需要予測の精度を向上させるには？需要予測の重要性や予測が外れる原因を解説

近年では、数多くの企業が収益の最大化を図るために、需要予測を行っています。商品の売上、サービス向上するためにも、各企業における過去のデータ集計、さらにデータ分析による需要予測が欠かせません。ただ、企業によっては製品の需要予測が上手くできずに商品の発注、欠品などのミスを起こしてしまうケースも少なくありません。では、正確な需要予測をするには具体的にどのような対策が必要なのでしょうか？そこで今回の記事では、企業の収益化、成長における需要予測の重要性、また需要予測が外れる原因について解説していきます。

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需要予測とは？

需要予測とは、企業が利益を拡大するために、商品やサービスの市場における売れ行きを予測することを表します。事業を発展させ、企業の収益を拡大していくためには、多くの売り上げから得た利益と資金の確保、さらに新規事業への再投資が必要です。需要予測を行うことにより、販売の機会損失を防ぎ、売上の減少を回避することに役立ちます。加えて、過剰在庫による管理コストもカットできます。需要予測はまさに企業の収益化への貢献、成長への近道と言えるでしょう。

需要予測が重要とされる理由

近年では、市場に数多くの商品やサービスが溢れており、ありとあらゆる類似商品、サービスが競合しています。数多くの競合商品がひしめく中で収益化を図るためには、市場変化の兆候をいち早く察知した上で、商品の需要予測におけるデータ分析を行う必要があります。需要予測を効率よく活用して収益を拡大させることにより、そこから得た利益や資金を商品やサービス、あるいはマーケティングへの集中投資へ充てることが可能となり、企業はより高い競合優位性を手にできるようになります。企業収益の最大化、そして成長を図るためにも、需要予測は重要と言えます。

過剰在庫などのコストの削減

需要予測の実施は、過剰在庫の防止とコスト削減を実現します。具体的には、過去の売上データや市場動向を分析して、各商品の季節ごとの需要を予測し、必要な在庫量を事前に把握できます。予測に基づいた在庫管理は、売れ筋商品の確保と余剰在庫の減少に役立ちます。生産、調達、仕入れを需要に応じて行うことで、経年劣化による廃棄や過剰在庫による保管コストの無駄を避け、経済的な負担を軽減できます。適切な在庫レベルを維持することで、企業はキャッシュフローの改善や経営資源の有効活用を図れるでしょう。

マーケティングや売上改善施策における活用

市場のニーズを見越し、正確な需要予測を基にした戦略は、売上の改善やマーケティングの精度を大幅に向上させます。価格設定やプロモーション計画の立案にも、変動する市場環境や競合他社の動きを考慮したデータ駆動型アプローチが可能です。需要予測は物価の変動や季節性、消費者行動のトレンドなどさまざまな外部因子を分析し、売出しの最適なタイミングや在庫調整を実現し、予期せぬ事態にも迅速に対応する柔軟性を企業にもたらします。こうして、適切な需要予測を用いることで、持続可能なビジネス成長への道を築けます。

需要予測の方法・種類

需要予測を成功させる方法として、企業が市場変動を正確に把握するために重要な手法が数多くあります。統計的アプローチによるデータ活用、直感や経験を基にした予測、市場調査を基盤とした予測、進化する機械学習技術を用いた予測などです。

どの手法を採用するかは、企業の目的、市場の特性、利用可能なデータの種類によって異なります。このセクションでは、ビジネスパーソンが注目すべき実際に採用されている需要予測方法について掘り下げ、それぞれの特性と活用ポイントを明らかにします。

データを用いた統計的予測は、過去の売上データから傾向を読み取り未来の需要を予測する手法で、長い間評価されています。技術の進歩は続き、ビッグデータの活用が進む中で、機械学習に基づく予測は特に注目されています。

