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COLUMN コラム

需要予測

需要予測に使われる代表的なモデルを紹介!分析する際の注意点も伝授

物流、製造、食品、繊維など、どの業界においても商品の在庫管理は悩みの種の一つです。その課題を解決する手段として注目を集める需要予測は、欠品を出さないための必要最低限の在庫量を割り出すことで、販売機会の損失や過剰在庫を抱えるリスクを減らし、企業経営を手助けすることが期待されています。本記事では、代表的な需要予測モデルやパッケージの導入メリットなどを解説していきます。

需要予測とはAIで需要を図る手法の一つ


AI(人工知能)の活用が期待される分野として注目を集める需要予測。AIによる学習・推論技術をベースにすることで、過去の販売データだけでなく、天候、為替、競合他社の売価など受注に影響を与えそうなさまざまな要因とその影響度合いを分析し、今後の発注数とタイミングの最適化が自動で実現できます。これまで担当者の長年の経験と勘により需要量を決めてきた企業にとっては、特定の人のみができる作業ではなくなる可能性を秘めています。

▼更に需要予測について詳しく知るには?
需要予測の基本を徹底解説!精度向上のポイントも紹介

需要予測に用いるモデルによって分析に差が生じる


需要予測にはさまざまな予測モデルがあり、精度の高い予測結果を得るためには適切なモデルを選択できるかが鍵を握ります。過去の増減や季節による傾向を考慮していないモデルの場合、満足のいく予測結果が得られないことがあります。例えば、観光業において、季節ごとの需要の変化を想定せずに客数を予測すれば、ゴールデンウイークや年末年始といった繁忙期の需要予測に大きな誤算が発生することになりかねないのです。

需要予測に使われる代表的なモデル


それぞれの特性に合わせて需要予測のモデルを選ぶことが重要と言っても、その方法はさまざま。せっかく需要予測を導入しても、現場による発注数の確認と修正が毎回欠かせない、という事態にもなりかねません。これから代表的なモデルをいくつか紹介していきます。

1.移動平均法

売上原価を求める手法の一つとして移動平均法があります。仕入れを行うたびに平均単価を算出して売上原価とし、利益額を求める際に重要になる棚卸資産の評価額として取り扱うための計算方法です。在庫に変化があるたびに計算を行うので、今の棚卸資産の評価額を把握でき、市場の変化や仕入額の変動など何かしらの変化があったときにも柔軟に対応できます。一方で、計算を行う回数が多くなるため、担当者の負担は大きく、商品点数が増えるほどに複雑化してしまうというデメリットもあります。

2.指数平滑法

指数平滑法は、時系列データから将来の値を予測するのに活用され、過去データのうち、より新しいデータに重いウエイトをかけて移動平均を算出する加重平均法の一つです。在庫管理などで定期発注における発注量予測によく使われています。

3.ホルト・ウィンタース法

ホルト・ウィンタース法では、指数平滑法における時系列の変動に季節変動とトレンドを考慮した予測値を求めることができます。季節変動は一定の周期で毎年ある時系列の変化を表し、トレンドは過去の上昇・下降傾向を示しています。時系列データの標本数が少なく、季節指数が作成できない場合でも、外部で作成した季節指数を利用することができます。

4.多変量解析

多変量解析は、多くの情報を基にその関係性を解き明かす解析作業の総称です。「消費者アンケートの結果から競合と比べて自社の商品の強みと弱みを知りたい」「既存店舗の売り上げや商圏人口などのデータから、チェーン店が次にこの場所で新たに店をオープンした場合の将来的な売り上げを知りたい」といった、ビジネスにおいてデータを活用して複雑な問題を解決する実践的な手法として位置づけられています。

需要予測を活用するメリット


需要予測の活用は、販売チャンスを逃すことによる売上減や在庫過多による管理コスト増大を防ぐだけでなく、企業の経営戦略を正しい方向へ導くものとしても必要とされています。ただ、これまで人間が行っていた需要予測では、精度に限界がありました。AIを活用すれば、担当者の経験と勘に頼らない生産計画の策定や多品種少量生産への対応、無駄な在庫の削減、さらには経営における意思決定の迅速化も期待できます。これまで需要予測にかけていた時間が削減することで、業務の生産性向上にもつながるのです。

