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需要予測をおこなうにあたって、何よりも重要となるのが予測精度です。
本記事では、需要予測の精度が上がらない原因や、精度を上げるための方法などについて解説しています。
ビジネスに需要予測を取り入れたいとお考えの方や、予測精度の低さにお悩みの方はぜひご参考にしてください。
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需要予測とは、市場の動向やニーズに対して自社の商品やサービスがどの程度売れるかを予測することです。
需要を事前に把握しておくことにより、仕入れや生産の計画を効率化する、在庫管理をスムーズにおこなうなどのメリットを得られます。
需要予測は、在庫を取り扱う小売・卸売・飲食などの業種で活用されるのはもちろん、必要な人材を適切に配置することが求められる営業や人事といった、さまざまな業種・業態で活用されています。
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需要予測に用いられる予測モデルとして、4つの手法が挙げられます。
加重移動平均法は、移動平均法と呼ばれる方式で算出されたデータに基づき、需要を予測するモデルです。
まず移動平均法とは、直近3か月間などの単位で平均値を算出し、そこから将来の売上を予測する方式です。移動平均法では、中長期的な予測を重視します。そのため、仕入れ価格や天候といった、一時的な変動要因の影響を緩和したうえでデータを算出します。
これに対して、直近の市場動向やトレンドをより重視して予測するのが、加重移動平均法です。加重移動平均法では、移動平均法においては緩和される一時的な変動の影響や、最新の情報にウエイトを置くことで、最新のデータに基づいた需要予測をおこないます。
指数平滑法は、過去の実績値を基に将来の予測値を割り出す手法です。実際の過去データを時系列に沿って用意し、そのデータから将来的な需要を予測します。
時系列に沿った過去データさえあれば計算できるため、利便性が高く、活用頻度の高い手法となっています。
もっとも単純な計算式は【α × 前期実績値＋（1 – α）×前期予測値＝予測値】です。
回帰分析は、要因と結果の関係性を分析するための手法です。たとえば売上や需要といった「結果」に対して、時間・顧客数・商品単価といったどの変数が「要因」として影響しているのかを調べられます。
これらの要因と結果の因果関係を、直線グラフで記述していくのが回帰分析です。
時系列分析法は、過去のデータ推移を基に、将来の値を予測する手法です。
トレンドや季節変動などの時系列的データも加味して予測するため、長期的な傾向や、周期的な変動などを予測する際に用いられます。
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需要予測を実施する際に重要となるのが需要予測の精度です。しかし、予測精度がなかなか上がらず、予測の信頼性が低いというお悩みは少なくありません。
需要予測の精度が上がらない原因には、大きく3つの理由が考えられます。
予測モデルには、それぞれ「直近のデータを使った短期的な分析に適している」「中長期的な分析に適している」「時間とともに変動するデータの分析に向いている」などの特徴があります。そのため、モデルの持つ特徴と、自社で分析したい予測の方向性が合致していないと、有効なデータの算出はできません。
需要予測をおこなう際には、まず「なぜ・何を・どのように」分析したいのかなどの要件定義をおこない、分析の目的をはっきりさせましょう。何のために予測をおこなうのかを明確にし、その目的に適した予測モデルを活用することで、予測精度の向上が望めます。
予測に用いられるデータ自体の妥当性が低い場合があります。需要予測の基礎となるのはデータであるため、データそのものに問題があると正確な分析は不可能です。
よくあるのが「データとなる標本が少ない」「データに偏りがある」といったケースです。
そもそものデータが少なく予測が実行できないのはもちろんのこと、「よく見るとデータ内で該当商品を取り扱っている期間が短かった」といった見落としも意外とあるため注意しましょう。
また、データの取得期間や商品に極端な偏りが生じるなどの偏りがあると、データの妥当性は低くなります。例としては「一定の商品のデータばかり集めている」「平日/土日のデータのみ」「特定の時間帯のデータばかり」といった状態が挙げられます。
加えて、データが古すぎるといった場合も、正確な予測が難しくなるため注意が必要です。
先述の問題を解決してなお予測が当たらない場合、外部要因が影響しているケースが考えられます。
近年におけるわかりやすい外部要因としては、新型コロナウイルスといった感染症の流行が挙げられます。このほかにも、経済状況の著しい変化や諸外国での軍事的な動きなど、自社努力では回避できない要因がいくつかあります。