機械学習は、複雑なパターンから予測モデルを自動で構築でき、従来の統計手法では捉えられない微細なトレンドや非線形関係性を明らかにします。このため、精度の高い予測を実現するには機械学習の導入が必要であり、その重要性は今後も高まるでしょう。

統計的手法を用いた予測

統計的手法は過去の売上データや市場動向を分析し、将来の需要を予測する方法です。この方法は時系列分析や回帰分析などさまざまな定量的データを使用し、需要の季節変動や長期トレンド、周期性を考慮して需給計画を策定するのに役立ちます。データを基にした予測は主観を排し客観的な見立てが可能で、データが豊富で一定のパターンがある場合は高い予測精度が期待できます。

しかし、過去の状況と現在の市場環境の差がある場合、予測の信頼性に影響が出ることがあります。そのため、予測精度の継続的な監視とモデルの適応性の確認が必要で、定期的な更新と調整が欠かせません。既存データに基づくモデルを適切に調整することで、予測の不確実性を減らし、より実用的なビジネス判断を支援することができます。

機械学習による予測

機械学習はビジネスの意思決定において重要なテクノロジーです。特に、需要予測では複雑な市場データを基に消費者の動向や需給バランスを精緻に予測します。人の手では見落としやすいデータパターンを機械学習が捉え、予期せぬトレンドの変化や市場の動きを早期に察知します。

適切な教師データと特徴量の選択により、アルゴリズムは効率的に学習し、時間が経つにつれて予測精度を高めていきます。しかし、過学習を防ぎ、現実のビジネスシーンに適合するモデルを構築するためには、データの選別とモデルの調整が重要です。機械学習を活用した需要予測により、将来の市場を見据えた戦略的なビジネスプランニングが可能です。

市場調査に基づいたく予測

顧客のニーズを把握し、市場の潜在的な需要を見極める手法として市場調査に基づいた予測は非常に有効です。この方法では、顧客アンケートなどを利用して顧客の声を収集し、専門家の洞察を踏まえ、消費者の意識や好みの変化を探ります。これにより、市場での新製品の導入タイミングや新トレンドの発生を先読みできます。

特に徹底した市場調査には、類似商品やサービスの過去の売上データ分析や、ターゲットユーザーの潜在的な需要を探るための詳細なアンケート実施が含まれます。これらの取り組みは、傾向を捉えより確かな予測を立てる上で必要です。しかしながら、データ収集のための時間とコストを考慮しなければなりません。計画的な実施とコスト削減が必要で、これが需要予測成功のための戦略的投資につながります。

自社のナレッジや経験に基づく予測

自社の知識や経験に基づく予測は、長年にわたり蓄積された顧客データ、過去の成功キャンペーンの洞察、自社が属する業界特有の知識を基に策定されます。直感と経験則をデータ分析と掛け合わせることで、市場の正確なニーズが予測できます。

しかし、これらの経験や勘に基づく方法は、個人の知識に大きく依存しています。したがって、その担当者が異動や休職で不在になると、予測の精度が大幅に低下するリスクがあります。そこで今日ではさらに信頼性の高い予測を実現するためにデータ分析技術や他の客観的な手法が活用されており、限られたデータしかない小規模企業にも効果的なソリューションが提供されています。

需要予測で用いられるモデル

需要予測は、受注の状況や顧客数、見込み客などのデータを基に担当者が予測する「人的な予測」。そして回帰分析、移動平均法、指数平滑法などのモデルを用い、過去の実績を基に未来の予測値を導き出す「統計的な予測」の二通りが挙げられます。それぞれの予測に基づくモデルは、用途によって使い分けることで効率よく活用できます。次に、需要予測で用いられるモデルの種類、特徴について紹介していきます。

1.時系列分析法

時系列分析法とは、トレンド、季節変動、循環変動、不規則変動などにおける時系列的データから将来の売上を予測していくモデルです。確率として起こる現象を、時間の経過に従って定期的に観測し、得た値を整理・配列して分析します。主な利用シーンは、時間とともに変動するデータを解析する際に用いられます。

