Powered by
Powered by
BLOG
最終更新日：
目次 ➖
需要予測とは、自社商品・サービスの売上や顧客数などの見通しを予測することです。企業はこの予測を通じて、在庫管理や生産計画、マーケティング戦略の策定に役立てています。需要は市場や消費者の動向によって変動するため、正確な予測は企業の競争力を高める鍵となります。
本記事では、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詳しく解説します。
需要予測の基礎を抑えたうえで、ビジネスへの活用に関し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。
需要予測とは、自社の商品やサービスがどの程度売れるか需要を事前に予測することです。（過剰在庫や欠品を防ぎ、適正な在庫量を維持することで、商品の無駄な保管コストを削減し、業務のスムーズな運営を支援します。）需要予測によって、仕入れ計画や生産計画の精度が高まり、効率的な企業活動につながります。
需要予測は、ビジネスにおいて極めて重要な役割を果たしています。企業が市場の変動を予測し、適切な供給量を確保することで、在庫過剰や欠品を防ぐことが可能になったり、さらには新商品の企画やキャンペーンの最適化、生産計画の精度向上、シフトの最適化などが需要予測によって可能になります。需要の変動を予測することで、企業は生産計画を最適化し、資源の無駄を減らすことができます。それにより、コスト削減や効率的な資源配分が可能となり、結果として利益率の向上につながります。
また、需要予測は顧客満足度の向上にも寄与します。正確な予測により、企業は顧客のニーズに迅速に応えられるようになり、適切なタイミングで製品やサービスを提供できます。これにより、顧客の信頼を獲得し、ブランドロイヤルティを高めることができます。
さらに、競争の激しい市場環境においては、需要予測の精度が競争優位性の確保に直結します。市場の動向を的確に把握し、競合他社よりも迅速に戦略を打ち出すことで、企業は市場シェアを拡大することが可能です。特に、経済の不確実性が高まる中で、正確な需要予測はリスク管理の一環としても重要視されています。
このように、需要予測は単なる計画策定のツールにとどまらず、企業の競争力を支える基盤として、現代のビジネスにおいて欠かせない要素となっています。
需要予測は、企業が在庫管理を最適化するための重要な手法として広く利用されています。適切な在庫管理を行うためには、商品の需要を正確に予測し、在庫量を適切に調整することが不可欠です。過剰在庫は保管コストを増大させ、売れ残りのリスクを高める一方、在庫不足は販売機会を逸し、顧客満足度の低下を招く可能性があります。このようなリスクを軽減するために、需要予測は、過去の販売データ、季節的な変動、トレンド情報などを活用し、将来的な需要を予測します。
需要予測によって得られる情報を基に在庫管理を行うことで、企業は無駄な在庫を削減し、必要な商品を適時に補充することが可能になります。これにより、商品の回転率を向上させ、資本の効率的な運用を実現することができます。また、需要予測は、サプライチェーン全体の効率化にも寄与します。すなわち、製造から販売までの各段階で適切なリソース配分が可能になり、全体のオペレーションコストを削減することができます。
精度の高い予測は在庫管理の最適化に繋がります。また、需要のピークを予測することで、必要な人員やリソースを事前に確保できるため、人的資源の効率的な配置が可能になります。さらに、需要予測に基づくデータ駆動型の意思決定によって、プロモーションや販売戦略の効果を最大限に引き出すことも可能です。これにより、マーケティング活動のROI（投資対効果）を向上させることができ、売上の増加を見込むことができます。
需要予測は、企業が市場の変動に対応し、適切な供給計画を立てるための重要な手段です。しかし、その過程で発生しがちな人為的なミスは、精度を損ない、結果として在庫不足や過剰在庫といった問題を引き起こす可能性があります。これらのミスを防ぐためには、いくつかの対策を講じることが必要です。具体的には、バーコードやRFID技術を活用し、手動入力を減らすことで、データの誤りを防ぐことが可能です。また、担当者のトレーニングを定期的に実施し、データの正確性の重要性を理解させることも重要です。
