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目次 ➖
需要予測の際、どのようにAIを活用すれば良いのか、具体的な事例を知りたい方も多いのではないでしょうか。
本記事では、AIによる需要予測の事例を8つ紹介し、手法やメリットについても詳しく解説します。需要予測の精度を上げたい、業務効率を向上させたい企業にとって、AIの導入は大きな助けとなるでしょう。
本記事を読むことで、AIがどのようにして需要予測を行い、どのようなメリットをもたらすのかを理解することができます。さらに、具体的な事例を通じて、AIの活用がいかに実践的であるかを確認することができます。需要予測の事例を知ることで、AI導入への一歩を踏み出してみませんか？
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需要予測は、自社の製品やサービスの売上を短期的・長期的に予測することを指します。これにより、事業の成長を促進し、コストを効果的に管理して利益率を向上させ、市場での競争力を一層強化することが可能となります。現代の複雑で多様な市場環境において、在庫過多や在庫不足を回避することは、利益を最大化するための鍵となります。
さらに重要なのが「販売計画」です。これは、需要予測に基づいて具体的な販売戦略を策定し（例えば、いつ、何を、どれくらいの量を、いくらで、どのように販売するかを決定し）、実際の販売活動を計画することを目的としています。
要するに、需要予測は製品やサービスの将来的な需要を予測するためのものであり、一方で販売計画はその需要予測を活用して、具体的な販売戦略を構築し実行するためのものです。
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や最新技術の動向についてよくわかる内容になっています。
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
需要予測には、主に以下の4つの種類があります。
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。
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、活用事例が良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
エクセルは、データ分析や予測において非常に役立つツールであり、需要予測にも多く利用されています。その理由は、エクセルが以下のような便利な機能を標準搭載しているからです。
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| データ管理 | エクセルは大量のデータを効率的に管理し整理するための優れたツールです。 |
| 統計機能 | エクセルに備わっている多様な統計関数を活用することで、データのトレンドを解析し、将来の需要を予測することができます。 |
| グラフ作成 | エクセルはグラフの作成に優れており、データを視覚的に表現するのに最適です。これにより、需要のトレンドやパターンを見やすく表示することが可能になります。 |
このことから、エクセルは需要予測に適したツールと言えます。
また、エクセルを使った需要予測の方法には、「関数を使った予測」と「予測シートを活用した予測」の2種類があります。それぞれの方法について、詳しく見ていきましょう。
エクセルの関数を活用した需要予測の方法には、主に3つのアプローチがあります。それぞれの手法を以下にまとめてみました。
| 関数名 | 内容 | 活用事例 |
|---|---|---|
| FORECAST関数 | 単一の変数を用いてデータを解析する「単回帰分析」を活用した予測 | 企業が過去のデータを蓄積し、それを基に翌年の売上を予測して売上目標を設定する。 |
| TREND関数 | 統計学を用いて複数の変数を分析する「重回帰分析」を活用した予測方法 | ダイレクトメールの配布数と売上の相関を分析し、コストパフォーマンスを評価する。 |
| SLOPE関数 | 2つの既存データポイントを利用し、「回帰直線」を用いた予測方法 | 過去の売上成長率を分析し、翌年の成長率を予測して需要を見積もる |
Microsoft Excel 2016以降のバージョンには「予測シート」という便利な機能が標準で備わっています。この機能を利用すれば、関数の詳しい知識がなくても需要予測を行うことができます。過去のデータをもとに将来の動向を自動的に予測し、その結果を視覚的に表現することが可能です。ただし、予測の精度を向上させるためには、適切なデータを使用することが鍵となります。
エクセルで行う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。
需要予測で活用できるエクセルの関数やエクセル活用のメリット、デメリットが良くわかる内容となっています。
需要予測はエクセルでできる？関数や計算方法について徹底解説！【画像解説】
需要予測を行う際に役立つ、基本的な4つの統計的手法について簡単にご紹介します。
回帰分析は、統計の基礎でありながら強力なツールであり、ただ平均を計算するのではなく、店舗面積や販売数量といった因果関係のあるデータを活用して予測を行います。この手法はビジネスでの応用範囲が非常に広く、店舗面積を考慮した年間売上高の平均を算出する際にも極めて有効です。
移動平均法は、仕入れのたびに平均単価を算出し、それを売上原価として用いる重要な計算方法です。利益額を導き出す際に不可欠な棚卸資産の評価額を的確に取り扱うことができます。この方法は在庫に変動があるたびに計算を行うため、計算回数が増え、担当者の負担は確かに大きくなるかもしれません。しかし、商品点数が増えるほど複雑になる一方で、現在の棚卸資産の評価額をしっかり把握できるだけでなく、市場の変化や仕入額の変動にも柔軟に対応できるという大きな利点があります。
