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COLUMN コラム

需要予測

在庫管理をサポートする需要予測システムとは?メリットや導入の注意点を解説

需要予測の精度を上げるには、過去の販売実績、気象情報、競合他社の売価など膨大な情報の中から関連するデータを集め、分析していく必要があります。そこで、多くのデータ分析に適しているのが、AIによる機械学習システムです。需要予測にAIを活用することにより市場の需要予測が可能となり、収益を最大化させるために必要な売上予測、在庫管理のサポートにも役立ちます。ただし、需要予測には豊富なモデルがあるため、目的に合わせて使い分ける必要があります。導入前には、それぞれのモデルの特徴を必ずチェックしておきましょう。今回の記事では、在庫管理に役立つ需要予測システムのメリット、導入の注意点を紹介していきます。

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需要予測システムってどんなシステム?


需要予測システムは、過去の販売データから市場の需要を予測し、在庫管理を過不足なく管理します。また、発注数などのデータを最適化することにより、人件費の削減、労働時間の短縮、従業員の負担軽減にも繋がります。さらに機械学習システムは、将来の需要や販売数を予測し、必要最低限の在庫数を割り出すことによって、欠品のリスクを防ぐことも得意としているため、商品の在庫管理にも活用されています。流通業などの在庫量の最適化を可能とした需要予測システムは、企業における収益の最大化を図るために必要な存在となっています。

どうやって需要を予測するの?


需要予測方法にはさまざまな種類があるため、目的に合わせて使い分けることで結果を出せるようになります。次に、需要予測をするための手法の中から4つのモデルについて、簡単に紹介します。

1.時系列分析法

時系列分析法は、時間の経過に沿って計測されるデータの推移から傾向の把握、数値予測などの需要予測を行う手法です。過去の時系列データをグラフ化することにより、傾向を視覚的に確認することができます。通常は1年、半年、3カ月分のデータを用いて分析します。主な利用シーンは、季節商品、トレンド商品における見込み客、新商品の販売傾向、顧客のグループ別販売傾向を知りたい場合などです。

2.移動平均法

移動平均法は、過去の売上から算出される平均単価に基づいて、在庫の総数を示す棚卸資産を評価額として取り扱うための計算方法です。現在の棚卸資産における評価額を把握することで、市場に変化があった時に対処できるようになります。ただし、デメリットとしては多くのデータを必要とし、管理や分析が複雑化するため担当者の負担が大きくなる点です。さらに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といった欠点があります。ただ、直近のデータを反映し、売上を予測したいと考えている時には最適な手法と言えるでしょう。

3.指数平滑法

指数平滑法は、時系列におけるデータから将来の値を予測する時に活用される分析手法です。過去の実績値と予測値を割り出すことによって、需要予測を行います。前回の予測値と実績値があれば、予測が簡単に算出できることもメリットです。主な利用シーンは、定期発注の発注量、財務上の時系列予測や、株価変動分析などです。

4.回帰分析

回帰分析は、時間、販売数量など予測したい目的に対して関係のありそうな変数を直線の形で表す分析方法です。回帰分析は、原因となる説明変数が一つの場合をあらわす単回帰分析、複数の場合に用いられる重回帰分析の2つに分けられます。主な利用シーンは、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です。

需要予測システム導入による3つのメリット


AIによる需要予測は、多品種少量生産への転換、意思決定など、企業が収益を最大化させるために役立っています。そこで次に、需要予測システムを導入することによる主要なメリットを3つ紹介していきます。

1. 在庫量を最適化できる

機械システムによるAIは、過去の売り上げ、顧客属性、立地条件、為替、天候など膨大なデータを分析し、適正な在庫量を計算することを得意としています。需要予測によって適正な在庫量を割り出し、在庫過多、欠品などのリスクを防げるようになり、製品在庫の最適化を可能とします。

2.業務の効率化が可能

需要予測にAIを活用することで、根拠のあるデータに則った信憑性のある来客、来場者予測値から設備、人材をうまく配置できるようになります。AIが自動で需要のパターンを見つけ出すため、現場担当者の負担を軽減させることにも繋がります。AIによって効率的な企業運営が可能となり、業務効率の改善に役立ちます。

3.人的ミスを防いで正確な分析ができる

需要予測は、精度を上げるためには膨大なデータによる分析を必要としなければなりません。そのため、情報分析、処理能力に大きな差のある人間がおこなおうとするとヒューマンエラーによるミスが起こりやすく、精度の低下に繋がる恐れがあります。データ分析を得意とする機械学習システムを導入することにより、ヒューマンエラーの少ない正確な分析、運用が実現します。

需要予測システムを運用する際の注意点


需要予測システムは、必ずしも導入すれば高精度の予測ができ、完璧に在庫管理ができる訳ではありません。そもそも、すべての需要を正確に把握する予測モデルはないと考えるのが得策です。システムを効果的に運用していくには、予測が外れることを前提として考えた上で、外れた時の対策を考えておく必要があります。外れた時の対策を知るためには、トライアンドエラーを繰り返すことが大切です。何度も検証し、失敗から得た対策を重ねて需要予測の精度を上げていきます。