さらに、需要予測のプロセスにおいては、複数の担当者によるクロスチェックを行うことが推奨されます。これにより、ひとりのミスが全体に影響を及ぼすことを防ぎ、予測の信頼性を高めることができます。
加えて、AIや機械学習技術を活用することで、人間の判断に依存しない予測モデルを構築することも効果的です。これにより、予測精度を高めるとともに、バイアスや思い込みによる誤りを排除することができます。最終的に、人為的なミスを防ぐための仕組みを整えることは、企業の競争力を維持し、効率的なサプライチェーンを構築するために欠かせない要素となります。
需要予測の手法の選び方ガイドを配布中
初めてでも自社に合った手法が丸わかり！
→資料を見てみる
需要予測の精度が悪いことの背景には、データの不完全さ、モデルの選定ミス、あるいは予測プロセスの非効率性が挙げられます。データの不完全さは、収集された情報が古かったり、偏っていたりすることで発生します。こうしたデータを基にした予測は、現実の市場動向を反映しきれず、結果として精度を欠くことになります。
生産品目が多すぎるという状況は、需要予測において特に複雑な課題を引き起こします。多種多様な製品ラインを持つ企業は、それぞれの製品に対して異なる需要パターンを把握する必要があります。これは、予測の精度を高めるために、製品ごとに個別のデータ分析が必要となり、リソースの負担が増大することを意味します。さらに、各製品のライフサイクルや市場動向も異なるため、これらを考慮に入れた予測モデルの構築が求められます。
需要予測業務の属人化は、多くの企業において大きな課題となっています。特定の担当者に依存しすぎると、その人物の退職や異動によってノウハウや業務が一時的に停滞するリスクが高まります。さらに、属人化は予測の精度や一貫性に影響を及ぼし、組織全体としての柔軟性を損なう可能性があります。
需要予測における統計的手法の活用は、データに基づいた信頼性の高い予測を可能にします。統計的予測では、過去の需要データや関連する外部データを分析し、未来の需要を予測するモデルを構築します。これには、時系列分析、多変量解析、回帰分析などの手法が含まれます。
これらの手法は、データのパターンやトレンドを捉えることにより、変動する市場環境においても柔軟に対応することができます。例えば、時系列分析では、過去のデータから季節性や周期性を検出し、将来の需要の変動を予測します。また、多変量解析を用いることで、需要に影響を与える複数の要因を同時に考慮することができ、より精度の高い予測が可能となります。
さらに、統計的予測は、データの質と量に大きく依存するため、適切なデータ収集と前処理が重要です。データの欠損や異常値を事前に処理することで、モデルの精度向上が期待できます。統計的手法の導入は、需要予測の精度を高め、企業の在庫管理や生産計画において重要な役割を果たします。これにより、過剰在庫や欠品を防ぎ、顧客満足度の向上やコスト削減に寄与します。
経験や勘に基づく予測は、需要予測の最も伝統的な方法の一つです。特に過去のデータが不十分な場合や、新商品やサービスの投入時において、経験豊富な専門家の直感が重要な役割を果たします。しかし、この方法にはいくつかの課題が伴います。まず、個人の経験や直感に依存するため、主観的なバイアスが予測に影響を及ぼす可能性があります。これは、同一の状況下でも異なる人が異なる予測をするという非一貫性に繋がることがあります。
また、経験や勘は過去の成功パターンに基づくことが多く、迅速に変化する市場や新たなトレンドに対しては適応が難しい場合があります。このため、経験や勘のみに頼る予測は、特に変動が大きい業界や未知の市場においてはリスクを伴うことがあります。
課題解決のためには、経験や勘を補完する形でデータ駆動型の手法を併用することが有効です。例えば、過去のデータを活用した統計的手法や、AIや機械学習を用いたデータ分析を組み合わせることで、より客観的で信頼性の高い予測が可能となります。経験とデータの双方の強みを活かすことで、柔軟かつ精度の高い需要予測が実現されるのです。
