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需要予測システムとは?導入するメリットや注意すべき点、活用事例についても解説

需要予測システムとは?導入するメリットや注意すべき点、活用事例についても解説
消費者のニーズは多様化しており、幅広い商品展開が求められています。しかし、過剰在庫や廃棄ロスが発生すれば自社にとってリスクとなるため、注意が必要です。この記事では、需要予測システムの導入を検討している人に向けて、需要予測システムの概要や導入のメリットについて解説します。導入時の注意点についても解説するため、ぜひ参考にしてください。

事例の課題やよくいただくご相談を基に、サービスの活用方法をご紹介します。

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需要予測システムとは

需要予測システムとは、過去のデータをもとに商品やサービスの需要を予測するためのツールです。需要予測システムを導入すれば、過去の実績データをもとに客観的な需要予測を行えます。企業の収益の最大化を目指すうえでも、需要予測システムが重要な役割を果たします。そのため、多くの企業が需要予測システムを導入するようになりました。

需要予測システムを導入することで得られるメリット

需要予測システムを導入した場合、さまざまなメリットがあります。ここでは、具体的にどのようなメリットがあるのか解説します。

1.業務効率の改善につながる

需要予測システムを活用すれば、業務効率の改善が可能です。データをもとに正確な予測ができることで在庫数や人材配置の最適化につながります。担当者が個別に需要を予測する必要がなくなり、業務の負担も軽減できます。

2.適正在庫量を最適化する

需要予測システムで分析すると、数値をもとに根拠のある予測ができます。たとえば、売上、来客数、気象などのデータをもとにすれば、適正な在庫数を割り出せます。特に流通業においては、適正な在庫数がわかると在庫過多や欠品などのリスクを減らすことが可能です。その結果、自社の利益の向上につながります。

3.来店来客数を予測できる

需要予測システムでは、来店来客数の予測も可能です。精度の高い来店来客数の予測を実現できれば、適正な人員配置も明確になります。その結果、不要な人件費の削減につながるでしょう。需要予測システムによる来店来客数の予測は、旅客業、イベント業、飲食業などの幅広い業界で活用されています。

4.今後の市場予測ができる

需要予測システムを活用すると、自社に対する需要だけでなく市場全体に関する予測も行えます。売上や天候などのデータを総合的に活用し、より幅広い需要について把握が可能です。今後の市場について予測すれば、新商品を開発する際のヒントも得やすくなります。売れる可能性が高い商品の傾向をつかめるため、将来的な売上アップを期待できます。

5.データドリブンな経営が可能になる

需要予測システムを使いこなせば、データドリブンな経営も実現できます。データドリブンとは、さまざまなデータを活用してビジネスの意思決定をすることです。客観的なデータをもとに意思決定するため、ヒューマンエラーによる誤った判断を防げます。データドリブンな経営を目指せば、価値観が多様化するなかでも適切な意思決定が可能です。

需要予測システムにはデメリットもある

需要予測システムにはデメリットといえる部分もあります。ここでは、需要予測システムのデメリットについて、具体的に解説します。

1.需要予測は必ず当たるわけではない

需要予測システムでは精度の高い結果を得られますが、予測が絶対に当たるわけではありません。そのため、需要予測に頼りすぎるのは避けるべきです。特に、使用する実績データが少ない場合は、参考程度に捉えたほうがいいでしょう。

2.コストが発生する

需要予測システムを活用するにもコストがかかります。新しいシステムの導入費だけでなく、維持費もかかる点に注意が必要です。自社の予算を考慮したうえで、必要な分析ができる需要予測システムを選ぶ必要があります。

需要予測システムの導入には過去データが必須

需要予測システムは、過去のデータをもとに分析を行います。具体的には、実績、天候、為替などのデータが必要です。データを蓄積していない状態で需要予測システムを導入しても、求めているような分析はできません。需要予測システムを導入する際は、十分なデータを蓄積できているか確認しましょう。データ量が多いほど、予測の精度が向上しやすくなります。

需要予測の主な手法

需要予測にはさまざまな手法があります。ここでは、需要予測の主な手法について解説します。

1.移動平均法

移動平均法とは、過去のデータを平均して需要を予測する手法です。昨年同時期のデータや直近のデータをもとに需要を予測します。現時点との関係が深い時期の実績をもとに予測したい場合に適している手法です。ただし、一部のデータしか使用しないため、データがたくさんあっても無駄になる可能性があります。

