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需要予測とは?注目されている理由やメリット・デメリットをわかりやすく解説!

顧客行動様式の多様化しており、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、需要予測が注目されている背景や手法、メリット・デメリットをまとめて紹介します。AIを活用した需要予測の事例も紹介しているので、ぜひ最後までご一読ください。

なお、精度の高い需要予測を行うためには、AI予測ツール「Prediction One」がおすすめです。Prediction Oneを導入すると、誰でも簡単に高精度の需要予測を始められ、売上の最大化や無駄なコストの削減につながります。詳しくは無料でダウンロードできる資料にまとめていますので、ぜひ下記よりダウンロードください。



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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です。仕入れや生産、販売、人員配置、設備投資などに影響を与え、企業の利益最大化に欠かせません。

一例として、飲食店のケースを見ていきましょう。来客数は曜日や時間帯、天気、イベントの有無などによって大きく変わります。ある程度の混雑状況は、経験と勘で予測できるかもしれません。しかし、天候が頭に入っておらず、予測を大きく外してしまうこともあると思います。

データを用いて需要を予測することで、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

上記のタイミングに従業員を増やしたり、新規商品の販売を強化したりすると、売上のアップや顧客満足度の向上につながります。

需要予測がより注目されている理由は?

需要予測が最近注目されている理由は、主に2つあります。

1つ目は、「競争が激化し戦略的なアプローチが求められていること」です。

商品やサービスが市場にあふれているうえ、顧客のニーズが多様化しています。その中で、競合他社との差別化や、顧客ニーズにあう商品やサービスの開発は、企業の生存戦略そのものに直結しています。

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。

2つ目は、「AIなどの最新技術の進化」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」で提供され始めました。人間が予測するよりも精度が高くなったうえ、専門的な知識がなくても予測できるようになったことは、需要予測を取り入れる企業が増えた大きな要因です。

最近ではChatGPTを活用した需要予測にも注目が集まっています。しかし、ChatGPTを使った需要予測は、まだ実用するに至っていません。

需要予測を始めるには、AI予測ツール「Prediction One」のように、専門家などがいなくても予測できるツールの利用がおすすめです。

AIを使った予測分析の方法や事例を知りたい方は、無料でダウンロードできる資料にまとめているので、ぜひご活用ください。

需要予測でできることとは?

需要予測を活用することで、さまざまな業界や状況における具体的な課題を解決できます。その詳細をまとめたのが、下記の表です。

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 売り上げアップやフードロス・在庫の削減
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の最適化
製品別の出荷数の予測 在庫数と販売数の最適化
医療機関の患者数の予測 受入体制の最適化
ホテルの予約数の予測 部屋の空き状況に応じた価格設定やプロモーションの最適化

たとえば小売業界で需要予測を取り入れることで、在庫管理や人員配置の最適化が可能です。その結果、顧客が求める商品やサービスを常に提供でき、顧客満足度の向上につながります。

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

比較的手軽に需要予測を行う方法は、専門家を必要としないツールを利用することです。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、手軽かつスムーズに需要予測を始められます。

なお、需要予測の手法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。

需要予測を実施する3つのメリット

需要予測には、以下のようなメリットがあります。

  • 【メリット1】根拠に基づいた予測結果をビジネスに活かせる
  • 【メリット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
  • 【メリット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

上記3点の詳細は以下の通りです。

【メリット1】根拠に基づいた予測結果をビジネスに活かせる

需要予測を実施する最大のメリットは、根拠に基づいた予測結果をビジネスに活かせる点です。

経験や勘に頼って予測していると、予測の精度は人に依存してしまいます。予測が外れた場合に原因がわからないため、次の戦略に活かせません。

データを用いて需要を予測することで、何がうまくいったのか、また何がうまくいかなかったのかの理由を具体的に把握できます。このプロセスを繰り返せば、予測の精度を高められ、より成果を上げやすくなります。

【メリット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

需要予測を活用すると、業務の効率化や売上向上などの課題解決につながります。

その理由は、需要予測が企業の成果を上げるための施策を明確にするからです。具体的な施策が明らかになれば、企業はリソースを最も効果的な方向に集中させられます。

適切なリソース配分は、業務の効率化につながるだけでなく、売上の増加ももたらします。正確な需要予測に基づいて行動すれば、企業は市場のニーズを満たしつつ、無駄な在庫を抱えるリスクを避け、資本をより有効に活用可能です。

【メリット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

正確な需要予測によって無駄な業務が削減されると、組織全体に時間的な余裕が生まれます。従業員一人一人の負担やストレスを減らせれば、創造性や生産性も高まり、さらなるイノベーションを促すこともできるでしょう。

さらに、時間に余裕ができると、新たな施策の検討や、既存の業務プロセスの改善など、より戦略的な取り組みに集中できます。具体的な施策の実行に向けた計画を立て、迅速に実行に移せば、企業の競争力を一層高められるでしょう。

需要予測の4つの課題

需要予測には以下の課題もあります。

  • 【課題1】専門家がいないと予測しづらい
  • 【課題2】データによって精度が大きく変わる
  • 【課題3】属人化しやすい
  • 【課題4】精度の向上には長期的な運用が欠かせない

それぞれ確認していきましょう。

【課題1】専門家がいないと予測しづらい

需要予測は、高度な統計的知識やマーケティングへの深い理解を必要とされる複雑な分野です。多くの企業が、データサイエンティストやITスペシャリストなどの専門家の知見を必要としているのは、これが理由です。