人力で需要予測をおこなっている場合には、これらの要因は事前に予測することが困難であり、正確な需要予測も不可能といえるでしょう。
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「精度が上がらない3つの理由」を基に、ここでは精度を上げるための具体的な方法を4つ解説します。
「適切な予測モデルを活用できていない」で解説したとおり、モデルにはそれぞれ特徴があります。正確な予測のためには、まず目的に適したモデルを見つけることが重要です。
たとえば、日々の仕入れ量や生産数の予測をおこなうには、短期的な分析が必要です。その場合は、直近の平均値から予測をする移動平均法や加重移動平均法が適しています。
また、販売や経営の戦略を練りたい、年間を通しての需要予測をおこないたいなど、中長期的な見通しが必要な場合には、時系列分析法が向いています。
「なぜこの商品が売れているのか知りたい」「この商品の需要が下がる時期と理由はどこにあるか」といった分析をおこなうには、回帰分析が用いられます。
このように、予測や分析の目的に沿ったモデルで最適な予測をおこなうことが、予測精度を向上させる第一歩となります。
需要予測をおこなう際には、とりわけデータの妥当性と信憑性が重要となります。繰り返しにはなりますが、そもそものデータの信頼性が低いと、どれほど需要予測をおこなったところで正確な予測はできません。
そのため、需要予測をおこなう際には可能な限り最新のデータを用いるのに加え、偏りがなく信憑性の高いデータを使用するようにしましょう。
また、手持ちのデータを闇雲に使うのではなく、目的のためにはどのようなデータが必要なのかをしっかりと把握し、適切なデータを活用することも意識してください。
加えて、予測のためのデータが不足している場合は、まずデータを収集して増やすことも大切です。
先の項でも、需要予測において外部要因は予測が困難であるという旨をご説明しました。
外部要因に対処するためには、定期的に市場や経済の状況を調査し、予測に手動で修正を加える必要があります。
外部要因は、トレンドと同様に流動的であり常に変化し続けます。そのため、外部要因による予測の影響を避けるには、市場調査と予測の修正を継続的に続けることが重要です。世の中の最新の情報をキャッチし続けることで、その都度予測を修正し「輸入が難しくなりそうだから多めに仕入れておこう」「コロナで客足が減るから生産を減らそう」といった対策がとれるようになります。
需要予測の精度を向上させるためにもっとも有効な方法の一つはAIツールの活用です。
AIツールは、AI（人工知能）が搭載された需要予測ツールで、非常に高い予測精度を誇ります。
人力による需要予測では精度に限界があるだけでなく、最適モデルの選定や外部要因の調査などに時間と手間が非常にかかります。AIツールを活用することで、予測精度の大幅な向上が叶うのに加え、予測分析にかかる時間と手間が省かれることから、業務の効率化も図れます。
また、AIツールは数値データだけでなく、テキストデータも機械学習して予測に組み込めます。お客さまアンケートや要望といった、数字だけでは見えてこない実際の顧客の声もデータとして活用できるため、購買意欲や離脱率などの分析も可能に。予測精度のより一層の向上が期待できます。
予測精度を上げるには「目的に沿ったモデルを探して、信頼性の高いデータを集めて、外部要因を修正して…」とさまざまな時間も労力をかけるよりも、AIツールを導入するほうが圧倒的に効率が良くおすすめです。
最後に、AIが搭載された需要予測ツールの特徴をご紹介します。
AI需要予測ツールなら、解析したいデータ内容や目的に適した予測モデルを、AIが判別してくれます。目的に沿った予測モデルをAIが自動で選定するため、需要予測の専門知識がなくとも最適な予測モデルによる分析が可能です。
AIツールによっては、過去の来店データや天候情報などの内部・外部データを収集し、複数のアルゴリズムで学習することで、オリジナルのAIモデルの構築も可能です。過去データのパターンを読み解いてモデル化することで、より高精度な予測ができます。
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需要予測の精度が上がらない理由や、予測精度を上げる方法について解説いたしました。
予測精度が上がらない理由と上げる方法は表裏一体であるため、まずはしっかりと原因を把握したうえで、適切な対策をおこなうことが重要です。
「原因究明と対策を繰り返しているが効果がない」
「人力での需要予測の精度に限界を感じている」
「予測精度の底上げをおこない、高精度な予測を実施したい」
上記のようにお考えの場合は、AI搭載の需要予測ツールを導入するのがおすすめです。
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