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COLUMN コラム

需要予測

なぜ需給予測が必要なのか?需給予測の重要性や活用事例、克服すべき課題とは

あらゆる企業が取り組む需給予測。この記事では、需要と供給の関係の基礎から、需給予測のケース別の活用事例、スマートフォンの普及やコロナ禍における小売業や販売形態の需給予測のトレンドまで、分かりやすくまとめて解説していきます。DXの有効性やおすすめのシステムまで紹介していますので、最後までご一読ください。

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需給予測の基礎知識


ここでは、需要と供給の基礎から、需給予測を立てる目的などを解説していきます。均衡価格や効率的分配など、難しいように聞こえる単語も、また、なぜ需給予測が必要なのか、大切なのかも、しっかりと解説していきます。

需要と供給とは

辞書によると、需要とは、「家計・企業などの経済主体が市場において購入しようとする欲求」のことをいい、供給とは、「販売のために、商品を市場に出すこと。また、その数量」のことをいいます。ビジネスにおける需要と供給とは、その商品を買いたいことを需要と呼び、その商品を売ることを供給といいます。一般的に、商品の需要は、価格が上がると減少し、価格が下がると上昇する関係性があります。市場経済では、価格の上下によって需要と供給の量が決まります。需要と供給のバランスが最も取れている点を均衡点といい、そのときの価格を均衡価格といいます。自由競争の末に到達した均衡点では、資源が必要なところにだけ分配されます。こうなることで、不足や無駄が生じなくなります。これを資源の効率的分配といいます。

需給を予測する目的

需給予測の目的には、販売機会の損失を防ぐ目的があります。流通業などの適正在庫量を最適な量に保つ上で、必要なのが需給予測です。欠品による販売機会の損失リスクを避け、さらに過剰在庫を防ぐためには、需給予測は必要不可欠です。また、来客数の予測による業務効率化や、市場予測によるマーケット分析など、その必要性は多岐にわたります。

需給予測の重要性


需給予測は、企業の利益最大化にとって大きな鍵になります。需給予測を正しく行うことで、欠品等による販売機会の損失、売り上げ減少の回避、過剰在庫による管理コスト増大などのリスクを回避するためにも、需給予測は大変重要なものであり、企業の利益最大化のためには、避けては通れない道です。

需給予測の活用事例


ここでは、需給予測システムの活用事例を、ケース別に見ていきます。各ケースごとに課題がそれぞれあり、在庫管理や発注業務、マーケティングや食品ロスなど、さまざまな課題を解決することが可能になりました。

保守部品の管理

製造業やその販売店では、保守部品の確保が重要です。日立のコラムによると、製品を販売すると、保証期間の間少なくとも3~5年は修理用に部品を確保しておく必要があります。これを怠ると、お客様の満足度低下に繋がり、リピート購入に結び付かなくなってしまいます。ここで課題となるのが、「どれだけ部品を確保するか」です。製品の数が増えるほど、部品の数はより増えていきます。それを管理するためにも、需給予測のシステム化は最重要課題と言えます。

POSシステムによる自動発注

需給予測システムと、POSシステムを連動させることで、しきい値を超えた商品を自動で発注するシステムを実現しました。このシステムは、ホームセンターやスーパーなどで、POSから販売データを直接収集し、必要となる量を自動で算出してくれます。こうすることで、適正在庫を保ちながら、発注の手間を省力化しています。

顧客生涯価値の向上

誰もが知っているゲーム会社のバンダイナムコでも、需給予測は行われています。年々、スマートフォン向けゲームアプリの市場競争は激しくなっており、中長期的にユーザーを増やし利益を出す必要がありました。そんな中、ゲームアプリの「テイルズ・オブ・ザ・レイズ」において、AIによる需給予測を行い、広告配信の対象を絞りました。結果として、顧客生涯価値の向上に繋がり、成果をあげました。

