需要予測にはどんなデータが必要？予測精度を上げる方法や活用事例も紹介

需要予測の重要性や必要とするデータ、需要予測を取り入れることで得られるメリットについて解説します。昨今、多くの企業が、AIを用いた商品やサービスの需要予測を活用しています。予測精度を上げる方法や活用事例も紹介しますので、自社が求める需要予測とはどのようなものなのか、導入する際の参考にしてください。

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何のために需要予測を導入するの？

需要予測とは、市場が製品やサービスを必要とする将来の需要量を予測し、適切に供給するために行うものです。その結果、収益はもちろん、顧客満足度が向上し、企業ブランドの価値や維持、向上を期待できます。自社が何のために需要予測を導入し、どのように活用するのか、目的によって参考となるデータは異なります。目的に応じた適切なデータの選定は重要なポイントです。

需要予測の重要性

需要予測が重要視される理由は、企業の競合優位性を確保し、収益を最大化することにあります。現在の日本の市場には、多くの類似品や競合するサービスがあふれていて、商品力はもちろん、付加価値でも勝負しなければなりません。そのため、需要予測を行って得た収益から商品やサービス、マーケティングといった分野に積極的に投資を行う必要があります。

需要予測のメリット

正確な需要予測には、在庫切れによる売上機会の損失や過剰生産の予防などのメリットがあります。また、来客や来場者数を把握することで、最適な作業工数を測れたり、新商品開発における市場動向を分析して今後の市場を予測できることもメリットです。

円滑に在庫管理できる

在庫の過不足を最小限にし、在庫管理をスムーズに円滑に管理できるようになるのは、需要予測の大きなメリットのひとつです。余剰在庫を少なくし、適正な在庫量を確保することができれば、コストの削減や業務効率化につながります。

業務負担の軽減が可能

需要予測によって業務効率が上がると、担当スタッフの負担を軽減できます。例えば、物流業界では、膨大な量の荷物を管理しなければなりませんが、需要予測で適正な在庫量が算出できれば、在庫を多く抱える必要もなく、手作業による無駄を省くことができるため、限られた人員で業務を行えるようになります。その結果、長時間労働の解消にもつながります。

ヒューマンエラーの防止になる

ベテラン担当者の経験やノウハウだけに頼った需要量予測は、精度の低下や人為的ミスにつながりかねません。需要を予測するために必要な膨大なデータをAIが分析し、正確に反映することで、ヒューマンエラーの防止や業務の平準化につながります。

需要予測にはどんなデータが必要？

需要予測を行うには、予測をインプットするデータが必要ですが、具体的にはどのようなデータが必要となるのでしょうか。ここからは、主に基本となる需要実績のデータとさまざまな外部要因のデータについて詳しく解説します。

需要実績のデータ

販売実績や出荷実績などの需要実績の分析データがベースとなります。まず、対象とする製品の特性により、適切な期間を設定します。短すぎると異常なデータの影響を受けやすく、逆に長すぎると需要の特性が変わってしまうためです。必要な期間の需要実績が蓄積されていないようであれば、すぐに蓄積に着手しましょう。

外部要因のデータ

多くの製品やサービスの売上高は、コントロールすることができない外部要因に大きな影響を受けます。例えば、「暑いとアイスクリームやビールが売れる」といった天候や、為替、景気の良し悪しによって需要は変化するものです。こうした、外部要因のデータを取り込むことで、需要予測の精度向上を見込めます。

需要予測のデータの単位を設定しよう

次に、需要予測のデータの単位について考えてみます。基準となる単位によって、予測精度や手間は大きく異なるため、特性に合わせて適切な単位を設定する必要があります。例えば、ある商品の需要を予測する際に、全国規模の単位とするのか、地域ごとの単位とするのか、あるいは営業所ごとの単位とするのかといった具合です。

