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需要予測の計算方法にはさまざまなものがあり、需要予測の目的や要件によって適切な計算方法は異なります。需要予測の精度を高めるうえでは、適切な計算方法を選ぶことが必要です。しかし、小売業や製造業の担当者のなかには、「需要予測の計算方法などがよくわからず、なんとなくで行ってしまっている」という方もいるのではないでしょうか。
そこで本記事では、需要予測の主な計算方法や課題、需要予測の計算を手助けするツールなどを解説します。
おすすめの需要予測ツールについても理解できる記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
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はじめに、需要予測において用いられる以下の4つの計算方法について解説します。
移動平均法は、商品や部品を仕入れる時に平均単価を都度計算し、それを棚卸資産の評価額とする計算方法です。仕入れを行った際に最新の平均単価を計算し直すため、市場変化や仕入価格の変動など何かしらの変化があった場合でも柔軟に対応できます。
一方で、平均単価を頻繁に計算することになりやすく、担当者の業務負荷が増加しがちな点がデメリットです。移動平均法は、需要のパターンが安定している商材などに適しています。
指数平滑法は、前期の実績値や予測値を参考に今期の予測値を計算する手法です。ランダムな需要変動やトレンド変化に対応しやすく、短い期間でのニーズの変化に対応しやすい点がメリットです。
時系列に整理されたデータがあればさまざまなデータに対して活用できるため、利便性が高い手法であるといえます。
回帰分析法は、要因と結果の関係性を明らかにするために用いる分析手法です。ある結果に対して、複数の要因がどのような影響を与えているのかを分析できます。
たとえば、自社の売上高を「結果」とする場合、「要因」となる商品価格やプロモーション、市場トレンド・季節性といった各要素がどの程度関係しているかを分析・計算します。
加重移動平均法は、移動平均法の考え方をもとに、加重係数によって最新のデータにより大きなウェイトを置いて計算する方法です。
直近の市場動向やトレンドを重視したい場合、最新の需要変化を反映したい場合などに適しています。
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現在の需要予測の計算においては、以下のような課題が存在しています。
需要予測の計算における課題のひとつは、さまざまなデータを加味することが難しい点です。需要予測では多種多様な要因データを扱うことになるため、重要なデータとそうでないデータを見分けることが難しくなります。
たとえば、需要予測の計算を行う際は以下のようなデータが必要です。
需要予測の精度を高めるためには、上記のようなさまざまなデータを用意するとともに、各データの重要度の見極めも求められます。
需要予測に必要なデータについては、以下の関連記事も併せてご参照ください。
https://aicross.co.jp/deep-predictor/blog/blog-214/
需要予測の計算方法では、適切な需要予測の計算方法を選定するのが難しいことも課題です。適切な需要予測の計算方法を選定するためには、前提としてそれぞれの計算方法に対する深い理解が必要となります。
目的に応じて適切な計算方法は異なり、たとえば先ほどの4つの計算方法はそれぞれ以下のようなケースに適しています。
需要予測の計算を高精度に行っていくためには、上記のような各計算方法の理解を深め、適切な計算方法を選択することが重要です。需要予測を行う目的や要件に応じて適切な計算方法を活用できていない場合、需要予測の精度を高めることはできないため注意しましょう。
需要予測の業務は、特定の担当者に依存してしまいがちな点も課題です。需要予測では、需要予測の計算方法に対する深い理解や豊富な業務経験などが求められるため、一人または少数の担当者が長年にわたって行っているケースも少なくありません。
人の経験と勘に頼った需要予測となっている場合、担当者によって需要予測の精度に大きなバラつきが生じます。また、どんなに経験豊富な担当者でも人が処理できるデータ量には限界があるため、十分なデータ量を担保した分析を行うことは困難です。