ここでは、需要予測の手法として、【統計的な分析に基づく手法】と【人の経験に基づく手法】に分けてそれぞれ簡単に解説します。
| 統計的な分析に基づく手法 | 人の経験に基づく手法 |
|---|---|
| 移動平均法 | デルファイ法（合議型） |
| 指数平滑法 | マーケットサーベイ法 |
| 回帰分析法 | |
| 加重移動平均法 | |
| 算術平均法 | |
| 時系列分析法 | |
| ホルト・ウィンタース法 | |
| 多変量解析 |
移動平均法は、直近3ヶ月間などの単位で平均値を算出していく手法です。一時的な要因による仕入れ価格の変動などの影響を緩和して、中長期的な傾向を見る場合に役立ちます。
指数平滑法は、過去の実績データを基に将来値を予測する手法です。時系列に沿ったデータがあればどのようなデータも活用できるので、利便性が高い手法です。
回帰分析法は、要因と結果の関係性を明らかにするために用いる分析手法です。たとえば売上（結果）に対して、商品単価や顧客数といった要因がどの程度関係しているのかを分析できます。
加重移動平均法は、前述した移動平均法の考え方をベースにしつつ、新しいデータに大きなウェイトを置いて算出する手法です。直近の市場動向やトレンドをより重視したい場合などに用います。
算術平均法は、データの値を合計し、合計値をデータ数で割って平均値を算出する手法です。相加平均とも呼ばれ、簡単に平均値を算出できる点が特徴となります。
時系列分析法は、過去のデータ推移を基に将来の値を予測する分析手法です。長期的なデータの傾向や周期的なデータの変動などの予測に役立ちます。
ホルト・ウィンタース法は、前述した指数平滑法に対して、季節変動やトレンドの要因を加味した手法です。季節やトレンドの変化による需要変動が大きい業界などに適した手法であるといえます。
多変量解析は、相互に関係する複数のデータの要約や将来値の予測を行うための解析手法を総称したものです。特定の手法を指すものではなく、クラスター分析や重回帰分析といったさまざまな手法が含まれています。
デルファイ法（合議型）は、市場や商品の専門家を集めて話し合い、合議を重ねながら意見をまとめていく手法です。合議は複数回にわたって実施されることもあります。
マーケットサーベイ法は、アンケートやインタビューを通じて市場や競合他社、顧客動向などを調査する手法です。市場調査や実態調査と呼ばれることもあります。
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。
需要予測の手法とは?用いられるツールから事例まで徹底解説!
需要予測の精度を向上させるためには、いくつかの重要なポイントを押さえておく必要があります。まず、データの質と量を確保することです。精度の高い予測を行うためには、信頼性のあるデータを十分な量で集めることが不可欠です。データの収集源を多様化し、最新の情報を反映させることで、予測の精度を高めることが可能になります。
次に、適切な予測モデルの選定です。データの特性や業界のニーズに応じたモデルを選ぶことが、精度向上の鍵となります。過去の実績やデータのパターンに基づいて、回帰分析や時系列分析、機械学習モデルなどを組み合わせると良いでしょう。
予測精度の評価と改善も重要です。予測結果を実際の結果と比較し、誤差を分析することで、予測モデルの改善点を見つけ出せます。これにより、モデルを継続的に調整し、精度を向上させることが可能です。
また、組織体制とプロセスの整備も忘れてはなりません。予測業務を専門とするチームを編成し、データの収集から分析、結果のフィードバックまでをスムーズに行える体制を整えることが、予測精度の向上につながります。
最後に、テクノロジーの活用です。AIやビッグデータ解析技術を導入することで、より高度な分析が可能となり、予測の精度を高めることができます。最新のテクノロジーを積極的に取り入れることで、競争優位性を確保することができるでしょう。
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！
