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COLUMN コラム

需要予測

需要予測の問題点とは?失敗しないための需要予測システムの活用方法を解説

需要予測システムは、企業が収益の最大化を図るために、将来の販売数、需要の変化を予測することを目的に活用されています。AIにおける機械システムを導入することにより、過去の購買実績、在庫状況、市場動向などの膨大なデータ量を用いた分析が可能です。ただし、需要予測は必ずしも的中するものではありません。とくに、AIはイレギュラーなものや外的要因に弱いなど、さまざまな問題も抱えています。そこで今回は、AIによる需要予測の問題点と共に、失敗しないための需要予測システムの活用方法を解説していきます。

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需要予測はどんなシステム?


需要予測とは、製品の需要量に影響を持つ可能性のある要因、度合いを分析し、将来の需要量を予測する手法です。需要予測は、企業の収益を最大化させる目的だけでなく、販売計画、生産計画の立案、企業の意思決定などのシーンでも多く用いられています。近年では需要予測にAIを活用し、複雑化したデータからより精度の高い需要予測を立てることが可能となりました。

需要予測システムのメリット


需要予測システムには、AIを用いることで精度を高め、業務効率化を図るなどのメリットが挙げられます。そこで次に、需要予測システムにおけるメリットについて具体的に紹介していきます。

1.データに則った計画を立てられる

人による需要予測は、担当者の経験や勘に頼ってしまうケースが少なくありません。担当者のなかには、「欠品してはいけない」という心理が過剰在庫を生むこともあり、結果として余分な固定費用の増大、廃棄ロスにつながるケースもあります。収益の最大化を図るためには、余分な固定費用を無くすべく過去の需要データに応じた計画を立てていく必要があります。需要予測にAIシステムを用いることで、担当者の勘や経験に頼るのではなく、データに則った根拠のある計画を立てられるようになります。

2.多数の対象に対応できる

需要予測の精度を上げるためには、過去の販売データ、市場における変化、立地条件などありとあらゆる膨大なデータを分析していく必要があります。AIシステムにおける機械学習には、データをAI自身が解析し法則性を見つけることにより、自動的に需要のパターンを見出すことができます。膨大なデータ量を正確に反映し、ヒューマンエラーの少ない運用が可能なため、多数のデータを同時に分析したい時にも最適です。

3.在庫管理を最適化できる

需要予測にAIの機械システムを用いることで、膨大な量のデータを複合的に分析することが可能となり、人間が行うよりも正確で根拠のある需要予測が可能となりました。AIによる需要予測では、過去の需要データのみならず、価格や天候など多くの要因を踏まえた予測を行います。そのため、需要に起因するさまざまな要素が上振れ、下振れした時のパターンを含めた予測を算出することができるようになります。精度の高い需要予測によって、欠品などの無駄な在庫を抱えずに済み、コストの最小化を実現します。

需要予測システムが抱える問題点


需要予測システムは、業務効率化、予測精度のアップなど使い方によっては役に立つツールである半面、注意点もあります。そこで次に、需要予測システムが抱える問題点、注意するポイントについて紹介していきます。

1.予測が的中しない場合がある

そもそも需要予測とは、必ずしも当たらないものであるという前提を理解する必要があります。たとえば、2018年夏にファーストリテイリングは米グーグルと共に世界で集めた膨大なデータを分析し、流行色、シルエットを予測した上で生産計画を立てるプロジェクトを開始しました。しかし、決算期に店頭値下げが増え、買い控えを誘発する悪循環が生じる事態が生じました。

このように、ファーストリテイリングやグーグルのような大手企業さえも、AIによる需要予測は難しいことが浮き彫りとなったのです。データ分析を得意としたAIは人の手による予測より高精度ではあるものの、まだまだ実用に耐えるレベルではないと言えるでしょう。

2.予測に適する対象と適さない対象がある

AIによる需要予測システムには予測する対象に適・不適があるので、導入前には注意が必要です 。たとえば、生鮮食品などリードの短い対象は外的要因の影響を受ける可能性が低く、AIの特長が発揮されやすいため需要予測に適していますが、長期の場合は影響を受けやすいため予測に向きません。

3.外的要因に左右される

AIが高い予測精度を出すためには、大量の在庫、売上データ、統一されたデータフォーマット、さらに想定外の外的要因がないことが必要とされています。とくにトレンドや競合店の値下げ、欠品など想定外の外的な要因は、実際の需要を大きく左右しがちです。現在のAIでは、まだまだ外的要因を予測に反映させるまでの段階には達していないため、需要予測は必ずしも的中するわけではありません。

需要予測システムの運用に失敗するケース


需要予測システムを導入することで、予測精度が向上し、在庫削減、欠品削減などに効果が得られ、収益の最大化に役立ちます。ただし、システムを利用しても必ずしも正確に的中する訳ではないことには注意が必要です。とくに、需要予測が的中する前提で運用してしまうと、予測が外れたときに失敗してしまう可能性があります。さらに、AIの予測システムに期待しすぎると、思うような効果が得られない場合に活用されなくなりかねません。

