需要予測AIとは？仕組みや導入の流れ・メリットとデメリットを解説
価値観の多様化が進む昨今では、市場のニーズが頻繁に変わり、需要予測が難しい環境となっています。一方、企業が競争力を高めるためには、的確に需要予測を行い、迅速にニーズを把握するとともに適切な生産・在庫管理を行うことが欠かせません。
この記事では、近年注目を集めるAIによる需要予測や導入メリット、現状の課題などを解説します。
需要予測とは？
需要予測とは、過去の売上や顧客・環境情報のデータなどから製品やサービスの需要を予測することです。市場における需要にはさまざまな要素が関係しており、予測する未来が先になるほど正確な予測が難しくなります。需要予測の精度を上げるためには、いかに多くの要素をふまえ、多角的に判断できるかがポイントとなります。
需要予測の必要性
近年は価値観の多様化が進んでおり、さまざまなニーズが生まれています。加えて、技術の進歩が著しくニーズがあった製品・サービスもすぐに陳腐化するリスクを抱えています。
適切な需要予測ができていないと、市場のニーズに対応できずに売上のあがる製品・サービスを販売できないばかりか、売れない在庫ばかりが溜まっていき、管理コストが発生するでしょう。
グローバル化が進み競合が生まれやすい現状では、いかに適切に需要予測をし、市場のニーズに対応できるかが、企業存続の鍵となります。
需要予測の方法
現在の需要予測にはさまざまな方法があります。その精度を高めるためには、それぞれの方法の特徴を理解しておくことが大切です。
データに基づく予測
過去の実績などの統計データを用いた予測方法です。単純な平均値を算出する「算術平均法」、仕入れごとにそのタイミングでの情報で平均値を計算し直す「移動平均法」、時系列を考慮し最新データの比重を重く計算する「指数平滑法」などがあります。
データに基づく予測では比較的精度の高い予測ができますが、一定量のデータが貯まるまでは精度が低く、人がデータ処理を行うと負担が大きくなりやすいなどのデメリットもあります。また、変化の激しい時代であるため、過去のデータが未来に紐づくかを考慮する必要もあるでしょう。
経験値に基づく予測
担当者の経験値による予測方法です。データの収集やコストの負担がなく需要予測ができますし、需要予測においてはデータよりも担当者の経験則が重要になる場合もあるため有効です。しかし、担当者によって精度が大きく異なる点、明確な根拠付けがしにくい点はデメリットとなります。
専門家からの意見に基づく予測
専門家に情報や意見をもらったうえで需要予測を立てる方法です。専門知識に基づくことで信頼性の高い需要予測が行えるメリットがあります。しかし依頼の都度、決して少なくないコストが発生する点はデメリットとなります。
市場調査の結果に基づく予測
市場調査を行い、その結果を用いて需要予測を行う方法です。実際に市場からの意見を集めるため、市場のニーズを反映した需要予測を行うことができます。
ただし、市場調査による需要はあくまでその時のものです。市場調査に時間がかかれば、その間に需要が変わってしまう可能性がありますし、予測を行うたびに市場調査が必要になります。また、回答の母数が少ないと需要予測の精度が下がる点もデメリットでしょう。
AIによる予測
AI・機械学習を使った需要予測の方法です。AIはビッグデータを迅速に処理し、機械学習により最新の動向をふまえた需要予測が行えるため、近年注目を集めています。AIを活用するための環境を整える必要はありますが、人の負担を軽減しつつ精度の高い需要予測ができるでしょう。
AIによる需要予測については、以降の項目でより詳しく解説していきます。
需要予測AIとは？
需要予測AIとは、需要予測にAIを活用したシステムです。
需要予測においては、投入するデータ量が多いほど予測精度が高まる傾向にあります。AIであれば、人では処理しきれない程のデータ量でも迅速に処理でき、精度の高い需要予測を行いやすいメリットがあります。
需要予測AIの仕組み
AIを用いた需要予測では、AIが予測モデルもしくはアルゴリズムのいずれかを用いてデータ分析を行います。
予測モデル
予測モデルでは、顧客行動や購買履歴などの過去データを活用した統計モデルを用いてデータ分析を行います。統計モデルには、「データに基づく予測」で解説した移動平均法や指数平滑法、ホルト・ウィンタース法などのモデルが存在します。業界や企業ごとに異なる需要特性にあわせた予測モデルを選択することが重要です。
アルゴリズム
アルゴリズムとは、計算などを行う際の手順やルールのことです。
需要予測AIでは、さまざまなアルゴリズムに基づくデータ分析が可能です。需要予測AIで利用される主なアルゴリズムを解説します。
デシジョンツリー（決定木）
木構造で枝分かれした図を用いてデータを分類していく手法です。
例えば、平日・休日のいずれか、晴れ・雨のいずれか、といったようにそれぞれの条件下で売れた製品・サービスのデータを分類し、同じような条件下で売れる製品・サービス量を予測します。さまざまな条件下でどのような需要があるのかを把握・予測するのに役立ちます。
