近年、多くの製造業や小売業がおこなっている需要予測。背景には受注量や在庫量、発注数をより適切に管理したいという要望があるようです。
最終更新日: 2024年06月28日
需要予測をおこなうには適切な方法、専門的な知識が必要となるため、需要予測業務を担当する人材の確保も命題になっています。データサイエンティストという単語を耳にする機会も増えたのではないでしょうか？
当記事では、そのような背景の基礎となる「需要予測とは？」「需要予測を上手く活用するには？」という問いに答えていきます。需要予測を効率的に進めるツールである需要予測システムについても説明しますので、運用に迷っている方はぜひご参考にしてください。
需要予測とは
需要予測とは市場のニーズや過去の自社データを用いて、生産活動に影響する5W1H(いつ、どこで、だれが、何を、なぜ、どのように)を予測する行為を指します。企業がおこなう需要予測の手法はさまざまです。
長年努めてきた販売員や営業担当者の経験による予測に頼る企業もあれば、社内外のデータサイエンティストやデマンドプランナーなど専門家に予測を依頼する企業、自社内で需要予測システムを導入して運用する企業もあります。
どのような手法でも一長一短ありますが、大切なことは「未来」を見据えて利益を最大化するためにおこなう行為であるということです。
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需要予測の目的と背景
需要予測をおこなう目的や背景は企業によって異なります。主な目的としては「販売できる量を予測すること」「必要な在庫量を確保すること」「配送計画の無駄を減らすこと」などです。
また物品納入の欠品や遅延、配送費用の増加や在庫超過の発生など、現場課題を背景に需要予測を見直す企業は多いようです。
需要予測をおこなっている業界・業種
需要予測をおこなっている業界は多岐に渡ります。一例として、需要予測をおこなう業界と目的についてまとめました。
どのような場面で需要予測を使うのか、振り返ってみましょう。
| 業界・業種 | 主な目的 |
| 製造業 | 原材料調達、在庫管理、生産量調整 |
| 小売業 | 在庫管理、販売計画、マーケティングプロモーションの活用 |
| 物流・配送業 | 輸送量の調整、倉庫スペースの確保 |
| 化学・医薬業 | 医薬品の生産量調整、原材料の調達 |
| 金融・不動産業 | 金融商品の販売量調整、不動産計画の設計、価格設定、リスク評価の実施 |
| インフラ事業 | 道路や橋の設置などの投資計画、インフラ整備の必要性の分析 |
需要予測の基礎知識
需要予測とひと言で言っても、手法はさまざまであり、予測に使うデータの種類もいくつかあります。
実際に需要予測をおこなっている現場では、業種や課題感覚によって、使う統計手法のジャンルや方向性、どう組み合わせるかまで幅広い含みがあるでしょう。
幅広い需要予測の知識をすべて網羅する必要はありませんが、基礎的な手法や土台となるデータの知識があれば、運用はとてもスムーズになります。以下の事項について、学びの参考にしてみてください。
需要予測で使われる統計手法
需要予測で使われる統計手法は複数あります。需要予測の際に、ひとつの手法だけを使うケースは少なく、複数の手法を組み合わせて分析するのが一般的です。
以下に需要予測に使う統計手法の中でもベースとなる手法についてまとめました。
算術平均法
算術平均法は、過去のデータの単純な平均値をもとに将来の値を予測する手法です。売上や在庫量などを過去データから収集し、合計した値を期間数で割ります。この値を用いて、将来値を予測します値の変動が穏やかな場合、季節変動などが少ない場合に適した方法とされています。
移動平均法
移動平均法は特定期間の過去データ平均値を使って需要予測する方法です。例えば、3ヵ月の移動平均を取りたい場合、1月前〜3月前までのデータを合計し、データ個数である3で割ります。季節変動など、中期的な傾向を捉えるのに適している一方、あまり長い期間の分析には向かないとされています。
平滑指数法
平滑指数法は過去データに指数的な重みをかける方法です。前期の実績値と予想値から重みづけをして今季の予測をします。最新のデータに重みを加えるため、最新情報ほど影響が大きく、古い情報の影響は少なくします。需要が一定の水準で変化する値の予測に適しているようです。
回帰分析
回帰分析は説明変数と応答変数を置き、変数間でどのような影響があるのか数学的に予測する手法です。広告費を説明変数に置いた場合、売上が応答変数になります。説明変数を複数置いたり、関係を線形以外で表す場合もあります。数値同士の因果関係の分析に使われます。
需要予測で使われるデータ
需要予測ではさまざまなデータが分析のために使われます。以下にメインで必要となってくる情報を記載しました。
需要実績など過去データ
需要実績などの過去データは予測に際して、最も必要なデータです。具体的には、販売実績や生産量、在庫数などの実績数値を指しています。
過去の実績数値をもとに、よく売れる製品や顧客が次に求める製品、どのようなタイミングで在庫数が減るのか、原料価格の上昇時期などを分析します。
競合や類似製品のデータ
競合製品が複数ある場合、類似製品が特定時期から販売している場合など、競合の存在が製品の需要に大きな影響を及ぼす場合に予測に使われるデータです。
類似製品の販売データをもとに、受注が見込まれる得意先や価格変動による影響などを織り込んで分析を進められます。
市場状況などの調査データ
製品やサービスが関連する業種についての市場データは、需要予測の精度を上げるためには取り入れておきたい情報になるでしょう。
業種の市場規模変化やトレンド、価格の変化、関連する法律の変化など、製品やサービスの需要変化に大きく関わってきます。
市場規模が拡大している場合、需要も増加する可能性が高いです。逆にニーズが減少している場合、需要予測を過去の実績だけで分析するのは危険になります。
時期や気象状況など外部要因
