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需要予測は、適切な製品供給を確保し、在庫コストを抑え、顧客満足度を向上させるための重要な手段です。しかし、精度の高い需要予測をするためには、膨大なデータの分析が必要です。データを効果的に活用することで、予測の精度を上げ、ビジネスの意思決定を迅速に行うことができます。
本記事では、精度の高い需要予測を行うために必要なデータの種類や役割、AIを使った予測手法の利点について詳しく解説します。需要予測の精度向上がもたらす具体的なメリットや、AIツールの活用法についても触れ、実践的な知識を提供します。
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そもそも需要予測とは、適切な販売計画や生産計画を立案するために、商品やサービスの今後の需要を予測する取り組みを指します。需要予測は、「過去の実績を基に勘や経験で行う方法」と「データを活用する方法」の2パターンに大分されることがほとんどです。
勘や経験で需要予測を行う場合、担当者の経験値や予測スキルに大きく依存するため、業務の属人化を招くおそれがあります。また、ベテランの担当者であっても需要予測に影響するすべての要因を把握することは難しいため、どうしても予測精度にバラツキが生じてしまうことも懸念点です。
一方、データを活用した需要予測の場合は、さまざまなデータを考慮したうえで需要予測を行うため、高精度に需要予測を行うことができます。加えて、データであれば担当者全員が共通的に確認できるため、一部の担当者の勘や経験に頼る必要もありません。
需要予測において必要となるデータとしては、販売実績・出荷実績などの需要実績や天候・時期・市場などの外的要因などがあります。データに基づいた需要予測を行うことで、需要予測の精度が高まり、在庫管理の適正化や販売機会の損失回避、コスト削減などを実現できるでしょう。
需要予測の精度を高めることで、主に以下に挙げる3つのメリットを享受することができます。
1. 在庫管理を最適化できる
2. 適切な営業計画を策定できる
3. 正確な予算管理をおこなうことができる
需要予測の精度を高めるメリットのひとつは、在庫管理の最適化につながる点です。需要予測の精度が向上することで、顧客から「いつ」「どこで」「どのくらい」の需要があるかを正しく把握できるようになります。
その結果、顧客からの需要のタイミングや数量などに合わせて商品の供給量を調整できるようになり、過剰な商品の生産や商品在庫を抑制することが可能です。
また、顧客からの需要を正しく把握することにより、商品の在庫切れの防止にもつながります。常に適正な数量の在庫を維持し、過剰在庫と在庫切れを防ぐことで、在庫管理の最適化を実現できるでしょう。そして適切な需要予測は、商品在庫の最適化だけでなく、商品の生産に必要となる部品や原材料の在庫管理にも役立ちます。
在庫最適化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。
在庫最適化とは?過剰在庫や欠品のリスクを軽減する方法を徹底解説!
需要予測の精度を高めることで、適切な営業計画を策定できる点もメリットです。需要予測の精度が高まれば、需要計画に基づいて策定する営業計画の精度も向上させることができます。
たとえば、ある期間においてエリアAでの需要計画が急増している場合は、それに合わせてエリアA拠点に多くの営業メンバーを配置する営業計画を立てることができるでしょう。必要な場所に必要な分の営業リソースを割くことができれば、需要が増加した場合でも機会損失を防ぐことが可能です。
また、需要予測の精度が高まることで、部品や原材料の発注数を適切に管理することにもつながります。需要計画は工場の稼働計画にも反映できるため、営業メンバーだけでなく工場の作業メンバーの適切な人員配置や稼働管理も可能になるでしょう。
需要予測の精度を上げる方法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。
需要予測の精度を上げる方法とは?精度が上がらない原因から解決方法まで解説!
