需要予測の精度を向上させるには？需要予測の重要性や予測が外れる原因を解説

近年では、数多くの企業が収益の最大化を図るために、需要予測を行っています。商品の売上、サービス向上するためにも、各企業における過去のデータ集計、さらにデータ分析による需要予測が欠かせません。ただ、企業によっては製品の需要予測が上手くできずに商品の発注、欠品などのミスを起こしてしまうケースも少なくありません。では、正確な需要予測をするには具体的にどのような対策が必要なのでしょうか？そこで今回の記事では、企業の収益化、成長における需要予測の重要性、また需要予測が外れる原因について解説していきます。

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需要予測は成功の近道

需要予測とは、企業が利益を拡大するために、商品やサービスの市場における売れ行きを予測することを表します。事業を発展させ、企業の収益を拡大していくためには、多くの売り上げから得た利益と資金の確保、さらに新規事業への再投資が必要です。需要予測を行うことにより、販売の機会損失を防ぎ、売上の減少を回避することに役立ちます。加えて、過剰在庫による管理コストもカットできます。需要予測はまさに企業の収益化への貢献、成長への近道と言えるでしょう。

需要予測の重要とされる理由

近年では、市場に数多くの商品やサービスが溢れており、ありとあらゆる類似商品、サービスが競合しています。数多くの競合商品がひしめく中で収益化を図るためには、市場変化の兆候をいち早く察知した上で、商品の需要予測におけるデータ分析を行う必要があります。需要予測を効率よく活用して収益を拡大させることにより、そこから得た利益や資金を商品やサービス、あるいはマーケティングへの集中投資へ充てることが可能となり、企業はより高い競合優位性を手にできるようになります。企業収益の最大化、そして成長を図るためにも、需要予測は重要と言えます。

需要予測で用いられるモデル

需要予測は、受注の状況や顧客数、見込み客などのデータを基に担当者が予測する「人的な予測」。そして回帰分析、移動平均法、指数平滑法などのモデルを用い、過去の実績を基に未来の予測値を導き出す「統計的な予測」の二通りが挙げられます。それぞれの予測に基づくモデルは、用途によって使い分けることで効率よく活用できます。次に、需要予測で用いられるモデルの種類、特徴について紹介していきます。

1.時系列分析法

時系列分析法とは、トレンド、季節変動、循環変動、不規則変動などにおける時系列的データから将来の売上を予測していくモデルです。確率として起こる現象を、時間の経過に従って定期的に観測し、得た値を整理・配列して分析します。主な利用シーンは、時間とともに変動するデータを解析する際に用いられます。

2.移動平均法

移動平均法は、過去の売上から算出される移動平均データに基づき、将来の売上を予測していくモデルです。ただ、移動平均法は一部の直近データしか活用しないため、過去のデータを無駄にしてしまう欠点があります。しかし、なるべく直近のデータを反映して売上を予測したい時には最適な手法です。

3.指数平滑法

指数平滑法は、過去の実績値と予測値を割り出すことによって需要を予測していきます。
指数平滑法において、最も単純な予測は以下の式によって行います。

予測値= α × 前期実績値 + (1 – α) × 前期予測値

係数αは平滑化指数と呼ばれる設定値で、1に近いほど直前の実績を重視した予測ができ、さらに0に近いほど過去データの傾向を重視した予測が可能です。

4.回帰分析

回帰分析は、時間、販売数量など売上に関係がありそうな変数を直線の形で記述していく手法です。主に、原因となる説明変数が一つの場合は単回帰分析、複数の場合は重回帰分析と呼び分けます。利用シーンは宣伝広告費と来店者数の関係を数字に表して分析したい時など、原因を推測する時に活用します。

需要予測は確実に当たるわけではない

需要予測は、必ずしも確実に当たる訳ではありません。そのため、「需要予測は当たってなんぼ」ではなく、「正確には当たらない」との前提の下で考える必要があります。ただし、毎度外れてばかりの需要予測では仕事に役立てられないので、精度を上げるよう努める必要はあります。予測精度を上げるには、信用できる大量のデータ、さらに高い精度で需要予測につながるデータの特定が必須です。予測に必要な関連データの種類が少ない、またはデータの精度が低いことは失敗の原因となり、正確な予測ができなくなります。

予測が失敗した時、或いは予測精度を向上させたい時は、関連するデータの量を充分に用意したり、分析に使用するデータの品質を上げたり、適切なモデル設計を行う必要があります。需要予測精度を0.1%でも上げるためにも、対処目的に応じた需要予測モデルの使用と、活用方法の実行を心掛けましょう。また、予測精度をより一層上げるために、調整を繰り返すことができる専門スキルを持った人材を用意することも大切です。

