需要予測に必要なデータとは？システム導入によるメリットも解説

需要予測を適切に行うことで、企業は顧客の需要に合わせて商品やサービスの提供ができるようになります。需要予測モデルの多くは、過去の需要実績や外的要因などから分析して割り出すため、需要実績や外的要因などのデータを事前に用意する必要があります。

ありとあらゆるデータから分析して効率的な需要予測を行うためには、需要予測システムの存在は欠かせません。本記事では、需要予測に必要なデータと、システム導入による需要予測のメリットについて解説していきます。

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需要予測にはデータが不可欠

需要予測を用いることで、過去の販売実績などからデータに基づく需要予測を行えるようになります。また、需要予測には、予測のインプットに必要な販売実績や出荷実績などの需要実績や、天候や時期、市場などを踏まえた外的要因などのデータが必要不可欠です。

需要予測はAIなどにシステム化させることでヒューマンエラーの削減や、業務工数や労働コストのカットにも役立つことから、生産性の大幅な向上が期待できます。

需要予測の精度を向上させる目的は？

需要予測の精度を向上させるためには、導入の目的を明確にすることが重要です。まずは目的について整理していきましょう。

在庫の最適化

需要予測の精度を向上させることにより、顧客が求める商品に合わせて発注できます。製品在庫や部品在庫の過不足を削減させ、在庫の最適化に役立つことも可能です。

営業計画の策定

需要予測を用いることで需要計画に基づいた営業計画を策定することができるようになり、発注数の適正な管理、工場の稼働管理などに反映できるようになります。

予算策定・管理

必要な商品やサービスの供給量を把握した上で、予算策定が可能となります。さらに、需要予測によって繁盛期なども把握できるようになり、数ヶ月先のパート要員調達など人件費も踏まえた上で、予算を考慮できるようになります。

需要予測に必要なデータは2種類に分けられる

需要予測には、予測のインプットとなるデータを用意する必要があります。需要予測に必要なデータは需要実績、外部要因に分類できます。それぞれの内容について、今から解説します。

需要実績

需要予測の基本となるデータは、これまでの生産・販売実績や出荷実績などによる需要実績です。これらの需要実績データを抽出することにより、未来の需要予測に反映させることが可能となります。

需要実績の期間は、短すぎるとたまたま発生した異常なデータの影響を受けやすくなり、長すぎると需要の特性が変わりやすくなるため、対象製品の特性を踏まえた上で適切な期間を設定する必要があります。

外部要因

外部要因とは、天候やイベントなど自社でコントロールできない要素のことです。たとえばビールは暑いとよく売れますし、住宅の販売など高額なものであれば景気の影響を受けることが考えられます。

このように、外的要因は需要予測に大きな影響をおよぼすケースが考えられます。そのため、外部要因に関するデータも需要予測に必要なデータとして取り込み、予測のインプットとすれば精度が一層向上すると考えられます。

需要実績とはどのようなデータ？

需要実績は、商品やサービスの需要予測に欠かせないデータとなります。需要予測とはどのようなデータなのかについて、今から解説していきます。

販売実績

販売実績とは、過去〜現在までの売上実績のことです。販売実績。分析することで、目標と実績との差異を比較できます。さらに、販売実績の分析により、以下のポイントをチェックできます。販売実績データを元に需要予測を行うことで、今後の販売戦略の立案に役立つヒントを得られます。

• よく売れる、売れない商品
• 顧客が次に求める商品の予測
• 顧客が次に求める商品の予測
• 顧客が商品を買い換えるタイミング

出荷実績

出荷実績とは、出荷日、出荷数量などのデータのことです。これらの出荷実績から、需要予測モデルを構築することも可能です。たとえば、一部の品目において、物流倉庫からの出荷数を用いた需要予測モデルなども構築できます。

ただ、出荷実績はあくまで倉庫からの出荷数であることから、受注オーダの内容と正確に一致しない、または対応する受注オーダが存在しない場合もあるため、実際の売り上げから起こる販売実績とは異なる特徴があります。

