需要予測が抱える課題とは？失敗しないための基本的な考え方を解説

自社の提供する商品やサービスの売れ行きを考える上では、正確な需要予測をすることが大切です。しかし需要予測は必ず当たるとは限らず、他にも様々な課題を抱えています。この記事では、そのような課題と正しく向き合いながら需要予測を活用する方法について、成功事例も交えて解説していきます。

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需要予測の基本を徹底解説！精度向上のポイントも紹介

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需要予測の基礎知識

そもそも、需要予測とはどのようなもので、何のために行うのでしょうか。ここでは初めに、需要予測の基礎知識をご紹介します。

需要予測とは

需要予測とは、対象の商品やサービスがどのくらい売れるかを予測する取り組みのことです。これには需要分析や市場調査の他に過去のデータなども用いられ、企業にとっては仕入れや人員配置など様々な計画の基礎となります。

需要予測の目的

需要予測の本質的な目的は「消費者（市場）が商品やサービスを必要とするタイミング・量を予測し、適切に供給する」ことです。これを正確に行うことにより、売り上げの減少を避けたり、在庫の過不足が起きないように調節することができるようになります。

需要予測が抱える課題

ここまで説明したように、企業が活動をする上で重要な鍵となる需要予測ですが、いくつかの課題を抱えているのも事実です。では、その課題とはどのようなものでしょうか、詳しく解説していきます。

予測が当たるとは限らない

課題の一つ目は、需要予測が当たるとは限らないことです。むしろ確実に当たる需要予測は存在しないといっても過言ではありません。そのため、目的に応じた需要予測モデルを使用し、活用していくことが重要です。

対象によって向き不向きがある

需要予測には対象によって向き不向きがあります。生鮮食品やリードタイムが非常に短い商品など、予測する対象となる期間が短い製品は需要予測に向いています。一方で、リードタイムが長ければ需要予測をしづらくなります。そのため、対象によって需要予測を行うかどうかを検討しなければなりません。

想定外の外的要因の影響を受ける

最後に、AIによって需要予測をする場合は、想定外の外的要因の影響を受けやすいことに注意しなければなりません。例えば、1日だけ偶然売り上げが伸びた場合、そのデータを除外する、或いは補正をかけた上で取り込む必要があるでしょう。

需要予測の外れには2種類ある

需要予測の外れには、「なくなる外れ」と「なくならない外れ」の2種類があります。この内、なくすことのできる外れについては、極力少なくするような業務設計が重要です。なくならない外れの取り扱いは難しいですが、その外れの大きさをあらかじめ見積もることができれば、外れた時の損害を少なくすることもできます。

需要予測との向き合い方

このように需要予測には課題がありますが、そのような点も含めてシステムに向き合っていく必要があります。逆に、適切な形で需要予測を利用することができれば、企業が期待する成果を少しずつ出していくことができるでしょう。

需要予測は当たらなくても意味がある

それでは、外れる可能性のある需要予測はやる意味がないのでしょうか。実はそうとも限りません。特に需要予測を始めたばかりの内は、当たり・外れにとらわれずに運用をすることが大事です。

予測が外れたときの対応が大切

正確なデータを用いて需要予測をしても、その予測が外れる可能性はあります。しかし、外れてしまったときに、それを単なる失敗として終わらせるのではなく、予測と結果を比較して需要予測モデルに反映させることが大切です。

継続して運用することが重要

需要予測はすぐに成果が出るものではありません。結果を毎回フィードバックして、より精度の高い予測ができるように改善していく必要があります。急激な伸びはありませんが、改善を繰り返すことで需要予測を徐々に役立つものへと成長させることができるのです。

需要予測の成功事例

最後に、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTを活用した需要予測の成功事例を3つご紹介します。需要予測の導入を検討されている方は、ぜひ参考にしていただければと思います。

市場の変化で複雑化するサプライチェーンマネジメントに需要予測で対応

新型コロナウイルスの影響で通販業界の消費者需要が拡大する一方、サプライチェーンマネジメントの複雑化が進んでいます。ビューティーブランドのオルビス様は、変動する市場環境に対応するために、TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTを導入しました。得られた結果を応用し、将来的には現場のデータから新商品の予測も視野に入れています。

イールドマネジメントを軸に需要予測や広告施策最適化を検証

WILLER EXPRESS様では、イールドマネジメントや広告施策を効率化するためにUMWELTを導入しました。需要の大きさから適切な価格を設定したり、機会損失を判断する客観的な指標にするといった活用方法で、今後の施策の最適化を考えています。

グループ全体のDXと新規事業開発を推進

東急不動産ホールディングス様は、需要予測とそれに伴うシフト作成の自動化をはじめ、AIの活用施策に幅広く取り組んでいます。そして、これをきっかけにグループ全体のDXが推進され、新規事業開発にも力を入れられるようになりました。今後もAIによる業務効率化がどのように進んでいくか、社内で注目が集まっています。

高精度の需要予測システムを導入したいなら「UMWELT」がおすすめ

AIによる需要予測は、今後ますます活発に行われていくことが予想されます。しかし、システムの導入には一般的にコストがかかり、データサイエンスの専門知識を持った人材も必要です。

上記でご紹介したTRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTには、需要予測をはじめとする多数のアルゴリズムを使用することが可能です。需要予測の結果から、生産管理、在庫管理の業務自動化にもつなげることができます。既に実績のあるAIエンジンが実装されているため、導入後高い効果を見込めます。

まとめ

需要予測は、企業が仕入れや人員配置などを計画する上で非常に重要な仕組みです。しかし予測は必ずしも当たるとは限らず、対象次第での向き不向きや、想定外の外的要因の影響を受けてしまうといった課題も抱えています。需要予測を導入する際は、このような課題も含め、長期的にデータ分析やシステム開発に向き合う必要があります。UMWELTであれば、AIによる需要予測システムを即時導入可能です。これからシステム導入を考えている方は、ぜひUMWELTをご検討ください。