2.移動平均法

移動平均法は、過去の売上から算出される移動平均データに基づき、将来の売上を予測していくモデルです。ただ、移動平均法は一部の直近データしか活用しないため、過去のデータを無駄にしてしまう欠点があります。しかし、なるべく直近のデータを反映して売上を予測したい時には最適な手法です。

3.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って需要を予測していきます。
指数平滑法において、最も単純な予測は以下の式によって行います。

予測値= α × 前期実績値 + (1 – α) × 前期予測値

係数αは平滑化指数と呼ばれる設定値で、1に近いほど直前の実績を重視した予測ができ、さらに0に近いほど過去データの傾向を重視した予測が可能です。

4.回帰分析

回帰分析は、時間、販売数量など売上に関係がありそうな変数を直線の形で記述していく手法です。主に、原因となる説明変数が一つの場合は単回帰分析、複数の場合は重回帰分析と呼び分けます。利用シーンは宣伝広告費と来店者数の関係を数字に表して分析したい時など、原因を推測する時に活用します。

需要予測を行うためのツールは？

市場の動きを先読みし、より有効な施策を打つには、精度の高い予測が求められます。これを支援するために、AIを搭載したシステムやエクセルを使った回帰分析など、様々なツールが利用されています。

これらのツールを活用することで、分かりやすく正確なデータに基づいた予測が可能となり、ビジネスの成長につながるでしょう。

需要予測AI

人工知能（AI）による需要予測は、ビジネスの可能性を大きく広げつつあります。需要予測AIは、機械学習アルゴリズムを用いて膨大なデータからパターンを抽出し、未来の需要変動を高精度で予測します。季節性やトレンド変化、経済情勢など多様な要因によって左右される商品需要の予測では、統計的手法では捉えきれない細かな傾向もAIがとらえ、精度の高い予測を提供します。

需要予測AIを使うメリット・デメリット

需要予測AIを活用するメリットとしては、膨大なデータを瞬時に処理し分析できることが挙げられます。この高速なデータ処理能力により、時系列データや市場の変動など多くの要因を考慮しながら、人間が見抜けない消費パターンやトレンドを捉えます。

特に、倉庫の在庫管理や食品のロット管理など、商品流通における最適化は企業にとって不可欠です。需要予測AIを使用することで、過剰在庫や品薄を防ぎ、適切な在庫レベル維持が実現します。

さらに適切な予測により、必要な商品を適切なタイミングで仕入れることができ、コスト削減やよりタイムリーな商品の提供を実現します。消費者ニーズに応えることで顧客満足度向上も期待できるでしょう。

需要予測AIは機械学習によって継続的にデータを学習し、予測精度を高めます。時間が経てばより正確な予測が可能となり、事業成長をドライブします。

一方で、需要予測AIで期待する成果を得るには、データの質と量の確保が欠かせません。例えばデータ不足や過去のデータが現在の市場を反映していない場合、予測精度は低下します。

また需要予測AはI市場の急激な変化や予期せぬ外部環境の影響を受けた時は、モデルの調整が求められることもあります。このように、需要予測AIの活用は一筋縄ではいかないケースもあるのです。

在庫管理システムの需要予測機能

在庫管理システムの需要予測機能は、過去の販売データや市場動向を分析して将来の需要を予測する高度なツールです。これを利用することで、ビジネスパーソンは効率的な在庫管理を行い、適時配送を実現できます。具体的には、過剰在庫を最小限に抑え、品薄状態を避けることで、コスト削減に繋がり、顧客満足度の向上に寄与します。

ビジネスパーソンにとって、在庫管理システムの需要予測機能はビジネス効率化を進める上で欠かせないツールになるでしょう。成功事例も生まれており、その実績からもこの機能を導入するメリットは明らかと言えます

Excel

Excelの最大の魅力は「使い勝手の良さ」です。多くのビジネスパーソンがExcelに慣れているため、新しい専門ソフトウェアの学習が不要で、直感的に需要予測のモデルを構築できます。

