監修:ニュートラル株式会社
需要予測ツールとは
需要予測ツールとは、既存のデータを元にサービスや商品の需要を予測することができるツールです。
需要予測ツールで検討される既存データには、過去の販売実績はもちろん、天候・季節、景気、競合他社の動向や、その他のトレンドなど、様々なものがあります。需要予測ツールを適切に活用することで、生産計画や販売戦略を合理的に決定することが可能です。需要予測ツールは、現在のビジネスの効率化・最適化だけではなく、新規参入する市場の見極め、人材獲得や設備投資の計画、設備投資、資金調達などの業務改善にも役立てられています。
需要予測ツールの使用用途
需要予測ツールは、多種多様な業種で利用されています。具体的な業種の例は下記の通りです。
- 小売り・サービス業
- 飲食
- 不動産
- 物流
- 製造業 (工業・食品、その他製造一般)
- 農業生産
- レジャー
- タクシー業界
- コールセンター
例えば、小売店では売上見込を予測することで仕入れや人員配置の最適化を行うことができ、飲食業界では、時間帯ごとにメニューの販売数量を予測することで食品ロスの減少と適正な人員配置を行うことが可能です。
タクシー業界では、需要予測により需要の多い場所・売上・乗車ニーズを割り出すことで効率の良い配車を行うことに活用されています。コールセンターでは、入電予測を行うことで最適化された人員配置に役立てられています。製造業では、過剰生産による過剰在庫や需要過多による在庫切れなどを防ぐことが可能です。
需要予測ツールの原理
1. 概要
需要予測システムは、大量に蓄積された既存データから、統計学の技術を活用したアルゴリズムを用いて未来の需要を計算・予測します。最近では、特に機械学習すなわちAIにデータを学習させて予測モデルを構築するものが主流です。
2. AI・機械学習
機械学習とは「データから機械すなわちコンピューターが自動で学習を行い、データの背景にあるルールやパターンを発見する」という技術です。AIを用いた需要予測システムは、大量のデータを高速処理できることから、複雑なパターンや傾向も扱うことができ、他のツールに比べてより正確な予測が可能であるとされます。
ただし、これは「過去に起こったパターンや傾向は、未来にも継続する可能性が高い」という仮定に基づいている技術です。そのため、災害などの予測困難な一回限りの突発的な事象による影響は予測しにくいというデメリットもあります。
2. 具体的な統計学的手法
需要予測ツールで用いられている主な統計学的手法の例は下記の通りです。
- 算術平均法:
過去の実績データを直接的に平均化した値を用いて需要予測を行う方法。 - 移動平均法:
前年同時期の実績データなどと直近のデータを平均し、需要予測を行う方法。 - 加重移動平均法:
移動平均法において、特定のデータに重みをつけて平均を取る方法。 - 指数平滑法:
過去の予測値と実際のデータをもとに、新しい予測値を計算する方法。特に短期の予測に最適。 - 回帰分析法:
因果関係を持つ複数の変数をもとに、未来の需要を予測する方法。要素が複雑な需要予測に適切。
需要予測ツールの種類
需要予測ツールは、上記の通り、様々な業種・目的で利用されている製品です。そのため、小売店の売上予測、在庫の適正管理などの特定の目的に特化した製品や、ある程度広い範囲の分野にオールラウンダーに対応している製品など、様々なものがあります。また、需要予測と連動した自動発注アプリケーションなども販売されています。
購入形態は、月額もしくは年額課金方式など、サブスクリプション式の製品が多いです。無料試用期間を設けている製品もあります。利用する際は、用途や状況に合わせて適切なものを選択することが必要です。
参考文献
https://it-trend.jp/demand_forecast_system/article/152-611
https://it-trend.jp/demand_forecast_system/article/important_things
https://www.fujitsu.com/jp/group/fjm/business/mikata/column/fjj-kotake3/
本記事は需要予測ツールを製造・販売するニュートラル株式会社様に監修を頂きました。
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