線形回帰
線形関数を用いてデータを可視化し需要予測を行う手法です。線形回帰には、需要の原因となる説明変数が1つの単回帰モデルと変数が2つ以上の重回帰モデルがあります。
例えば、商品価格だけを基にした需要予測は「単回帰モデル」、商品価格以外に販売経路や広告宣伝費などの複数データを基にした需要予測は「重回帰モデル」にあたります。
ニューラルネットワーク
人の脳の神経回路の構造を数学的に表現する手法です。データごとに「重み」と呼ばれる調整をしながら需要予測を行います。データのなかには、顧客の購買行動と関係性が薄いものも多くあります。データごとに重み付けを行うことで、顧客の購買行動に繋がるデータに比重を置いた需要予測が可能となります。
ベイズ分析
「ベイズの定理」を基にした分析手法です。特定の要因を事前に設定しておき、その要因によって結果を分析します。
例えば、広告のなかに製品やサービスの価格を記載した場合（要因）の顧客の購買行動（結果）がどうなるかを推計します。ベイズ分析を活用すると、同様の要因のなかで、どの程度の購買行動に繋がるかを予測できるようになります。
需要予測AIを導入するメリット
需要予測AIの導入によって得られるメリットには以下の5つが挙げられます。
業務の効率化を図れる
需要予測は複数の要因を基に算出するため、人的な負担が大きいものです。しかし、需要予測AIならこれまで人的に行ってきた予測がAIでできるようになるため、これまでの人的リソースを他の業務に割くことができ、業務効率化に繋がります。
適切な在庫管理ができる
AIによって精度の高い需要予測ができることで、年度単位や為替状況といった特定条件下における適切な在庫量がわかるため、余剰在庫や在庫不足を防ぐことができます。それにより、在庫管理コストの削減や機会損失の防止に繋がります。
予知保全ができる
製造業においては、スマートファクトリー化の取り組みも進んでいます。スマートファクトリー化のなかで取得した設備や機械の監視データをAIで分析すれば、機械の劣化などによる故障タイミングを予測でき、故障が発生する前に適切なタイミングでメンテナンスを行う「予知保全」ができるようになります。機械故障による業務停止の損失を防ぎ、操業度の向上に繋げられます。
セキュリティ強化に繋がる
セキュリティ分野でもAIの活用は進んでいます。AIを使って過去のサイバー攻撃の傾向や平常時の通信状況を取得しておけば、サイバー攻撃の事前検知ができます。またAIの予測機能によって、現在は発生していない未知の脅威にも対策できるようになるでしょう。
生産計画の最適化を図れる
需要予測を人が行うと、担当者の知識や勘に頼った予測になりやすく、いくらデータを活用しても計算ミスやその他のヒューマンエラーが少なからず生じます。しかしAIを活用すれば、データに基づいた精度の高い需要予測ができ、最適な生産計画を立てられるようになります。
需要予測AIの課題
需要予測AIの導入によって得られるメリットは大きいものの、いくつかの課題が発生しているのも実情です。
外的要因の影響を受けやすい
現時点でのAIによる需要予測は想定外の外的要因に弱いという特徴があります。例えば、普段はあまり売れていない製品・サービスが突発的な要因で売れた場合、需要はその場限りであるものの、AIはそのデータを長期的な需要予測に利用してしまいます。外的要因に対応する研究は進んでいるものの、現時点では、人の手で適宜補正をかける必要があります。
データが少ないと予測ができない可能性がある
導入時にデータの蓄積が充分にできていないとAIは予測が行えないので、需要予測AIが活用できるようになるまで時間がかかる点が課題です。AIは過去のデータを基に需要予測を行うため、精度の高い需要予測を行うためには多くの情報を取り込む必要があります。
予測が100％当たるとは限らない
AIによる需要予測は精度が高く開発研究も進化を続けていますが、予測は100％当たるわけではなく、予想に反する結果となることも少なくありません。AIが予測した結果を鵜呑みにせず、予測の結果が正しいかどうかを人が判断するというプロセスが必要になります。
需要予測AIの導入がおすすめの企業とは？
以下のような事例に該当する企業は、需要予測AIの導入を検討してみると良いでしょう。
売上予測の精度を上げたい
「売上予測を行っているものの、実績が予測から大きく外れることが多く困っている」という企業には、需要予測AIの導入がおすすめです。売上予測が大きく外れるということは、考慮すべき観点が抜けている可能性があります。需要予測AIを活用すれば、抜けている観点の発見と売上予測の精度向上を図れるでしょう。
需要予測ができる人材が不足している
需要予測ができる人材が不足している企業にも需要予測AIの導入がおすすめです。需要予測AIを導入すれば、人材不足を補うことができます。また、特定の担当者に需要予測を依存している場合、担当者の定年退職や離職に備え、需要予測AIを導入して早めに対策を取っておくことが重要です。