指数平滑法は、時系列データを用いて将来の数値を予測する手法で、新しいデータに重点を置きつつ移動平均を計算する加重平均法の一種類です。過去の予測値と実際の値を組み合わせることで、次の予測値を導き出すことができます。
加重移動平均法は、移動平均法の一つで、最新の需要の変動をより強調して計算する手法です。古いデータよりも新しいデータに重みを置くため、トレンドを分析したい場合や、データの変動が激しく、最新の情報が特に重要となる状況で効果を発揮します。
需要予測の手法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。
需要予測の手法や、予測に用いられるツール、各職種・業界での具体的な事例が良くわかる内容となっています。
需要予測5つの手法！ビジネスに活用した事例までわかりやすく解説
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、組織全体で見たとき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、分析業務に多くの時間がかかっていたもの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。
AIを活用した需要予測は、短時間で高い精度を実現できるというメリットがありますが、同時にいくつかのデメリットも伴います。
AIによる予測を行うには、まず最初にモデルの構築が必要です。そのためには、大量のデータを収集することが不可欠です。しかし、質の低いデータを無計画に集めても、精度の低い予測モデルにしかなりません。
AIモデルの精度を向上させるためには、「量」と「質」の両方が重要です。また、汎用性の高いAIモデルを作るためには、データが偏らないように注意深く準備する必要があり、このプロセスにはかなりの時間と労力が必要となるでしょう。
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などが良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！
AIは、学習データに基づいて予測を行うため、初期段階でデータが少ない場合、予測の精度が低下する可能性があります。そのため、初期段階では特に、定期的な監視や保守が必要です。
しかし、適切な管理を続けていき、実際のデータを蓄積していくと、予測の精度は向上します。事業所独自のデータを集めることにより、予測の精度が向上するため、AIを早期に導入することが精度向上の鍵となります。
需要予測の精度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。
需要予測の精度が上がらない原因や、精度を上げるための方法が良くわかる内容となっています。
需要予測の精度を上げる方法とは？精度が上がらない原因から解決方法まで解説！
AIによる需要予測は、過去のデータを基にした推測を行いますが、未経験の需要変動には対応しきれないことがあります。また、AI自体はシステムが意図通りに動作しているかを評価する能力がありません。そのため、予測作業自体はAIに任せつつも、担当者が常にその活動を監視し、意図に沿った結果を出しているかを確認する必要があります。AIシステムは一度構築すれば放置できるわけではなく、データの偏りや予測精度の低下がないかを定期的にチェックし、管理することが求められます。
ここでは、AIによる需要予測の事例として、以下の10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。
スポーツ業界、特にJリーグでは、AIを活用した需要予測システムによる「ダイナミックプライシング」が進化を遂げています。このダイナミックプライシングとは、需要に応じて価格を調整する革新的な仕組みで、観客は座席の種類と価格の優先順位を選べるという特徴があります。
このシステムは、過去4年間のチケット販売データをAIが精査し、各試合の「価値」を算出します。これにより、座席の種類ごとに最適な価格を提示し、毎日一度価格を再評価します。このダイナミックプライシングのメリットは、需要が低迷している時期でも価格を調整することで、チケット販売数の最大化が可能である点です。
具体的な事例として、Jリーグの横浜F・マリノスは2018年7月からホームゲームにおいてAI需要予測を利用したダイナミックプライシングを導入しています。スポーツチケットの需要は、チームの成績、天候、季節など様々な要因によって変動します。しかし、需要予測システムを利用することで、状況に応じた価格調整が可能となり、結果としてチケット売上が10%増加したと報告されています。
国内の保険会社であるソニー損害保険は、コールセンターにおいて需要予測システムを採用し、入電数の予測を行っています。
このシステムは、1ヶ月以上前から特定の日や時間帯に予想される入電数を予測する機能を持ち、そのデータを基にオペレーターのシフトを調整しています。
その結果、お客様が電話をかけた際にオペレーターがすぐに応答できない割合を示す「放棄率」を低下させるとともに、適切な人員配置により人件費の削減も達成しました。
AIを利用した需要予測により、単純作業にかかる時間と労力を削減できます。これにより、少ない人数でも効率的に業務を遂行できるようになり、人手不足に悩む企業にとって大きな助けとなります。
さらに、AIの導入で需要予測の精度が向上し、適切な人員配置が可能になります。これにより、不要な人件費を削減し、重要な業務にリソースを集中させることができ、同じ人員数でも生産性を向上させることが可能です。
季節や状況の変化により需要が大きく変動する企業は、需要が高まる時期に顧客を逃さず、需要が低迷する時期には効率的に運営することが求められます。そのためには、より精度の高い需要予測を可能にするAIの導入が鍵となります。
