物流業界における需要予測を解説｜必要な理由や方法、4つのポイントも

物流業界における需要予測は、市場で商品がどれくらい売れるかを予測するプロセスです。

物流業界においては、ECサイトの増加に伴う需要の急増や、人手不足などの課題に直面している企業が多いと思います。この課題を解決するためには、倉庫内の作業や配送業務の効率化が欠かせません。

そこで注目を集めているのが「需要予測」です。

かつては、予測するために専門家がプログラミングやそのほかの専門知識を駆使していました。しかし、AIの進化により難しい予測はAIに任せられるようになったため、専門知識がなくても需要を高い精度で予測できるようになりました。

そのため、物流業界でもAIを用いた需要予測を取り入れる企業が増え、業務の効率化が進み、労働環境の改善や人員コストの削減にもつながっています。

なお、需要予測の概要や最近注目が集まっている理由などについては、下記の記事をご確認ください。

• 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！

需要予測で具体的にできることは、主に下記の3点です。

• 過剰在庫の削減や在庫切れのリスクを低減
• 最適な輸送ルートの選定と倉庫の運用効率化
• 人員配置の最適化と人件費の削減

需要予測によって上記の効果が上げられることで、企業は時間をより効果的に活用できるようになります。売上や顧客満足度の向上につながる施策の実施、緊急時の迅速な対応、新しいプロジェクトのスムーズな計画立案など、柔軟かつ効率的な業務運営が可能です。

また、需要予測は従業員にとって働きやすい環境作りにもつながります。

たとえば、忙しくなることを予測できないと、働く従業員の負担は重くなってしまいますよね。需要を予測できれば、忙しい時間帯に人員を多めに配置でき、従業員の負担を減らせます。

物流業界において、需要予測が必要な理由は主に2つあります。

• 【理由1】コスト削減
• 【理由2】売上の最大化

それぞれ確認していきましょう。

需要予測は、物流業界においてコストに直結する重要な要因です。

適切な需要予測ができない場合、人員の配置や在庫の保管が効率的に行えず、結果として無駄なコストが発生してしまいます。たとえば、「忙しくなると予想して余分に派遣スタッフを呼んだものの、実際には仕事量が思ったよりも多くなかった」という具合です。

在庫の管理に関しても、自社での保管にコストがかかりますし、外部の倉庫を借りている場合はレンタル料がかかります。需要がわからないと、品切れを防ぐために多めに在庫を保管しなければなりません。

一方、需要が予測できれば、在庫を最小限に抑えられ、在庫の管理にかかるコストを削減できます。

需要予測を正確に実施すると、売上の最大化にも貢献します。

物流業において売上を増やす主な方法は、「配送量を増やす」ことではないでしょうか？基本的には、多くのものを配送できれば、売上は増えるはずです。

配送量を増やすための施策のひとつが、需要予測によるトラックや人員の最適な配置です。

予測結果に基づいてトラックや人員を配置することで、効率的に多くの荷物を配送できます。顧客の希望時間通りに配送できれば、リピーターの獲得にも貢献します。

また、需要予測を行うことで、最適な在庫量を確保し、在庫切れによる販売機会の損失を防ぐことも可能です。

物流業界において需要予測は効率的な運営をサポートしますが、以下の課題も存在します。

• 【課題1】業務の属人化が起きる
• 【課題2】精度が高くなるまで時間がかかる

1つずつ見ていきましょう。

需要予測は、基本的に経験と専門知識が不可欠なため、特定の従業員に依存する（属人化する）傾向があります。

一度属人化してしまうと、後任者の雇用や教育に時間がかかることに加え、業務の引き継ぎが困難になりやすいです。需要予測の担当者が退職し、予測の精度が極端に低くなることも考えられます。

属人化を防ぐための方法としては、AIの活用が挙げられます。詳しくは、このあと「物流業界における需要予測の方法」で紹介します。

需要予測の初期段階では、予測の精度が低いという課題に直面するケースが多いです。

精度を向上させるためには、データの質と量が十分である必要があります。そのため、継続的なデータ収集と分析、モデルの調整と改良、そして市場動向の定期的なレビューが不可欠です。

すでにデータがそろっている場合は、初期から精度の高い予測を行うことができます。しかし、基本的には精度を向上させるために、一定の時間はかかってしまいます。

物流業界における需要予測の方法はいくつかあり、それぞれの方法に独自の特徴があります。主に使用される予測方法を下記の表にまとめました。

4つの方法のなかで、これから需要予測を取り入れる際におすすめなのが「AIによる予測」です。

AIを使うことで、専門知識がなくても精度の高い予測を始められます。また、さまざまな要因を素早く取り入れながら予測できるうえ、予測はAIが行うため特定の従業員に依存しません。

最近では、データを読み込ませるだけで予測できるAIツールが登場し、多くの企業が需要予測を実施できるようになりました。

物流業界における需要予測の課題は、AIの導入によって解消できます。その理由は、AI技術を利用すると人間の経験や直感に頼らず、データに基づいた高精度の予測が可能なためです。

AIを使うことで、より多くのデータを使って需要を予測できるほか、多岐にわたる要素を考慮した予測もできます。特に過去の売上データや市場の動向、さらには天気や季節のイベントなども含めると、単一指標での予測よりも精度を高められます。