需要予測の精度を高めるメリットには、正確な予算管理の策定も挙げられます。正しく需要予測ができれば、商品の生産や部品・原材料の発注などにかかる費用の予測もできるようになり、それに合わせた予算計画の作成が可能になります。
商品やサービスの需要は、年間を通して一定ではなく、季節や月によって変動するケースも少なくありません。需要予測の精度を高めることで、1年の中で繁忙期や閑散期を正しく把握できるようになり、人件費や在庫管理費などの予算の計画・管理を適切に行うことができます。
たとえば、繁忙期の数か月前から派遣社員やパート、アルバイトなどの人員を募集し、人件費の増加に備えて前もって予算を準備しておくことなどが可能になるでしょう。
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需要予測の精度を高めるためにはデータ活用が重要であることを前述しましたが、具体的にどのようなデータが必要となるのでしょうか。ここでは、需要予測に必要なデータについて、以下の2つの種類に分けて紹介していきます。
需要予測に必要なデータのひとつは需要実績のデータです。需要実績のデータは、自社内の販売状況や在庫状況などを表す内部要因のデータとなります。具体的には、以下のようなデータが挙げられます。
販売実績は、需要実績のデータのなかでも代表的なデータです。自社の過去から現在にかけての商品・サービスの販売高・売上高を指し、以下のような切り口で集計することができます。
過去から現在にかけての販売実績を分析することで、商品・サービスの需要の傾向を把握し、今後の需要予測に役立てることができます。将来の需要の傾向を予測する際は、過去の販売実績だけでなく、今後予定しているイベントの影響なども考慮することが必要です。
また、販売実績を活用することで、毎月の販売目標との差や販売コスト、商品ごとの売上の差などを確認することにも役立ちます。具体的には、以下のような分析が可能です。
上記のような分析を行うことで、今後の販売戦略にも活かすことができるでしょう。
在庫数も需要実績のデータのひとつです。商品や原材料の在庫数を適正に保つことは、企業利益を最大化するうえで不可欠となります。在庫が少なすぎる場合は在庫切れを引き起こし、販売機会を逃すことになってしまいます。
一方で在庫が多すぎる場合は、過剰な在庫を抱えることになり、在庫コストの増加やフードロスなど商品廃棄による環境負荷につながります。特にクリスマスやお正月などのイベントシーズンでは、在庫管理を徹底していないと早期品切れや大量のフードロスなどを引き起こしかねません。
そのため、需要予測を行う際は在庫数のデータも考慮し、販売機会の損失回避や在庫コストの抑制を図ることが重要です。在庫数の増減を常に把握しながら需要予測を行うことで、在庫切れや過剰在庫を抑えた戦略的な在庫管理や予約管理を実現できるようになるでしょう。
余剰在庫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。
余剰在庫とは?減らすためにできる6つの方法を解説!
販売実績に加えて、販売計画も需要予測において必要なデータです。販売計画は、自社の商品・サービスが今後いつ・どこで・どのくらい売れるのかを予測した計画であり、販売計画データを用いることで商品の出荷数や原材料の仕入数、商品プロモーションなどの計画を立案することができます。
また、販売計画データと過去の販売実績を組み合わせることで、計画と実績の差や販売高の推移状況などを掴むことも可能です。一定期間分のデータを集めて分析することで、販売計画の精度や自社の商品・サービスに対する需要の変化などを把握できるようになるでしょう。
過去の販売計画や販売実績、在庫数などの複数のデータを踏まえながら今後の販売計画を立てることで、一部の担当者の経験や勘に頼らない適正な判断を行えるようになります。
需要予測を行ううえでは、顧客データも重要です。顧客データは、自社の顧客の年代や性別、居住地、家族構成、購入履歴、嗜好などの情報が蓄積されており、今後の需要を判断するために大事な要素が多く含まれています。顧客データを把握することで、顧客が興味・関心を持っている商品ジャンルや次の購入タイミングなどの判断に役立つでしょう。
販売実績などの他のデータと顧客データを組み合わせることで、より詳細なデータ分析も可能です。たとえば、販売実績の大きい商品の購入層を分析することで、売上貢献度の高い優良顧客を特定でき、今後のマーケティング戦略に活用できるでしょう。
先ほど述べた需要実績に関する各種データの他には、外部要因のデータがあります。需要実績のデータが内部要因のデータであることに対し、外部要因のデータは自社外におけるさまざまな環境や状況を表すデータとなります。具体的な外部要因のデータの例は以下のとおりです。
外部要因データのひとつは市場データです。市場データとは、社会や経済、技術、政治など市場に影響をもたらすさまざなデータを指し、市場データと自社のデータを組み合わせることで、客観的な視点を取り入れた需要予測が可能です。
市場データを用いることで、以下のような状況を把握できます。
市場データを用いて上記のような状況を判断することで、今後の自社の商品・サービスに対する需要を改めて確認し、需要予測の精度を高めていくことができるでしょう。
