正確な需要予測は、正しい経営判断やロスの削減に役立ちます。従来のようなベテラン担当者の経験に基づく直観勝負ではなく、客観的なデータに基づいて安定した結果を出せる予測手法を多くの企業経営者は求めています。

しかし、需要予測には多くの手法があり、どれを用いればよいのかわからない方もいるのではないでしょうか。

本記事では、「需要予測」の意味、需要予測の導入でできることや代表的な手法をご紹介します。また、AIやデータを活用することで予測精度を上げられる理由も解説します。

需要予測の精度を向上させたいと考えている方は、本記事を参考に、自社に最も効果的な導入方法を考えてみてください。

需要予測とは、データや施策を基に、製品やサービスの需要を予測することです。需要予測を行うと、以下のようなメリットが得られます。

このように、意味のある需要予測を行うと業務効率化やより正確な経営戦略が可能になります。最近では、急速に技術革新が進んでいるAIを活用することで、より正確な需要予測ができるようになっています。

AIは正確さや計算速度に優れているため、需要予測との相性が良いです。また、人が需要予測を実施するには豊富な知識や経験が必要ですが、AIを導入すれば時間をかけずに高品質な需要予測が可能です。このような背景もあり、近年多くの企業が需要予測を活用し始めています。

需要予測を導入すると、以下のようなことが可能になります。

システムを利用した需要予測では、膨大なデータを基にした需要予測が可能です。従来は、需要の予測材料として、自社のデータしか用いられないことがほとんどでした。

しかし今では、他社のデータや公開されているビッグデータを活用できるようになったため、多くの判断材料を基に需要を予測できます。これにより、高い精度で需要予測できるようになりました。

需要予測を行うと、どれだけの在庫が必要になるかがわかります。これを在庫管理システムと連動させれば、発注業務の自動化が可能です。

需要予測と発注業務をどちらも自動化できれば、省力化にも繋がります。どちらも人手を割いて行っている企業は、今よりも人件費や労力を大幅に削減できるかもしれません。

需要予測システムでは、自社のサービスや製品の需要のほか、市場全体の需要も予測可能です。これにより、高い需要を隠し持つ市場にアプローチできるようになるでしょう。

また、市場がどのように変化していくのかがわかると、経営戦略を立てる上でも役立ちます。それぞれのサービス・製品に将来性があるかないかを判断できるため、リソースの投資先の判断材料にもなるでしょう。

客観的な数字に基づく需要予測システムは外部システムと連携しやすいので、業務効率化や精度向上が見込めます。例えば、発注システムと連携すれば発注の自動化が可能になり、分析システムと連携すれば需要予測システムの精度向上に役立てられます。

近年、情報の一元管理が重要視されていますが、基幹システムと連携可能な需要予測システムが多く提供されています。そのため、他のデータと同様に管理できるでしょう。

需要予測では、自社や他社のデータを活用します。これを活用することで、データドリブンな経営判断が可能です。

これまで勘や経験により需要を予測していた企業は、需要予測システムを活用することで、データに裏付けされた経営判断が可能です。一般的には、人よりもAIやデータを活用した需要予測の方が精度が高くなるため、経営状況も良化させることができるでしょう。

需要予測に基づいて在庫を管理すると、過剰発注による廃棄を削減できます。ロスを削減できれば、廃棄費や発注費を減らせるため、経済的な恩恵を受けられるでしょう。

飲食店では食品ロスを減らすために、需要予測が積極的に導入されています。中には、8割近くのロスを削減した事例もあり、飲食店のコストカットに有効な施策として認知されています。

人による需要予測は、以下のような課題を抱えています。

人は、AIに比べて処理できる情報の種類と量が圧倒的に少ないです。人が扱えるデータは社内データと自国で公開されている数種類のデータ程度でしょう。しかし、AIを用いる需要予測であれば、世界中のデータを処理して結果を出力できます。

処理材料が多いほど精度は上がりやすいため、少ないデータしか処理できない人による需要予測は、精度が低くなる傾向にあります。

人が需要予測を行うには、データの収集や処理に数時間、数日単位の時間がかかります。よって、データを手に入れてから需要を予測するまでに時間がかかってしまいます。それに対してAIやシステムは、非常に高い計算能力を持つため、これらの計算を一瞬で終わらせることが可能です。

もちろん、需要予測システムの導入には費用が必要ですが、人が需要予測を行っても人件費がかかります。したがって、時間がかかるということは、企業財政的にも不利な状況や機会損失を生み出してしまいます。

人が需要を予測するには、高度な知識や能力が必要です。例えば、製品やサービス、業界に関する知識がなければ、いつ需要が増加するかを正しく予測することは難しいでしょう。

また、需要予測には多くの手法が存在しますが、数学力がなくてはこれらを扱うことすらできません。さらに需要予測では、多数の選択肢から適切な手法を選ぶ必要があるため、論理的思考力も求められます。

このように、人が需要予測を行うには高度な知識や能力が必要です。これに対してAIや需要予測システムは、データを入力するだけで結果を出力してくれます。もし需要予測を行える人材が社内にいなければ、AIや需要予測システムの導入がおすすめです。

人が需要予測を行う際、予測と目標を混同してしまうことがあります。あくまで需要予測は、データを基に正確な需要を予測する目的で行われます。「これくらい売れて欲しい」「この数値には届かないとまずい」などの主観によるバイアスが入ってしまうと、正確な予測は困難です。