これらの失敗を防ぐには、予測精度改善、緊急対応、予測の外れを前提とした3つの視点でPDCAを実践していく需給マネジメントシステムの構築が必要不可欠です。どんなに高度な予測モデルを使ったとしても、予測は必ずしも正確に当たるものではありません。予測が外れた場合を想定した上で、他の業務に極力影響が出ないような準備や、予測がどの程度外れるかを見積もった上での在庫用意など、外れた時の対処法を予め定義しておくことが大切です。

需要予測システムの精度を向上させるには


需要予測システムの精度を向上させるには、予測したい目的に応じて最適な予測モデルを見つけ出すなど、さまざまなコツがあります。そこで次に、需要予測システムの精度を向上させるために気をつけたいポイントについて紹介していきます。

1.正確なデータを入力する

需要予測システムの精度を向上させるには、予測に適した正確なデータを用意する必要があります。商品、製品に関するデータは常に更新し、より正確な情報を利用することが大切です。たとえば、予測に使用するデータは、できる限り最新のデータで正確なものを選びましょう。1カ月先の生産量を予測するのであれば、1カ月前のデータよりも1日前のデータを使うべきです。

2.最新の予測モデルを使用する

競合商品の変化、流行の移り変わり、大規模災害など、社会は常にめざましい変化を遂げています。また、これらの要因によって予測精度が低下することも考えられます。今は最適なモデルであったとしても、何らかの要因で役に立たなくなる可能性があるため、予測モデルは検証と改善を繰り返した上で定期的に新しいモデルに更新していくことが大切です。

3.イレギュラーを考慮する

AIは膨大なデータによる分析は得意としていますが、商品がメディアに取り上げられたときの急激な売上増加など、一時的な予測を予測するのは難しいのが現状です。メディアや販促キャンペーンによる一時的な売り上げのように突発的な増加はイレギュラーとして扱い、異常値として処理します。

4.試行錯誤を繰り返す

AI は最初から正確な予測ができるわけではないので、様々なデータを学習させ、試行錯誤しながら精度を改善させていく必要があります。たとえば、直近1年間の予測データと実績データをAIで検証し、相関性の高いもの、または結果への影響度が大きいデータを見極めつつチューニングを繰り返していきます。このように、AIによって調整を繰り返すことで予測精度はますます向上していきます。

的中しない需要予測システムは無意味なのか?


需要予測システムは外的要因に弱いため、必ずしも的中するものではありません。ただし、予測を継続的に行うことで精度が上がる、または外れた時の対処ができるようになるため、たとえ的中しなくても継続的に運用してデータを活用することに意味があると言えます。たとえば、予測が外れた場合はその原因を究明し対策を打つことによって、外れた時のために手を打てるようになります。

逆に、システムを導入すれば予測が当たるようになると思い込んでしまうと、予測が外れた時の対応ができなくなる可能性があります。機械システムを使用する際には、あくまで外れるリスクがあることを前提とし、機械システムの予測を盲信しない意識が大切です。

需要予測システムの活用事例


需要予測システムは、これまで多くの企業が収益化に役立たせるために利用しています。たとえば、小売、アパレル業界では、商品情報を登録すると売り上げを予測できる「Sell.NAVI」というAIサービスを利用することによって、価格の最適化、損失を抑えて利益を最大化させることを可能としました。また、AIの需要予測はアパレルだけでなく、医療業界にも役立っています。

アルフレッサ株式会社はソフトバンク株式会社が提供するAI技術「MAGELLAN BLOCKS」を活用し、医療品の出荷予測にAIを用いることで、適切な量の医療品を出荷できるようになりました。さらにトヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は、タクシーの需要をAIによって予測してドライバーに配信する「配車システム」を試験導入し、場所ごとの正確な乗客数の予測を行なっています。

AIを活用した需要予測システムを導入したいならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

収益を最大化させるためにも、企業は適切な在庫量を事前予測して準備する必要があります。より精度の高い需要予測をおこなうには、機械システムによるAIが最適です。TRYETINGの「UMWELT」であれば、AIによる機械学習によって精度の高い需要予測が可能となります。UMWELTには100種類もの豊富なアルゴリズムが常時搭載されており、それらを自由に組み合わせることで、「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築することができます。

レゴブロックのように機能を組み合わせるだけで簡単にAIが導入できるため、プログラミングの知識がなくても利用可能です。さらに、AI構築に必要な機能を幅広く提供しており、AI導入時の8割を占めるデータの前処理を簡単にする機能も搭載しています。

  • 常時100種類ものアルゴリズムを搭載。
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  • 業界最高水準のコストパフォーマンス。
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まとめ

需要予測の精度を上げるには、膨大なデータによる分析が必要です。AIなどの機械学習システムを使うことにより、ありとあらゆるデータによる分析を行い、予測精度を高めることができます。しかし、AIによる需要予測はプログラミングの知識が必要とされます。そこでおすすめなのが、常時100種類ものアルゴリズムを組み合わせるだけでAIを構築できるUMWELTです。

UMWELTは、プログラミングの知識がなくとも機械学習システムを利用して需要予測が可能です。さらに、UMWELTは業界最低水準の料金で利用できるようになっているため、最低限の時間とコストでAIを導入できる点も大きな魅力のひとつです。UMWELTを収益の最大化を実現させるための需要予測に役立ててはいかがでしょうか。

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