時期や気象状況、曜日などの外部要因も需要予測には大事な変数となってきます。季節や気温の変化が需要に直結するような製品の場合、外部要因の影響を値に反映させない訳にはいかないからです。
雨が多い時期の傘の出荷量など、需要予測する際に細かな降水量や気温も需要予測に必要なデータになります。
需要予測の最新トレンド
需要予測の手法として、急速に必要性を増しているのはAI需要予測です。経済産業省は製造業や小売・卸売業向けに需要予測のAI導入についてガイドブックを頒布するなど、AI需要予測を推進しています。
AI需要予測とは、売上情報など過去データや外部要因データをもとに人工知能がおこなう予測を指します。統計手法を使って予測する仕組みと比べて、機械学習によってどのような情報がどれだけ予測に影響するのか自動で反映するため、予測精度が高い点が大きな魅力となっています。
これまでは人力で調整していた部分を、AI(人工知能)によってカバーするため、業務効率化、省力化の面でも貢献度が高いです。製造業や小売業を中心に、今後はAI需要予測を利用したシステムが広まっていくでしょう。
需要予測をおこなう際の課題
需要予測を実際におこなう際には、注意が必要なポイントがいくつかあります。注意が必要で、課題となりがちな点を以下に4つにまとめました。
未来予測の精度が低い
需要予測はあくまで、過去のデータをもとにした現時点での予測であるため、必ず的中するとは限りません。データに一部でも不正確なものや欠損がある場合、予測精度が低くなってしまう可能性は充分にあります。
また、単純に外部要因を予測に反映しきれていない、情報が不足しているなどの理由から予測精度が低くなってしまうことがあります。
品目数が多いと予測が難しい
需要予測する品目数が多いと、予測に時間や労力がかかりすぎてしまいます。品目数が多い場合、それだけ関わってくる変数が多いため、より正確な値を出すことは難しくなります。
時間がかかりすぎた場合、時期や気温の変化によって需要が変わる製品の予測は無意味になる可能性があります。また、品目数が多いと生産や調達の過程で予想しないミスなどが発生するリスクもあるでしょう。
データサイエンティストなどの属人化
統計手法を用いた需要予測を専門とするデマンドプランナーや、予測モデルの設計ができるデータサイエンティストなど、専門的な知識や技術を要する人材が需要予測を担っているケースが少なくないでしょう。
しかし、特定の人材に業務を依拠してしまうことは大きなリスクとなります。需要予測業務の属人化につながり、急な病気や退職、他案件の都合によって特定の人材がいなくなった場合、他に需要予測をできる人材がいなくなってしまうからです。
特に担当者が1人だけ、というケースは担当者にとっても大きな負担となります。負担面でも業務継続性の面でも回避した方がいいでしょう。
需要予測に必要なデータ収集が大変
何年かの過去データと複数の外部要因データを用いて需要予測はおこなわれます。そのため、需要予測には多くのデータが必要となります。
膨大なデータを収集することはそれだけで大変な負担となります。さらに分析したい値の種類によっては、データに加工を施したり、重要度に併せて重みを加えたりします。
結果として、需要予測に使うデータを収集する作業に手間と時間がかかりすぎてしまう可能性があるのです。
需要予測で目的を達成するために
需要予測で目的を達成するためには、課題について把握した上で、正確な生産量の管理や効率的な在庫分析をおこなう必要があります。
以下に目的達成のために必要な要素についてまとめました。自社の力だけで目的達成が難しい場合は、需要予測システムを導入してもいいでしょう。
比較や検証で誤差の有無を確認する
需要予測はさまざまなデータを用いて、製品やサービスの短期的または中長期的な需要を予測する手法です。多くのデータを収集するため、データの一部に誤差や欠損がある可能性は少なくありません。
そこで、使用したデータの比較と検証が必要になります。予測に使う変数を変えてみたり、データの検証をおこなうことで、誤差や欠損があるかどうか、しっかりと確認できます。継続的に検証していくことで、しっかりとしたデータを用いて予測を立てられるため、精度を向上し続けられる筈です。
最新の正確なデータを使い需要予測する
需要予測にあたって、データの正確性と新しさは重要なポイントとなります。
いくつもの外部要因が需要予測には影響しています。季節ごとの変数や、トレンドなど最新のデータの影響を無視して需要予測をたてても、精度は上がらないでしょう。
正確かつ新しいデータや異なる変数を使い、影響が少ない古いデータの切り捨てをおこなうことで、精度の高い予測ができるようになります。また最新のデータを持っていれば、必要な対策や戦略の策定もしやすくなるでしょう。
需要予測システムを活用する
自社内のリソースだけでは正確な需要予測が難しい場合、需要予測システムを活用してもいいでしょう。
需要予測システムは販売実績やキャンペーン情報など、過去のデータを参考にして商品の需要を予測するシステムです。統計手法を組み合わせて自動で予測するタイプのシステムもあれば、AIを活用した機械学習によって予測するタイプの製品もあります。
特にAI機能がついているかは、業務効率化の面でも予測精度向上の面でも重要となってきます。需要予測システムの活用は、人手不足や精度の低いという問題を解決する糸口となるのです。
需要予測システムで効率的で無駄の少ない運用を目指そう
需要予測システムを導入すると、需要予測で生じがちな課題を解決できます。過去の実績や、イベントの有無などをもとに自動で予測ができるため、業務負担や無駄な作業を一気に減らせるでしょう。
自社に合った需要予測システムを活用することで、値引きや廃棄による収益減少を避けられます。
自社の方策に行き詰まりを感じたら、需要予測システムの導入を検討してみましょう。
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