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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。
そこで本記事では、商品管理での需要予測について解説します。
商品の需要予測に役立つ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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需要予測とは、企業が販売する商品が市場のなかでどれくらい需要があるのかを予測することです。商品管理において需要予測をおこなう大きな目的として、在庫・欠品の適正化が挙げられます。
需要予測をおこなうことで、販売する商品の在庫量を適切に維持・管理し、過剰在庫による無駄な在庫コストの発生や在庫切れによる販売機会の損失を軽減することができます。
需要予測に関しては、以下の参考記事でも解説していますので、あわせてご参照ください。
【初めてでもわかる】需要予測とは？手法から活用事例まで解説
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。
需要予測をおこなうことで、商品の廃棄を防ぐことができる点もメリットです。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メリットには、在庫維持にかかるリソースの削減も挙げられます。具体的には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。
余剰在庫を減らすための方法については、以下の参考記事でも解説していますのでご参照ください。
余剰在庫とは？減らすためにできる6つの方法を解説！
商品管理における需要予測には前述のメリットがある一方、以下の3つの注意点も存在します。
商品管理で需要予測をおこなう際の注意点のひとつは、さまざまな外部要因を十分に加味することが必要である点です。商品に対する需要は、天候・季節・トレンドなどのさまざまな外部要因によって左右されるケースも少なくありません。
そのため、需要予測の際にこのような外部要因を加味しないと、精度の低い需要予測となってしまいます。反対にさまざまな外部データを加味することで、外部環境や経済状況などを十分に考慮した精度の高い需要予測をおこなうことができるでしょう。
需要予測では、目的に応じた予測モデルの選定が必要となることも注意点です。予測モデルを選択する際は、需要予測の目的や分析対象とする要素に応じて、最適なモデルを選定することが求められます。
目的に合っていない予測モデルを選ぶと、予測精度が低下する可能性があるため、慎重に選ぶことが必要です。日々の仕入れ量などの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、目的を明確にしたうえで最適なモデルを選定するようにしましょう。目的に応じた予測モデルの選定については、以下の参考記事でも解説していますのでご確認ください。
参考記事：需要予測モデルとは？需要予測をおこなう際の注意点やおすすめツールについて徹底解説！
商品管理で需要予測をおこなう注意点としては、属人的な需要予測になってしまいがちな点も挙げられます。高精度な需要予測をおこなうためには専門的な知識が必要であることから、需要予測業務が特定の担当者に依存してしまうケースも少なくありません。
特定の担当者に作業負荷が増大することで、人的ミスのリスクが高まる可能性があります。また、担当者が退職する際に業務ノウハウを引き継ぐ後継者がいない場合、これまでと同水準の業務継続が困難になってしまうことも懸念点です。
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。 |
ここでは、需要予測に役立つツールとして、以下の3つを紹介します。
簡単な需要予測であれば、Excelの関数を利用することも可能です。Excelであればすでに多くの企業で利用されているため、導入費用がかからず、新たな学習コストも高くない点がメリットです。
しかし、Excelでは高度な需要予測は難しく、他の専門的なツールと比較すると予測精度が劣る場合が多くなります。また、最低限のExcel関数や統計知識が必要となることから、作業が属人化しやすいため、技術・ノウハウの継承が困難である点もデメリットとなります。
Excelの活用は商品需要の予測だけでなく、適正在庫の計算にも応用可能です。詳細は以下の記事からご確認ください。
Excelを活用した適正在庫の計算についてはこちらの記事で詳しくご覧下さい。
適正在庫をエクセルで計算する方法とは？
需要予測システムは、需要の変動が少ない商品やサービスの需要予測に適しており、Excelよりも高い精度で予測をおこなうことが可能です。また、予測結果を基に製造から流通までの業務計画を正確に立案でき、リソースの無駄遣いを減らしてコスト効率を向上させることができる点もメリットです。
一方で、需要予測システムでは新しいトレンドや市場の急速な変動に対応することが難しく、予測精度が低下して在庫過多や品切れのリスクが生じる可能性があります。また、システムのカスタマイズやメンテナンスには専門知識が必要となり、運用コストが高くなる可能性がある点もデメリットです。
ノーコード型需要予測AIツールは、さまざまな外部要因を加味することができ、精密な需要予測をおこなうことができます。コストが比較的安価であり、専門知識がなくても簡単に使用できる点もメリットです。
ただし、他の手法にも言えることですが、予測精度は利用可能なデータの質と量に依存するため、データが不十分な場合には予測結果の精度が低下する可能性があります。また、SaaSモデルではカスタマイズの柔軟性に限界があり、特定の企業のニーズに完全に合わせることが難しい場合もあります。
以下の参考記事では、AIを活用した需要予測のメリットやデメリットについて解説していますので、あわせてご参照ください。
AIを活用した需要予測についてはこちらの記事で詳しくご覧下さい。
AIを活用した需要予測とは？手法に加えて必要データや運用などを紹介！
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。
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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