2.時系列分析法

時系列分析法は、時間ごとに計測されるデータをもとに傾向を把握して需要を予測する手法です。過去のデータをグラフ化し、視覚的に需要を捉えられます。一定の期間を定めて需要を分析するところが大きな特徴です。特に、季節に関係する商品やトレンド商品などの需要予測に向いています。

3.加重移動平均法

加重移動平均法は、過去に対する比重を減らして平均値を割り出し、需要を予測する手法です。突発的な事情により変化した需要の影響を減らし、より新しいデータを重視して需要を予測できます。移動平均法よりもデータの変化に反応しやすいため、精度の高い予測を期待できます。

4.指数平滑法

指数平滑法は、過去の予測値と実績値を利用して需要を予測する手法です。過去のデータがあれば、簡単な計算で今後の需要を予測できます。たとえば、定期的に注文している商品の発注量や財務状況を予測したい場合に活用できます。

5.回帰分析

回帰分析は、予測したい内容に関連する数値を直線で表して需要を分析する手法です。回帰分析には、1つの数値のみで計算する単回帰分析と、複数の数値により計算する重回帰分析があります。たとえば、宣伝広告費と来店者数の関係を予測したい場合に回帰分析を行うと、それぞれの関係性を分析できます。

需要予測システムの導入で注意すべき点

需要予測システムを導入するときは、気をつけたいこともあります。ここでは、注意すべき点を具体的に解説します。

1.導入目的を明確にする

需要予測システムは、あらかじめ目的を明確にしたうえで導入しましょう。導入目的を明確にしておかないと、必要なデータを準備できるかどうかも確認できません。また、目的によっても、最適な需要予測の手法は変化します。

2.商品が需要予測に適しているかチェックする

商品の生産形態によっては、需要予測が向いていないケースもあります。例えば予期せぬ事象が頻繁に発生し、それにより需要が大きく変動するようなケースでは高い予測精度を出すことは難しいでしょう。自社が扱っている商品の特徴を捉え、需要予測を行うべきか検討しましょう。

3.需要予測システムの内容を見極める

需要予測システムにはさまざまな種類があり、なかには自社にとって不要な機能を含むものもあります。どのような機能が必要か考え、システムを見極めることが大切です。また、サポートの有無や使い勝手なども確認する必要があります。

4.製品の需要が変動する要素を視野に入れる

需要が変動する理由としては、外的要因もあげられます。たとえば、天候、景気、セール期間なども需要を変動させる要因のひとつです。需要予測システムを活用するうえでは、これらの外的要因も視野に入れなければなりません。

需要予測システムを活用している業種の事例

需要予測システムはさまざまな業種で活用されています。ここでは、具体的な事例を紹介します。

1.タクシー会社

あるタクシー会社では、需要予測システムの活用によりエリアごとに乗客数を予測して配車を行っています。場所、時間帯、天候などのデータをもとにし、AIが高精度な需要予測をしています。売上や乗客のニーズなどについても分析でき、より効率的に業務を進められるようになりました。

2.小売業者

ある小売業者は、商品の売れ行きを予測するために需要予測システムを活用しています。過去の売上のデータとともに、曜日、時間帯、天候などのデータを活用し、在庫の適正化を実現しました。無駄なく商品を扱えるため、業務の効率化にもつながっています。

3.飲食店

飲食店においても、需要予測システムの活用により売上を向上させているところがあります。メニューの販売数量を時間帯ごとに予測し、食品の廃棄ロスを大幅に削減しました。また、スタッフの配置も適正化できています。より効率的に店舗を運営できるようになり、無駄のない経営を実現できています。

4.製造業

製造業のある企業は、需要予測システムにより過去の受注実績をもとにして需要を予測しています。予測をもとに必要なパーツを発注するようにした結果、適切な仕入れができるようになりました。商品の仕入れの際に無駄が発生しにくくなり、バックオーダーの件数も半減しています。

5.コールセンターでの入電予測

あるコールセンターでは、需要予測システムを活用して過去の実績データをもとに入電予測を行っています。精度の高い入電予測ができるようになったため、必要なスタッフを無駄なく配置できるようになりました。放棄率や人件費などの改善につながり、コールセンターをより効率的に運営できるようになっています。

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まとめ

予測分析システムを導入すれば、より精度の高い予測により業務効率化やデータドリブンなどを実現できます。予測分析にはさまざまな手法があるため、自社に適した手法を活用できるシステムを選びましょう。

ソニービズネットワークの「Prediction One」は、機械学習やプログラミングのスキルがなくても簡単に予測分析ができるシステムです。分析結果の裏付けがはっきりしているため、ビジネスに必要なアクションをとりやすくなります。精度の高い需要予測を行うために、ぜひ活用してください。

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