機械学習による需要予測とは
需要予測とは、データにもとづき将来の売上を予測することです。需要予測により商品の需要が高まる時期や求められる数量などを割り出せると、需要予測を活用することで企業は利益向上が見込めます。
需要予測自体は、過去にも人の手を駆使して実行されてきました。しかし、近年の需要予測は、機械学習やAIの導入に伴い精度を高めています。また、機械学習システムを活用すると、需要予測の効率化も見込めます。
需要予測の「予測モデル」とは
需要予測における「予測モデル」とは、過去のデータと需要量の関係性を定式化して表したものです。機械学習を活用した予測モデルでは、移動平均法・時系列分析法・指数平滑法などを利用して、統計的に顧客の行動や営業先の優先度を見極めます。
たとえば、予測モデルに、顧客情報・アンケート結果・営業実績などのデータを入力すると、集客人数や購買確率などが算出されます。
需要予測はなぜ必要か
需要予測がビジネスで重視される理由について、企業活動の観点から解説します。
1.需要と供給のバランスを精緻化するため
需要予測にもとづき、企業は在庫確保や商品の生産について計画を立てられます。精度の高い需要予測は、在庫の過不足を防ぎ、企業の利益を向上させることが可能です。また、在庫切れを起こさなければ、顧客満足度の向上も期待できます。
なお、近年は、SDGsへの関心が高まっており、商品の廃棄に対して企業責任が問われます。SDGsの17の目標における「12.つくる責任 つかう責任」では、「持続可能な商品と生産パターンの確保」が求められています。サステナブルな社会で活躍するためにも、企業にとって需要予測の活用は重要です。
2.自社商材の認知拡大や売上向上を最大化するため
顧客の行動や市場の変化を予測できると、適切なタイミングで自社商材の販促活動に取り組めます。漠然と販促活動を続けていても、費用に応じた成果が上がりません。貴重なビジネスチャンスを逃すケースもあります。
需要予測により、ここぞという局面で販促活動を行い、自社商材の認知拡大と売り上げ向上を狙いましょう。
3.根拠に基づいたビジネスを展開するため
AIや機械学習を用いた予測モデルは、大量のデータを瞬時に精密に分析し、定量的で正確な分析結果を提供します。
一方、担当者の経験や勘は、不明瞭な情報といわざるを得ません。経験や勘でビジネスを進めようとすると、貴重なチャンスを見逃したり、周囲を説得できなかったりするリスクがあります。AIや機械学習を活用して、統計的な判断にもとづきビジネスを展開しましょう。
なお「需要予測が注目されている背景」や「需要予測を行うメリット」などについては、以下で詳しくまとめています。あわせてご一読ください。
予測モデルの種類
AIや機械学習の予測モデルについて、代表的なものを紹介します。予測に至る流れを確認しましょう。
1.決定木（デシジョン・ツリー）
決定木とは、選択した内容がどのように結果につながるかを、木の枝葉のように図示したモデルです。決定木ではAIの意志決定のプロセスが図でわかるため、ユーザーは入力したデータの内容と、分析結果の関係を理解しやすくなります。
多くの見込み客から商品やサービスの契約につながりそうな人を抽出したい、顧客満足度が高い人の特徴を知りたい、といった場合には決定木による予測モデルが役立ちます。
2.回帰
回帰とは、変数（パラメーター）間における関係性を見つけ、予測に反映するモデルです。たとえば、「1日の店舗の訪問者数が、その日の売上高にどれくらい影響するか」を知りたい場合には、回帰分析が使えます。
店舗の訪問者数を変数X、売上高を変数Yとしたときに、Y=AX+Bという式を算出したとします。この近似式を使うと、店舗の訪問者数の増減が予測されるときに、あらかじめ売上高を予測できます。なお、式の算出には、過去の店舗の訪問者数と、売上高のデータを用います。
3.ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、神経細胞を模倣した数理アルゴリズム（数理的に問題を解く手法）を活用した機械学習モデルです。ニューラルネットワークは、消費者の購買にかかわる心理動向など、比例関係にない問題の予想・識別が可能です。
ニューラルネットワークには、複数のモデルがあります。また、画像や数値など、処理するものの内容により適したモデルは変わります。
機械学習の予測モデルの開発手順
機械学習の予測モデルを開発する手順を解説します。予測モデルの用途を明確に決め、ブレのないように開発しましょう。
1.機械学習や需要予測を活用する課題や定義を決める
予測モデルを開発する理由や、解決したい課題を明確に定義しましょう。予測モデルの用途が明確でなければ、企業の課題にあうシステムができるとは限りません。予測した結果から何を得るか、要件定義から開発を始めることが大切です。
2.データを準備する
機械学習に利用できるよう、データを整理しましょう。データを整理する際は、十分なデータがそろっているか、異常値がないかなどを確認します。また、データの品質を向上させるためには、日々PDCAを実施しなければなりません。
機械学習に用いるデータ量が多いほど、予測モデルの精度は上がります。ただしデータの量によっては、学習時間も長くなる可能性があります。
3.予測モデルを構築する
定義した要件にもとづき、アルゴリズムと変数を設定しましょう。データや課題の内容により、適したアルゴリズムは変わります。また、予測精度もアルゴリズムの種類に影響します。
予測モデルを効率よく構築するためには導入ハードルが比較的低くなる、パッケージ化されたツールやシステムの活用がおすすめです。自社で運用しやすいシステムを導入しましょう。
4.モデルを検証・改良する
予測モデルを構築したあとは、必ず検証を実施しましょう。検証方法の一つとして、ABテストがおすすめです。ABテストとは、2つのものを比較するテストです。既存の手法とAIを活用した予測モデルを比較すると、予測モデルの性能を評価できます。検証結果をもとに、予測モデルの改良を進めましょう。
需要予測における3つの注意点
需要予測を活用するためには、目的の設定と機械学習に使うデータの量と質などがポイントです。需要予測における注意点を解説します。
1.目的が定まらないまま需要予測を実施しない
需要予測モデルを開発する前に、自社のビジネスで何を予測したいのか、目的を明確にするべきです。目的の一例として、在庫数の削減、人件費のような経費の削減などが挙げられます。また、仮でもよいので、需要予測にしたがってどのようにビジネスを展開するか、結果しだいでどのようなアクションを取るかを決めておきましょう。
2.量が少ない不明瞭なデータを予測モデルに利用しない
機械学習が可能な十分な量のデータを用意してから、予測モデルの開発を進めましょう。データの取得期間が短い、データにノイズが多いなどの状況では、予測モデルの精度が低下してしまいます。また、データは随時更新し、最新の情報を反映する必要があります。質のよいデータにより、予測モデルの精度を高めましょう。
3.システム選びは慎重に進める
予測モデルシステムは、UI/UXなどの観点から使いやすいものを選びましょう。使い勝手を考慮しないと、いざ導入しても使わないまま年月だけが過ぎてしまうという事態になりかねません。特に、説明可能性（XAI）が高いシステムを選ぶことが重要です。説明可能性とは、AIがなぜこの解決策を導き出したかを、人が理解できるようにする方法や技術の総称です。
また、フォロー体制なども事前に確認しておきましょう。
まとめ
AIや機械学習を活用した予測モデルは、ビジネス上の意志決定に役立ちます。目的を明確にし、質のよいデータを十分に用意して、予測モデルの構築に取り組みましょう。なお、予測モデルの構築には、システムやツールを活用してまずはスモールスタートで始めることがおすすめです。
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