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需要予測とは、将来の商品やサービスの売れ行きを予測することです。需要予測にはさまざまな方法がありますが、高精度かつ手軽に需要予測をおこないたい場合はAIによる需要予測が効果的です。
本記事では、需要予測の概要や手法、AIで需要予測をおこなうメリットについて解説します。さまざま業界・業種でのAIによる需要予測の事例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、将来的に商品・サービスがどの程度売れるのかを予測することです。需要予測は、企業が商品の生産計画や在庫管理計画を立案したり、マーケティング戦略を策定したりする際に重要な役割を果たします。
需要予測が不十分な場合、必要以上に商品を生産し、大量の売れ残りが生じてしまうリスクがあります。反対に、需要を過少に見積もった場合は欠品が発生し、本来得られるはずの利益を損失してしまうおそれもあります。過剰在庫によるコスト増加や欠品による機会損失を回避するためには、適切な需要予測が必要です。
需要予測を行う際は、主に以下の4つの手法があります。
これまでの需要の推移や過去の売上実績などのデータを基に、将来の売上の予測を立てる方法です。この方法のメリットは、データを用いた統計的な手法となるため、担当者による精度のばらつきが生じにくい点です。
一方で、過去と現在の市場動向などに大きな違いがある場合、過去のデータでは正確な予測を立てられない点がデメリットとなります。
統計的予測とは対照的な方法として、担当者の経験や勘に基づいて需要予測を行う方法もあります。この方法では、担当者がこれまで培ってきた経験と勘を頼りに需要を予測するため、経験豊富な担当者であれば高い精度の需要予測が可能となる点がメリットです。
しかし、ベテラン担当者が不在の場合などは、需要予測が難しくなる点がデメリットとなります。また、ベテラン担当者から次の世代へのナレッジの継承がしにくい点も課題です。
現在の市場を調査し、収集したデータを基に予測する方法です。この方法のメリットは、新しい商品やサービスのターゲット層に対してアンケートを取るなど、市場に参入する前の段階でも需要予測が可能である点です。
ただし、市場調査はアンケートなどアナログな手段となるケースが多く、他の方法よりも多くの手間やコスト、期間を要する点がデメリットとなります。
技術進歩が進む現代では、AI・機械学習を用いて需要予測を行う方法もあります。この方法のメリットは、自社で保有しているデータ（出荷数や売上など）と外部データ（経済情報や気象情報など）を組み合わせて、膨大なデータ解析に基づく高精度な分析が可能である点です。
高精度かつ手軽に予測をおこなえる点から、近年注目を浴びている方法です。詳細については、以下の関連記事もあわせてご参照ください。
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！
AIを活用して需要予測をおこなうことで、主に以下の3つのメリットを享受できます。
AIで需要予測をおこなうメリットのひとつは、多岐にわたる膨大な外部データを加味できる点です。従来の人力による作業では、膨大な外部データを加味することは難しく、需要の変動に柔軟に対応できず予測精度が下がってしまう問題がありました。
一方、AIを活用することで定量化が困難な外部影響を需要予測に反映させることができ、外部データを加味した需要予測ができます。その結果、需要の変動に柔軟に対応した高精度な需要予測を実現することが可能です。
AIで需要予測をおこなうことで、業務属人化の解消にもつながります。従来のエクセルを用いた需要予測では、統計や関数の知識が必要となり、限られた担当者しか対応できない課題がありました。一部の担当者しか対応できないことで、業務の属人化や精度のばらつきが生じていたのが現状です。
しかし、AIを用いた需要予測であれば担当者の勘や経験に依存しないため、担当者の負担軽減や属人化の解消を実現できます。また、膨大なデータを根拠にした客観的な予測が可能となるため、需要予測の精度向上にもつながるでしょう。
需要予測業務を効率化できる点もメリットです。従来では、膨大な外部データを加味した分析などにかかる工数が大きく、組織全体で見た時に他業務のリソースを圧迫してしまう問題がありました。
一方でAIによる需要予測をおこなうことで、Fで多くの時間がかかっていた分析業務も数クリックで可能になるため、需要予測業務の工数を大幅に削減できます。それにより、社内リソースを効率的に活用できるようになるでしょう。
