需要予測とは？ AIによる高精度化で何が実現できるのか。

2023年11月17日掲載

市場のニーズが多様化し、競合との差別化がますます重視される現代において、すべての企業があらゆる手段を用いて収益を生み出そうと試行錯誤しているのではないでしょうか。
自社の企業利益を最大化するために重要とされているのが「需要予測」です。特にAIを用いた需要予測で的確に予測を行うことが、企業経営の安定と利益向上につながります。本記事ではこの需要予測について詳しくご説明します。

需要予測とは

需要予測とは、自社の提供する商品やサービスが一般的な市場でどのくらい求められているのかをあらゆる方向性から予測するものです。この需要予測をすることで、企業や組織は適切な生産計画や販売戦略を策定することができます。企業活動の根幹となる仕入れや生産販売、人員配置、設備投資、資金調達といった業務の計画や戦略の策定は企業経営を左右することとなるため、企業にとって需要予測はとても重要な業務とされています。需要予測を的確に行うことで、在庫切れによる販売の機会（ビジネスチャンス）の損失を防ぎ、そして過剰生産による過剰在庫や廃棄ロスなどの事業コストを減らし、企業の収益を最大化することができるのです。
また、そうして利益が増えた分、新しい施策に投資をしてさらに事業の拡大が見込めるといった企業活動の成功へとつながっていくのです。企業経営に重大な影響を及ぼす需要予測ですが、次のような課題があると言われています。

需要予測の課題

（１）需要予測業務の属人化

需要予測には専門的な知識・ノウハウが求められるため、どうしても属人化してしまいがちです。既存の担当者がベテランで長い経験を積んでいる人だった場合、退職によって需要予測業務が完全にストップしてしまう可能性もあります。新人に需要予測業務を継承するのが難しい点は、需要予測における大きな課題のひとつといえるでしょう。

（２）予測の精度が低い

予測の精度が上がらない（悪い）という課題です。主に営業に関して言えることですが、営業は販売機会の損失を特に嫌がり避けたがる傾向が強いため、在庫確保に余裕を求めるケースが多くなります。また、営業目標達成の数値が必ず設定されるので、目標を達成するためにどうしても過剰な数値となってしまいがちです。このような背景があるため、適切な需要予測とは言えずあくまでも営業目標の数値となってしまい、予測精度が悪いということになります。

（３）品目数が多いと予測が難しくなる

企業によっては、需給調整の部門が営業の売上予測を受け取り、需要予測を立案しているという場合があります。この場合、営業の売上予測は参考データであり、営業の売上予測を生産側で精査していくのですが、その予測はおおまかなものになってしまいます。このような曖昧な売上予測の場合、品目ごとに数値を落とし込むのに時間がかかります。扱う生産品目が多くなると同じ精度で生産計画を立てることが困難になり、担当者にとって非常に大きな負担となってしまいます。

（４）データ量不足

需要予測には過去の売上データや顧客情報などのデータが必要となり、より予測を正確にするためには多くのデータに基づいて算出する必要があり、大量のデータ収集は企業にとって負荷となります。

需要予測の種類

需要予測を行うには、前述のような課題に対して対策を考えるとともに、どのような方法で予測をするのが自社にとって最適なのかを検討する必要があります。予測方法にはさまざまなものがあるので、それぞれの特徴を理解し自社にあった方法を取りましょう。

・データを用いた統計的予測

需要の変遷や過去の売り上げ実績など、データをもとに将来の売り上げの予測を立てる方法

今最も多く利用されている方法で、経験や勘に基づくものではないので担当者によって精度の差が発生しない点がメリットです。しかし、時間の経過とともに状況が変化してしまうため、定期的な予測モデルの見直しや予測精度のチェックが必須となります。

・経験や勘に基づく予測

長年培った経験や過去の傾向など、人の感覚に基づく方法

経験豊富な担当者であれば正確な予測が可能ですが、その担当者の異動や退職などが生じると同等の精度の予測が不可能となってしまいます。業務構造上、極力人の感覚に頼らずデータを根拠とする方が予測の安定につながります。

・市場調査に基づく予測

現在の市場を調査し、データを収集して予測する方法

具体的には、ターゲットユーザにアンケートを取ったり、テストマーケティングを行ったり、類似商品・サービスの売上やその他の状況を調査することなどが挙げられます。データ収集にはコストがかかることがデメリットとなります。収集するデータ量はより予測精度を高くするためにできるだけ母数を多く必要とするため、データ収集のコスト負荷が大きくなってしまいます。

