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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。本記事では、需要予測の概要や手法、各業界の事例などについて解説します。
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。
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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。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。
商品やサービスに対する需要は、市場動向や経済状況、天候などさまざまな要因によって変動するため、需要予測を行うことで、従来よりも効率的な生産管理や資金調達などを実現できるでしょう。
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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。
不動産業界では、地域ごとの物件に対する需給バランスや不動産価格の変動の需要予測を行っています。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。
前述のように需要予測はさまざまな業界で重要であるものの、高精度な需要予測を行うことは容易ではありません。正確な需要予測を行ったつもりでも、予測が大きく外れて余剰在庫を抱えてしまったというケースもあります。
需要予測は豊富な知見や経験が求められることから、ベテラン担当者の勘や経験に頼るケースもめずらしくなく、属人化が懸念される業務でもあります。
需要予測の精度向上や属人化の解消を実現するために、近年では需要予測へのAIの活用が注目されています。AIを活用することで、多種多様なデータを適切に分析し、高精度かつ客観的な需要予測ができるでしょう。
ここでは、AIを活用した需要予測の事例として、以下の事例を紹介します。
AIを活用した需要予測によって、フードロス削減にも貢献します。
たとえばある回転寿司チェーン店では、回転レーン上で売れた寿司と売れずに廃棄された寿司のデータを収集していたものの、データが膨大であることから有効活用できずにいました。
そこでAIを活用した需要予測システムを導入し、膨大なデータ分析によって商品ごとの売上パターンを予測した結果、商品の廃棄率を大幅に削減することに成功したのです。需要予測によってフードロス削減に貢献した好事例であるといえるでしょう。
ある化学メーカーでは、プラント工場内のエネルギー削減や燃料削減を課題としていました。そこで、これまでのエネルギー監視システムに加えてAIを活用した需要予測システムを導入し、プラント稼働に必要なエネルギー予測に着手しました。
エネルギー予測を精緻化することで、プラント工場内のエネルギー削減を図っている事例です。
AIを活用した需要予測の事例には、リアルタイムでの価格変更も挙げられます。プロ野球やプロサッカーなどのスポーツ競技では、観戦の需要に応じてチケット価格をリアルタイムに変動させるダイナミックプライシングを導入しています。
常に需給バランスに見合った価格とすることで、収益や観客動員数の最大化および個人間の高額転売の防止を図っています。
AIを活用した需要予測により、製造業などでの在庫管理を効率化することも可能です。在庫数を高精度に予測するためには、過去の売上実績や天候情報、地域情報といったさまざまなデータを多角的に分析する必要があります。
AIを使えば、担当者だけでは困難な高度なデータ分析ができ、在庫数を適切に予測できるようになるでしょう。
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。
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