しかし、Excelには問題点もあります。大量データや複雑なアルゴリズムの扱いに限界があり、高度な分析が必要な場合には不適切です。大規模なデータセットや洗練された予測手法が必要な状況では、先に挙げたような専門ツールの使用が適切でしょう。

需要予測に必要なデータ

需要予測ではどのようなデータを収集し、分析すると良いのでしょうか。

まず、内部データとして自社の販売実績があります。これは過去の傾向を分析し、将来の売り上げを予測する基盤です。しかし、これだけでは不十分です。

そこで、まずは商品やサービスが何に影響されるかを理解し、関連する外部データを収集します。例えば、冬の需要予測をする際は、天候の変化を考慮する必要があります。特定の季節やイベントに影響を受ける商品は、その時期のトレンドを調査しましょう。

競合分析も重要です。他社の販売戦略や市場動向を把握し、市場規模の変化を見極め、自社製品に与える影響を予測します。さらに、社会的、経済的状況も商品の売れ行きに影響します。例えば経済が停滞している時は、高級商材の需要が減少すると予め予想できるでしょう。

このような様々な要素のデータを収集し、関連性を分析することで、より現実に即した需要を予測して適切なビジネス戦略を立てられます。需要予測は、過去のデータに基づくだけでなく、未来に向けた多次元の分析が必要な複雑なプロセスです。

需要予測は確実に当たるわけではない

需要予測は、必ずしも確実に当たる訳ではありません。そのため、「需要予測は当たってなんぼ」ではなく、「正確には当たらない」との前提の下で考える必要があります。ただし、毎度外れてばかりの需要予測では仕事に役立てられないので、精度を上げるよう努める必要はあります。予測精度を上げるには、信用できる大量のデータ、さらに高い精度で需要予測につながるデータの特定が必須です。予測に必要な関連データの種類が少ない、またはデータの精度が低いことは失敗の原因となり、正確な予測ができなくなります。

予測が失敗した時、或いは予測精度を向上させたい時は、関連するデータの量を充分に用意したり、分析に使用するデータの品質を上げたり、適切なモデル設計を行う必要があります。需要予測精度を0.1%でも上げるためにも、対処目的に応じた需要予測モデルの使用と、活用方法の実行を心掛けましょう。また、予測精度をより一層上げるために、調整を繰り返すことができる専門スキルを持った人材を用意することも大切です。

需要予測が外れる理由

需要予測が外れる原因には、具体的にどのような問題があるのでしょうか？ここからは、需要予測が外れる理由、原因について紹介していきます。

1.データ不足

需要予測は、大量のデータから相関関係を導くAIによって行われます。予測したい内容とは一見関係なさそうに見える内容であっても情報として必要なケースがあるため、関連したデータを充分に揃えることが重要となります。しかし、企業によっては社内のどこにデータがあるのかわからない、データ化が上手く行えないなどの問題を抱えています。需要予測の精度を上げるためにも、関連データをまとめて管理できる環境を整備しておきましょう。

2.メーカー各社の戦略ミス

需要予測ミスの原因には、メーカー各社の戦略ミスが理由のひとつとして挙げられます。たとえば、売上目標に基づいて商品を発注、販売しても、需要が無ければ売れ残りを抱える原因にもなりかねません。また、その結果から翌月の出荷量を減少しても、今度は商品が足りないなんてことも……。収益の最大化を図るには、メーカー側の事業拡張意欲や売上目標ではなく、過去のデータに基づいて需要を正確に予測していく必要があります。

需要予測を運用するうえでの課題

需要予測は多くの成果をもたらしますが、それを実現するにはいくつものハードルがあります。ここでは、需要予測を始めるにあたって直面しうる「属人化」の問題についてお伝えします。