・機械学習に基づく予測

コンピュータにデータ予測のルールを学習させる機械学習を用いる方法

人工知能（AI）によって企業が持つ膨大な量のデータを生かし、高精度の予測を実現することができます。機械学習は、教師データと呼ばれる蓄積された学習用データを元にAIが分析を行います。AIが分析するので迅速に処理でき、最新の動向を踏まえた精度の高い予測が可能なことから、近年最も期待されており注目を集めている方法です。

AIを用いた需要予測の必要性

さまざまある需要予測の方法にはそれぞれ特徴があるのですが、特に機械学習に基づきAIを活用して需要予測を行う方法には利点が多いと言われます。
AI需要予測は、過去の実績に基づき客観的で精度の高い予測が実現できます。人間の経験や勘に頼らずあくまでもデータに基づいて一定の予測が行えるので、作業担当者のコンディションによって予測が変動することもなく正確な予測が可能となります。そして、需要予測をするための作業を自動化できることから近年、最も注目されています。

需要予測AIのメリット・デメリット

AIを用いた需要予測では、高精度の予測を実現できますが以下のようなメリットやデメリットがあります。

■メリット

（１）業務効率化ができる

需要予測するための作業をAIが行うことで、今まで人が行ってきた業務をツールで自動化できるので、従業員は別の業務に集中することができ、業務効率化につながります。

（２）在庫量を最適化できる

サービスや商品を継続的に提供・販売していくうえで、在庫量の最適化はとても重要です。正確に予測することで、不要な在庫を抱えなくて済み無駄なコスト削減ができます。在庫管理に必要となるスタッフの負担や人件費、倉庫や冷蔵庫などの保管場所の物理的削減にもなるでしょう。

（３）業務品質の均一化、客観性の確保が可能

データに基づく一定の意思決定が行えることから、担当者によって予測精度のムラがでることがなくなり、再現性が高くなります。また主観に惑わされず、客観性が保たれた予測が可能となります。

（４）知恵の集約と高度化ができる

AI需要予測は予測の元となる学習データを定期的に確認する必要がありますが、このデータ加工やデータモデル選定には人の手を加えるべき部分となります。このときに職人技を持ったベテランの経験や感覚を適切に採用してデータモデルへ組み込めば、より高品質なモデルを作成することができます。属人化していた知恵や知識を吸い上げ、適宜集約と高度化ができます。

■デメリット

（１）データの質と量をともに上げる必要がある

より精度の高い予測をするためには可能な限り欠損がなく整った実績データが必要で、データに欠損があると予測精度が低くなってしまったり、機械的に予測をゼロや無しと断定してしまい、根本的に予測ツールが使えなくなってしまう可能性もあります。
また、予測対象と相関性のあるデータをできるだけ多く取得することで、需要予測の精度が高くなるため十分なデータの蓄積が必要となります。そのためデータを取得、保管する環境の整備も重要となり、それが予測の精度を左右するのです。
AI需要予測にはデータの質と量、両方が揃わないと正しい予測ができないのです。

（２）外的要因の影響を受けやすい

現状のAI需要予測は想定外の事態に対応できないという特徴があります。例えば、通常あまり売上げが伸びない製品が突発的な要因で売れた場合、需要はその場限りのものですが、AIは長期的な予測として使用してしまいます。突然の外的要因の影響を受けてしまうというのが現状の課題となっており、適宜人の手による補正が必要になっています。

まとめ

企業の経営計画や戦略策定にも大きな影響を及ぼす需要予測によって、過不足のない適正在庫を確保することが可能となり、ビジネスチャンスの損失や過剰在庫を抱えるリスクやコストを減らすことができます。AI需要予測には、汎用的に予測に活用できるものや小売店舗や飲食店舗向けの予測に強みをもつもの、在庫の適正化に強みをもつものなど、いろいろなタイプがあります。高精度の予測ができるAI需要予測によって経営の無駄が省け、業務効率や企業収益向上に役立つため、さまざまな分野で活用され始めているAI需要予測をぜひ検討してみてください。

需要予測とは？ AIによる高精度化で何が実現できるのか。

需要予測とは