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需要予測とは、販売した商品がどれくらい売れるのか（需要があるのか）を予測することです。売上機会の最大化や在庫の適正化を実現するためには、適切な需要予測が重要となります。しかし、小売業や製造業の担当者のなかには「新商品の需要予測がうまくできない」「季節によって商品の売れ行きが大きく変わってしまう」などと悩んでいる方もいるのではないでしょうか。
本記事では、需要予測の基本概念から、そのメリット、必要なデータ、そして実際の活用事例までを詳しく解説します。
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需要予測とは、過去の販売データや関連する情報をもとに、AIの機械学習機能などを活用して将来の販売動向を予測することを指します。精度の高い需要予測を行うことで、適切な在庫管理や経営資源の効率的な配分が可能となり、さらに顧客に最適なタイミングでサービスを提供することで、利益の最大化につながる可能性が高まります。
商品管理において需要予測が重要な理由は、適正在庫の確保とコスト削減を実現し、機会損失を防ぐためです。精度の高い需要予測を行うことで、過剰在庫や欠品を防ぎ、無駄なコストを抑えつつ、顧客のニーズに適切に対応できるようになります。これにより、効率的な経営が可能となり、利益の最大化にもつながります。
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。
需要予測の基本的な概念から、直面する課題とその解決策、そして精度を高めるためのポイントなどがよくわかる内容となっています。
需要予測とは？その意義から手法、最新の活用事例まで徹底解説
続いて、商品管理で需要予測をおこなうメリットとして、以下の3点を解説します。
需要予測をおこなうメリットのひとつは、売上機会の最大化につながることです。適切に需要予測をおこなうことで、売れ筋商品などの商品在庫を適切なタイミングで適切な量だけ持つことができます。
その結果、在庫切れを防止しながら、市場の需要に応じた商品量を提供できるため、販売の機会損失を最小限に抑えることが可能です。また、需要予測によって市場のトレンドや季節性を考慮した商品計画が可能になるため、販売機会の拡大にもつながるでしょう。
需要予測によって適切な在庫量を維持することで、商品の売れ残りが発生するリスクを低減できます。特に食品業界やファッション業界など、商品の寿命が短い業界においては、商品の廃棄を防ぐことは非常に重要です。
過剰在庫を抑制し、必要な商品を必要なタイミングで補充することで、トレンド変化などに伴う商品の廃棄を減らすことができるでしょう。
需要予測をおこなうことで、実需に近い在庫を導くことができるため、不要な在庫保有を抑制し、在庫の保管スペースの利用効率を高め、在庫維持コストを削減することが可能です。
需要予測によって適切な在庫量を維持することで、在庫に対する過剰な投資を避け、資金の流動性を向上させることができるでしょう。
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。
余剰在庫によるリスクや、余剰在庫を減らすための方法がよくわかる内容となっています。
余剰在庫とは？減らすためにできる6つの方法を解説！
需要予測に必要なデータには、大きく分けて以下の2種類があります。
需要実績のデータ（内部データ）とは、これまでの商品の販売や出荷などの情報を定量的に表したデータです。たとえば、以下のようなデータが例として挙げられます。
| 販売実績 | これまで実際に商品を販売・出荷した数量。販売実績は、商品の生産や在庫管理、物流などさまざまな工程において重要な情報となる。販売実績の推移を分析することで、需要の変化を捉えたり、生産計画を改善することが可能。 |
| 在庫数 | 倉庫内などに保管している商品在庫の数量。これまでの在庫数の推移を把握することで、適切な在庫数を維持し、過剰在庫や品切れの防止につながる。 |
| 販売計画 | 商品の販売数目標や販売戦略などをまとめた計画。過去の販売実績や在庫数の実績と販売計画を照らし合わせて分析することにより、計画と実績の乖離を明確にでき、今後の需要予測の精度向上に役立つ。 |
| 顧客情報 | 過去に商品を購入した顧客の年齢や住所、購入履歴などの情報。販売実績と顧客情報を組み合わせて分析することで、購入確率の高い顧客層の抽出ができ、より高精度な販促計画の策定が可能になる。 |
もう一つの外部データは、自社外で生じているさまざまなデータを指し、需要実績のデータ（内部データ）とは対照的な位置付けとなります。たとえば、以下のようなデータが例として挙げられます。
| 市場データ | 円安円高のデータや漁獲量・生産量、市場シェア、市場成長率などのデータ。今後の自社商品の売れ行きを予測するうえで重要な指標となる。 |
| 天候データ | 天気や気温、湿度、風速などの天候に関するデータ。飲料水を販売する小売業では、天候による需要変動が大きくなるため、天候データの考慮は重要な要素となる。 |
