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「需要予測がなかなか当たらない」「自社の商品は特殊なので予測が難しい」といったお悩みをお持ちの方は多いです。
本記事では、需要予測が当たらない理由と、予測の精度を上げるための具体的な方法について解説いたします。
需要予測の精度を上げたい方や、これから需要予測を取り入れたいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。
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需要予測とは、商品やサービスがどの程度必要とされるかといった数を予測することです。
事前に需要を把握しておくことで、売上や仕入れに必要な数量の調整ができ、企業活動を効率的に進められます。
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。
需要予測の基本的な概念や、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や最新技術の動向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
需要予測において最も重要なのは、予測の精度です。
しかし、「予測が当たらない」「業務で活用できるほどの精度が出ない」という声も少なくありません。
需要予測が当たらない理由には、主に次の4つが挙げられます。
需要予測は、過去の販売実績を主とした各種データをもとにおこなわれます。つまり、予測の肝となるのはデータです。このデータの妥当性がそもそも低いと、予測の精度も上がりません。
分析の元データとなる標本が少ない、データ内容に偏りがある、古いデータを使っている。このように、妥当性の低いデータをもとに需要予測をおこなってしまうと、正確な分析はできないため注意が必要です。
先述のとおり、需要予測は過去データを基準にしたものです。そのため、過去のデータに存在しなかった突発的な外部要因が影響すると、正確な分析が難しくなります。
たとえば、インフルエンザや新型コロナウイルスといった感染症の流行、外交の影響による経済状況の変化などは予測が困難なうえに、自社の努力で回避できるものではありません。このような不可避の外部要因によって、予測が外れることがあります。
需要予測をおこなうにあたって必要となるのが「予測モデル」です。予測モデルとは、予測をおこなう際に必要な計算ロジックや考え方を表した式です。
予測モデルは複数存在し、手法ごとに特徴が異なります。そのため需要予測の際は、自社が分析したい内容や目的に合わせ、適切な予測モデルを用いることが重要です。
逆をいえば、この予測モデルの選定がうまくいっていないと、予測の精度は上がりません。
しかし、予測モデルの選定には一定の専門知識が求められることから、需要予測に必要不可欠である「適切なモデルを用いての予測」ができていないケースも少なくないでしょう。
需要予測には、専門知識や経験が求められることから、「担当者以外にしかわからない」という状況が発生しがちです。そのため、需要予測の業務が属人化することが少なくありません。
特に、需要予測の業務を担当者の経験と勘頼りにしている場合に、この問題が多発します。しかし、属人化した需要予測では、精度に担当者ごとのばらつきが発生するだけでなく、「なぜこの結果になったのかわからない」という事態にも陥ります。
加えて、需要予測は、データや外部要因などさまざまな影響で結果が左右されます。そのため「ベテランだから大丈夫」「経験があるから精度も高いだろう」といった理屈は適用されません。それどころか属人化が進むことで、ますます精度は下がる一方となるでしょう。
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需要予測を上げる方法のうち、特に高い効果が見込めるのは以下の3つです。
需要予測で何よりも重要なのは、分析に用いるデータです。データの妥当性が結果を大きく左右するため、信頼度が高いデータを使用することを重視してください。
分析したい内容や目的に適した情報が揃ったデータであることはもちろん、最新のデータであることも重要です。
明日の予測をおこないたいのに10年前のデータで分析をしても、結果の妥当性が低いのはご想像いただけるかと思います。予測精度の向上のためにも、常にデータは最新の状態に更新し、必要に応じて追加収集をおこなうことを心がけてください。
妥当性の高いデータの活用と同様に、目的に則した予測モデルの選定も非常に重要です。
最適な予測モデルを選ぶためには、モデルごとの特徴や得手・不得手を理解する必要があります。
たとえば、直近の平均値から予測をする「移動平均法」は、短期的な分析に向いていることから、日々の仕入れ量や生産数の予測をおこなうのに適しています。
逆に、年間を通しての見通しといった中長期的な分析が求められる場合には、「時系列分析法」が向いています。
このように、予測・分析したい内容と合致したモデルを選ぶことで、予測精度の向上が見込めます。予測モデルの選定は慎重におこないましょう。
需要予測モデル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。
需要予測で使われる主なモデルや、需要予測をおこなう際の注意点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。
需要予測モデルとは？需要予測をおこなう際の注意点やおすすめツールについて徹底解説！
「さまざまなデータを活用したがうまくいかない」「複数のモデルを試してみたが精度が上がらない」といった場合には、需要予測AIツールの活用が有効です。
需要予測AIツールは、その名のとおり、需要予測をAI（人工知能）が自動でおこなってくれるツールです。人間の手作業による予測では精度の限界に達している、自社のノウハウだけでは精度の高い予測が困難である、といった場合に非常に有効なツールとなっています。
需要予測AIツールでの予測は、人間がおこなう予測よりもはるかに精度が高いのはもちろん、外部要因を考慮しての予測も可能となっています。
加えて、ツールによっては、数値情報だけでなくテキスト情報もデータとして分析に活用できます。お客さまからのアンケート結果や要望も組み込んだ予測が可能となり、顧客の購買欲や離脱率などの分析もできることから、予測精度の飛躍的な向上が期待できます。
