AIの需要予測とは？企業で必要な理由やメリット、注意点、精度を高めるポイントを解説

需要予測とは、自社の商品やサービスについて、未来の販売数や必要数を過去のデータから分析、予測する手法をいいます。

商品やサービスを提供している会社は、需要の量が多いか少ないかによって、製造する商品を増やしたり、サービスのための人材を確保したりといった判断が必要です。正確な予測ができていれば、あらかじめ需要に合わせた適切な量の商品やサービスを用意できます。

現在では、AIを活用した需要予測を企業の利益の最大化につなげる動きが本格化しています。

ここからは、AIと需要予測の事例やメリットを紹介します。事前に需要予測が注目されている背景やメリット、具体的な手法について知りたい方は以下記事をご一読ください。

• 参考記事：需要予測とは？注目が集まっている理由やメリット・デメリットや解説！

タクシー業界では、乗客数を予測するシステムを導入しています。AIが、地域の人口の統計データやタクシーの運行データなどを分析し、エリアごとにタクシーがどれくらい必要になるかを算出する仕組みです。この仕組みにより、乗車が多く予想される地域にあらかじめタクシーが向かうことができます。乗車率が上がり、客の待ち時間は減ります。

飲食業界で活用されるAIの需要予測で最たるものは、来店・来客予測です。日付や曜日、時間帯、地域によって、どの程度の来客数および注文数があるかをAIが予測します。店舗側はAIの予測に従い、料理の材料や調理の人数、接客の人数などを事前に調整することが可能です。人材や食材の量も需要予測で調整できます。

製造業では、過去の販売データから在庫分析の最適化を行うことができます。在庫がありすぎる場合は製造を緩やかにし、在庫が不足しそうならあらかじめ多めに製造するような対策が可能です。これらの分析により販売機会の逸失を極力防げるでしょう。

従来、需要予測は人が行ってきました。しかし、膨大なデータから人間が正確に需要予測するには、精度に限界があるのが実情です。人が出した結論では、データの見落としや判断ミスもあるため、精度が落ちてしまいます。AIを使うことによってミスを防ぎ、正確な需要予測の運用ができるでしょう。

現場経験の長い特定の社員が、経験や勘から常に一人で需要予測をしているなど、需要予測の業務が属人化している場合があります。需要予測の業務が属人化している企業では、ベテラン社員の退職はリスクです。

属人化から脱却し、組織を強化するためには、データ分析による確実な需要予測が必要になります。このときAIによる需要予測が役立ちます。

AIが需要予測を行うことで、分析の手間を減らすことができます。人が需要予測を行うときはすべての分析を人がしなくてはなりませんが、AIは自動的に、しかも早く分析を済ませることが可能です。

AIを使うことによって社員の負担を軽減し業務効率化を実現できます。誰が分析を行っても同じ結果が出ることもメリットです。

利益の最大化のためには、在庫量の最適化が必要です。AIによって需要予測を行うことで、より正確な予測のもとで在庫管理を最適化できます。

AIを使うと、販売実績、天候など複数の要因から、特定日時の需要を予測可能です。需要予測のために使われる過去の相関データが十分に用意できれば、精度の高い予測による在庫管理が実現できるでしょう。

AIによる需要予測のデータがあれば勘や経験に頼らず、その予測値に基づいた理論的な生産計画が立てられます。従来の勘や経験に基づく予測では、予測根拠を示すことが難しく社内での理解を得ることが難しい場面があったかもしれません。対して過去データの分析をもとに行うAIの需要予測なら、客観性をもった判断ができるのではないでしょうか。

需要予測を行う目安として、最低でも100件以上のデータが必要になります。予測対象と相関性のあるデータを多く準備できるほど、精度の高いAIを作成できる可能性は高くなります。

したがって、需要予測に必要なデータを取得、保管する環境の整備も重要になります。またAIを作成する過程ではデータの加工が必要になるケースもあります。

算出された結果が必ずしも正しいとは限りません。AIの需要予測はあくまでも予測であることを前提に、慎重な判断を行うことが大切です。AIの予測が当たらない場合は、データの質や量が不十分であったり、流行の移り変わりなどで最新のトレンドに対応できていない可能性があります。予測精度が低い場合は、学習するデータの量、質の見直しや定期的なAIの更新を検討しましょう。

AIにデータ分析をさせる目的を明確にしましょう。目的が明確になっていないと、データ分析のためにどのような情報が必要かということも明確になりません。

目的を明確にしたうえで、必要な情報を割り出すと、最適なデータをAIに読み込ませることができます。最適なデータがあれば、需要予測の精度が高まるでしょう。

AIが需要予測に使うデータは正確さが重要です。したがって、AIにデータを学習させる際には、信憑性が高く、かつ最新のデータを使いましょう。

古いデータや、正確性に欠けるデータをAIに与えてしまうと、AIはこれらの情報に左右され間違った予測結果を出してしまいます。間違った需要予測はビジネスにおいて大きな損失につながります。

実際の需要と、AIによる需要予測が乖離した場合、検証し、需要予測モデルへ反映することが非常に重要です。また、需要予測の検証や改善は一度行えば良いいうものではありません。むしろ継続的に行うことが、需要予測の精度向上のコツと言えます。
しかし検証・改善を繰り返しても予測結果と実際の需要量に突発的な乖離が発生する可能性があります。その際は下記に解説する2つのポイントに注意してみてください。

誤差を考慮する

AIによる需要予測と実際の自社の需要量との間には予測しえない誤差が生まれることがあります。なぜならどんなにAIの予測精度を高めたとしても、異常気象の発生や、競合他社が突然新製品を発表するなど予期せぬ出来事が起こる可能性があるからです。これらの不測の事態を事前に予測することは現実的ではありません。

このように、予測結果をビジネスに取り入れる際には予期せぬ事態が発生する可能性を考慮する必要があります。また、誤差が生じる度にその結果をAIにフィードバックすることで、さらなる予測精度の向上が見込めるでしょう。

異常値は補正処理をする

異常値とは、例えば一時的なキャンペーンの売上、メディア掲載による爆発的な需要増加などのことを指します。このようなデータを通常のデータと一緒にAIに読み込ませると、メディア掲載がないときの予測精度低下につながります。異常値は除外や補正処理をすることで予測精度が向上します。

AIを使って需要予測を行いたいときはPrediction Oneがおすすめです。Prediction Oneは、簡単にデータ分析ができるAIツールで、特別な機材も必要なく既存のパソコンで動作します。

自動モデリング機能が備わっているため、専門知識不要で予測精度が高い需要予測モデルが作成できるでしょう。どの項目が予測結果に寄与しているかを視覚的に表してくれるので、データの裏付けを社内に示しやすく、上司への報告、他部署の説明もスムーズに行えます。

需要予測は、これから何がどれだけ必要になるかの需要を予測し、予測結果に合わせた生産や人員配備を行うものです。このプロセスによって経営の無駄が省け、効率や利益の向上に役立つでしょう。

精度の高い需要予測を行うために、AIの活用を検討することも重要です。需要予測は「予測分析」というAIの手法によって行うことが可能です。

下記資料では、予測分析を行うことでビジネスにどんなメリットがあるのか、導入事例を交えながらご紹介していますのでぜひご覧ください。