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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!

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!
需要予測の概要やできることを知りたいと思っていませんか。本記事では、需要予測の概要や注目が集まっている理由、メリット・デメリットなどについて解説します。事例も紹介しているので、ぜひご一読ください。

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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顧客行動様式の多様化や情報が溢れかえっている中で、注目を集めているのが「需要予測」です。繁忙期を予測した上で人員追加を検討したり、売れる時期に合わせて生産量を増やしたりと、需要予測の活用シーンは増えています。

そこで今回は、

  • 需要予測の概要
  • 需要予測が注目を集めている背景
  • 需要予測でできることや手法の例
  • 需要予測を行うメリット・デメリット

など、需要予測に関してまとめて紹介します。

記事の後半で需要予測の活用事例や、AIを活用した例も紹介しているので、ぜひ最後までご一読ください。

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需要予測とは?できることをやさしく解説

そもそも需要予測では何ができるのでしょうか。まずは需要予測について、以下の流れで見ていきましょう。

  1. 需要予測の概要
  2. 需要予測が注目されている背景
  3. 需要予測でできること

1つずつ詳しく解説します。

需要予測とは?

需要予測とは、過去のデータから傾向を分析し、将来の需要を予測することを指します。

たとえば飲食店の来客数を予測する場合を考えてみましょう。来客数は季節、天気、曜日、時間などによって、大きく変わります。しかし普段からデータを追ってなければ、いつどんなタイミングで来客数が増えるかがイメージしづらいのではないでしょうか。

しかし需要予測をすることで、以下のように来客数が増えるタイミングを予測できます。

▼予測した来客数が増えるタイミングの例

  • ・季節:暑い時期(7月,8月)
  • ・天気:晴れ
  • ・曜日:土・日・祝日
  • ・時間:12:00~14:00 , 19:00~20:00

上記のタイミングで店舗スタッフを増やしたり、新規商品の販売を強化したりすることで、売上アップにつながる可能性があります。

需要予測が注目されている背景は?

需要予測は、最近生まれた言葉ではありません。では、なぜ今注目が集まっているのでしょうか。

その理由の1つが競争の激化により需要予測へのニーズが高まっている点です。
昨今は様々な商品・サービスが市場にあふれており、どの企業においても競合他社との差別化は重要な課題であるでしょう。そのため需要予測で利益を最大化し、その利益を開発資金やマーケティング資金に投じていくというニーズが高まっています。

またもう一つ大きな理由として、需要予測のDX化やAI活用など、最新技術の適用が進んでいる点です。かつては専門家の統計知識や経験、プログラミング知識などが必要だった需要予測が、AIや最新技術の活用により「誰でも利用しやすい形」で提供され始め身近になっていることが挙げられます。

たとえば予測分析サービス「Prediction One」では、専門家などがいなくてもだれでも需要予測が可能です。また予測結果から、何の要因が影響しているかもわかります。たとえば売上予測をするときに、「季節」「時間帯」が大きく影響していることがわかるなどです。

成果につながる予測ができるため、PDCAを回して業務改善につながりやすいです。

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このように、需要予測を活用したビジネス活用が進めやすい時代となっています。

需要予測でできることとは?

需要予測でできることは、とても多いです。たとえば、以下のようなことが予測できます。

表はスライドできます

需要予測の例 解決できる課題の例
店舗の来客数予測 フードロスの低減や売上アップの実現
コールセンターの入電数の予測 オペレーターの配置人数を最適化
製品別の出荷数の予測 在庫数と販売数を最適化
問い合わせ数の予測 適切な人材を配置して機会損失を低減

店舗販売、コールセンター、製造業など、幅広い業種で業務効率化・売上アップなどにつながる分析が可能です。「どれぐらい需要があるか調べて、自社の業務に活かしたい」と思ったときには、強力な武器となります。

では、需要予測はどういった手法があるのでしょうか。詳しく見ていきましょう。

需要予測にはどのような手法があるのか

需要予測にはいくつかの手法があり、以下4つの分類があります。

表はスライドできます

需要予測の手法の分類 特徴
過去の実績を用いた統計的予測
  • ・過去のデータから傾向を抽出
  • ・定期的に予測モデルを見直すことが大切
担当者や専門家の情報・意見による予測
  • ・経験や勘などに頼るため柔軟な予測が可能
  • ・情報を集めて結論を出すまでに時間がかかることも多い
市場調査による予測
  • ・市場に参入する前の段階でも需要の予測が可能
  • ・ほかの手法と比べて費用や時間がかかる傾向にある
AI・機械学習による予測
  • ・ビッグデータなどを活用して需要予測ができる
  • ・複雑なモデルを活用し、精度の高い結果を得やすい

いくつかの手法がありますが、最も手軽に需要予測を行うには、専門家を必要としないツールを利用することでしょう。最近は、データを投入することで自動で需要予測をしてくれるAIツールも登場しています。そういったツールを利用することで、クイックに需要予測をスタートさせることができるでしょう。

なお、上記4つの分類や5つの手法の詳細については、以下で詳しく解説しています。あわせてご一読ください!