1.分析を効率化できる

膨大な量の荷物を管理しなければならない物流業界において、AIによる需要予測で効率化を図れる部分が数多く存在します。人手不足や長時間労働などの課題を抱える業界にとって、AIが人間に代わって適正な在庫量の把握や発注を自動で算出するようになれば、手作業が減り、人件費の削減や労働時間の短縮、さらには担当者の負担軽減にもつながるのです。

2.在庫管理に生かせる

企業としては売れる機会を逃さず余剰在庫も回避したいと考えます。AIなら、過去の売り上げや顧客属性、立地条件など膨大なデータを分析し、適正な在庫量を割り出すことができます。実績データとの検証を重ねていくことで、さらに予測の質は高まっていきます。それは、製品在庫の適正化だけでなく、確度の高い販売計画と生産計画の立案、設備や人材の最適な配置を叶え、さらには製品ライフサイクルの短縮化への対応、多品種・少量・短納期ニーズへの対応をも可能にします。

3.根拠に基づいた行動ができる

各企業が立てる生産計画は、需要に関わるさまざまな要因を考慮しながら製品ごとの異なる特性を踏まえる必要があります。担当者の経験や勘といった不明瞭な情報だけで構築するのはリスクが高いと言えます。AIによる機械学習なら、製品ごとに蓄積した膨大なデータを正確に反映するため、ヒューマンエラーの少ない予測が可能になるでしょう。

需要予測を実施する際の注意点


実際に需要予測を実施するにあたり、まずは需要予測を活用して何をやりたいかという目的を決めましょう。次に、それに沿ったモデルを選定し、世に出ている需要予測パッケージの中から最適なものを選びます。知識のない中でも導⼊の効果を十分に発揮できるよう、解析のサポートが受けられることも重要です。

1.提供元の実績を確認する

専門的な知識のある社員がいるなら、自社でシステム開発することも可能ですが、すでに出来上がった需要予測のシステムを導入する方が効率的ではないでしょうか? ただ、精度を比較しても微妙な違いであることも多く、ほとんどの需要予測パッケージには機能に大差はありません。使い勝手の良さや導入後のサポート機能はあるかなど、総合的に判断することが必要で、専門的な知識と豊富な経験を持つ製造元、販売供給元を選ぶことが望ましいと言えます。

2.目的を明確にする

まず、需要予測の予測値を利用して、どのような意思決定をしたいのかという目的を考える必要があります。数週間後の受注を予測するような短期的な意思決定の場合は、担当者の経験や勘を補強するように、比較的近い将来を高い精度で予測することが求められます。一方で、生産設備の投資判断や新商品発売のタイミングなど中長期的な経営戦略を見据えた意思決定の場合には、大まかな傾向を知ることができればいいので、高い精度は必要ないことが多いのです。

3.質の良いデータを多めに使う

せっかくシステムを導入しても、ある程度まとまった数の正確なデータがないと精度の高い予測を導くことはできません。完璧な予測は難しいからこそ、データを活用する企業には、常に製品に関するデータを更新し、正確な情報を利用することが求められます。また、今は最適なモデルであったとしても、定期的な予測モデルの検証と改善を繰り返すことも必要です。

需要予測システムを導入したいのであればTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

今回は、需要予測に使われる代表的なモデルの紹介と分析する際の注意点などを解説してきました。AIに関するエキスパートを有しない会社でも、パッケージを導入すれば、手軽にスムーズに需要予測に取り組むことができます。AI構築に必要な機能を幅広く提供しているTRYETINGの「UMWELT」は、AI大手企業からも採用されており、その技術力が強みとなっています。

まとめ

需要予測は、どの業界においても、機会の損失を防ぎ、大きな利益を出すために必要となっていますが、精度が高く正確な予測をするには、AIを活用した機械学習が必須と言えます。「UMWELT」は、スムーズな在庫管理をAIで支援しています。気になった方はお気軽にご相談ください。

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