需要予測システムの導入は、企業にとって多くのメリットをもたらします。
まず、需要の変動を正確に把握することで、在庫管理の精度が向上し、無駄な在庫の削減や欠品の防止が可能となります。これにより、コスト削減だけでなく、顧客満足度の向上も期待できます。また、需要予測システムを導入することで、迅速な意思決定が可能となり、市場の変化に柔軟に対応できる体制を整えることができます。
さらに、予測精度の高いシステムは、販売戦略やマーケティング活動の効率化を支援し、売上の最大化を図る手助けとなります。これらの技術を取り入れることで、競争力を高め、ビジネスの成長を加速させることが可能となります。需要予測システムは、単なるツールではなく、企業の戦略的パートナーとして重要な役割を担っています。
これにより、コスト削減だけでなく、顧客満足度の向上も期待できます。また、需要予測システムを導入することで、迅速な意思決定が可能となり、市場の変化に柔軟に対応できる体制を整えることができます。
さらに、予測精度の高いシステムは、販売戦略やマーケティング活動の効率化を支援し、売上の最大化を図る手助けとなります。これらの技術を取り入れることで、競争力を高め、ビジネスの成長を加速させることが可能となります。需要予測システムは、単なるツールではなく、企業の戦略的パートナーとして重要な役割を担っています。これらの技術は、大量のデータを迅速に分析し、複雑なパターンを特定する能力を持っています。これにより、従来の手法では見逃しがちな微細なトレンドをキャッチし、より正確な予測を可能にしています。
さらに、ビッグデータ技術の進化により、リアルタイムでの需要予測が現実のものとなっています。センサーやIoTデバイスから収集される膨大なデータを即座に処理し、需要の変動に迅速に対応できる仕組みが整いつつあります。クラウドコンピューティングもこれを支える重要な技術であり、スケーラブルなデータ処理能力を提供しています。
また、自然言語処理（NLP）技術の進歩により、ソーシャルメディアや顧客レビューといった非構造化データからの需要分析も可能になっています。これにより、消費者の嗜好や市場のムードをより的確に把握し、需要予測に反映させることができます。これらの技術を組み合わせることで、企業は市場の変化に対して迅速かつ柔軟に対応でき、競争優位性を確保することができます。最新技術を活用した需要予測は、単なる予測精度の向上にとどまらず、ビジネス戦略全体の最適化に寄与する重要なツールとなっています。
イトーヨーカドーでは、発注量の不足が顧客離れの原因とされていました。当時、需要予測の精度が低く、担当者の経験に頼っていたため、顧客が求める商品が揃わないことが多かったのです。この課題を解消するために、AIを発注業務に導入し、発注量を増やしつつも在庫過多や廃棄を抑え、担当者の負荷も軽減する体制を整えました。この取り組みにより、売上が前年比に向上し、冷凍食品では発注業務の生産性が42％も改善しました。また、欠品率は27％減少し、在庫日数も短縮されました。結果として、欠品率の改善が顧客満足度の向上にもつながり、業務効率が大幅に上がる成果を達成しました。
一方、スシローでは業界に先駆けてデジタルトランスフォーメーション(DX)を進め、需要予測の精度を高めることで廃棄量の75％削減に成功しました。この成果は、店長の経験とITによる需要予測を組み合わせた総合管理システムを導入した結果です。これにより、日本の飲食業界が抱えるフードロスの課題に一石を投じ、高品質な寿司を提供できる体制が整いました。原価率50％にもおよぶ上質な寿司の提供が可能になり、顧客満足度の向上にも寄与しています。さらに、スシローではICチップを皿に取り付け、単品管理を行うことで、リアルタイムで売れ筋商品の状況や鮮度を把握し、廃棄が必要な商品を自動判断できるようになりました。
また、「1分後」「15分後」の需要を予測するシステムも導入し、各席の着席時間や人数、滞在時間から喫食パワーを算出して、それをもとに必要な分だけ寿司を提供することで、廃棄の削減を実現しています。これらのデータ活用により、顧客のニーズに応じた在庫管理が可能になり、売れ筋商品の在庫切れ防止にもつながっています。スシローのDXによる取り組みは、フードロス削減と顧客満足度の向上を同時に実現するものとなり、非常に意義深い成果を上げています。