生産・在庫状況

生産状況、在庫状況を分析して必要な商品を供給することで、欠品・過剰在庫を把握し、需要予測に反映できるようになります。生産管理は、ある企業の在庫を一元管理できる在庫管理ツールを用いることで、リアルタイムな在庫データの変動を把握できるようになります。生産管理ツールを用いることで、需要予測の精度向上に役立つだけではなく、在庫管理の適正化にも役立ちます。

外部要因とはどのようなデータ？

外的要因とは、市場以外の需要変動要因のことで、主に値引きセール、天気、景気、時期などが挙げられます。これらの外的要因を加味した上で分析することにより、さらに正確な予測結果が期待できます。需要変動要因の原因ともなる外的要因の代表的なものについて、それぞれ紹介していきます。

時期

需要予測は、曜日、季節等の時期によって需要が大きく変動する製品があります。また、曜日や季節など一定のサイクルで繰り返される規則的な変動要員を季節変動といいます。たとえば、冷たい飲み物は夏に需要が高くなり、温かい飲み物や暖房器具などは冬に需要が高くなります。このように、曜日や季節などの時期に求められる顧客需要を予測に反映することで、需要予測の精度がさらに向上します。

気象状況

傘、日傘、カッパや雪かき、長靴など、気象状況が需要に影響する製品も少なくありません。気温や天候など、一時的な変動要因や不規則な変動要因を無作為変動と言います。このような気象情報も、需要予測に役立てることでさらに予測精度をあげることができます。

市場状況

新規出店時の売上予測を行うときには、その時のトレンド、市場規模（商品数、店舗立地、売上面積など）や店舗の特性などをあらかじめ加味した上で予測に反映することにより、需要予測の精度がより向上するケースがあります。

また、予測の際には予測値算、要因分解を実施することで将来の市場規模と、今後の売上に影響する要因などの把握にも役立ちます。

類似製品に関するデータ

需要予測が難しい新商品については、類似商品の販売データなども予測に役立てることができます。たとえば、類似商品の特定、または受注が見込まれる得意先を推定することで、需要予測値や発注量を算出することも可能です。

需要予測をシステム化する3つのメリット

需要管理にはシステム以外にもExcelでの管理等もあるものの、多くのデータを活用する場合はヒューマンエラーが起こりやすくなるため、システム導入がおすすめです。需要予測をシステム化する3つのメリットについて、それぞれ解説していきます。

1.需要予測にかかる工数を大幅に削減できる

需要予測をシステム化させることにより、これまで人の手で行われてきた作業工数をシステムで代替でき、労働コストや工数を大幅に減らせます。在庫管理システムの導入によって、AIが適切な在庫管理を行うことから、業務効率化、生産性向上に役立ちます。

2.ビッグデータを需要予測に活用できる

ビッグデータを分析して需要予測に活かせる点も、システム化の大きなメリットのひとつです。より多くのデータから分析を行うことにより、予測精度をさらに上げることが可能となります。

さらに、需要予測に必要な基本データである需要実績だけでなく、時期、天候や市場、イベントなどの外的要因を捉えた上で、需要予測を行えるようになります。

3.機械学習を活用できる

需要予測の方法には、定量的な分析だけではなく機械学習によって行うことが可能です。機械学習により、需要予測に必要な需要実績、外的要因など大量のデータを学習させ、AIが自動的に需要予測を行います。

機械学習で需要予測することで、属人的な勘に頼らず、過去のデータに基づいた根拠のある分析ができ、より精度の高い予測が実現します。

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まとめ

需要実績、外的要因から需要予測を行うことで、顧客ニーズに合わせた商品やサービス供給が可能となり、在庫過不足を削減し収益の最大化に活かすことができます。外的要因などを踏まえた上で需要予測をするには、膨大なデータ量が必要となります。ビッグデータからの分析を行うには、在庫管理システム導入が最適です。

ただし、在庫管理システム導入には専門知識などが求められます。TRYETINGがサービスを提供している「UMWELT」であれば、複数のアルゴリズムを組み合わせるだけで、誰でも簡単に需要予測に必要なシステムを構築できます。需要予測システムを検討されている方は、ぜひUMWELTもご検討ください。

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