売上計画に時間がかかっている
需要予測では複数の要因を考慮した複雑な計算が必要になるため、人的な作業では多くの時間がかかってしまいます。そうした従業員の業務負担が課題となっている企業には、需要予測AIの導入がおすすめです。需要予測AIを導入すれば、売上計画の策定効率化や人的リソース活用の最適化に繋がります。
データ予測が外れて余剰在庫が発生している
人的に行った需要予測が外れてしまい、余剰在庫が多く発生して困っている企業は、需要予測AIの導入を検討すると良いでしょう。需要予測AIを導入して精度の高い需要予測ができるようになれば、適切な在庫量を算出できます。在庫量を適切に管理できれば、管理コストの削減や生産計画の改善に繋がります。
導入事例
ここからは実際に需要予測AIを導入した企業の事例を紹介します。
ホームセンターを経営する株式会社グッディでは、これまで10人以上の仕入れ担当者が独自の方法で年間約900件の仕入れ計画を策定していました。その業務負担を軽減し、従業員がより価値のある業務に時間を使えるよう、需要予測AIを導入。それにより、計画策定の効率化や、AIの予測に基づく経営層との生産的な会話、在庫管理業務のコスト削減、仕入れの標準化などが実現しました。また、売上増加や平均在庫減少、生産性向上、従業員満足度向上、人材育成・採用の強化にも繋がっています。
株式会社グッディのように、需要予測や売上計画策定の業務負担、属人化に悩みを抱えている企業には、需要予測AIの導入がおすすめです。需要予測AIを導入すれば、現状の課題解決以外にも多くのメリットが得られるでしょう。
需要予測AIを導入する際の流れ
実際に需要予測AIを導入する際は、以下のステップで進めていくと良いでしょう。
自社が抱える課題を洗い出す
まずは、なぜAIが必要なのか、その目的を定めるために、自社が抱える課題を整理しましょう。需要予測に負担がかかっている、在庫管理コストがかかりすぎている、といったように課題をピックアップし、そこから具体的な削減目標を定めていきます。導入後の効果測定効果を高めるためにも、課題解決に向けて具体的な目標を数値化しておきましょう。
データの有無を確認・準備を行う
AIを活用するためには、AIに取り込むデータが必要となります。自社内にデータが蓄積されているかを事前に確認しておきましょう。既にデータがある場合には、どのデータをAIに取り込むのか、データがない場合にはどのデータをどうやって蓄積していくのか、事前の準備と整理を進めていきます。
導入する需要予測AIを決定する
事前の準備が完了したら、導入する需要予測AIを決定します。効果的なAIのソリューションは、導入目的や業界、企業ごとの特性によって異なります。AIが対応している予測モデルやアルゴリズムを確認し、適切なAIを選定しましょう。どのAIを選べばいいか悩む場合には、専門企業に相談する、もしくはサポートが手厚いソリューションベンダーを選ぶのがおすすめです。
需要予測AIのデモを利用する
需要予測AIのデモ版が利用できる場合には、事前にデモを利用して操作感などを確認しておきましょう。デモ版を利用すれば、操作におけるマニュアルが整備されているか、予測結果が視覚的に見やすいかを確認できます。また、このタイミングでベンダーのサポート性も確認しておきましょう。
学習させたAIの評価および決定を行う
AIに蓄積したデータを学習させ、AIの評価と導入の決定を行います。課題の項目でも説明した通り、AIは最初から精度の高い予測ができるわけではないため、完璧な予測を求めることはできません。あくまで長期的に検証を繰り返すことを前提に、今後使いやすいAIであるかを考慮して決定することが大切です。
導入時の注意点
需要予測AIは、導入すればそれで完了というわけではありません。導入後は長期的に運用し、適宜検証と改善を行う必要があります。AIの活用には従業員の協力が不可欠であるため、導入前に従業員の意見を聞き、従業員が使いやすいツールを選定しましょう。
また、AIの運用においてはナレッジの蓄積も重要なポイントです。その際は、ナレッジ経営クラウド「Qast」を活用することで、効率的にナレッジを蓄積することができます。また、「Qast」内で社内FAQを整備することでナレッジの共有も進みます。
AIは最新技術であるため、さまざまな利用方法を検証したいという従業員も多いでしょう。その検証結果を共有する場としても「Qast」は有効です。従業員間でのコミュニケーション促進や新しい活用方法の発見にも繋がります。
Qastのサービスや機能について、詳しくはこちらをご覧ください。
まとめ
需要予測AIの活用にはいくつかの課題があるものの、導入によって大きな効果が得られるのは間違いありません。早期に需要予測AIの活用を進めていけば、競合他社に対する優位性を築くことができ、今後の企業活動にプラスに働くでしょう。
この記事で解説した需要予測AIの特徴や導入方法、導入時の注意点などを参考に、ぜひ需要予測AIの導入を検討してみてください。
