需要予測の手法を解説！導入するメリットや事例も紹介

現在、多くの企業で在庫削減が課題となっています。顧客満足度を向上させるには発注に即時対応する必要がありますが、過剰な在庫はコストを圧迫します。適正な在庫量を維持するため、各企業が高精度の需要予測システムに注目しているのです。本記事では、在庫管理に欠かすことのできない需要予測の手法について、さまざまな業界で進む活用事例などを交えて紹介していきます。

需要予測とは機械学習で需要を図る手法の1つ

在庫管理に欠かすことのできない需要予測は、AI（人工知能）による機械学習の活用が期待される分野の1つです。過去の販売実績や気象情報、為替、競合他社の売価などを把握しながら、時には数十万品目に及ぶ商品を管理することは人間の力だけでは難しく、AIによる学習、推論技術を土台にすることが必要不可欠です。

需要予測とは

需要予測とは、製品の需要量に影響を持つ可能性のある要因とその度合いを分析し、将来の需要量を予測することです。企業の収益を最大化させるため、商品ごとの販売計画や生産計画の立案、企業の意思決定の場面でも重要になるため、精度の高い需要予測が求められています。AIを活用することで、これまで頼りがちだった担当者の経験や勘ではなく、複雑化したデータから高精度な予測を立てることが可能になっています。

▼更に需要予測について詳しく知るには？
需要予測の基本を徹底解説！精度向上のポイントも紹介

需要予測で重視するポイント

需要予測に基づき、現場は必要な量を適正な時期に生産します。そこでは、予測した値と実際の値との間に生まれる誤差をどれだけ少なくできるか、その誤差の程度をいかに推定するのかが重要になります。

需要予測の目的

需要予測を利用してどんな意思決定をしたいのか、目的を決める必要があります。例えば製造業では、数週間先の受注量を予測して、日々の生産量を決定しています。中長期的に見れば、新商品の開発や工場の生産機能の変更、投資をどのタイミングで行うのかなど、企業の経営戦略を決める際にも役立つものになります。

需要予測を実施するメリット

これまでのように人間が行っていた需要予測では、精度に限界がありました。多くの企業において、予測精度の低さと欠品をしてはいけないという心理が過剰在庫を生み、結果として余分な生産工数による固定費用の増大、廃棄ロスにつながっていたのです。AIを活用すれば在庫の最適化だけでなく、多品種少量生産への対応、経営における意思決定を迅速化できる可能性もあります。これまで需要予測にかけていた時間が削減することで、業務の生産性向上にもつながるのです。

ミスを防げる

需要を予測するためには、過去の販売データや市場の変化、立地条件など膨大なデータを同時に分析する必要があります。仮に人間がやろうとすると、AIに比べ、情報分析や処理能力に大きな差があるため、人為的なミスの可能性や精度の低下などが考えられます。機械学習はデータをAI自身が解析して法則性を見つけ出していくため、さまざまなデータを正確に反映し、ヒューマンエラーの少ない運用が実現できます。

従業員の負担を軽減できる

膨大な量の荷物を管理しなければならない物流業界では、AIによる需要予測で、最適化を図れる場面がいくつも考えられます。適正な在庫量が算出できるようになれば、数日先の車両の手配や倉庫業務を担う人員の調整などが可能で、人手不足や長時間労働など、業界が抱える課題解決も期待できます。これまでの手作業による無駄がなくなり、担当者の負担軽減にもつながります。

在庫管理がスムーズになる

AIによる需要予測は、膨大な量のデータを複合的に分析し、将来の販売動向を予測しています。これまで正確に需要が読めていなかったことで起きていた現場の混乱も、根拠ある需要予測により過不足が最小限に抑えられるかもしれません。

需要予測の分類

需要予測の方法は「統計的な予測」と「人的な予測」の大きく二つの方法が用いられます。

統計的な予測

統計的な予測では、算術平均法、移動平均法、指数平滑法などの方法を用いて、過去の実績を基に未来の予測値を導き出します。

人的な予測

統計的な予測に比べて近い将来の予測に向いているのが人的な予測です。受注の状況や見込み客数などのデータを考慮した上で、担当者が経験と勘により予測します。短いスパンでの見直しができ、突発的な状況変化にも対応しやすいというメリットがあります。

