、計算が簡単であり、特別なソフトウェアや高度な知識がなくてもすぐに活用できる点です。また、過去のデータが安定している場合には、比較的正確な予測が可能です。しかし、データに大きな変動や季節的な要因がある場合には、予測精度が低下する可能性があります。このため、算術平均法を利用する際には、データの性質をよく理解し、必要に応じて他の手法と組み合わせることが重要です。
移動平均法は、過去のデータを一定期間にわたって平均化し、その平均値を元に将来の需要を予測する手法です。この方法は、短期的な変動を平滑化し、全体的なトレンドを把握するのに適しています。移動平均法には、単純移動平均と加重移動平均の2つのバリエーションがあります。単純移動平均は、選択した期間のデータを均等に重視しますが、加重移動平均は、最近のデータにより大きな重みを与えるため、直近の変動をより敏感に捉えることができます。
移動平均法の利点は、その計算がシンプルであり、特別なソフトウェアを必要とせずに手軽に利用できる点です。しかし、欠点もあり、急激な需要の変化には対応しにくいという特性があります。特に、季節性や突発的なイベントが多い業界では、移動平均法だけではなく、他の予測手法と組み合わせることが望ましいです。
この手法は、在庫管理や生産計画など、需要の安定した商品やサービスにおいて有効です。例えば、過去の販売データを基に、今後の在庫レベルを適切に調整することが可能になります。こうした適用により、過剰在庫や欠品のリスクを低減し、効率的な運営をサポートします。移動平均法は、特に中小企業やデータ解析のリソースが限られている企業にとって、導入しやすい手法として利用されています。
平滑法は、需要予測の分野で非常に有用な手法として知られています。この手法は、過去のデータを利用し、変動を平滑化することで将来の需要を予測する方法です。平滑法にはさまざまな種類がありますが、一般的には移動平均法や指数平滑法がよく利用されます。これらの手法は、データの変動を平均化することでノイズを減少させ、トレンドをより明確にすることができます。
移動平均法は、一定期間のデータの平均を取り、その結果を次の予測に利用する方法です。これは短期的な変動を除去するのに適しており、季節性やトレンドの把握に役立ちます。一方、指数平滑法は、過去のデータに対して指数関数的に重みをつけることで、より最近のデータに重きを置く手法です。これにより、最新のデータが予測に大きく影響するため、迅速な変化への対応が可能となります。
平滑法の利点は、そのシンプルさと、計算が比較的容易であることです。また、需要の変動が少なく、安定している場合には高い精度を発揮します。しかし、急激な変動や突発的なイベントには対応しづらいという欠点もあります。このため、平滑法を使用する際は、データの特性をよく理解し、適切なパラメータを設定することが重要です。
回帰分析法は、需要予測において非常に有用な手法の一つです。この手法は、変数間の関係性をモデル化し、予測を行うために用いられます。特に、過去のデータを基にして未来の需要を予測する際に役立ちます。回帰分析法は、線形回帰や非線形回帰など、様々な種類があり、データの特性や予測の目的に応じて適切なモデルを選択することが重要です。
線形回帰は、最も基本的な回帰分析法であり、独立変数と従属変数の間の直線的な関係を前提としています。この手法は、売上や生産量など、ビジネスの様々な場面で利用されています。独立変数として、過去の売上データや季節変動、マーケティング活動の影響などを考慮することで、より正確な需要予測が可能となります。
一方、非線形回帰は、線形モデルでは説明できない複雑な関係を捉えるために用いられます。例えば、需要が特定の閾値を超えると急激に変化する場合や、複数の要因が同時に影響を及ぼす場合に適しています。これにより、より精緻な予測モデルが構築でき、需要の変動に柔軟に対応することができます。
加重移動平均法は、移動平均法の一種であり、過去のデータに異なる重みを与えて予測を行う手法です。基本的な移動平均法では、すべてのデータに同じ重みが与えられますが、加重移動平均法では、直近のデータにより大きな重みをかけることで、最新のトレンドや変化をより正確に反映させることができます。この手法は、短期的な需要予測において特に有効であり、変動の激しい市場環境や消費者行動の変化に迅速に対応する必要がある場合に適しています。