| カレンダー情報 | 平日・祝休日、連休、といった1年の行事・カレンダーに関するデータ。たとえばクリスマスケーキなどのイベント性の強い商品においては、カレンダー情報の把握が必要となる。 |
需要予測に必要なデータ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。
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がよくわかる内容となっています。
需要予測に必要なデータとは？精度を高めるためのデータを徹底解説！
国内の大手スーパーマーケットでは、従業員の負担を軽減することが在庫管理における重要な課題となっていました。約8,000種類にも及ぶ商品について、売れ行きを見極めながら、適切な時期に最適な数量を発注する作業は、身体的にも精神的にも大きな負担を伴います。
そこで、全国132の店舗にAIを活用した発注システムを導入。天候や曜日ごとの特性、来店客数、価格などのデータを分析し、各商品の最適な販売予測数を担当者に提案できる仕組みを構築しました。その結果、発注業務にかかる時間を約30%削減することに成功し、従業員の負担軽減だけでなく、営業時間内の欠品も減少しました。
世界的な某アパレルブランドは、AIを活用した在庫管理によって、廃棄を限りなくゼロに抑えるビジネスモデルを確立しつつあります。
過剰な在庫を抱えることで値引きを余儀なくされたり、場合によっては廃棄処分に追い込まれたりすることは、単に利益を圧迫するだけでなく、ブランドの価値を損なう要因となります。また、近年求められている持続可能性への対応を怠れば、企業価値の低下にもつながりかねません。
そこで、どの国・地域・店舗に、どのタイミングで、どの商品を出荷すべきかをAIの需要予測によって判断。消費者の需要に応じた供給が可能となり、余剰在庫を持たず、生産した商品はすべて完売、さらに廃棄ゼロを実現するという、循環型のビジネスモデルが構築されました。
海外の大手化粧品メーカーでは、目視による在庫管理に多くの労働時間が費やされることが課題となっていました。従来の方法では、人手を大量に必要とし、管理にかかる時間も膨大でした。
そこで、AIによる画像認識技術とドローンを組み合わせたシステムを導入。倉庫内でカメラ付きドローンを飛行させることで、作業を完全自動化することに成功しました。さらに、ドローンは自律飛行するため、人が操作する必要がなく、深夜や休日でもデータの取得が可能です。この結果、サプライチェーンの効率化が進み、顧客満足度の向上にも寄与しました。
ホームセンターでは、これまで従業員の経験や勘に頼って必要な商品と数量を仕入れていました。しかし、在庫が過剰になることも多く、そのたびに特売として値引きを実施して対応していました。また、発注作業は手動で行われており、1回の処理に数時間かかることもありました。
この課題を解決するため、AIを活用した在庫管理を導入。AIによる在庫管理では、過去の販売データや天候、交通状況などの情報を分析し、精度の高い販売予測を実現しました。特にペットフードやブロックの販売予測においては、月ごとの誤差が数個以内に抑えられ、大幅なコスト削減につながりました。
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の基本知識や、活用のメリット・デメリット、具体的な導入手順、活用事例がよくわかる内容となっています。
AIによる需要予測とは？導入事例や活用手法、メリットも詳しく紹介
需要予測ツールの精度や使いやすさ、運用コストを総合的に踏まえると、先ほど紹介したツールのなかで最も推奨できるものはノーコード型需要予測AIツールです。そしてノーコード型需要予測AIツールのなかでも、特におすすめなのがDeep Predictorです。
Deep Predictorは、前述のノーコード型需要予測AIツールのメリットに加え、優秀なアルゴリズムを自動で選んで組み合わせながら、最高精度の予測モデルを簡単に構築できます。また、AIを用いて過去の来店データや天候情報、祝日などの外部要因に関するデータを解析し、過去のパターンを正確にモデル化することも可能です。
データを分かりやすく可視化したり、複数人でAIモデルを共有・管理したりできる機能も備わっているため、AIツールに慣れていない部署や担当者でも十分に活用することができるでしょう。
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需要予測とは、企業が販売する商品の需要量を予測することです。需要予測をおこなうことで、過剰在庫や在庫切れを抑制し、在庫の適正化を実現できます。それにより、売上機会の最大化や廃棄ロスの削減、在庫管理の効率化などのメリットを享受できるでしょう。
一方で、需要予測をおこなう際は、さまざまな外部要因を十分に加味することが必要です。
また、目的に応じた予測モデルの選定が必要となる点や、需要予測業務が属人化しがちな点には注意しましょう。
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