ビジネス戦略においては、市場の需要見通しを把握することが重要である。将来見込まれる需要から商品やサービス・人員などを的確に用意するためには、需要の予測が必要だ。需要予測は利益を最大化することのみにとどまらず、販売・生産の計画や企業の意思決定などさまざまな目的で用いられている。

この記事では需要予測の概念を確認し、ビジネスにおける重要性や業界別のケース、予測手法などを紹介。また、AI技術を活用した需要予測や運用の際に気をつけるべきポイントについても解説する。

需要予測とは

需要予測とは、将来における商品やサービスなどの需要量の予測であり、ビジネスの売上がどの程度になるかを推し測ることである。

需要予測を正しく行えば、仕入れや生産の段階から効率的な運用が可能だ。需要予測はビジネスの商品やサービスに関するさまざまなリスクを抑える効果があり、資金や人材の管理にも役立つ。

これまでの需要予測にはExcelや在庫管理システムなどが使われてきたが、近年ではAIテクノロジーを活用した、より正確な需要予測に注目が集まっている。

需要予測の重要性

ビジネス戦略において需要の予測は重要な役割を果たす。的確な需要予測からはリソースを有効に配分し、リスクを回避して最適な結果を実現するための情報が得られる。具体的には需要予測が正しければ販売機会を逃すことなく済み、さまざまな管理コストも最小限に抑えて運営していくことが可能となる。

さらに、需要予測の結果に応じて商品を多く用意したり、人材を確保したりできれば、さまざまなコストをカットできるだろう。このように需要予測を正しく用いることで、ビジネス全体の収益の最大化が目指せるようになるのである。

業種別需要予測のケース

需要予測はさまざまな業種で取り入れられ、ビジネスの最適化が図られている。ここからは業種別に需要予測の活用ケースを紹介する。

製造業や販売業の需要予測

製造業では在庫分析や市場情報、取引先からの内示などの要素から製品の需要が予測される。扱う膨大な数の組み立て部品などに対し、これまでのデータから発注数量を算出するためには、精度の高い需要予測が常に求められている。

またスーパーやコンビニなどの小売業では、需要予測をもとにして商品を発注するシステムが多く取り入れられている。過去の販売実績や気象情報などのデータから商品の発注数を算出し、欠品や廃棄ロスを削減する。こうした需要予測をもとにして、購買層のターゲッティングや収益の安定化が図られる。

飲食・サービス・運輸業の需要予測

昨今の飲食業では、需要予測に基づいたデータ経営を導入する店舗が増えている。飲食業の需要予測は、来店客数やメニュー数量を予測するシステムから時間帯ごとの需要見込みを予測し、食材の用意やスタッフの配置を最適化する。このような需要予測により、食品の廃棄ロスや無駄な人件費を減らした経営が可能だ。

またタクシー業界では、人口統計やこれまでの運行データをもとにして需要が予測されている。さらにAIなどの高精度なシステムから先々のタクシー需要を予測すれば、エリアごとに最適な乗車台数を先行させられる。このように飲食・サービス業や運輸業では需要予測に沿って運営が最適化されている。

その他の業種のケース

ここまで紹介してきた以外にも、需要予測はさまざまな業種において活用されている。

自動車産業では、扱う自動車のタイプとモデル、さらに地域ごとの需要などの要素から予測をたて、生産計画のベースとしている。食品産業では食品の種類やブランド、シーズンごとの売上などから需要の予測が可能だ。また医療産業においては、医療機器や薬品の需要を予測して製造販売の計画がたてられている。流行の影響が大きいアパレル産業はファッションに関するビッグデータを活用して需要のトレンドを予測、売上の最大化や在庫の適正化が図られている。

このように業種ごとに需要予測に利用されるデータには違いがみられるが、需要予測から収益の最大・最適化を図る動向はどの業種にも共通した考え方である。

需要予測の種類

現代では、ソフトウェアやシステムを利用してビジネスの需要予測が行われている。ここからは、それらを利用した需要予測の種類について解説する。

Excelでの需要予測

表計算ソフトの「Excel」は、需要予測をたてるのに有効活用できる。Excelには、FORECAST関数やTREND関数、SLOPE関数といった需要予測に使える関数が搭載されている。これらの関数を利用してビジネスの需要を解析することが可能だ。

また、Excelを用いた需要予測は、比較的低コストではじめられることも大きなメリットといえる。

在庫管理システムでの需要予測

「在庫管理システム」を用いて需要予測をする方法もある。在庫管理システムとは、企業や組織が所有する在庫を監視、管理、制御するためのシステムだ。

在庫管理システムには在庫調整や在庫の追跡、発注発送の管理機能などが含まれている。在庫管理システムを適切に使用することで、在庫が不足することや、在庫が過剰になることを防ぎ、効率的な在庫管理ができるようになる。