ここでは、AIによる需要予測の事例として、以下の8つの事例を紹介します。
ある老舗飲食店では、経営者や店長、現場スタッフ、料理長などがそれぞれ属人的な業務や需要予測をおこなっており、ナレッジの共有が進まない課題がありました。
そこでAIによる需要予測を導入したところ、店舗全体でナレッジの共有が進み、発注精度の向上や従業員全体の配置の最適化ができるようになりました。その結果、売上変動を踏まえた販促・プロモーション施策にリソースを割けるようになり、導入から5年間で売上が5倍、利益率が10倍にまで向上した事例です。
ある食品メーカーでは、担当者1人ひとりが数百点ものアイテムを担当し、日々の在庫チェック業務や需要予測業務に多くのリソースが割かれている課題がありました。
課題解決に向けてAIによる需要予測を導入した結果、需要予測業務の負荷が軽減し、予測精度の向上も実現している事例です。また、AIによって瞬時に予測できるアイテムが増えたため、予測が難しい一部のアイテムにより多くの時間を割けるようになっています。
ある部品製造メーカーでは、補修用部品の管理が難しく、注文対応の遅延により得意先への影響を及ぼしてしまうことを課題としていました。また、繁忙期になると在庫不足になるリスクが高まる一方で、過剰在庫のリスクも懸念材料となっていました。
そこでAIによる需要予測を導入したところ、業務の標準化・効率化につながり、担当者の工数を半減することに成功。具体的な成果として、即納率98％や在庫金額10億円の削減を実現している事例です。
ある製薬会社では、手作業によるエクセル業務や勘頼りの需要予測をおこなっており、業務負荷や予測精度のばらつきを課題としていました。
業務効率化や予測精度の向上を目指してAIによる需要予測を導入した結果、1アイテムあたり45分かかっていた予測処理を10分に短縮し、残業時間の大幅な削減に成功しました。また、勘頼りの需要予測から脱却し、予測精度の向上や承認プロセスの短縮も実現している事例です。
あるスポーツメーカーでは、経験と勘に頼った需要予測で予測精度が低いこと、業務の標準化ができておらず多くの作業工数がかかっていたことを課題としていました。
そこでAIによる需要予測を導入したところ、AIが出力した需要予測結果に担当者の判断を加えられるようになり、予測精度の向上を実現しました。加えて、作業時間の短縮や在庫の適正化も実現している事例です。
あるアパレルブランドでは、トレンドや製品ライフサイクルの変化スピードの速さに対応しきれず、需要予測の精度が低いことを課題としていました。また、業務の属人化も懸念材料となっていました。
課題を解消するためにAIによる需要予測を導入した結果、市場トレンドなどを加味した需要予測ができるようになり、効果的な値引きやキャンペーンなどの施策に活用できるようになりました。さまざまデータを客観的に分析し、意思決定の精度向上につながっている事例です。
あるクレジットカード会社では、入電数の予測などの知識やノウハウが属人化し、異動や退職の際の引き継ぎが難航してしまう課題がありました。
担当者に依存しない需要予測を実現するためにAIによる需要予測を導入した結果、データさえあれば特定の従業員でなくとも誰もが正確に入電数を予測できる環境を構築することに成功。また、予測精度の向上や人員配置計画の最適化にもつながっている事例です。
ある食品卸売会社では、予測精度が不十分なことで、在庫過多や欠品による販売機会の損失、イレギュラーな調達業務が発生してしまうことを課題としていました。
そこでAIによる需要予測を導入したところ、新しい情報を最大限取り込んだ予測ができるようになり、需要予測精度が約10%向上。また、予測精度の向上によって発注業務の改善も実現している事例です。
需要予測とは、将来の商品やサービスの需要を予測することであり、過剰在庫や欠品による機会損失を防ぐうえで重要な取り組みです。需要予測にはさまざまな方法がありますが、予測精度の向上や業務効率化、業務属人化の解消などを実現するためにはAIによる需要予測が効果的です。
現在では、多種多様な業界・業種においてAIによる需要予測がおこなわれています。需要予測の精度を高め、より良い生産計画や在庫管理計画、マーケティング戦略などにつなげていきましょう。
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需要予測の精度を向上できるだけでなく、予測結果を踏まえた最適な打ち手の特定・実行まで可能であるため、現場担当者の実務にも有効活用できます。
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