ビジネスにおいて、需要予測は企業を成長させるうえで欠かせない手法の1つです。
しかし、一口に需要予測といっても、さまざまな手法が存在するため、どの方法で予測をすれば良いのか悩む方もいるかもしれません。
中には、現在の手法が自社に合わず、需要予測を見直したいと考えている方もいるでしょう。
そこで、この記事では、最新技術のAIを取り入れた事例も交え、需要予測の手法について詳しく解説していきます。
需要予測の手法を見直したい方は、ぜひ参考にしてみてください。
需要予測とは
需要予測とは、「さまざまな条件を組み合わせて、自社が提供する商材の需要の見通しをたてる手法」のことです。
具体的には、予測対象に関連のあるデータや天候情報、季節性などの外部要因データなどのさまざまなデータ・条件を組み合わせて、将来的に自社の商品・サービスがどの程度売れるのかを予測するものになります。
需要予測で算出した結果をもとに、在庫管理や生産数・販売数の決定、人件費の捻出などの計画をたてるため、ビジネスを進めるうえでは非常に重要なものの1つです。
なお、下記の記事ではAIを活用した需要予測の概要や、活用するメリット・デメリットも含めて詳しく解説しています。
あわせて参考にしてみてください。
ビジネスにおける需要予測の重要性
近年、さまざまな業界で商品やサービスが飽和状態になっており、利益を最大化するためには競合他社と差別化を図る必要があります。
そこで、活躍するのが需要予測です。
需要予測で算出した結果を活用することで、いち早く市場や消費者ニーズの変化を察知できるので、その結果をもとに商品を開発したり、キャンペーンを打ち出すことができます。
ビジネスにおいて需要な役割を果たしている需要予測の主な役割は、以下の通りです。
- 在庫管理の適正化
- 業務の効率化
- 人員配置や人件費の削減
- 効率的な生産計画
- 市場戦略やマーケティング戦略などの策定 など
このように、需要予測はビジネス運営のあらゆる場面で意思決定の質を高めたりする基盤となるため、企業にとってはなくてはならない重要なツールだといえます。
需要予測の伝統的手法
需要予測は、主に以下の伝統的な3つの手法を活用して予測をします。
- 移動平均法
- 指数平滑法
- 回帰分析法
それぞれの手法の特徴について、解説していきます。
移動平均法
移動平均法は、3つの需要予測の中でも比較的シンプルな手法です。
トレンドや循環変動、季節変動などの過去のデータを一定期間ごとに分けて分析し、将来的に対象商品・サービスの需要があるのかを未来予測する手法になっているため、時間で変動するタイプのデータ分析を行う際に活用されます。
3つの手法の中ではシンプルな仕組みになっていますが、ある程度の精度を保っているため、信憑性の高い未来予測が可能です。
指数平滑法
指数平滑法は、計算式を使用して過去の実績値・予測値の割り出しを行う手法です。
具体的には、次の式を使って予測対象のものの実績値と予測値を割り出し、需要があるのかを予測します。
予測対象の予測値＝a（平滑化係数）×前期実績値＋（1−a）×前期予測値
上記の算式に数字データを当てはめて計算することで、予測対象の需要を把握することが可能です。
ちなみに、算式内の「a（平滑化係数）」は設定値となっており、1に近い数字を設定すれば直前の実績を重視した結果が、逆に0に近い数字をあてはめれば過去データを重視した予測ができます。
回帰分析法
回帰分析法とは、予測対象の売上に因果関係があると想定される変数（時間や販売数など）をもとに需要を予測する手法です。
説明変則と呼ばれる「売上に影響する要因」同士の結果をもとに需要を計算する方法になっており、来店者数や販売数・時間などの関係性を数値化して分析したいときに、この手法が活用されています。
なお、回帰分析法は説明変則が1つの場合は単回帰分析、複数ある場合は重回帰分析と呼び名が異なることを覚えておきましょう。
AIを活用した需要予測手法
上記の項で伝統的な需要予測の手法をご紹介しましたが、近年新しい高精度な需要予測の手法が登場し、さまざまな企業で活用されています。
それは、AIを活用した需要予測の手法です。
AI技術を活用することにより、複雑な構造や非線形の関係を把握することができるようになったため、従来より高精度な予測が可能になりました。
ちなみに、AIを活用した需要予測は、深層・機会学習のアルゴリズムを使用して膨大なデータから特微量を抽出するため、より緻密な未来予測ができます。
実際のAIを活用した需要予測事例
前項でも解説した通り、AIを活用した需要予測は既にさまざまな業界で活用されています。
企業が抱える在庫管理や人材不足などの問題解決に貢献しており、近年では急速に活躍の場が増えている状況です。
ここでは、実際にAIを活用した需要予測が企業でどのように活用されているのか、またどのような成果を上げているのかをご紹介します。そうすることで、自社で活用した場合のイメージがしやすくなるため、ぜひ参考にしてください。
小売業の売上予測
1つ目は、小売業にAIを活用した需要予測を導入して、在庫の最適化や売上の向上を実現した事例をご紹介します。
この事例では、天気情報や祝祭日、季節性などの外部要因を分析して算出した予測結果をもとに、近い将来に需要が高まることが想定される商品や季節物の商品の在庫を増加。
反対に、需要が低下すると予測された商品の在庫を減らすことで、在庫の最適化だけでなく、売上の向上にもつなげることができました。
在庫管理や売上・利益の改善を図ることは、多くの企業が抱える課題の1つとなっているため、需要予測を導入したことで改善されたのは非常に魅力的な事案だといえるでしょう。
なお、下記の記事では、他にも小売業に需要予測を導入して成功した事例をご紹介しています。
また、小売業に需要予測を導入することで生じるメリット・デメリットについても解説しているので、あわせて参考にしてみてください。
交通業の乗客数予測
2つ目は、大手鉄道会社でAIを活用した需要予測を導入して、車両や駅員の配置を最適化した事例です。
AIを搭載した需要予測システムを活用し、各駅の乗客数や混雑状況を分析。
その結果をもとに、各駅における最適な駅員や車両の配置を実現させ、サービスの向上を図ることができました。
なお、下記の記事で、交通業に需要予測を導入した事例を紹介しています。
導入することで生じるメリットやデメリットについても解説しているので、あわせて参考にしてみてください。
製造業の生産計画最適化
最後は、製造業者がAI技術を導入して、生産計画の最適化を実現した事例をご紹介します。
ある自動車部品の製造業者では、AIが需要の予測と在庫状況を分析。
その結果をもとに、自動的に生産計画を作成し、需要変動に迅速に対応することで、無駄のない的確な生産計画を策定することに成功しました。
生産計画は、利益の最大化を図るうえで非常に重要な要素です。そのため、このように的確な生産計画の作成をできるのは、製造業に関わらず、すべての業種にとって参考となる事例といえるでしょう。
なお、下記の記事では製造業も含めた需要予測を導入した事例を紹介しています。
ぜひ、あわせて参考にしてください。
需要予測の導入を検討しているなら金沢機工にご相談を
需要予測は、伝統的な3 つの手法を活用することで、将来的に自社商材がどのくらい売れるのか見通しをたてることが可能です。
近年では、AIを活用した需要予測も登場しており、従来よりも高精度な未来予測が可能となったため、今後さらに需要予測の重要性が高まっていくことが期待できます。
自社の需要予測の見直しを行いたいと考える方は、ぜひAIを活用した需要予測の手法を検討してみてください。
なお、金沢機工ではAIを活用した需要予測システムを提供しています。
お試し利用もできますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。