需要予測ソリューションを理解して在庫最適化と収益最大化を実現しよう

AIによる需要予測の技術は、製造業を中心に、サプライチェーンネジメントの根幹となる在庫の最適化と企業収益の最大化に貢献する取り組みとして1990年代より導入が開始されています。

さらに近年では、製造業のみならず小売業、流通業など様々な分野への応用が広がりをみせています。しかし、実際に業務など需要予測を利用していない方の中には、「需要予測がそもそも何なのかわからない」方も多いのではないでしょうか？

そこで本記事では、これから需要予測の導入を検討される方、または需要予測について知識を深めたい方向けに需要予測の基礎的な考え方、利用例などについて紹介していきます。

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需要予測の基本を徹底解説！精度向上のポイントも紹介

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需要予測とソリューションについて

在庫を最適化し、業務効率化に貢献するとされている需要予測と、一体どのようなものなのでしょうか？まずは、需要予測と、ITにおけるソリューション、またそれらの関係についてそれぞれ解説していきます。

業務効率化に貢献する需要予測とは？

需要予測とは、対象の商品、サービスについて、いつ、どのくらい売れるかなどの将来的な需要を過去のデータから予測する取り組みのことです。需要予測は市場のグローバル化、消費者ニーズの多様化、競争というリスク要因に対応する需給計画立案の要にもなっているため、中小から大企業まで注目が集まっています。

さらに近年では、AIや統計学を用いた需要予測システムのサービスがさまざまな会社から提供されており、その中でも需要予測の省力化、自動化が大きなテーマとなっているようです。

ITにおけるソリューションとは？

ソリューションは、英語で書くと「solution」となります。ラテン語の「束縛から解放された」を意味する「solut」からきており、「未解決」の状態から解放されたという意味で「問題解決」「解答」と訳されます。

ビジネスにおいては「業務上の問題や課題を解決するための方法」という意味合いを持ちます。とくにITビジネスにおいては問題を解決するためのツールである「システム」そのものを指す場合が多いです。ソリューションとしてシステムを提供する際には、顧客の状態、要望によって問題解決のために最適なものが提示されます。

需要予測とソリューションの関係

需要予測でのITソリューションを用いることで、これまで担当者の経験と勘で行っていた需要予測（発注業務）を大量データに基づいて行うことができます。これまで時間や労力を必要としていた膨大なデータ分析を瞬時に処理し、最適な需要量を導き出せるようになりました。

需要予測ソリューションが解決する在庫管理の課題

需要予測ソリューションには、過去データによる分析を行うことで、在庫管理が適正に行われるなどのメリットがあります。ここでは、需要予測ソリューションが解決する在庫管理の課題についてそれぞれ紹介していきます。

外部イベント要因

コンピューターでの内部データ分析、人の勘や経験だけでは「天候・地域・パンデミック・景気動向の変化・競合の出店」など外部要因を踏まえた需要予測は難しくなります。現在のAIでは、こうした外的要因までも予測に反映させる技術水準にはまだまだ達していません。

ただしソリューションを導入することにより、外部データと合わせ学習することで自動的に検出、補正することができるため、外れたデータを無駄にせず活用できるようになります。

内示数と実販売量の相違

これまで、在庫数は「需要予測ー実需要」によって予測されてきました。しかし需要予測に使われる内示数と呼ばれる取引先からの発注予定情報は、過去のデータから判断されることが多く、顧客や季節などの情報に変動されやすい実販売量に比べ異差が出るなどの課題があります。

そのためこのまま需要予測を続けていると、欠品または余剰在庫が発生するという悪循環に陥ってしまうこともあるでしょう。需要予測の精度を上げるためにも、顧客情報、時間、天候などのさまざまな角度から客観的に判断する需要予測システムの導入は必須と言えます。

在庫管理の属人化

在庫管理の課題の一つに、企業の属人化が挙げられます。長年需要予測を行っているベテランの「勘と経験測」による予測であれば精度は高くなるものの、スキルの継承がされていない若手となるとそうもいきません。

そこで、ベテランのスキル共有と若手育成が重要になりますが、ベテランのスキルは経験値から来るものである以上、そのノウハウの継承をスムーズに行うのは非常に難しくなります。需要予測ソリューションを企業に導入すると発注精度の標準化が可能となり、属人化の問題が解消されます。