需要予測について理解を深めるうえでは、業界ごとの事例を知ることも大切です。需要予測の主な事例として、以下の業界の事例を解説します。
需要予測が重要となる代表的な業界として、製造業が挙げられます。企業によっては、数百点以上におよぶ商品を製造しているケースもあるでしょう。その場合、各商品の期間ごとの販売量・出荷数などの予測をしっかりと行い、品切れや過剰在庫を防止していくことが求められます。
また、製造に必要な部品数は商品数よりもさらに多く、各部品の仕入れの数量やタイミングを適切に管理することも重要です。膨大な種類の部品を特定の担当者が経験や勘のみで管理することは困難であるため、需要予測を用いる必要があります。
飲食業では、顧客の来店数や売上高の需要予測を行い、食材の仕入れ量やスタッフの配置数を最適化することが肝心です。たとえば、顧客の来店数の需要予測が不十分である場合、食材の仕入れ量やスタッフの配置数が不足し、売上機会の損失につながるおそれがあります。
反対に、顧客の来店数を多く予測しすぎた場合、食材を過剰に仕入れることでフードロスにつながってしまうでしょう。
機会損失の回避やフードロスの削減、人件費の最適化を図るうえで、需要予測が大事な役割を果たすのです。
小売業の需要予測では、POSレジと連携した仕入れ数の管理や在庫管理が行われています。たとえば、コンビニにおいてある商品が一定数以上売れた場合、事前に設定した閾値（しきい値）にしたがって対象の商品が自動で発注されます。
POSレジから発注システムに販売状況をタイムリーに連携することで、店頭から在庫を切らすことなく商品を補充できます。
加えて、コンビニなどの店舗ではスペースが限られているため、需要の多い商品を優先的に配置することが求められます。そのため、出店地域の天候や顧客属性を把握しながらターゲット顧客を具体化し、商品選定や在庫数の調整などを行っているのです。
インフラ業界における需要予測の主な対象は、電力・ガス・水道などのエネルギーの供給量です。これまでのエネルギー消費量や今後の天候情報を基に需要予測を行い、エネルギー供給計画やインフラ設備計画を立てています。また、社会インフラのひとつである金融機関においても、銀行間の送金件数や送金額などの需要予測が行われています。そして需要予測を基に、金融システムを支えるサーバーの台数やATMに保管する紙幣の数量などを決めているのです。
需給バランスや不動産価格には、人口や社会変化、金融政策などさまざまな要因が関係しています。たとえば、新型コロナウィルスの流行によって在宅時間が増えたことで、新築戸建てやマンションの販売にプラスの影響をもたらしました。なかでも、首都圏は人口増加が続いていることもあり、首都圏のマンション価格は高騰傾向にあります。
一方で、超低金利住宅ローンの終了などによって住宅購入のニーズが減少し、今後は不動産価格が下がっていくという見方もあります。不動産価格を決定づける要因は複雑であるため、不動産業界も需要予測が重要な分野であるといえるでしょう。
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！
需要予測とは自社商品・サービスの売上や顧客数などを予測することであり、仕入れ計画や生産計画の精緻化を行ううえで重要な取り組みです。需要予測は製造業や飲食業、小売業などで用いられていますが、多種多様なデータが溢れる現代では、人による需要予測には限界があります。
需要予測の精度向上や属人的な予測からの脱却を実現するためには、AIを活用した需要予測が効果的です。AIによってさまざまなデータを適切に分析することで需要予測の精度が高まり、在庫管理の適正化やフードロスの削減などにつながるでしょう。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。需要（出荷数や販売量など）を高精度に予測し、その予測結果と安全在庫や発注リードタイムを考慮して最適な発注数量も算出することが可能です。ご興味ございましたら、ぜひ当社までお問い合わせください。