加重移動平均法を実施する際は、重みの設定が重要な要素となります。適切な重みを設定することで、過去のデータをどの程度反映させるかを調整でき、予測精度を向上させることができます。この重みは、通常、経験や過去のデータ分析に基づいて決定されますが、試行錯誤を重ねることで最適化を図ることが可能です。
需要予測における手法の選択と適用は、予測の精度と信頼性に大きな影響を与えます。
まず、過去データを活用して誤差の少ない手法を選ぶことが重要です。過去の実績をもとに、どの手法が最も正確な予測を提供するかを慎重に評価しましょう。
次に、データの量と質を向上させることが求められます。十分なデータがないと、予測モデルの精度が低下する可能性がありますので、データ収集の段階から質を意識することが大切です。
さらに、予測値と実績値の比較・分析を行うことによって、予測の精度を継続的に改善することが可能です。このプロセスは、予測手法の有効性を評価し、必要に応じて調整を加えるために不可欠です。
最後に、担当者の勘や過去の経験だけに依存しないようにしましょう。データに基づくアプローチを取り入れることで、主観的な判断による予測の不確実性を減少させ、より客観的な需要予測を実現することができます。これらのポイントを押さえることで、需要予測の精度を高め、ビジネスの意思決定をより確実なものにすることができるでしょう。
需要予測をビジネスに活用した事例を、今度は業界ごとにご紹介します。
某大手飲食チェーン店では、AIが搭載された需要予測システムを使って来客数を予測することで、店舗の売上を正確に予想・管理しています。
同社では同時に、売れ筋メニューや売れ残り、売れるタイミングなどのデータも収集・分析。これにより、メニューごとの売上パターンを読み解き、売れる時間帯やシーズンを予測できるように。その結果、食材の仕入れのコントロールが可能となり、食材の廃棄率の大幅な削減につながりました。
SDGsの観点からも重要となるフードロス問題への取り組みとなったことに加え、原価率は据え置きのまま売上アップにも成功しています。
飲食店における売上予測について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
売上予測の立て方や計算方法などがよくわかる内容となっています
飲食店の売上予測とは?売上予測の立て方や計算方法まで徹底解説!
とある小売業者では、従来は商品の売上予測を担当者頼りで実施していました。しかし、予測精度の限界により商品が多く売れ残るだけでなく、余剰在庫を保管する倉庫のコストが嵩むといった課題が。そこで、需要予測をヒトではなくシステムでおこなうように変更。主要品目別の需要と売上を、過去の実績や、天候・人流・トレンドといった外部要因からAIで予測しました。
これにより、売上予測の精度が大幅に向上。在庫の適正化がされたことで、年間で数千万円のコスト削減に成功しました。
コンサートやイベント開催するエンタメ業界では、来場者数を予測したうえで人員の確保をおこなっています。
来場者数が予測できれば、必要な人手の数をあらかじめ把握して募集をかけることが可能です。さらに、スタッフをどの部門に何人配置するかといった、人員配置も最適化できます。
しかし、一口にイベントといえども、ジャンルによって規模や来場者数はさまざま。マンパワーで情報を収集・分析するには途方もない労力がかかるのみならず、精度の信頼性も担保できません。
そこで、来場者数の予測には、AIによる需要予測システムを活用して各データを収集し、高精度な予測を実施しています。これにより、「予想以上に来場者数が多く人手不足に」「来場者が集まらず人件費が赤字に」といった事態を防ぐのみならず、スムーズな現場の運営を実現しています。
国内のとある部品製造会社では、材料や機器の設定値をもとにAIが生産リードタイムを予測。これによりリードタイムが最適化され、商品の欠品が防止できるようになりました。
さらに、AIがリードタイム短縮のための施策をシミュレーションすることで、リードタイムの短縮化にも成功しています。
商品のリードタイムは日時・気温・湿度などによって左右されるため、AIによる短縮シミュレーションは日々おこなわれ、その時々でもっとも最適な製造パターンへと改善されています。
製造業における需要予測について詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
