需要予測とは？AIを導入して予測する手法とメリットについて解説

需要予測とはどのようなものでしょうか？
近年はAIによる需要予測が注目されていますが、どのようなメリットがあるのでしょう？
需要予測の概要と手法について紹介し、AI導入のメリットやポイントについて解説します。

需要予測とは未知の需要を予測すること

需要予測とは、今後見込まれる商品の販売数や生産量、材料の使用量などを予測することをいいます。
従来、商品の売上や農作物の収穫量などの予測は行われてきましたが、複数の要因が複雑に関係するため、機械的に導き出しにくいものでした。

現在では、需要予測にAIを活用することが期待されています。経験者の勘に頼らず、過去の膨大なデータをもとに未知の需要を予測可能にするためです。

需要予測にAIを導入するメリット

需要予測にAIを導入するメリットを挙げて、概要を解説します。

業務を効率化できる

過去の膨大なデータを収集して分析する作業には時間がかかり、担当者の経験を加味した予測を行うことには個人差があります。
AIの導入によって、収集・分析に要する時間の短縮が可能です。
また判断基準を標準化することで、属人化しない一貫した需要予測が可能となり、業務を効率化できます。

在庫を最適化できる

AIが正確な需要予測を行えば、在庫数の最適化が可能です。余分な在庫を抱えなくても欠品することなく、商品などを供給できます。
在庫は最小限で済み、倉庫内の保管スペースが削減できるでしょう。
その結果、管理コストを削減できます。または、空いたスペースを使用してほかの商品を管理できます。

売上を最大化できる

販売数の予測をもとに販売活動を行い、在庫量の最適化によって欠品を防ぐことで、販売の機会損失を最小限に抑えられます。
その結果として、売上や利益を最大化できます。

データドリブンな意思決定ができる

データドリブンとは、判断や実行がデータに基づいていることを意味します。
判断材料となるデータだけでなく、判断するプロセスもデータ化された論理に基づいています。
解析に使用されるデータや判断基準が明確で根拠があるため、共有や検証が可能で、条件に修正を加えながら最適化が可能です。

需要予測の種類

需要を予測するための方法や、取り扱うデータには種類があります。
それぞれの特徴を解説します。

市場調査に基づく予測

市場調査によって収集したデータを使用して予測する方法です。
対象の商品と同種の商品や、ライバル商品の売上状況を調査したり、購入しているユーザー層を把握してニーズや使用目的を調べたりすることで、需要予測に必要なデータを収集します。

市場調査には人件費その他のコストがかかるため、目的を明確にして効率よくデータ収集することが重要です。

統計的予測

統計的予測とは、統計学に基づいた手法を用いて、過去のデータをもとに将来の数量を予測する方法です。
需要予測では従来よく行われている方法で、実績を根拠とする安定した予測値が期待できます。
ただし過去と将来の市場背景が同じという前提があるため、状況が変化すると正確な予測ができません。市場動向を加味して修正を加える必要があります。

機械学習に基づく予測

機械学習とは、入力された膨大なデータからコンピューターが法則性を見つけ出して学習することで、未知の現象を判断できるようにする技術です。

機械学習に基づく需要予測はAIならではの方法といえます。
販売数量などの過去の実績について、前提となる各種の条件と結果を学習させることで、将来の需要予測に活用します。

経験と勘に基づく予測

たとえば販売部門で長い間マーケティングに関わっている人には、経験で培われた「勘」があります。どのような商品をいつ、誰に向けて販売すればどのくらいの売上があるかを、ある程度予測できるでしょう。
しかし部門内に共有されていないノウハウのため、本人でないとできないというデメリットがあります。 そのため、ノウハウを標準化して活用することが課題です。

AIによる需要予測の手法

AIによる需要予測で用いられる数学的な手法を紹介します。

移動平均法

過去の数量の移動平均を算出して未来の需要予測を行う方法です。
移動平均とは、たとえばある月の需要を予測するときに、直前3か月の数量の平均をとって予測値とすることが挙げられます。