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「需要予測が当たらない」と感じる場合、まず確認すべきは精度の評価方法です。
予測の良し悪しを判断するために、次のような代表的な精度指標を理解しておきましょう。
予測値と実際の値の差を絶対値で平均したもので、数値が小さいほど誤差が少なく精度が高いことを意味します。
誤差を実際の値に対する割合（％）で表す指標で、異なる商品間の比較に適しています。
MAPEが10％なら、「予測が平均して実績値から10％ずれている」という意味になります。
精度指標を定期的にモニタリングすることで、「どのくらい当たっているのか」を数値で確認し、的確な改善につなげられます。
需要予測の本来の目的は「予測を当てること」ではなく、結果を経営や現場の意思決定に活かすことです。
ここでは、代表的な3つの活用シーンを紹介します。
需要予測に基づく在庫計画を立てることで、過剰在庫や欠品リスクを防止できます。
AIツールを活用すれば、販売動向に応じて自動で在庫数を最適化する仕組みも構築可能です。
製造業では、需要予測により原材料調達や生産スケジュールの最適化が可能になります。
需要の変動を先読みできれば、無駄な稼働や在庫を抑え、コストを削減できます。
小売業や卸売業では、予測データをもとに販促や価格戦略の最適化が可能です。
需要が高まる時期を予測し、販売機会を逃さない戦略的な施策立案が行えます。
このように、在庫・生産・販売の3領域で予測結果を運用に結びつけることで、業務全体の最適化と収益向上が実現します。
需要予測が当たらずお困りの場合は、需要予測AIツールの導入をおすすめします。需要予測AIツールをおすすめする理由は、大きく3つです。
AIによ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。
AIを活用した需要予測の基本知識や、注目を集める社会的背景、活用のメリット・デメリット、具体的な導入手順、活用事例がよくわかる内容になっています。
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AIツールであれば、分析や予測の目的に沿った最適なモデルを、AIが自動で判別してくれます。そのため、需要予測やデータ分析の専門知識がなくとも、適切なモデルを用いての予測が容易に叶います。
加えて、ツールによっては適切なモデルの選定だけでなく、オリジナルのモデル構築が可能なものもあります。あらゆるデータをAIが収集して読み解き、分析に適したオリジナルのモデルを構築するのです。これによって、より高度な分析と高精度な需要予測が可能となります。
人間が手でおこなう需要予測では、外部要因を加味しての予測は非常に困難です。しかし、需要予測AIツールなら、過去の販売データや売上データなどの内部データだけでなく、あらゆる外部要因のデータの収集と活用が可能です。
感染症の流行・経済状況・天候情報といった外部要因を加味した予測が可能となるため、分析の精度も高まり、予測が当たりやすくなります。
AIの持つ特徴として、機械学習と呼ばれる、自動的な情報収集とタスク実行が挙げられます。AIが搭載された需要予測ツールであれば、機械学習によるデータの収集と分析が自動的におこなわれるため、必然的にナレッジが蓄積していくのです。
需要予測の大元となるのはデータであり、予測に活用できるデータが多いほどに精度が高まります。つまり需要予測AIツールは、稼働すればするほどにデータとナレッジが蓄積され、予測の精度もどんどん高まっていく仕組みとなっています。
これを人間が実作業でおこなおうとすると、膨大な手間と時間がかかります。予測精度を上げつつ業務効率化も目指せる点は、まさに需要予測AIツールならではのメリットといえるでしょう。
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需要予測が当たらない理由や原因と、精度を上げる方法について解説いたしました。
予測の精度を上げるには、日頃からのデータ収集の積み重ねや、適切なモデル選定、データとモデルの定期的な見直しが必須となります。
しかし、本来需要予測は、知識を持った専門家が手間と時間をかけてようやく当たるという、非常に難易度の高い分野です。そのため、どれだけ手間暇をかけても予測精度が上がらないといった現象は、どうしても発生します。そういった行き詰まりを抱えている企業には、需要予測AIツールの導入がおすすめです。
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、従来の需要予測ツールでは困難であった、外部のマクロデータを活用しての予測・分析が可能な点が強みです。
単に予測に外部データを組み込むだけに留まらず、予測結果にどの要素が関係しているのかを調査しデータ化することも可能なため、「なぜ売れるのか」「どうすれば売れるか」をより深く分析できるツールとなっています。
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需要予測が当たらない主な原因は、データの偏りや不備・外部要因・モデル選定ミス・経験や勘に依存した予測の5点です。
特に、古いデータや人の経験・勘に頼った予測は誤差が大きくなりやすいため、最新データとAIモデルの活用が有効です。
代表的な指標は MAE（平均絶対誤差） と MAPE（平均絶対パーセント誤差） です。
MAPEが小さいほど予測精度が高く、20％以下であれば「良好」と判断されることが多いです。
定期的にこれらの指標を確認することで、予測モデルの改善効果を客観的に評価できます。
AIツールは膨大なデータを自動で分析し、外部要因も加味した高精度な需要予測を実現します。そのため、担当者の経験や勘に左右されることなく、誰でも一定水準の予測を行えるようになり、属人化の解消につながります。また、予測業務を自動化できるため、これまで時間を要していた分析作業を大幅に短縮できる点も大きなメリットです。
近年では、専門知識がなくても直感的に操作できるノーコード型AIツールも増えています。
予測結果は、在庫・生産・販売計画の3分野に活用するのが基本です。
在庫の最適化、生産スケジュールの効率化、販売機会の最大化など、企業の利益改善に直結する改善効果が得られます。
製造・卸業では、シーズナリティ（季節性）や取引先の発注リズムを考慮したモデル設計が欠かせません。
AIツールを活用すれば、これらの要素を自動で学習し、予測誤差を10〜20％改善することも可能です。
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