需要予測の手法

需要予測をするための統計的な手法の中から、予備知識として、ここでは4つの計算方法を簡単に紹介します。

算術平均法

算術平均法は、過去のデータの算術平均を計算し、今後も同じく不規則な変動が続くものとして算術平均値を予測値とします。最小二乗法の原理を利用し、誤差のある測定値を分析するときに役立ちます。予測方法の中でも単純な計算方法と言えます。

移動平均法

算術平均法に次いでシンプルな計算方法である移動平均法は、過去の売上から算出される移動平均を基に将来を予測する手法です。直近のデータが反映される一方で、一部のデータしか活用されないため、せっかく揃っている過去のデータが無駄になってしまうという欠点もあります。

指数平滑法

指数平滑法は、過去の実績値と予測値を割り出すことにより、需要を予測する手法です。
もっとも単純な指数平滑法の予測は以下の式のとおりです。

予測値= α × 前期実績値 + (1 – α) × 前期予測値

平滑化指数と呼ばれる係数αの設定値は、1に近いほど直前の実績を重視した予測ができ、0に近いほど過去データの傾向を重視した予測となります。

回帰直線法

回帰直線法は、上昇傾向あるいは下降傾向にあるデータを分析するときに使用されます。データの流れを直線で表し、傾向を求めることができます。算術平均法と似ていますが、複数の数値の平均を一つの数値として取り扱う算術平均法に対して、そのままのデータで求めるのが回帰直線法です。

需要予測の導入事例

製造業だけでなく、農業やコンビニ、大型スーパーなどの現場にも、機械学習による需要予測の導入が広がっています。労働不足やフードロスなど、各業界が抱える課題の解決が実現するかもしれないのです。

需要予測で農作物のフードロスを防ぐ取り組み

農業分野においては、作物の数カ月先の市場価格を予測することで、植物工場の野菜の廃棄や販売機会の損失削減を目指す取り組みが始まっています。国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構や豊橋技術科学大学などが共同で開発したシステムで、過去の野菜の市場価格などをAIが機械学習することで、2カ月先のレタスの市場価格を高精度に予測。野菜の廃棄や販売機会の損失削減が期待できるといいます。

AIによる発注判断

イトーヨーカ堂は、AIを活用した商品受注システムを導入。価格や陳列棚の数、客数、気温や降水確率といった天候情報、曜日ごとの特性などを分析し、発注者に最適な販売予測数を提案するもので、店舗担当者は、データを踏まえて発注を判断できます。セブン‐イレブン・ジャパンもAIによる発注判断を取り入れることにより、慢性的な人手不足を抱える現場における発注業務の省人化、省力化を目指しています。

交通需要の予測によるタクシー業界の効率化

トヨタ自動車とKDDIなどが共同で開発、導入を進めるタクシーの配車支援システムは、運行実績や人口動態予測、イベント情報などを掛け合わせ、タクシーの需要を予測。気象情報や公共交通機関の運行状況といったタクシー需要への影響が大きいデータもAIに取り込むことで、高い精度の予測を実現しています。空車タクシーが少ない場所に車両を集めることで、タクシー待ちの時間を減らし、乗車率の向上も期待できます。新人ドライバーもベテランドライバー並みの成果が出せるようになり、慢性的な人手不足に悩む業界の活性化が期待されています。

需要予測システムを導入したいのであればTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

精度が高く正確な需要予測をするためには、AIによる機械学習が必要不可欠です。簡単に高度な予測を可能にするツールが登場したことで、専門的なスキルを持つ社員がいない企業でも、導入のハードルは大きく下がりました。TRYETINGの「UMWELT」なら、大規模な過去データ分析や高精度な需要予測、発注数・タイミングの最適化の自動化を実現。短期間で一定の成果を導くことも可能です。

まとめ

AIによる需要予測を導入することで、販売のチャンスを失わず、大きな利益に繋げることが期待できます。「UMWELT」などの機械学習をベースにした需要予測ツールを使い、本当に運用できるAIシステムの構築を目指してみてはいかがでしょうか。

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