商品アイテム（SKU）の多さ

需要予測する製品数（SKU)が多いほど、個別に多品目の商品を管理するのが煩雑な作業になります。商品アイテムが増えるほど、需要予測は複雑化し時間と労力がかかります。注力製品を中心に予測することになると、その他の製品は予測がおざなりになる点も問題です。とくに近年の商品アイテムの増加、リードタイムの短期化によって需要予測の難しさに拍車がかかる傾向となっています。

需要予測ソリューションにおける4つの手法

需要予測ソリューションは、多様な予測モデルを駆使した上で、実績との誤差が少ない予測値を自動で計算します。需要予測モデルの選択によって予測値が大きく変化するため、ソリューションでの予測モデルの選定は非常に重要となり、目的に合わせたモデルを選択する必要があると言えるでしょう。多くの需要予測で使われる需要予測モデルについて、それぞれの特徴を解説していきます。

指数平滑法

時系列分析手法は、過去データの中からより新しいデータに大きなウェイトを置き、過去にいくほど小さなウェイトを掛けて移動平均を算出する加重平均法の１つです。短期の予測に適しており、在庫管理などで定期発注方式における発注量予測、時系列データから将来値を予測する際に利用します。

単純移動平均法

単純移動平均法は、売上高、利益など過去一定期間のデータから平均を計算し、計算結果を需要の予測値として計算する手法です。予測値には、過去一ヶ月や一年間の売上高、利益、販売個数などが用いられます。

加重移動平均法

加重移動平均法は、実績データに異なる重みを与えた上で平均値を求めて計算し、その結果を需要の予測値とする方法です。単純移動平均法では単純にデータを足して平均を求めるのに対し、期間ごとにデータに重みを与えます。期間ごとの重要度に差をつけた上で平均値を算出することにより、突発的な需要変動の影響を抑え、より間近のデータを重視した需要予測が行えるようになります。

回帰分析法

回帰分析法は、結果となる数値と要因となる数値の関係を調べ、それぞれの関係性を明らかにしていく手法です。指数平滑法、単純移動平均法、加重移動平均法よりも複雑で、より本格的に需要予測したい時に利用します。

要因となる数値を「説明変数」、結果になる数値を「被説明変数」とあらわし、「説明変数」が1つの場合は「単回帰分析」、複数の場合を「重回帰分析」といいます。主に事象の予測やシミュレーション、検証、要因分析などを行うときに活用されます。

需要予測ソリューションを活用したケース

需要予測ソリューションが用いられる具体的なケースには、以下の例が挙げられます。そこで、それぞれの利用例、導入した際における効果について解説していきます。

小売店

コンビニのような業態の小売店の場合、翌日の売れ行きを予測して発注を行うプロセスが連日発生します。AIによる需要予測を導入することで、商品別に売上数を予測し、それに基づいて発注数を決定します。AIによる自動化を導入することにより、店舗数 × 時間単価のコスト削減が実現するのです。

また、AIが人に代わって需要予測をすることにより、予測を外すプレッシャーをモデルがなくなり、担当者の心理的負荷が軽減されます。

製造業

製造業では、製品の売上数を予測し、生産量を調整する際などに用いられています。過去の生産量や予実結果を踏まえた上で、担当者の勘に頼ることなく、より正確な生産計画を立てることが可能になります。

さらに多品種少量生産の製造現場では、製品ごとの異なるデータ特性を踏まえた予測が必要となり、予測するためのプロセスが複雑化してしまいがちです。そのため、人間が毎回需要予測行ってしまうと多大な工数が必要です。そこで、より多数の製品について高速なサイクルで予測を行うために、AIによる需要予測が行われています。

流通業

トラックの配送経路の最適化に、AIによる需要予測が用いられるケースもあります。たとえば、AIによってトラックに乗せる商品数を予測し、それに基づいて手配するトラックの台数を決定することも可能となります。

さらに物流センター作業人員シフトの最適化、トラック輸送の人員配置をAIによって最適化することにより、省人化、効率化が可能となり、物流業界ぎ抱えている問題の１つである「長時間労働」の是正にもつながります。

失敗しない需要予測ソリューションの選び方

需要予測ソリューションの導入で失敗しないためにも、機能、コストを総合的に見た上で判断することが必要です。失敗しない需要予測ソリューションの選び方について、それぞれ押さえておきたいポイントを紹介していきます。

