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「需要予測がなかなか当たらない」「予測を繰り返すうちに精度が落ちてきている」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、ビジネスに需要予測を取り入れたいとお考え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、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。
事前に需要を予測しておくことで、商品の売上や仕入れに必要な数を把握できるため、企業活動を効率的におこなえます。
需要予測についてより詳しく知りたい方は、ぜひこちらの記事も参考にしてください。
需要予測においてもっとも重視されるのが、予測の精度です。
しかし、予測がなかなか当たらない、企業活動に活用できるほどの精度が出ない、といったお悩みもよく耳にします。
需要予測が当たらない理由には、主に4つの要因があると考えられます。
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。
予測モデルについて詳しく知りたい方は、こちらの記事も参考にしてください。
「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記事をご覧ください。
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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