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需要予測のアルゴリズムとは？特徴や必要性も解説！
目次
店舗ごとの来客予測や受注予想など、需要予測が求められるビジネスシーンは多いです。従来までは手動で行っていた需要予測が、ビッグデータやAIの台頭によって自動化できるようになりました。AIによる需要予測の裏側を支えるアルゴリズムには、一体どんなものがあるのでしょうか。その特徴や必要性を解説していきます。
▼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
▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）
需要予測の特徴や必要性
まずはじめに、そもそも需要予測とはなにか、どのような特徴があるのかをおさらいしていきます。
需要予測の特徴とは？
そもそも需要予測とは、消費者（市場）が製品・サービスを必要とするタイミング・量を予測し、適切に供給することです。過剰在庫を避けるために最適需要を見極めたい時や、企業でマーケティング計画を立案する際などに活用されています。分析できるデータやイベント要因が多ければ多いほど、精度の高い需要予測ができる特徴があります。
需要予測の必要性は？
需要に見合った販売計画や生産計画を立てることは、在庫適正化や収益の最大化にも繋がります。受注までのリードタイムが長い業界や、トレンドの移り変わりが激しい業界では、需要予測の必要性が特に高まっています。
需要予測を行うメリット
- ヒューマンエラーを防げる
- 業務負担の軽減
- 円滑な在庫管理
ベテラン担当者の経験やノウハウだけに頼った需要量予測では、人為的ミスが起こるケースも少なくありません。予測するために必要な膨大なデータをAIが分析することにより、ヒューマンエラーを防げるようになります。
適正な生産量や在庫量が算出できるようになれば、生産や在庫の管理コストもその分減らすことができます。作業者の負担も減ることに加え、人件費削減にも繋がります。
余剰在庫を削減し、適正な在庫量を確保できるようになります。適切な在庫管理は、機会損失の最小化や業務効率化にも繋がります。
需要予測に必要となるデータとは？
需要予測には、予測の元となるデータが必要です。販売実績や出荷実績などの実績データと、天候・為替・景気の良し悪しによって変動するイベント要因のデータが該当します。これらのデータを元にすることで、精度の高い需要予測が期待できます。
需要予測の4つのアルゴリズム
アルゴリズムとは、何らかの計算を行う場合のやり方や手順を示す言葉で主としてコンピュータを用いた処理方法を意味します。需要予測のための代表的なアルゴリズムは、4種類あります。需要予測の精度を上げるには、目的に合わせたアルゴリズムの選定が必要です。4種類のアルゴリズムについて、それぞれ解説していきます。
時系列分析法
時系列分析法とは、今までの季節変動やお客様からのデータを踏まえた上で、販売実績を時間経過に沿って需要予測をデータ分析する方法です。時間の経過に合わせて指標を分析し、将来の予測を立てる分析を行います。
時系列分析には、季節による売れ行き、過去の流行が再燃するか否かなどの要素の有無により、非季節手法、季節手法、ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル分析、重回帰分析の4つの手法が用いられています。
移動平均法
移動平均法とは、時系列データを一定区間ごとの平均値を連続的に求めて平滑化する方法です。移動平均は、仕入れた時の商品（受入棚卸資産）、在庫棚卸資産の平均原価を計算して求めます。移動平均法の計算式は、以下の通りとなります。
移動平均単価＝（受入棚卸資産の評価額＋在庫棚卸資産の金額）÷（受入棚卸資産数量＋在庫棚卸資産数量）
なお、上記の計算は仕入れの都度行います。
指数平滑法
指数平滑法は、過去の販売予測値と実績値から導き出された予測値を用いて需要を予測する手法です。
指数平滑法の計算式は、以下の通りです。
予測値＝a×前回の実績値＋（1-a）×前回の予測値（0≦a＜1）=前回予測値＋a×（前回の実績値－前回の予測値）
計算式の中にあるaは、平滑定数または平滑化係数と呼ばれるものとなり、予測値は、前回の実績値と予測値の距離、もしくは平滑定数aを掛け修正値を求めることにより算出されます。
加重移動平均法
加重移動平均法は、移動平均法よりも最新の需要変動の影響を加味した手法です。加重移動平均は、各月の販売数量に加重係数をかけ合わせて算出します。加重移動平均法の計算式は、以下の通りです。なお、加重係数の合計は1となります。
加重移動平均＝（〇月の加重係数×〇月の販売数量）＋（△月の加重係数×△月の販売数量）＋（⬜︎月の加重係数×⬜︎月の販売数量）
需要予測を行うための手法
市場調査による予測
人の手による顧客調査、紙媒体のアンケートによる市場調査があります。ただし、これらの方法はあくまで人的な調査となるため、ヒューマンエラー、集計や分析に手間がかかるなどのデメリットがあります。
Delphi（デルファイ）法
Delphi（デルファイ）法とは、古代ギリシャの聖地であるデルファイに因んだ手法で、企業内の各部門担当者や専門家のもてる情報、意見を集約して統計を行い、需要予測を行います。
各担当メンバーが個別に出した予測値の平均を採用することから、メンバーの意見を反映しやすいメリットはあるものの、データ集計と確認に時間がかかるなどのデメリットがあります。社内コンセンサスは得られやすいものの、人の声を集める特徴から、やや強い主張、意見に引きずられやすい面も潜んでいます。
機械学習
膨大なデータの取り扱いでも、効率的に短時間で予測結果の出力が可能なのが機械学習です。需要予測のシステム構築では、主に教師あり機械学習が用いられ、教師データ（売上や販売量などの被説明変数）に対して様々影響する複数の要因（広告量などの説明変数）との関係をモデル化することが可能です。
数多くのアルゴリズムを搭載しているUMWELT！
下記の実績データやイベント要因となるデータを集めるほど、より制度の高い予測が可能です。しかしながら、揃えたデータを計算するアルゴリズムを1から構築することは、データサイエンティスト不在の企業では至難の業です。
そこでご紹介するツールが、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。数多くのアルゴリズムを搭載しており、特にAIによる需要予測や在庫管理に強いDXツールになっています。
システム導入時には、コンサルタントによる伴走型支援も実施しており、需要予測のためのデータ集めの段階からサポート可能です。
まとめ
需要予測によって顧客ニーズを把握することより、過剰在庫や在庫不足を削減し、収益の最大化に役立てることができます。ただし、正確な需要予測にはアルゴリズムに関する知見も必要です。
UMWELTであれば、既に利用実績のある需要予測のアルゴリズムを使用することができるため、コストを最低限に抑えることが可能です。この記事を読んでUMWELTが気になった企業担当者様は、下記よりぜひお問い合わせください。
参照文献
加重移動平均について｜岩手大学教養部 石川 栄助（2009）
https://iwate-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=13916&file_id=36&file_no=1ARIMAモデルによる需要予測｜大阪府立大学 森 健一（1976）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jimapre/26/4/26_KJ00002836501/_pdf/-char/ja需要予測と経営戦略モデル－市場データ分析におけるトラッキング・シグナル－｜武上 幸之助（2002）
https://nfu.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1458&item_no=1&attribute_id=18&file_no=1
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