専門的な知識を持つ人材は多くの企業が求めているため、確保は難しいでしょう。

とはいえ、専門的な知識がないと需要予測を始められないわけではありません。AI予測ツールを使うことで、知識がなくても需要予測を実施できます。

【課題2】データによって精度が大きく変わる

需要予測の精度は、使用するデータの質に大きく依存します。不正確や不完全、または時代遅れのデータに基づいて予測すると、予測と現実にズレが生じかねません。

また、必要なデータがそろっていても、外部要因によって予測が外れる場合もあります。たとえば、異常気象や経済危機は、予測を難しくする要因です。

需要予測を取り入れる際は、さまざまな外部要因にも気を配り、いつでも軌道を修正できるような体制作りも必要となります。

【課題3】属人化しやすい

需要予測は、特定の知識や経験を必要とするため、属人化しがちです。専門的なスキルや豊富な経験を持つ従業員に一任することで、担当者が欠勤したり退職したりすると、予測業務が継続しにくくなります。

属人化が起きるのは、重要な知見や業務手順が個人に依存し、組織全体に共有されないからです。

需要予測を実施する際は、1名の従業員に依存せず、チームでノウハウを共有しながら進めることをおすすめします。

【課題4】精度の向上には長期的な運用が欠かせない

需要予測の精度を高めるためには、一朝一夕ではなく、長期的な運用とデータの蓄積が不可欠です。予測の精度は過去のデータや傾向、さまざまな外部要因を踏まえて予測作業を通じて徐々に向上していきます。

需要予測は短期ですぐに精度が上がるものではなく、長期的な運用によって効果を発揮すると認識しておきましょう。

また、精度が向上したタイミングで、市場の変動や新たなトレンドの出現など、予測の精度を大きく変える出来事が発生することもあります。予測に影響する要因は絶えず変化しており、安定した水準で予測し続けるためには、データの定期的な見直しや更新が必要です。

ここまで紹介した需要予測の課題を解決する方法のひとつが、「AIツールを活用すること」です。AIに予測を任せると、簡単な操作を覚えることで需要予測ができるため、専門家に頼る必要はありません。業務の属人化の問題も解決しやすくなります。

次章では「需要予測にAIツールをおすすめする3つの理由」を紹介します。

需要予測にAIツールをおすすめする2つの理由

需要予測にAIツールがおすすめな理由は大きく2つあります。

  • 【理由1】高い精度で予測できる
  • 【理由2】業務の属人化を防げる

それぞれ詳しく解説します。

【理由1】高い精度で予測できる

AIには、消費者の購買履歴や季節性、市場トレンド、経済指標など、さまざまなデータを同時に分析する能力があります。人間にはできないレベルの正確さや速さで、未来の需要を予測することが可能です。

リアルタイムでデータを分析できるため、市場の急な変動にもすぐに適応します。継続的な学習と自己調整により、予測の精度は時間と共に向上し、企業は市場機会を逃さず、競争優位性を維持しやすくなるでしょう。

【理由2】業務の属人化を防げる

AIツールの導入は、需要予測プロセスを標準化します。

人が予測を行う場合、知識を持った従業員に予測業務が属人化してしまいます。しかし、AIに予測を任せることで、特定の個人に依存せずに、一貫した方法で予測を実施することが可能です。

また、AIツールは企業の知見を学習し、重要な知識や情報をシステム内に蓄積するため、個人が持っていた知識が組織全体で共有されやすくなります。

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。

  • 【事例1】ECサイトや店舗販売のデータをもとに販売予測
  • 【事例2】コールセンターの入電数を予測
  • 【事例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!

専門知識がなくても需要予測ができるAIツール「Prediction One」

専門家の手を借りずとも、需要予測は可能です。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

▼Prediction Oneの特徴

  • データを入れるだけで予測結果を出せる
  • 無料トライアルを利用し、コストをかけずにAIの効果検証ができる
  • デスクトップアプリ版とクラウド版の自社にあった利用環境を選べる
  • 画面や操作がわかりやすく、専門知識がなくても使用できる

Prediction Oneを使用すると、データを入力するだけで緻密な需要予測ができるようになります。過去の販売履歴や顧客情報、現在の市場トレンド、さらに外部環境までも分析に取り入れ、信頼性の高い予測ができるのが特長です。

需要予測を取り入れることで、最適な仕入れや在庫管理、人員配置が可能となり、結果として店舗や倉庫の効率的な運営ができます。

また、専門的な知識不要で予測できるため、新たな人材の確保は必要ありません。詳しい機能や活用方法は、無料の資料から確認できるので、ぜひご活用ください。

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需要予測を行うときによくある4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4つ紹介します。

  • 【質問1】需要予測は専門家の知見が必要?
  • 【質問2】需要予測はExcelでもできるもの?
  • 【質問3】AIを活用して需要予測する方法は?
  • 【質問4】需要予測はシステムを導入した方がいいの?

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ため、Excelを使いこなす必要があります。

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、業務効率化や売り上げアップなどにつながる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は、以下記事をご確認ください。

【質問4】需要予測はシステムを導入した方がいいの?

需要予測システムを導入することをおすすめします。需要予測システムを導入すると、より早く、効率的な需要予測が可能です。

▼需要予測システムを導入するメリットの例

  • 専門家の手を借りずとも需要予測を実施しやすい
  • スピーディーに需要予測できるため業務に活用しやすい

とはいえ、導入後の活用イメージが湧かない方も多いのではないでしょうか。以下で需要予測システムの活用事例をまとめているので、あわせてチェックしましょう。

まとめ:需要予測は業務課題の解決に必要

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、業務課題の解決がしやすくなるでしょう。

「Prediction One」は専門知識がなくても、直感的な操作で誰でも使用できるよう設計されています。初めての方でも安心して導入できるため、気になる方は下記より詳細を確認しましょう。

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