【実例あり】小売業界の需要予測とは？AI活用の重要性や解決できる課題

小売業界における需要予測とは、店舗で仕入れた商品やサービスをどれくらい販売できるか推測することです。商品やサービスへの需要、季節やイベントによって変わる需要の流れ、さらに地域や特定の顧客層からの需要の変動といった要素を考慮して予測を行います。

需要予測の詳細な内容は以下の記事でも解説しているので、ぜひ参考にしてください。

• 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！

DX（デジタル化）やAIの進化に伴い、需要予測の精度が高まり、小売業界において注目度が増しています。需要予測にAIを活用することで、以下のようなメリットがあります。

• 需要予測にAIを活用するメリットとは？必要とされる理由や活用事例も解説

需要予測によって解決できる課題のひとつが「在庫管理」です。

過剰在庫や食品ロス、欠品など、在庫管理に課題を持つ企業は多いのではないでしょうか？

適切な在庫量を保つための判断は、多くの場合ベテランスタッフの経験や勘に頼っています。特に天候の変化やイベントなどがあると、消費者の需要が急変するため、適切な在庫管理が一段と難しくなります。

一例ですが、急に雨が降り出すと傘が一気に売れ始めることはよくありますよね。雨が止む気配がなく、傘がすぐに売り切れてしまい、急遽補充するのは難しくなります。その結果、傘を購入したい顧客がいても商品を提供できず、売上機会を失ってしまうのです。

反対に、商品を多く発注しすぎてしまい、倉庫のスペースを圧迫したり、廃棄になったりすることもあるでしょう。

しかし、AIによる需要予測を活用すれば、データに基づいて在庫を管理できるため、在庫管理の最適化が実現できます。また、スタッフの経験や勘に頼らずに済むため、発注業務の属人化解消にもつながります。

「人員配置」の最適化もまた、需要予測を行うことで解決できる小売業界の課題です。

店舗運営において、人件費はできれば削減したい経費ですよね。しかし、忙しいと思って多めのスタッフを配置したものの、結局あまり忙しくならないというケースはよくある失敗です。反対に、少ない人員で営業を開始したところ、予想以上のお客様が来店し、十分な接客ができないこともあるでしょう。

AIを活用した需要予測を導入すれば、過去の販売データやトレンドなどから需要を分析して、来店数を予想したうえで人員配置を決められます。多くのデータを学習させるほど、分析の精度が高まるため、必要なときに必要な数の人員を配置できるようになります。

本記事後半では、AIを使って来店予測を行った事例も紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。

小売業界におけるAIを用いた需要予測では、以下のように活用できます。

• 受発注の予測
• トレンド予測
• 忙しい日時の予測

上記3点の詳細は以下の通りです。

【活用方法1】受発注の予測

従来、在庫管理や受発注は、勤務歴の長いスタッフの経験や勘に頼っていました。

しかし、AIを活用した需要予測の導入により、天候や交通状況などのデータを考慮した在庫管理が可能になり、より精度の高い受発注ができるようになります。

現代の消費者のニーズは多様で、そのトレンドは急激に変化します。そのため、これらの動きを正確に予測し、適切に対応することは一層大切と言えます。

そんな状況下で、AIを活用した需要予測は強力なツールです。

大量のデータを素早くかつ正確に分析する能力により、消費者の移り変わるニーズに迅速に対応できるようになります。結果としてチャンスを逃すことなく、変化する消費者市場においてビジネスを成長させることが可能です。

小売店では、必要なスタッフの人数も重要な要素です。AIを活用した需要予測では、天候や周辺のイベント状況などから適切な人員の数を計算できます。

適切な人員が配置されることで、無駄な人件費の削減が可能です。ほかにはレジの待ち時間を短縮できたり、サポートが必要な顧客に迅速に対応できたりと、サービスの品質向上が見込まれます。

その結果、顧客満足度の向上も期待できます。

なお、具体的な需要予測の手法は下記記事で説明しているので、気になる方はぜひご覧ください。

• 需要予測の5つの手法とは？用いる際のポイントまでわかりやすく解説

AIと需要予測の組み合わせは、既に小売業界で活用され、劇的な改善をもたらしています。

その一例として、製造業や建設業向けに製品を販売する某企業様での導入事例を紹介します。

日本国内に800店舗（2020年時点）以上を展開し、その大規模な小売ネットワークを支えるために、AIを使った需要予測ツールである「Prediction One」を導入しました。
具体的な改善ポイントは、以下の通りです。

• 出荷予測⇒精度レベルが0.87
• 来店数予測⇒誤差中央値が7.46％

順番に見ていきましょう。

出荷予測⇒精度レベルが0.87

某企業様では、自社の物流センターにおける出荷予測の精度に課題を持っていました。

各店舗への出荷数を予想して物流センターへ出勤するスタッフの数を調整しているのですが、出荷数が急増することがありました。その場合、既存スタッフだけでは対応が困難となり、派遣など外部リソースへの依頼をしなければなりません。

外部スタッフへの依頼はコストが割高になってしまうため、出荷予測の精度を上げて、自社のスタッフだけで対応できるようにしたかったのです。

「Prediction One」の導入により、出荷予測において、精度レベル0.87という高い値を実現しました。

一般的に予測モデルの精度は、0から1の範囲で示され、1に近いほど精度が高いと評価されます。そのため、上記の値「0.87」は高い数値と言えます。

現在は、精度のバラつきをならすために、日々改善している状況です。

某企業様で展開する女性向けのサブブランドでは、Prediction Oneを用いた来店予測が実施されています。

ショッピングセンターやデパートでの出店が多いため、大型の店舗に比べて売り場面積が限られてしまい、多くの商品を陳列できない傾向にあります。

また、人件費を抑えるためにスタッフは最低限しか配置していないため、品出しがタイムリーにできず、機会損失が発生するときもありました。

そこで、Prediction Oneを導入し、来店数予測に取り組んだのです。

まずは東京地区に絞って使い始め、高い精度で来店数予測ができるようになりました。

結果として出てきた誤差中央値は7.46％。誤差中央値とは、予測と実際の誤差の中央値のことを指し、0に近いほど精度が高い数値です。7.46％はある程度の精度で予測できていることを示しています。

来店数予測の精度が高くなったことで、スタッフ配置や在庫管理の最適化に成功しました。今後は他の地区にも来店予測を展開する予定とのことです。

「Prediction One」は、AIを用いて小売業での様々なデータを基に、高精度な需要予測を可能にするツールです。

具体的には、店舗の来店数や商品の出荷数、新製品の販売数などのデータをもとに、需要を予測します。需要予測を行うことで、発注数や人員配置を最適化し、小売業界で発生しやすい無駄を削減。また、在庫不足や人員不足による、機会損失を防ぎます。

「Prediction One」はプログラミングスキルやデータ分析の知識がなくても活用できるため、専門的な人材が不在でもすぐに活用できます。30日間の無料試用期間を提供しているため、試してみてはいかがでしょうか。

より詳しい情報や活用例を知りたい方は、下記の「Prediction Oneの活用 小売・流通編」の資料をダウンロードしてご覧ください。

• Prediction Oneの活用 小売・流通編 | 資料ダウンロード

小売業界の課題として、在庫管理や人員配置などがあります。これらの課題はAIを活用した需要予測によるデータ分析で解決可能です。

AIと需要予測を組み合わせれば、無駄な在庫を削減し、適切な人員配置を可能にするなど、より効率的な運営が実現できます。

「Prediction One」なら、専門的なスキルや知識がなくても、AIを用いた需要予測が始められます。詳細が気になる方や質問がある方は、ぜひ以下よりお問い合わせください。