食品廃棄率の低減

大手回転寿司チェーンである「スシロー」も、AI需給予測を用いて大きな業績をあげました。AI需給システムを導入し、いつ、どの寿司が食べられたのか、または廃棄されたのかを分析し、過去のデータや店内状況と照らし合わせ、店舗を運営しました。店舗に「回転すし総合管理システム」を導入することで、お客さんの食べたい寿司をタイムリーに提供することが可能となりました。また、食品ロスも大幅に減らすことができ、廃棄率を75%も削減すること成功しました。

需給のトレンドを紹介


コロナ禍やスマートフォンの普及によって、販売形態や産業形態は大きく変化しました。そんな大きな変化が起きた小売業界やスマートフォンを活用した新サービス群などのトレンドについて解説していきます。

コロナによって小売業のトレンドは大きく変わった

コロナにより、小売業のトレンドや形態は大きく変わりました。スーパーや、家電大型量販店、ドラッグストアなどは、コロナによる新しい需要や、増大した需要などにより業績は好調でした。一方、百貨店やコンビニエンスストアなど、外出における需要が大きい産業では、大きな打撃を受けました。このように、さまざまな産業や業界において変化があり、アフターコロナ時代にも、大きな変化があるかもしれません。

スマートフォンの普及によって新サービス群が登場

スマートフォンの普及により、利用者間の取引が特徴的な新サービス群が誕生しました。こういったサービス形態は、大きく分けて4種類あります。企業対企業のB to B、企業対企業対消費者のB to B to C、企業対個人のB to C、個人対個人のC to Cがあります。需要と供給を個別またはリアルタイムにマッチングさせることで、生産性の向上や新サービスの登場などによって経済成長へ寄与すると考えれます。このように、スマートフォンにおけるビジネス形態の確立は、大きな期待が寄せられています。

需給予測の課題


需給予測には、高度なノウハウや経験などが必要だからこそ生じてしまう課題や、データを活用しているが故の問題など、さまざまな課題や問題が存在します。ここでは、そんな課題の詳細や原因、気をつけるべき注意点などを解説していきます。

予測の精度が低い場合がある

需給予測は、過去のデータを大量に活用しているからといって、100%正しいわけではありません。むしろ、完璧に当てることはなく、多少なりとも外してしまうことがほとんどです。また、予測立案には営業側と需給調整側の二つの立場があり、立場の相違やビジネスチャンスのロスを恐れた過剰在庫によるミスなど、予測の精度は間違いなく正しいとまでは言えません。

生産品目が多いと正確な予測が困難

営業の売上目標とは別に、需給調整部門が売上予測データをもとに需給予測を立てている企業もあります。この売上予測が大まかな場合があり、個々の製品に落とし込むのは時間がかかります。数百、数千個になると、同じ精度で生産計画を立てることが困難になります。人間の力では、不注意からのミスも発生するので、人間の力のみでは限界が存在します。

業務が属人化しやすい

需給予測業務は難しいからこそ、業務が属人化しやすくなるといった傾向があります。高度なノウハウや経験が必要だからこそ、ベテランが担当することが多くありますが、ベテランが辞めてしまった場合や、異動となった場合、大きな痛手となってしまいます。また、新人も即戦力にならず、育ちもせず、人材流動の硬直化の原因にもなります。

需給予測の課題の解決にはDXが有効


これまで紹介した需給予測の課題や問題点はDX化によって解決することができます。人の操作ではなく、AIによる自動化などによって需給予測を行うことで、ヒューマンエラーなどを防ぐことができたり、誰でも需給予測をできるような環境やシステム構築を行うことで、属人化を防ぐことができます。

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まとめ

この記事では、需給予測において大切なポイントや属人化などの防ぐべき注意事項などをお話ししました。これらに気をつけながら需給予測などを行うことで、適正在庫を維持することができたり、利益を最大化することにもつながるでしょう。また、需給予測の精度向上やDX化に興味のある方は、ぜひUMWELTをお試しください。大変なデータ分析や需給予測に役立つ技術などを、正確に提供してくれます。

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