そのため、大量の過去のデータが蓄積されている企業であれば、初期から高い精度で予測ができるでしょう。

AIを使った需要予測の詳細や具体的な活用事例については「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」で紹介しているので、ぜひご覧ください。

需要予測は未来を予見する試みであり、必ず的中するわけではありません。しかし、以下のポイントを押さえることで、精度を高めることができます。

• 【ポイント1】目的を明確にする
• 【ポイント2】信頼性の高いデータを活用する
• 【ポイント3】異常値を考慮する
• 【ポイント4】改善を続ける

いずれも重要な点なので、1つずつチェックしましょう。

予測を始めるうえで最も大切なのが、「需要予測の目的をはっきりさせること」です。

目的に応じて、必要なデータは異なります。たとえば、来月の需要を予測する場合、1年前の同月や直近のデータが必要です。一方、より長期的な予測を行う場合は、市場のトレンドや取引先の戦略など、広範な情報を考慮する必要があります。

目的が曖昧なままでは、予測に必要なデータがわからず、予測と実態がかけ離れてしまうかもしれません。

必要なデータを集め、精度の高い予測を行うためには、まず需要予測の目的を明確にしましょう。

予測の精度を高めるためには、最新で正確なデータの使用が欠かせません。

たとえば、古いデータで分析を行うと、市場が変わる出来事が発生した際に、その変化に対応した予測ができません。

近年では、新型コロナウイルスの影響で消費者の購買行動には顕著な変化が見られました。

オンライン購入の増加や特定商品への需要変動など、パンデミックによって引き起こされた傾向は、コロナ以前のデータでは捉えきれません。にもかかわわず、新型コロナ流行前のデータで予測していると、予測結果と現実に大きなズレが発生します。

予測開始時にデータを集めるだけではなく、予測を始めた後も継続的にデータを集め、常に最新の情報も取り入れながら予測していくことが重要です。

また、データの正確性を確保するために、入力ミスの有無や異常値の適切な処理、データソースの信頼性、そして収集方法の見直しを含む綿密なチェックが欠かせません。

需要予測を実施する際には、異常値は結果に大きな影響を及ぼす場合があります。

需要予測における異常値とは、通常とは違う需要のことです。たとえば、イベントの開催時に需要が増え、開催後に需要が減るという一時的な増減が異常値に当てはまります。

このように、プロモーションや特定のインフルエンサーによる商品紹介、自然災害など、通常とは異なる状況が発生すると、予測結果は変わってしまいます。

このイレギュラーな状況は、データセットから除外するか、異常値として適切にラベル付けし、分析時に考慮しなければなりません。

需要予測は、一度設定したら完了というわけではありません。市場は常に変動しており、消費者の行動も変化するため、予測プロセスも進化し続ける必要があります。

「予測と実際の結果との間にズレがあったら改善の機会」と捉えましょう。PDCAサイクルを活用し、予測プロセスを定期的に見直し、状況に応じてモデルを更新することが大切です。

かつて最適だと考えられたモデルも、新たなデータ収集や市場の変化により、更新が必要となる場合があります。この持続的な改善と適応こそが、予測の精度と信頼性を高める鍵です。

物流業界の需要予測に向いているのが、AI予測分析ツール「Prediction One」です。最大の特徴は、専門的な知識がないユーザーでも簡単に利用できる点にあります。インターフェースは直感的で、複雑な設定や操作は必要ありません。

Prediction Oneは自動モデリング機能を備えており、利用者は高い精度で予測できます。予測の結果だけではなく、その背後にある理由や要因もわかりやすく提示されるため、意思決定プロセスがより明確かつ効率的です。

また、Prediction Oneは、デスクトップ版とクラウド版の両方を提供しており、企業のニーズやシステム環境に応じて最適な選択ができます。

この先進的なツールを導入すると、企業には以下のメリットが期待できます。

• 在庫を適正な数で維持し、資金繰りを改善できる
• 輸送計画をより正確に実施し、配送の効率化とコスト削減を達成できる
• 倉庫の運用を効率化し、スペースの最適化と人件費の削減につながる

Prediction Oneは、物流業界の競争力を高め、持続可能なビジネス運営をサポートする強力なパートナーです。詳しい機能の活用方法は、無料でダウンロードできる資料にまとめていますので、ぜひご覧ください。

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物流業界において、需要予測はとても重要です。

市場の先行きが読めない中、企業は適切な在庫管理や効率的な輸送計画、コスト削減を実現するために、正確に需要予測を実施する必要があります。下記のポイントを押さえつつ、精度を上げていきましょう。

• 【ポイント1】目的を明確にする
• 【ポイント2】信頼性の高いデータを活用する
• 【ポイント3】異常値を考慮する
• 【ポイント4】改善を続ける

なお、AI予測分析ツール「Prediction One」は、専門知識がないユーザーでも簡単に高精度の予測が可能です。積極的に導入して、物流業界における効率的な意思決定をしていきましょう。詳細な機能や具体的な活用方法に興味のある方は、下記より資料を無料でダウンロードしてください。