需要予測を行う3つのメリット

需要予測を行うメリットは、以下の3つです。

  1. 根拠に基づいた予測結果をビジネスに活かせる
  2. 業務の効率化や売上アップなどの課題解決につながる
  3. 時間に余裕が生まれて施策の検討や実行に時間を割ける

勘や経験に頼った場合、予想が当たらないこともあります。また、経験豊富な専門家の存在が必須であったり、外れてしまった場合に「原因」が探れない課題があります。

しかし需要予測を活用した分析結果に基づいて実務を行った場合、どんなときにより成果が上がったのかがわかります。需要予測の精度をさらに上げていく方向で最適化していけば、より成果を上げやすくなるでしょう。

無駄な業務が減っていくため、業務効率化や業務改善も進めやすいです。このように、需要予測を行うメリットはとても多いです。

では、デメリットとして何があるのでしょうか。詳しく見ていきましょう。

需要予測を行う2つのデメリット

需要予測を行うデメリットは、以下の2つです。

  1. 専門家がいないと需要予測しづらい
  2. 需要予測の精度が高くないと実務に活かせない

需要予測は統計的な知識なども必要となるため、通常であれば専門家の手を借りる必要があります。しかし最近では、専門家の手を借りずとも需要予測できるサービスも出ています。

たとえばPrediction Oneでは、誰でもかんたんに需要予測が可能です。「過去の実績のデータ」と「予測したいデータ」の2つのファイルを用意するだけで、需要予測ができます。

来客数の予測をするときのイメージ

▲来客数の予測をするときのイメージ

また需要予測の精度が低い場合、学習用データの項目数を見直すことで精度を上げることも可能です。

列数を増やして予測精度を上げるイメージ

▲列数を増やして予測精度を上げるイメージ

無料トライアルもあるので、気軽にAIによる需要予測を試してみることができます。

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続いて、需要予測を活用した事例を紹介します。

需要予測を活用した事例3選

需要予測を活用した事例は、いろいろあります。ここでは、以下の3つを紹介します。

  1. ECサイトや店舗販売のデータをもとに販売予測
  2. コールセンターの入電数を予測
  3. 購入者情報から季節商品の購入見込みを予測

1つずつ詳しく見ていきましょう。

【事例1】ECサイトや店舗販売のデータをもとに販売予測

あるメーカーでは、販売予測に活用できた例があります。

これまでベテラン社員の知識や経験に頼っていた業務を、AIを活用して属人化を解消する試みで実施したそうです。ECサイトや店舗販売のデータをもとに需要予測を行い、精度を見ながら最適化をはかっています。

またときには専門家にコンサルティングも相談しながら、需要予測の精度を高めているそうです。

【事例2】コールセンターの入電数を予測

あるコールセンターでは、入電数の需要予測を行い工数削減ができた例もあります。

コールセンターの業務は、顧客からの入電数(電話が来た数)によって配置すべきオペレーターの人数が変化します。そのため、入電の予測と実測に差異があれば適切な人数を配置できず、コストの増加やオペレーターの負担につながりかねません。

需要予測を行い約15%の工数削減を実現し、担当者による属人化を解消できたそうです。詳細については、以下をご確認ください。

【事例3】購入者情報から季節商品の購入見込みを予測

ある出前専門店では、購入見込みを予測してROI(投資対効果)が上がった例もあります。

もともとは勘や経験に基づいて施策を実施していたようですが、お客様の反応率が悪い状態が続いて需要予測を行うことに。季節イベントの販促リストの精度が良く、ROI(投資対効果)でいうと1200%を達成したそうです。

デ ータに基づいたPDCAを回せる点も、需要予測ならではの魅力です。詳細については、以下をご確認ください!

専門家でなくても需要予測ができるサービス『Prediction One』とは?

専門家の手を借りずとも、需要予測を行うことは可能です。たとえばPrediction Oneなら、以下のような需要予測を実現できます。

Prediction Oneの需要予測

また誰でも需要予測を実務に活かせるよう、チュートリアルなども充実しています。使い方に関する無料セミナーも受けられるため、上手く使えるか不安な方にもおすすめです。

まずは無料トライアルから試してみてはいかがでしょうか。

需要予測を行うときによくある3つの質問と回答

最後に、需要予測を行うときによくある質問を3つ紹介します。

  1. 需要予測は専門家の知見が必要?
  2. 需要予測はExcelでもできるもの?
  3. AIを活用して需要予測する方法は?

1つずつ詳しく見ていきましょう。

【質問1】需要予測は専門家の知見が必要?

需要予測の分類でお伝えした、以下の手法で行う場合は専門家の知見が不可欠です。

  • 過去の実績を用いた統計的予測
  • 担当者や専門家の情報・意見による予測
  • 市場調査による予測

しかしAIが専門家の代わりとなるようなサービスも出ています。そのため社内に専門家がいないからといって、需要予測ができないわけではありません。

【質問2】需要予測はExcelでもできるもの?

データ分析や統計に明るい専門家が必須にはなりますが、Excelでも需要予測は可能です。ただ、Excelの関数を駆使してデータをまとめていくことになるため、Excelが使いこなせる必要はあります。

具体的に言うと、以下のような関数を使ってデータ整理するスキルが必要となるでしょう。

▼必要となる関数の例

  • ・TREND関数
  • ・FORECAST関数
  • ・SLOPE関数

もしも需要予測をExcelで実施したい方は、以下記事が参考となります!

【質問3】AIを活用して需要予測する方法は?

これまで紹介してきた通り、AIを活用して需要予測をすることは可能です。むしろ専門知識がなくとも手軽に活用できる分、AIで需要予測を行う需要が高まっています。

専門家だけが需要予測を行うのではなく、予測が必要なシーンで手軽にAIを用いて需要予測できれば、業務効率化や売上アップなどにつながることも多いのではないでしょうか。

なお、AIと需要予測の活用事例などについては、以下記事をご一読ください!

法人向け予測分析ツール Prediction One Biz

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まとめ

需要予測は、さまざまなビジネスシーンで活用できる施策の1つです。手軽に需要予測ができるようになれば、業務課題の解決の手助けとなるでしょう。

Prediction Oneは無料での30日間のトライアルも可能です。ぜひお試しください。

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