サポート体制

需要予測を行うためのシステム実装には予測のインプットとなるデータのみならず、自社の体制作りなど多くのサポートが重要となります。そのため、需要予測や関連業務についての知識や経験が豊富なデータサイエンティストによる支援、サポート体制を整えておくことも必要です。

さらに利用する際には、需給マネジメントシステムをサポートする機能があるか、使い勝手、要件や環境の変化に対応できるかなども含め、総合的に判断することが大切です。

システムの導入費用

AIシステムの導入には、高額な費用がかかる可能性があります。具体的なAI開発の費用は以下の通りです。

• クラウドで利用可能なケース　数千〜数十万円 / 月
• 学習済みのエンジンを提供するケース　数百万円〜数千万円
• 個社ごとにデータを準備し、学習、モデルを作成して実装するケース 数千万円〜

それぞれのパターンにより費用は異なりますが、データの学習から現場実装までには約数百万円～数千万円になる傾向があります。さらにデータの量が膨大、複雑な判断 /や認識を伴うAIの場合はさらに費用が上乗せされることも。

このように、AI開発には多大なコストがかかる点が実務以外の課題としてあるため、目的を明確にした上で必要機能の選定が必要です。また、高い導入や保守費用をかけてもなお費用対効果があるのかという点も含めた上で、導入目的の認識、費用の設定をしなければなりません。

需要予測ソリューションで「UMWELT」が選ばれる3つの理由

トライエッティングでは、在庫管理、勤務シフト管理を中心としたサプライチェーンに関わるヒト・モノの最適化を得意としています。近年では、メーカー・小売・物流・商社など幅広い領域で「知能業務自動化」に取り組んでいます。

また、トライエッティングが提供するノーコードAIクラウドサービス「UMWELT」では誰でも簡単に高度な機械学習を行うことができるためら正確な需要予測を求められる需要予測ソリューションにおいても注目されています。ここではUMWELTのサービスが需要予測ソリューションにおいて選ばれる理由について、解説していきます。

スピードと精度

UMWELTは、RPA（Robotic Process Automation、ロボットで定型業務を自動化する技術）でデータを取得し、自動機械学習を行い、データを出力します。需要予測のスピードは大変早く、「需要予測プロジェクト」のAI構築であれば、わずか9秒台です。

さらに人間では考慮しきれない、数十年分・数万品番の過去販売データから分析を行うことで高い精度を実現。外部要因である天候情報は、ウェザーニューズが提供する気象データセットとAPI対応することでより高い精度のデータを入手しています。

既存リソースの活用

UMWELTは、APIを介して接続することで多くの既存システムをAI化できます。BIツールやエクセルなど既に稼働しているシステムへの連携が可能なため、既存システムに⼿を加える必要はありません。

導入費用が低コスト

UMWELTは、相場の約32.7分の1と業界最低⽔準の⽉額利⽤料で⼿軽に始められます。システムはAPIを通して知能化するため、余計なコストもかかりません。また、導⼊・維持費⽤も不要です。さらに複数人の利⽤であっても料金は定額なので、社員が多い職場でも安心して利用できます。サービス開始の際には、コンサルタントが伴⾛し導⼊後もサポートします。

まとめ

過去のデータや市場のトレンド・動向から、将来のニーズ(需要)を予測する需要予測は、製造業、物流、小売業などさまざまな業界において利用されています。また、需要予測によって生産や製造、開発、品質、経営における課題が明らかになり、それらを改善する目的で使用されることもあります。

さらにAIによって需要予測を行うことで、膨大なデータや天気、イベントなどの外的要因を学習させた上で分析ができるようになり、より精度の高い分析を行えます。ただし、AI導入にはコストがかかるため、費用対効果を踏まえた上で導入することが必要です。

TRYETINGが提供しているノーコードツールUMWELTであれば、費用は業界最低水準と低価格で利用できるため、コストを抑えて利用できます。また、UMWELTはRPA機能によって既存システムを用いて利用できるため、煩わしい作業も不用です。

たとえば、エクセルのスプレッドシートなどの既存リソースを連携してデータ処理・学習を行うこともできます。誰でも簡単に利用できるようにシステムが構築されているため、AIやプログラミングの難しい知識は不要です。UMWELTのシステムで需要予測を効率よく行い、業務に役立てていきましょう。

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