在庫管理システムにはクラウド型やソフトウェア型、オープンソース型などがあるが、これらのなかには需要予測機能が搭載された製品がある。

在庫管理システムの利用には製品の導入コストはかかるが、データ管理をしながら需要予測ができるのでビジネスの効率化も期待できる。

AIを活用した需要予測

近年では技術の進歩が著しく、AI（人工知能）による需要予測に注目があつまっている。AIをもちいた需要予測では、これまでの販売データなどをAIに学習させ従来型の需要予測よりも精度の高い需要予測が可能になる。

AIを搭載した需要予測のシステムはさまざまな企業によって研究開発されており、実際に製品として導入するケースも増えている。

AIで需要予測をするメリット

AIで需要予測を行うことには、いくもの大きなメリットがある。なかでも自動化による時間や労力の削減と予測精度の向上は代表的なメリットだ。
そのほかにもAIの学習機能による継続的な予測の改善や、さまざまな情報を一元化して俯瞰的な視点からビジネスを予測できることも、AIならではのメリットといえるだろう。

ここからは、AIで需要予測をするメリットについて解説する。

データをもとにした精度の高い予測が可能

AIを活用した需要予測では、これまでの販売実績や天候などさまざまなデータから精度の高い予測が可能だ。また販売データやノウハウはAIのなかに蓄積され、将来の予測に活かされていく。

人間の力で需要予測を行う場合、担当者の勘や経験といった属人的な判断を完全に排除することは難しく、データ入力を誤ることもあるだろう。しかしAIを活用すれば、人為的なミスを防ぎながら精度の高い需要予測が可能となる。

業務の効率化・省人化に貢献できる

AIを活用した需要予測では、データに基づく予測値を使用して、理論的・客観的なビジネスの計画をたてられる。またAIによる需要予測では、これまで人間が膨大な時間をかけて行っていた作業をクリックだけで簡単に完了できる。

AIによる需要予測は自動で高精度な分析が可能なので、業務の効率化や省人化にも貢献できるだろう。

需要予測に用いられる手法

需要予測にはさまざまな算出手法が存在する。そのなかでも代表的な5つの手法を以下に紹介する。

算術平均法

算術平均法は、過去のデータをもとにした平均値を計算する手法である。算術平均法では、不規則な変動を前提として予測値を算出する。

算術平均法は誤差の大きい測定値の分析に適した計算方法といえるが、数値の変化の影響を受けやすい点には注意が必要だ。

移動平均法

「移動平均法」とは仕入れのたびに平均単価と売上原価を割り出し、評価額を算出する計算手法である。移動平均法では現在の在庫の状態と評価額を常に把握でき、仕入れ額の変動や市場の変化にも柔軟な対応が可能だ。

ただし、移動平均法では在庫に動きがある都度新しく計算を行う必要があり、扱う商品の種類が増えると複雑化が避けられない側面も持ち合わせている。

指数平滑法

「指数平滑法」は加重平均を用いた計算手法の一つで、前回出た予測値とこれまでの実績値から新たな予測値を算出する。

指数平滑法は時系列のデータから将来の値を予測する場合に用いられることが多く、より新しいデータに重点をおいた算出に適している。

回帰分析法

「回帰分析法」は商品の販売数量や店舗の面積など、ビジネスごとに関係の深い数値から需要を予測する方法だ。

回帰分析法は基本的な統計のアプローチとして利用されることが多く、さまざまな需要予測のシーンに幅広く対応できる計算手法といえる。

加重移動平均法

「加重移動平均法」は、過去のデータよりも現在のデータに重きをおいた計算方法である。加重移動平均法では、扱うデータが古くなるごとに一定の間隔でデータの重要性を減少させていく。

加重移動平均法は、移動平均法と比較してより精度の高い予測が可能な計算手法だ。

需要予測運用のポイント

需要予測を導入し、正しく運用するにはいくつか留意すべきポイントがある。

前提として需要予測はあくまでも予測であり、必ずしも当たるものではないことを念頭においておくべきである。そのうえで、予測と実際の収益のあいだに起きるイレギュラーは常に考慮しておきたい。

災害や取引先の都合などが原因で、需要予測が大きく外れる可能性は常に考えておく必要がある。また販促キャンペーンが大成功したり、メディアに取り上げられた場合に異常値が出たりしたら、イレギュラーとして処理をしておく。再現性のないデータはその先の需要予測の精度を下げるからだ。

需要予測に使用するデータは、常に最新で性格なものを使うべきだろう。的中率100%の予測ができないからこそ、予測に使われるデータの質には気を配りたい。

さらに予測と実績を比較して検証する作業も怠ってはならない。業績が確定してからの比較検証によって、需要予測の精度は磨かれていく。当月・当期の業績のみならず、将来的なビジネス展開を見越して業務の改善につなげることが肝要である。

需要予測でビジネスを最適化する

ビジネスを最適化するためには、多くのデータを収集し予測モデルを構築することが重要だ。モデルに沿った需要予測を適用することで将来の傾向や結果を予測し、ビジネスの意思決定にも役立てられる。

近年ではAIやIOT技術を取り入れた需要予測システムが開発され、実装する企業も増えてきている。これからの時代は、技術革新の波に乗り世の中のトレンドを見極めながら、需要予測を基にしてビジネスを最適化し成長に繋げていくべきだろう。