需要予測の対象設定も重要

需要予測は、対象によって向き不向きがあります。すべての商品を予測の対象にしたいと考えがちですが、なかには精度が得られない商品や、予測する必要のない商品も存在します。重要性の低い商品については、在庫をかかえず受注生産に切り替えるなどといった対策を打つのもひとつの方法です。

需要予測は当たるの？

これまで、需要予測の重要性やメリット、必要となるデータについてみてきました。将来の需要を正確に予測できる未来は理想的ですが、果たして需要予測は100％当たるものなのでしょうか。ここでは、予測が外れた際の対策について解説します。

需要予測は必ず当たるとは限らない

需要予測でいつでも正確な予測がもたらされるかというと、残念ながら言い切ることはできません。そのため、需要予測がもたらす結果がすべてではないということを念頭に、目的に応じた需要予測モデルを使用し、活用することが求められます。

外れたときの対策が重要

次に、需要予測が外れたときの対策を考えておくことが重要です。需要予測に発生する誤差の度合いをあらかじめ見積もっておくと、予測が外れても問題を最小限に抑えられるよう、事前に対策を講じることができます。また、予測が外れてしまっても、その原因を究明し、対策を立てることにより、精度の高い需要予測が得られるようになります。

需要予測の活用事例

ここからは、実際に需要予測を活用した事例をみていきましょう。需要予測の目的から活用方法、結果などを詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてください。

中古車の最適な価格予測

分析テーマ

中古車の価格予測の精度を上げる。各車種・モデルごとに回帰分析を行い、経過月数・走行距離・性能装備差それぞれで段階的に新車価格から減法する方式で予測価格を算出します。

活用データ

中古車落札価格を決める主な要素。精度向上に寄与すると考えられる新たな変数を予測アルゴリズムに加えることで、中古車販売価格の予測精度が向上し、適正価格での販売を実現できました。

メーカー、車種、モデル、グレードなどの基本情報
車検残月数、経過月数、キズや修復歴などの、走行距離などの車両スペック
モデルスペック（性能・装備）：カラー、排気量、エンジン性能、燃費、安全性能、タイヤサイズ、各種装備などの性能・整備

流通小売のマーケティング戦略サポート

販売戦略や商品開発に必要な指標を新たに算出し、あわせてBIツールで管理できる環境を構築することでマーケティング活動において、より迅速な意思決定が可能になりました。

分析テーマ

自社で蓄積するデータだけでなく、幅広い視野をもって、顧客の目線に近い視点のもとマーケティングを行いたい。

活用データ

自社データ：顧客データ、商品データ、Webデータ、店舗データ

外部データ：気象データ、POSデータ、TVCMデータ、口コミデータ

必要電力量の予測

予測アルゴリズムを複数作成し、その中で最適なアルゴリズムを選定し、再検証することで、24時間後の電力需要を97％以上の精度（誤差率3％未満）で予測することで、発電量の最適化を実現できました。

分析テーマ

翌日の電力需要を高精度で予測し、過剰な発電によるコストを抑えたい。

活用データ

エリアごとの電力データや気象データ、曜日データ

精度の高い需要予測システムを導入したいなら、「UMWELT」がおすすめ

精度が高く正確な需要予測をするためには、AIによる機械学習が必要不可欠です。トライエッティングの「UMWELT」であれば、以下の業務を実現できます。システムを利用すると、短期間で一定の成果を導くことが可能です。

• 大規模な過去データ分析
• 高精度な需要予測
• 発注数・タイミングの最適化の自動化を実現

まとめ

どのような目的で需要予測を行いたいか、導入の目的は企業ごとに異なります。在庫の最適化や人員要因の調達、次年度の予算策定など、さまざまな目的があることかと存じます。目的に応じた需要予測システムの構築には、トライエッティングが提案する「UMWELT」がおすすめです。「UMWELT」などの機械学習をベースにした需要予測ツールを導入することで、販売のチャンスを失わず、大きな利益につなげることが期待できます。興味をお持ちの方は、ぜひ一度お問い合わせください。