需要予測の必要性やメリット、AIの導入ステップ、事例がよくわかる内容となっています。
製造業におけるAIを活用した需要予測 導入ステップや事例などの基礎を解説
車や鉄道などの運輸業界でも、需要予測が活用されています。
タクシー業界では、エリアごとの人口の同行情報や気象情報などから、タクシーの需要をAIがリアルタイムに予測。適切な配車をおこなうことで、乗車率アップにつなげています。
鉄道会社でも同様に、AIを活用して乗客数や混雑情報を予測することで、駅員の配置を最適化。そのほか、運行ダイヤの改正や運行支援など、鉄道運行におけるあらゆる側面で需要予測が活用されています。
商品売上の好不調は、天候や季節にも左右されます。
単純な例を挙げると、雨の日には客足が遠のいて一時的に売上が落ちますし、台風や大雪による注意喚起が出ていれば、その前日までに買い溜め目的の駆け込み需要が上がります。
小売業において顕著な例ですが、小売に商品を提供する卸売業も、その影響を大きく受けます。
そこで卸売業者では、需要予測と天候予測を紐付けたシステムを導入し、商品の需要を予測しています。特に荒天時における急激な需要の変動を予測することで、各小売業者や店舗ごとに、卸す商品の在庫を確保・管理。これにより、在庫の管理や仕入れ数を最適化し、廃棄や品切れを起きにくくするといった活用をしているのです。
需要予測で用いられるツールには、主に「Excel」「需要予測システム」「AI」があります。
需要予測をおこなう際のもっとも手軽なツールとして、Excel（あるいはGoogleスプレッドシート）を使用する場合があります。標準搭載されている各機能や関数を使い、数字の平均値や回帰直線を計算するのです。
Excelはすでに多くの企業で日常的に使われているため、需要予測専門ツールを導入せずともすぐに始められ、導入のための金銭的コストもかからないというメリットがあります。
需要予測に特化した専門的なツールです。大量のデータを用いた複雑な予測が可能となるため、Excelを用いるより高精度な需要予測が可能となっています。正確な需要予測が必須の業種・業界では、需要予測システムを導入していることが多いです。
導入コストがかかる点がデメリットですが、需要予測以外にも活用手段が多くあるのに加え、業務効率化も叶うなど、副次的な効果も多く得られます。
近年ではAI（人工知能）を活用した、高精度な需要予測を実施する企業が増えています。
AIの最大の特徴である機械学習により、市場の変化や他データとの関連性、複雑な需要パターンなどを組み込んで予測を立てられるのが特徴です。
AIなら、従来はヒトでしか判断できなかった、市場の微妙な変化をキャッチしたり、逆にヒトでは気づき得ないこまかなパターンを発見できたりします。AI活用による需要予測の可能性は、今後さらに広がり続けていくことが予想されます。
AIを活用した需要予測について詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
需要予測の基本知識や、活用のメリット・デメリットがよくわかる内容となっています。
AIによる需要予測とは？導入事例や活用手法、メリットも詳しく紹介
需要予測は、製造業・卸売業で必要な手法と思われがちです。しかし実際には、在庫管理だけでなく人員の確保や営業にも有用なことから、あらゆるビジネスで活用されています。
単純な数字の予測はもちろん、長期的なビジネスの見通しを立てるにも有効なため、業種・業界を問わず、積極的に需要予測の手法を取り入れていくことが推奨されます。
特に近年では、AIによる高精度な予測分析サービスが多く登場しています。従来の需要予測では実現できなかった、正確かつ複雑な需要予測が可能となっているため、積極的に活用していきたいところです。
AI CROSSでは、専門知識がなくても使えるノーコードAI予測分析・意思決定支援サービス「Deep Predictor」を提供しています。Deep Predictorは予測分析をするだけでなく、「予測分析の結果から最善の打ち手を導き出すことができる」というのが最大の特徴です。打ち手は根拠や効果も明確に分かるような形式でアウトプットしますので、社内での合意形成がして頂きやすいツールとなっています。Deep Predictorにご興味がございましたら、ぜひ当社までお問い合わせください。