特に、賞味期限が短い商品を扱う企業では、過剰な仕入れが販売機会を逸するだけでなく、不要な廃棄コストを伴うリスクがあります。AIによる需要予測を活用することで、これらの無駄を削減し、コスト効率の向上が期待できるでしょう。
人間の計算能力には限界があるため、様々な要因が影響を与える製品やサービスの需要を正確に予測するのは難しいことがあります。しかし、AIは複雑な計算を迅速に処理できるため、多くの要因による需要変動にも正確かつ迅速に対応できます。
例えば、天候や季節によって需要が変わる商品やサービスは、それぞれの要素がどの程度影響を及ぼしているかを判断するのが難しい場合があります。これをAIが分析することで、各要因が需要にどのくらい影響を与えているかを数値化することが可能になります。
また、各要因の影響度が明確になることで、需要が少ない時期には適切な人員配置を行うなど、経営判断をより正確に行うことができるようになります。
未開拓分野では、利用可能なデータが限られていることが多く、そのため実際に測定されたデータが非常に重要です。早い段階で詳細な実測データを収集して需要予測を行うことで、競合他社よりも早く予測の精度を高めることができ、需要をより正確に把握できるようになるでしょう。
もちろん、未開拓分野では初期のデータ収集が難しく、初期の予測の精度は低いかもしれません。しかし、独自の実測データを地道に集め、それをAIに学習させることによって、将来的には予測の精度を大幅に向上させることが期待されます。
AI技術の急速な進歩に伴い、今後のビジネスの成否は、AIをどれだけ効果的に活用できるかにかかっています。目先の取り組みに加え、3年から5年先を見据えたAIの活用戦略が、企業の競争力を大きく左右します。
AIの導入は、従業員によるツール活用による生産性向上から、業務プロセスの革新、顧客サービスの向上、新たなサービスや製品の開発まで多岐にわたります。
そのため、長期的な視野でAI活用の目標を設定し、その実現に向けた計画を立てることが不可欠です。まずは、現在取り組むべき具体的な活用策を明確にすることが重要です。
AIは万能ではなく、特に大量のデータを用いた分析やコンテンツの生成が得意である一方で、複雑な問題に対して正確な解を導くことには限界があります。そのため、AIを活用する際には、自社の業務状況やAIの特性を考慮し、どの課題や目的に対して、どのような手法や範囲、ツールを用いるべきかを慎重に検討する必要があります。このプロセスは、プロジェクトの投資効果を大きく左右する重要な要素となります。
AIの導入は、一度で完了するものではありません。モデルや学習データ、そして利用方法を継続的に調整し、理想的な結果を追求することが重要です。具体的には、初期の仮説に基づきシンプルなプロトタイプを構築し、それを実際に使用しながら評価するというプロセスを繰り返します。このサイクルを数週間から数ヶ月ごとに行い、継続的に改善を施すアジャイル開発の手法が効果的です。
企業がAIの導入をためらう大きな理由として、情報漏洩のリスクが懸念されています。
確かに、従業員に特別なルールを設けず、一般公開されているAIツールを自由に利用させると、いくつかの問題が発生する可能性があります。
しかし、適切なセキュリティ対策を施したシステムの導入や、従業員向けのAI利用規則やガイドラインを制定することで、リスクを管理し、最小限に抑えることが可能です。
AI、特に生成AIを効果的に活用する際には、ユーザーの知識とスキルが成果に大きく影響することを理解することが重要です。
そのため、AIの能力を最大限に引き出すためには、従業員のAIに対する知識とスキル、つまりAIを活用するためのリテラシーを高めることが必要です。
これを実現するには、研修や実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基礎知識や適切な利用法、関連するリスクについて学び、効率的かつ責任を持ってAIを活用できる環境を整えることが求められます。
AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業の創出に至るまで、多岐にわたる業務において活用可能です。このため、AI導入における投資対効果を最大化するためには、最適な業務を選定することが不可欠です。
最新の技術や競合の動向をしっかりと把握し、自社におけるAI活用の可能性を広げ、整理しましょう。そして、AIをどの業務に、どの目的で、どの成果を目指して導入するかを明確に設定することが成功への鍵です。
AIの活用には大きな可能性が秘められていますが、人間同様に、あらゆる状況や任せ方において万能であるとは限りません。
だからこそ、現状の業務や課題をしっかりと把握し、AIと人間それぞれの得意分野と不得意分野を理解した上で、どの業務をどのように人間と協力しながら任せるかを慎重に決定することが不可欠です。
まずは小規模な試験開発・運用（PoC）を通じて、その有効性を確認することで、AI活用全体の投資対効果を劇的に向上させることができます。仮説を事前に明確にし、プロトタイプでの試験運用を実施することで、活用業務や手法の改善点をしっかりと見極めましょう。
PoCで得られた改善ポイントをもとに、自社の経営課題や業務の現状に最適なAI活用の内容やシステム要件を再設計し、本開発へ進めましょう。このプロセスを踏むことで、AI導入の成功がより確実になります。
さらに、本開発後も絶え間ない成果の評価と活用状況の分析を行い、継続的な改善を通じて、自社でのAI活用効果を最大限に引き出すことが可能です。
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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