次の表では、10月の販売数の予測を7〜9月の3か月の販売数を平均して算出しています。

さらに11月の予測は8〜10月の3か月のデータを使用するというように、新しいデータが得られたときに最も古いデータを除外しながら算出するのが特徴です。

指数平滑法

指数平滑法とは、前期の実績と予測をもとに今期の需要を予測する方法です。
次に示す計算式で今期の予測値を求めます。

aの値の取り方は、前期の実績値を重視する場合は1に近い指数を設定し、前期の予測値を重視する場合は0に近い数値を設定します。

a = 0.8（実績を重視）の場合

時系列分析

時系列分析とは、売上の推移のように時間の経過に伴う数量の変化を分析し、未来のある時点での数量を予測する方法です。
変化の仕方には次のようないくつかのパターンがあります。

• 一定のサイクルでの変化
• 長期にわたる緩やかな変化
• 季節による変化
• 不規則な変化

これらの規則性を見つけて複雑な関数で表現することで、特定の時点での数量が計算できます。

回帰分析

回帰分析とは、因果関係のある2つの数量の関係を、最小二乗法によって近似的な直線の式に置き換えて分析する方法です。

たとえば店舗を拡張する場合に、店舗の床面積がx、売上がyという対応で拡張後の売上を予測するという使い方ができます。
時系列分析では時間や期間に依存する関係を分析しますが、回帰分析では時間に依存しない数量を比較して分析します。

機械学習

前述のとおり、過去の実績の前提となる商品や店舗・季節・地域などの条件と、それぞれの結果としての売上などを学習させることによって、将来の需要を予測可能です。

人間とは異なり、どれだけ膨大なデータであっても過去の数量を正確に記憶しています。
類似の条件を学習済みの場合、他の予測方法に比べて精度の高い結果が得られます。
学習するデータの信頼性が高く、数が多いほど、より精度は高くなるでしょう。

需要予測AIの注意点

需要予測AIを導入するうえでの注意点として次のことが挙げられます。

• データ量を多く必要とする
• 予測が不正確な場合がある
• AIに完全に依存できない

もとになるデータ量が多いほど学習結果の精度が高くなりますが、データが十分でなかったり信頼性が乏しかったりすると、正確な予測ができません。

短期的な精度が高くても、長期的な予測は影響を与える要因が多く、不正確になりやすいでしょう。
したがってAIに依存することは危険で、状況に応じて人間が補正しながら利用することが望ましいといえます。

需要予測AIの導入例

需要予測AIが導入されるケースを次に挙げます。
販売や生産、流通以外にも、需要予測AIはさまざまな分野で導入されています。

• 来客予測
• 販売予測と発注量の調整
• ファッショントレンド予測
• 電力需要予測
• 工場の異常検知
• 在庫量の適正化
• 農作物の収穫量予測

電力需要予測は、電力消費量と気象データの相関を学習し、時系列で推移する電力需要を予測している例です。
農作物の収穫量予測では、生育データと収穫量、出荷時期などを学習して生産の安定化に貢献している例があります。

需要予測AIの導入ポイント

需要予測AIの導入で押さえるポイントは次の3つです。

1. 導入目的を明確にする
2. 信頼性の高いデータを使用する
3. 結果を検証してフィードバックする

どのような予測を行うかの目的を明確にし、必要な学習データを用いる必要があります。
データドリブンな予測は、もとになるデータが極めて重要です。
正確で信頼できるデータを用いたうえで、結果を人間の目で検証し、次に学習させるデータの精度を高める必要があります。

まとめ

需要予測にAIを導入することで、業務の効率化・在庫の最適化・売上最大化が可能になるほか、属人化されないデータドリブンな判断が可能です。
信頼性の高い学習データを多く用いて分析し、結果の検証・フィードバックによって精度を向上させることで、AIの信頼性が高まります。

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