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需要予測をおこなう際に重要となるのが、分析したい内容に合ったモデルの採用です。
この記事では、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解説いたします。
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需要予測における「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を指します。需要量に影響する要因と因果関係を明らかにするために、数学や統計学を用いて、蓄積された過去データから計算をおこないます。
需要予測にはいくつかのモデルが存在し、短期的な分析に適しているモデルや、中長期的な分析に適しているモデルなど、それぞれ求められる解や特徴が異なります。そのため、需要予測をおこなう際は、予測・分析したい内容や目的に適したモデルを選ぶことが重要です。
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移動平均法は、直近3か月間などの単位から算出された平均値をもとに、将来の売上を予測する手法です。在庫に変動があったときや仕入れのタイミングなどで計算しなおす手法のため、市場に変化が起きた、原価が値上がりしたなどの変動が起きた際にも柔軟に対応できるといったメリットがあります。
デメリットとして、在庫変動や棚卸しのタイミングで計算をおこなう手法のため、必然的に計算の回数が多くなります。担当者の手間や負担が増えるといった点には注意が必要です。
指数平滑法は、時系列に沿った過去の実績値をもとに、将来的な需要を予測する手法です。特に、飲食や小売といった在庫管理が発生する業態で多く活用されます。「前月の実績と予測をもとに、次月の予測をおこなう」といった具合で予測をおこなうため、定期発注の際に頻繁に使われる手法です。
回帰分析法は、要因と結果の因果関係を分析するための手法です。時間・顧客数・商品単価などの「要因」のうち、どれが売上や需要といった「結果」に影響を及ぼしているのかを調べられます。結果に影響する要因は単一とは限らないため、複数の要因を設定しての分析も可能です。
加重移動平均法は、先述の移動平均法で算出されたデータに基づき予測をおこなう手法です。平均移動法では、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てデータを算出します。これに対し加重移動平均法は、平均移動法では緩和した一時的要因を重視することで、最新のデータに基づいた需要予測をおこなうのが特徴です。
売上予測や在庫管理に役立つ需要予測ですが、どのような商品でも需要予測ができるわけではなく、需要予測の実施に適した商品と、予測が難しい商品があります。
需要予測にもっとも適しているのは、生産や仕入れをおこなってから実際に販売されるまでのサイクルが短い商品です。生鮮食品や在庫の回転が早い商品など、仕入れてすぐに売れる特性があるものであれば需要予測がしやすいです。
逆にいえば、販売のサイクルが長く、在庫保管が長期間に及ぶ特性がある商品は需要予測が難しくなります。
また、需要予測は過去に蓄積された販売データなどから計算・分析をおこないます。そのため、新商品や初めて仕入れた商品など、十分なデータが揃っていない商品は需要予測が困難となります。
予測モデルは何を選んでもいいわけではなく、需要予測をおこなう目的や分析したい要素に応じて、最適なモデルを選ぶ必要があります。目的に適さないモデルを選択してしまうと、予測の精度が落ちてしまうため注意が必要です。
日々の仕入れ量や生産数といった短期的な予測をしたいのか、商品が売れる理由を分析したいのか…など、何を目的に・どのようにして・何を分析したいのかなどを明確にしたうえで、最適なモデルを選ぶようにしましょう。
精度の高い需要予測をおこなうには専門知識が求められるため、予測担当者の属人的な作業になる傾向にあります。担当者の負担が増えてしまうことで人的ミスが発生するおそれがあるのに加え、担当者が退職する際に引き継ぐ者がいないケースも発生する場合もあります。
また、担当者の代替が利かないことから、予測結果についても「なぜそのような予測結果になったのか」という部分もブラックボックスになりがちなため気をつけましょう。
需要予測をおこなう方法として、手動による予測とツールを利用した予測があります。これらの方法の予測精度には、非常に大きな差があります。ツールでの予測は非常に高精度で、予測結果の信頼度も高いです。
一方で手動による予測は、人間が人力で計算・分析をおこなうため精度が低い傾向にあります。手動での需要予測をおこなう際には、ツールで予測を実行したときと同じような、高精度の予測結果を求めるのは難しいと認識しておいてください。
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。
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もっとも手軽に需要予測を実施できるツールの代表が、エクセル（あるいはGoogleスプレッドシート）です。FORECAST関数やSLOPE関数といった、関数を使っての需要予測が可能です。また、Excel 2016以降であれば、「予測シート」という機能が標準的に備わっているため、こちらを使っての予測も可能です。
エクセルでの需要予測は、コストをかけず、すぐにでも始められるというメリットがある一方で、複雑な分析や、天気やトレンドといった外部要因を考慮しての分析は難しいというデメリットもあります。そのためエクセルを使った需要予測は、低コストですぐに需要予測を始めたい方や、専門ツールを導入する前の入門的な立ち位置で予測をやってみたい方向けといえます。
高精度な需要予測をおこないたい方には、需要予測AIツールの利用がおすすめです。
需要予測の専用ツールにAI（人工知能）を搭載した需要予測AIツールであれば、専門知識や経験など不要で誰でも需要予測が可能です。
また、需要予測AIツールは、過去のデータをもとに最高精度のAIモデルを自動で構築してくれるため、非常に高い精度の需要予測が可能となります。加えて、人の経験や勘に頼ることがないため、予測にかかる手間や時間が省け、業務効率化がかなうという点も大きなメリットです。
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!
人力による手動での需要予測では、計算に組み込めるデータに限りがあるため、すべてのデータを反映させた予測を実施することは困難です。しかし、需要予測AIツールを活用すれば、自社で保有するあらゆる内部データや、天候や市場動向などの外部データなどのあらゆるデータを、機械学習によって予測に組み込めます。
また、機械学習の特徴として、過去データに数値のデータだけでなくテキストデータも組み込めるという点があります。お客さまアンケートや要望といった顧客の声を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となります。
手動で需要予測をおこなう場合、予測の目的に合わせた最適な予測モデルを自身で把握して選択する必要があります。しかし、無数にあるモデルの特徴を把握しそれらのなかから目的に適したモデルを選ぶという行為は、データサイエンティストや需要予測の専門知識を持つ者でないと難しい場合があります。
その点、需要予測AIツールであれば、予測の目的に合わせたモデルをAIが自動で組み合わせ、自社の要望に合った予測モデルを構築してくれます。これによって非常に高精度な予測が実行できるだけでなく、誤ったモデルを選択してしまうといったリスクも防げます。
先述のとおり、手動による需要予測をおこなう場合、専門知識を持つ担当者でしか業務ができず予測が属人化してしまうリスクがあります。専門知識不要で使える需要予測AIツールであれば、誰でも需要予測が可能です。予測の属人化が防げることに加え、需要予測のナレッジが社内に蓄積されていくといった副次効果も期待できます。
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需要予測は、予測に利用するモデルの選択が非常に重要です。それぞれのモデルの特徴や、モデルを選ぶ際の注意点などを理解して需要予測をおこなうことで、予測精度の向上が期待できます。
さまざまなモデルを試してみて、それでも予測の精度が上がらない、最適なモデル選びが難しいといった場合には、需要予測AIツールの導入を検討してみてください。
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、高精度な予測分析ができるだけでなく、AIによって最高精度の予測モデルが構築できるという特徴があります。また、単なる予測分析だけでなく、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点も特徴です。
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