業務の属人化が起きやすい

需要予測は高度な専門知識や長年の経験が必要であるため、作業が一部のベテラン社員に依存する傾向があり、属人化の問題が生じやすいです。特に、市場動向を分析する能力や過去データの傾向を把握する能力など、需要予測特有のスキルは共有・継承が難しく、ベテラン社員が退職した場合、業務が停滞する可能性があります。

属人化を防ぎ、持続可能な需要予測を行うには、業務プロセスを標準化し、知識やノウハウを社内マニュアルにまとめることなどが必要です。さらに、チームで定期的な情報共有会やワークショップを実施し、スキルギャップを解消し、知の共有を図るなど地道な取り組みが求められます。

需要予測の精度を向上させるには？

需要予測は必ずしも正確に当てられるものではないとはいえ、毎度結果と乖離した需要予測をしていてはビジネスに活用できなくなります。収益の最大化を図るためにも、精度を0.1％でも上げるための取り組みが必要です。そこで次に、需要予測の精度を向上するための取り組み、コツについて紹介していきます。

1.目的を明確にする

需要予測の制度を上げるには、目的に応じて最適な予測モデルを見つけ出すことが大切です。たとえば、数週間後の受注を予測して毎日の生産量を決定するなど、短期的な意思決定が必要な場合、直近データを利用してなるべく近い将来を予測する必要があります。その一方、設備投資の時期、新商品発売のタイミングなど経営戦略として需要予測を利用する場合は、市場の動向、取引先の戦略などの要素を考慮した上で、なるべく遠い将来を予測しなければなりません。

2.信憑性の高いデータを使用する

需要予測に使用するデータは、なるべく最新の正確で信憑性が高いデータを使用しましょう。たとえば、1カ月先の需要予測であれば、1カ月前より直近の1日前のデータを利用した方が予測精度が高くなります。過去データを予測に活用する企業は、情報を常に更新し続け、正確な情報を利用するよう心がけましょう。

3.イレギュラーなデータへの対応を見直す

テレビやニュースなどのメディアに取り上げられたことによる売上、販促キャンペーンによる一時的な売り上げなど、イレギュラーなデータの場合は需要予測が難しいもの。そんな時は一時的な売上を異常値として処理するなど、対応を見直していく必要があります。

4.継続的に改善を続ける

流行による競合商品、サービスの変化、大規模災害など、社会は常に変化しています。たとえ今は最適なモデルであっても、今後何らかの原因によってそうではなくなる可能性があります。さまざまな要因によって需要予測の精度が変化する可能性があるため、定期的な予測モデルの検証と、継続的な改善は繰り返し続けていきましょう。

需要予測は続けることに意味がある

商品販売は必ずしも予算通りにいかないとはいえ、来年度の販売予算を立てないことはありません。需要予測も同じように、需要予測が外れても継続していく必要があります。むしろ需要予測が当たらなかった場合は、原因を調べて対策を打ち、再び需要予測をしていくことで、需要予測の精度を上げることができるようになります。

需要予測の活用・成功事例

実際にAIを用いて需要予測を行うことで、どのようなメリットを享受しているのでしょうか。ここでは、当社の「UMWELT」を導入して成果を出した企業さまの事例をご紹介します。

導入事例①：株式会社エネリンクさま 〜需要予測AIで電力消費の予測が可能に〜

エネリンクさまが活用しているAIによる電力消費の需要予測システムは、天候や気温、時間帯などのデータを基に電力消費量の高精度な予測を可能にしました。エネルギーの最適調達と利用をサポートする企業として、経済性、安定性、環境性を追求し、自治体や企業など顧客にとってより最適な電力調達先の提案を実現して、高い満足度を得ているそうです。

エネリンクさまの導入事例はこちら。

導入事例②：株式会社ビーイングホールディングスさま 〜AIで物流予測を実現し、人員の最適化を図る〜

物流を核として多彩なビジネスを展開する株式会社ビーイングホールディングスは、UMWELTを活用した物流需要予測システムを構築しました。これにより、配送コストの削減や物流状況の可視化を実現し、物流セクター内でのコスト効率化とカーボンニュートラルの実現を推進しています。