自社や業界に精通している内部スタッフであればあるほど、予測に主観が影響するのは避けられません。その結果、予測なのか目標なのかわからない結果を出してしまうリスクがあるのです。

需要予測でAIによるデータ分析を活用すると、以下のメリットが得られます。

需要予測にAIを活用すると、人手不足の解消に役立ちます。従来の人による需要予測は、高い能力と多くの時間が必要です。これをAIに任せれば、高い能力を持つ人材を他の業務に充てることができます。

AIによる需要予測では、一貫性のあるデータを毎回得られます。それに対して人が需要予測を行うと、その人の勘や経験が少なからず結果に反映されてしまいます。そのため、実施者によって予測結果が変わってしまいます。このように、AIは一貫性のあるデータを得られるメリットがあります。

データ活用を早期から実施することで、自社のデータをより長期間集めることができます。データ活用が一般的になった今、公的なデータは比較的容易に手に入ります。しかし、最も重要な自社のデータの重要性が高まっています。自社データを早期から収集してAIによる分析にかけることで、同業他社にはできない需要予測が将来的に可能です。

内部リンク：データ分析記事

需要予測には、以下のような手法が用いられます。

それぞれの予測手法を解説します。

移動平均法は、過去の一定期間のデータの平均値を用いて、未来の需要を予測する手法です。計算がシンプルであるため、初めて需要予測を行う場合には特に有用です。

この方法には主に二つのバージョンがあります：「単純移動平均法」と「加重移動平均法」。

単純移動平均法では、過去のデータを単純に平均化します。例えば、過去3カ月の売上を合計して3で割ることで、次月の売上を予測します。

例えば、過去3カ月の売上がそれぞれ100万円、110万円、120万円であれば、次月の売上予測は（100+110+120）/3 = 110万円となります。

一方、加重移動平均法では、新しいデータに対して高い重みを付け、古いデータに対して低い重みを付けて平均を取ります。

例えば、過去3カ月の売上がそれぞれ100万円、110万円、120万円で、重みをそれぞれ0.2, 0.3, 0.5と設定すれば、次月の売上予測は（0.2×100 + 0.3×110 + 0.5×120）= 116万円となります。

移動平均法は計算が簡単で、データのばらつきを平滑化（スムージング）できます。しかし、需要が急激に変わる（変わった）場合や、季節性・周期性がある場合など需要要因が複雑な場合には適していません。

指数平滑法は、過去のデータに指数関数（数学的な関数）を用いて重み付けを行い、未来の需要を予測する手法です。この方法は、加重移動平均法の一種とも言えますが、新しいデータに対してより高い重みを付ける特性があります。

指数平滑法では、最も新しいデータに最も高い重みを付け、その前のデータには次第に低い重みを付けていきます。具体的には、指数関数を用いて各データに重みを付け、それを合計して次期の需要を予測します。

指数平滑法であれば、需要が急激に変わる場合や新しいトレンドが出てきた場合でも、迅速に対応できるメリットがあります。また、全ての過去データが一定の影響を持つため、データの損失が少ないのが特徴です。ただし、重みの設定が難しく、過去のデータが非常に少ない場合や、データが非常に不安定な場合には不適切な予測を行う可能性があります。

回帰分析法は、需要に影響を及ぼす複数の要素（因子）の影響力から需要を予測する手法です。この方法には「単回帰分析」と「重回帰分析」の二つの主要な形があります。

単回帰分析は、一つの因子だけを考慮して需要を予測します。例えば、気温が上がるとアイスクリームの売上が上がるといった単純な関係を分析する場合に用います。

重回帰分析では、複数の因子を同時に考慮して需要を予測します。複数の要素が影響を与える複雑なビジネス環境で特に有用です。例えば、気温、曜日、季節など複数の要素が影響を与える場合に用います。

重回帰分析では各因子が具体的にどれだけ影響を与えるかが明確になるため、戦略の優先順位が容易に設定できるメリットがあります。しかし、デメリットとして分析が複雑であり、専門的な知識が必要です。また、因子が多すぎると過学習の問題が生じる可能性があります。

時系列分析法は、時間の経過とともに変化するデータ（時系列データ）を様々な視点で分析し、その結果を総合的に判断して需要を予測する手法です。需要予測は未来の値を予測するため、時間に関する分析が可能な時系列分析と相性が良いです。

時系列データとは、一定の時間間隔で記録されたデータのことです。例えば、毎月の売上、毎日の気温、毎秒の株価などが該当します。

時系列分析では、以下のような要素を考慮します。

時系列分析は複雑な時間依存のパターンも捉えられるため、高精度な予測が可能です。しかし、デメリットとして、モデルの選定やパラメータの調整に専門的な知識を要する場合があります。

本記事では、需要予測の導入でできることや代表的な手法をご紹介しました。

現在、多くのオープンデータが公開されており、誰でも簡単に需要を予測できるようになってきました。しかし、オープンデータを分析して出力された結果が自社でも適用できるとは限りません。それどころか、マイナーな業種にはそもそもオープンデータがないかもしれません。

自社の需要を正確に予測するには、自社のデータを反映したシステムの確立が最も効果的です。将来のためにも、まずは需要予測のためのデータ収集から始めてみてはいかがでしょうか。