商品や部品の需要予測を行っている担当者のなかには、前述したような課題に悩まされている方も多いでしょう。そこで、ここでは需要予測の計算を手助けするツールとして、以下の2つを紹介します。
紙などを使ったアナログな需要予測を行っている場合は、Excelを使った計算が有効です。Excelを使えば、簡単なデータの集計や演算をツール上で行えるため、計算ミスなどの人的ミスを軽減できます。
一方で、Excelは需要予測に使用できる関数があるものの、そもそも計算式に対しての深い知識がないと使いこなすことが難しく、属人性の高い方法です。そのため、Excelは需要予測を目的とした活用ではなく、あくまでもオーソドックスな数値管理や計算を行うためのツールとして使用したほうがよいでしょう。
需要予測を目的としたツールとしては、需要予測AIツールが適しています。需要予測AIツールは、AIを活用して高精度な需要予測を行えるツールであり、人間では処理が不可能な膨大なデータでも読み込みや計算が可能です。これにより、需要予測に関係するあらゆる要因を反映した的確な予測を行えるようになります。
また、需要予測AIツールは、担当者に専門知識がなくても画面上の操作によって簡単に計算方法の選定や予測結果の出力などができます。これまで特定の担当者に依存した需要予測を行っていた企業でも、需要予測AIツールを使えば属人性を排除した予測を実現することが可能です。
AIを活用した需要予測については、以下の関連記事も併せてご参照ください。
https://aicross.co.jp/deep-predictor/blog/blog-132/
需要予測の計算に役立つ需要予測AIツールをお探しの担当者には「Deep Predictor」がおすすめです。 Deep Predictorは、専門知識がなくても誰でも簡単に活用できる需要予測AIツールであり、前述した需要予測AIツールの特徴を備えています。
それだけでなく、最適な需要予測の計算方法を自動で導き出すことができるため、需要予測の計算方法に詳しくない方でも安定して精度の高い予測が可能です。また、 Deep Predictorではデータに合わせて複数のアルゴリズムで学習し、各々のアルゴリズムの長所を活かすオリジナルのAIモデルを構築できます。
Deep Predictorを使うことで、たとえば過去の販売実績・出荷実績やカレンダー情報、天候データといったさまざまな要因データを収集し、データに合わせた最適な計算方法の選択やAIモデルの構築を自動で行うことが可能です。
それによって誰でも高精度な需要予測を行うことができるとともに、予測結果に基づく最適な施策の立案・実施にまでつなげることができます。在庫管理や生産管理、購買、仕入れ、マーケティングなど、あらゆる業務・場面においてDeep Predictorは有効活用できるツールです。
需要予測の計算方法には、移動平均法・指数平滑法・回帰分析法・加重移動平均法などのさまざまな方法があります。たとえば、加重移動平均法はトレンド・季節性の影響を受けやすい商材に向いているなど、需要予測の目的や要件によって適切な計算方法は異なります。
需要予測の精度を高めるうえでは適切な計算方法を選択することが重要ですが、それぞれの計算方法に対する深い理解が必要となるため、適切な需要予測の計算方法を選ぶことは容易ではありません。その結果、特定の担当者に依存した需要予測になってしまっている企業も少なくないでしょう。
需要予測の計算においては、需要予測AIツールの活用が有効です。需要予測AIツールであれば、人間では処理が不可能な膨大なデータでも読み込みや計算が可能です。これまで特定の担当者に依存した需要予測を行っていた企業でも、需要予測AIツールを使えば属人性を排除した予測ができるようになります。
そのなかでも「Deep Predictor」を活用すれば、最適な需要予測の計算方法を自動で導き出すことができるため、需要予測の計算方法に詳しくない方でも安定して精度の高い予測が可能です。Deep Predictorでは、社内外を問わずさまざまなデータに合わせて最適なアルゴリズム学習やAIモデルの構築ができ、高精度な需要予測を誰でも実現できるようになります。
需要予測の計算にまつわるお悩みがございましたら、まずは資料請求でお問い合わせください。