需要予測システム導入時に気を付けるべきポイント


需要予測システムによる分析の精度を上げるには、目的、商品に合わせたモデルを導入するなど、さまざまな注意点が挙げられます。次に、効果的に需要予測システムを活用するために、導入時に気をつけるべきポイントについて解説していきます。

1.目的を明確にする

需要予測システムは、在庫の削減、最適な人員配置、年度予算の最適化など導入する目的を明確にする必要があります。目的を明確にすることで、適切な予測期間が設定できるようになります。導入目的を明確にするためにも、企業はより具体的な目標を設定する必要があると言えます。

2.需要予測に適した商品を見定める

需要予測システムが効果を発揮するのは、生産をコントロールして在庫や欠品をなるべく減らしたい時です。たとえば、生産から販売までのリードが短い、単価が低い、生鮮品などの商品は需要予測システムに向いています。逆に、確定受注に対し生産、仕入れを0からスタートしなければならない商品は需要予測システムに不向きです。導入する際には、需要予測に向いている商品を把握し、適切に運用する必要があります。

3.外的要因を加味する

需要予測は、セール期間、天気、景気、時期などの外的要因を加味することで、より高精度な結果が出せるようになります。外的要因は商品によって大きく異なるので、商品に合わせてどの要因に重みをつけるかを事前に決めてから分析することが大切です。

需要予測システムの活用事例


AIによる需要予測システムは、収益の最大化を図るため、多くの企業で利用されています。次に、需要予測を実際に活用している活用事例を業種別に紹介していきます。

1.タクシー業界の乗客数予測

トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社では、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。需要予測に使われる分析材料は、主に場所、時間帯、天候などです。人工知能による需要予測を行うことにより、長距離を利用するお客さんの数、需要の多いタイミングに顧客が必要する場所、売上、混雑回避のために必要な乗車ニーズを割り出しています。

2.小売店の発注・在庫管理業務の効率化

小売業者向けのサービスでは、既存店の過去実績や物件などの多角的なデータ、さらに曜日、時間帯、天候に基づいたデータと組み合わせて需要予測を行います。売上見込みをAIで分析することで適正在庫数を確保し、無駄のない生産量を保つことを可能とします。

3.アパレル企業の需要予測

アパレル企業においても、AIが売上、トレンドなどを需要予測し、商品企画に役立てています。たとえば、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サービスが利用されています。同サービスでは、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ています。

需要予測システムを導入するなら「UMWELT」がおすすめ

TRYETINGが開発するノーコードAIクラウドUMWELTでは、需要が拡大しやすいイベント要因を加味するなど、需要予測の中でもより精度の高い機械学習手法を採用しています。そのため精度の高い分析をして需要予測を行いたい、スムーズな在庫管理を求めている、本格的に需要予測システムを導入したいと考えている企業様に大変おすすめです。

また、UMWELTには常時100種類ものアルゴリズムを搭載し、レゴブロックのように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可能です。なお、需要予測の効果を十分に発揮できるよう、TRYETINGがAI導⼊、DX推進を支援し、解析をサポートします。導入の際はもちろん、導入後もコンサルタントが伴⾛しサポートするため、プログラミングの知識がない方でも安心して利用できます。

  • 常時100種類ものアルゴリズムを搭載。
  • 機能を組み合わせることで、どんなデータでも簡単にAIの構築が可能。
  • 業界最高水準のコストパフォーマンス。
  • 導入後はコンサルタントがサポートするため、知識がなくても利用できる。
  • 需要が拡大しやすいイベントなど、需要予測に外的要因も加味できる。

まとめ

需要予測システムで在庫管理を行う際には、予測精度を上げるために過去の売上、商品数など多くのデータ量を必要とします。とくに商品数を多く扱う大手企業の場合、データ量が膨大になりやすいため、人の力だけで情報処理を行うのは困難です。さらに、需要予測システムは、導入するだけでは結果を出すことはできません。需要予測をする前に目的を確認し、最適なシステムを選択する必要があります。目的に合った予測方法を採用し、計画を改善することで、求める予測ができるようになります。さらにAIの機械システムを導入することで、さまざまなデータを正確に反映し、ヒューマンエラーの少ない運用を実現できます。

しかし、データ分析を得意とするAIの導入には、プログラミングの知識がないと導入、管理は難しい上に、膨大なデータを処理するのは手間もかかります。そこで多くのデータを簡潔に処理するのに最適なのが、AIの機械システム導入、運用を簡単に行える「UMWELT」です。UMWELTであれば、プログラミングの知識がなくても常時100種類以上あるアルゴリズムを組み合わせるだけで、誰でも簡単にAIを構築できます。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、コストパフォーマンスでも優れています。機械学習システムであれば、多くのデータ管理、分析もスムーズに行えるようになります。UMWELTによるAIを需要予測に利用して在庫管理を適切に行い、収益の最大化に役立てていきましょう。

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