AI技術による季節変動やイベントを考慮した精緻な予測は、物流の最適化はもちろん、人員配置の最適化にも繋がり、急な需要の変動にも対応できる体制を確立しています。

ビーイングホールディングスさまの導入事例はこちら。

需要予測はあらゆる業種・業態で導入されている

ここまでお伝えしてきたとおり、需要予測サービスは多様な業界で価値を発揮しており、在庫管理の最適化、生産計画の策定、販売戦略の立案などの分野で利用されています。

特に変動要素の大きな業界では重要性が際立っています。小売業界では季節と販売動向の分析により、在庫の過不足を防ぎつつ顧客満足度を高めるために需要予測を活用しています。製造業では製品のライフサイクル管理や新製品の市場導入タイミングの最適化に需要予測は欠かせません。さらに、ファッション業界、電子機器業界、農業や食品業界など予測が困難な要素を含む分野では、精度の高いデータ分析と機動的な対応が求められています。

これらの業界では、需要予測サービスが市場の変動に迅速に対応し、リスクを低減しながら利益を最大化するための重要なツールとなっています。

需要予測は、たとえ当たらなくても改善策を得られるなど効果はあります。そのため、需要予測の精度を上げていくためにも、常に予測を続けていく必要があります。なお、需要予測にはイレギュラーな場合などどうしようもない外れもあるので、改善できる外れとは切り分けて考えましょう。ただし、たとえ「なくせない外れ」があったとしても、それがどの程度の大きさかを見積もることができれば、今後同じ事態が起きても問題を起こさないよう事前に手を打っておくことができるようになるでしょう。

精度が高い需要予測システムを導入したいならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

需要予測の精度をより上げるには、膨大なデータ量、さらに正確で質の高いデータが必要になります。TRYETINGの「UMWELT」であれば、AIを活用した機械学習によって需要予測を行うことによって、さらに精度を向上させることができるようになります。UMWELTは導入、運用も簡単でプログラミングの難しい知識がなくても、まるでレゴブロックのように機能を組み合わせるだけで簡単にAIを導入、利用できます。

UMWELTを利用すれば、社内データにあわせて、過去の売上による販売データ、株価など外部要因データを組み合わせることで、人間では予測するのが困難な需要予測が可能となります。機械学習は、最低限の時間とコストで処理、導入できるところも大きな魅力です。また、UMWELT導入後はコンサルタントが伴⾛し、解析をサポートするため、プログラミングの知識がない方でも安心して利用を続けることができます。

• 多種多様なアルゴリズムを装備。
• 機能を組み合わせることで、どんなデータでも簡単にAIの構築が可能。
• AI導入時の8割を占めるデータの前処理を簡単に行う機能を搭載。
• 業界最高⽔準のコストパフォーマンスで「短期・簡単」を実現。
• 導入後はコンサルタントが伴⾛し、解析をサポート。

まとめ

商品の在庫が過剰になると利益を圧迫させ、管理コストを増やす原因にもなりかねません。しかし、逆に在庫が少なすぎると売れる機会を失って収益減となってしまうケースもあります。収益を最大化させるには、過去のデータを細かく分析した正確な需要予測が必要です。しかし、人為的に社内データを管理、処理するのは時間もコストもかかる上に、人の手によるミスも起こる可能性が高まります。

需要予測の精度、または業務効率を向上させたいなら、機械学習を用いたUMWELTを活用することで、精度の高い需要予測を実現できるようになります。需要予測ができるAIシステムを導入すれば予測精度が向上し、在庫削減、欠品削減などにも大きな効果が得られ、収益化にも繋がります。需要予測の精度を少しでも上げたい、または予測における人員コストや人為的ミスを減らしたいと考えている企業は、ぜひUMWELTの導入をご検討ください。

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AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）