外部要因のデータとしては、競合データも挙げられます。競合データは、自社の業界・業種における競合他社に関するデータであり、競合他社の販売実績や販売計画を考慮することで、自社の製品戦略の立案などに役立てることができます。
競合データを用いる際は、以下のような情報を押さえておくことが大切です。
上記のような事項を把握することで、競合他社の影響を加味したうえで自社の需要予測を行うことができるようになります。また、競合他社と比べて自社の競争力が高い分野に注力し、需要の拡大を狙うことも可能になるでしょう。
外部要因データには天候・季節データもあります。商品・サービスのなかには、天候や季節の影響を受けるものも少なくありません。たとえば、雨天時には傘やカッパが売れやすく、夏の時期はエアコンや扇風機が売れやすくなります。
天候や季節といった自然現象の変化もデータとして捉え、商品・サービスの需要予測に組み込むことで、需要予測の精度向上や長期的な販売計画の策定が可能になるでしょう。
天候・季節データに加えて、曜日・時間帯データも外部要因データとして挙げられます。たとえば、消費期限の短い生鮮食品などの場合、売れやすい曜日・時間帯を把握して販売し、フードロスを防ぐことが大切です。
曜日・時間帯データを需要予測に組み込めば、曜日・時間帯ごとの在庫数の管理にも役立ちます。天候・季節だけでなく曜日・時間帯の影響もデータとして踏まえることで、販売機会を確実に掴みつつ在庫コストを抑制することができ、利益の最大化を図れるでしょう。
需要予測の精度を評価するためには、適切な指標を使用することが不可欠です。以下の表は指標についてまとめたものです。
| 指標名 | 略称 | 説明 |
|---|---|---|
| 平均絶対誤差率 | MAPE | 予測値と実際の値の差をパーセンテージで表す。予測の精度を直感的に理解するのに役立つ。 |
| 平均平方誤差 | MSE | 誤差の平方の平均であり、大きな誤差をより重く評価するため、外れ値に敏感。 |
| 平均絶対偏差 | MAD | 誤差の絶対値の平均を示し、単純に予測の誤差の大小を把握できる。 |
これらの指標を選択する際には、ビジネスの特性や目標に応じて、どの指標が最も適しているかを判断することが重要です。
また、FVA（Forecast Value Added）分析という手法も注目されています。FVA分析は、需要予測プロセス全体の付加価値を評価し、どのステップが実際に精度向上に貢献しているかを明らかにします。この分析を行うことで、無駄なデータ処理やプロセスを排除し、効率的な予測を実現できます。
さらに、予測モデルの精度を評価する際には、データの季節性やトレンドといった要素も考慮する必要があります。これにより、短期的な予測と長期的な予測の両方において、最適なモデルを選択し、精度を最大限に高めることが可能になります。最終的に、これらの指標や分析を通じて得られる洞察は、ビジネスの意思決定を支える重要な基盤となります。
需要予測に必要なデータについては分かったものの、「人力で行うにはリソースがかかりすぎる」と悩む企業も多いのではないでしょうか。需要予測の手法に困った際は、AIツールの活用がおすすめです。需要予測におけるAI活用の特徴としては、主に以下の3点が挙げられます。
需要予測においてAIを用いることで、多種多様なデータを活用することが可能です。需要予測に必要となるデータをAIツールにインプットすることで、AIツールがデータに基づき需要予測を行ってくれるため、担当者に専門知識がなくても問題ありません。
また、AIツールによっては、自社のデータだけでなく外部要因のデータも加味した分析ができます。
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とは?手法に加えて必要データや運用などを紹介!
AIを活用することで、最適なアルゴリズムを自動で組み合わせた高精度な需要予測モデルを構築することが可能です。需要予測モデルがさまざまなデータを解析することにより、高精度な需要予測を実現できるでしょう。
AIツールの製品によっては、データサイエンティストが構築するモデルと同等またはそれ以上に高い精度のAIモデルを構築でき、需要予測の精度向上を図ることができます。
需要予測の手法に関しては、以下の関連記事も併せてご確認ください。
需要予測の手法とは？用いられるツールから事例まで徹底解説！
AIの活用により、需要予測における業務の属人性を排除することも可能です。人力での需要予測では、適切な需要予測を行うためには高度な専門知識や多くの時間がかかります。
一方でAIツールを活用することで、担当者の経験や勘に依存せずに誰でも高精度な需要予測を実現できるようになるでしょう。業務の属人性を解消することにより、担当者の異動や離職などが生じた場合でも業務影響を最小限に留めることができます。
需要予測の精度を高めるためには、さまざまなデータを活用することが大切です。需要予測の精度を高めることで、在庫管理の最適化や適切な営業計画の策定、正確な予算管理の実行などを実現できます。
需要予測で必要となるデータには、需要実績データ（販売実績・在庫数など）や外部要因データ（市場データ・競合データなど）があります。これらのデータを総合的に考慮して需要予測を行うことが重要ですが、人力で需要予測を行うことに限界を感じている企業も少なくないでしょう。
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