需要予測が外れる理由

需要予測が外れる原因には、具体的にどのような問題があるのでしょうか？ここからは、需要予測が外れる理由、原因について紹介していきます。

1.データ不足

需要予測は、大量のデータから相関関係を導くAIによって行われます。予測したい内容とは一見関係なさそうに見える内容であっても情報として必要なケースがあるため、関連したデータを充分に揃えることが重要となります。しかし、企業によっては社内のどこにデータがあるのかわからない、データ化が上手く行えないなどの問題を抱えています。需要予測の精度を上げるためにも、関連データをまとめて管理できる環境を整備しておきましょう。

2.メーカー各社の戦略ミス

需要予測ミスの原因には、メーカー各社の戦略ミスが理由のひとつとして挙げられます。たとえば、売上目標に基づいて商品を発注、販売しても、需要が無ければ売れ残りを抱える原因にもなりかねません。また、その結果から翌月の出荷量を減少しても、今度は商品が足りないなんてことも……。収益の最大化を図るには、メーカー側の事業拡張意欲や売上目標ではなく、過去のデータに基づいて需要を正確に予測していく必要があります。

需要予測の精度を向上させるには？

需要予測は必ずしも正確に当てられるものではないとはいえ、毎度結果と乖離した需要予測をしていてはビジネスに活用できなくなります。収益の最大化を図るためにも、精度を0.1％でも上げるための取り組みが必要です。そこで次に、需要予測の精度を向上するための取り組み、コツについて紹介していきます。

1.目的を明確にする

需要予測の制度を上げるには、目的に応じて最適な予測モデルを見つけ出すことが大切です。たとえば、数週間後の受注を予測して毎日の生産量を決定するなど、短期的な意思決定が必要な場合、直近データを利用してなるべく近い将来を予測する必要があります。その一方、設備投資の時期、新商品発売のタイミングなど経営戦略として需要予測を利用する場合は、市場の動向、取引先の戦略などの要素を考慮した上で、なるべく遠い将来を予測しなければなりません。

2.信憑性の高いデータを使用する

需要予測に使用するデータは、なるべく最新の正確で信憑性が高いデータを使用しましょう。たとえば、1カ月先の需要予測であれば、1カ月前より直近の1日前のデータを利用した方が予測精度が高くなります。過去データを予測に活用する企業は、情報を常に更新し続け、正確な情報を利用するよう心がけましょう。

3.イレギュラーなデータへの対応を見直す

テレビやニュースなどのメディアに取り上げられたことによる売上、販促キャンペーンによる一時的な売り上げなど、イレギュラーなデータの場合は需要予測が難しいもの。そんな時は一時的な売上を異常値として処理するなど、対応を見直していく必要があります。

4.継続的に改善を続ける

流行による競合商品、サービスの変化、大規模災害など、社会は常に変化しています。たとえ今は最適なモデルであっても、今後何らかの原因によってそうではなくなる可能性があります。さまざまな要因によって需要予測の精度が変化する可能性があるため、定期的な予測モデルの検証と、継続的な改善は繰り返し続けていきましょう。

需要予測は続けることに意味がある

商品販売は必ずしも予算通りにいかないとはいえ、来年度の販売予算を立てないことはありません。需要予測も同じように、需要予測が外れても継続していく必要があります。むしろ需要予測が当たらなかった場合は、原因を調べて対策を打ち、再び需要予測をしていくことで、需要予測の精度を上げることができるようになります。

需要予測は、たとえ当たらなくても改善策を得られるなど効果はあります。そのため、需要予測の精度を上げていくためにも、常に予測を続けていく必要があります。なお、需要予測にはイレギュラーな場合などどうしようもない外れもあるので、改善できる外れとは切り分けて考えましょう。ただし、たとえ「なくせない外れ」があったとしても、それがどの程度の大きさかを見積もることができれば、今後同じ事態が起きても問題を起こさないよう事前に手を打っておくことができるようになるでしょう。

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まとめ

商品の在庫は過剰になると利益を圧迫させ、管理コストを増やす原因にもなりかねません。しかし、逆に在庫が少なすぎると売れる機会を失って収益減となってしまうケースもあります。収益を最大化させるには、過去のデータを細かく分析した正確な需要予測が必要です。しかし、人為的に社内データを管理、処理するのは時間もコストもかかる上に、人の手によるミスも起こる可能性が高まります。

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