需要予測とは？5つの手法や活用事例、成功のポイントを徹底解説！

需要予測とは？

需要予測とは、未来の需要を予測するための手法の一つです。企業は、どれくらいの商品やサービスが必要とされるかをあらかじめ把握することで、在庫の管理や生産計画の検討、販売戦略の立案などを効率的に行うことができます。

これにより、品切れや在庫過剰といったリスクを回避できるため、顧客満足度の向上やコストの削減などに直結します。例えば、過去の販売データや市場のトレンド、季節性の要素などを分析し、そこから将来的な需要を見積もるのが需要予測の一般的な進め方です。

さらに、近年では AI やビッグデータの活用により、精度の高い予測が可能となっています。企業が保有するデータ量が増加し、その種類も多様化している現代において、需要予測の重要性は益々高まっていると言えるでしょう。

需要予測に用いられるデータ

需要予測を行うためには、予測を立てるためのデータが必要不可欠です。本章では、需要予測に用いられるデータの種類について解説します。

社内データ

社内データとは、企業が内部で収集・管理しているデータを意味する言葉です。

例えば、

• 過去の販売データ
• 自社製品の在庫状況
• 顧客の属性データ

などが挙げられます。

過去の販売データを分析することで、売上が伸びやすい時期や顧客の購買傾向がわかり、今後の需要予測に役立ちます。また、在庫状況のデータと照合すれば、必要な生産量や仕入れ量を調整でき、過剰在庫や品切れの回避に繋がります。

このように、社内データは自社独自の情報をもとにしているため、精度の高い予測を行うための基盤となります。

外部データ

外部データとは、自社以外の第三者が収集・公開しているデータを意味する言葉です。

例えば、

• 市場動向データ
• 気象データ
• 競合情報

などが挙げられます。

季節性の強い商品であれば、気象データを参考にすることで、急な気温変動に合わせた需要変化などを予測できます。また、競合の販売状況やトレンド情報の分析により、市場全体の動きに基づいた需要予測を行うことが可能になります。

外部データは広範な情報を網羅しているため、より柔軟かつ高精度な予測をサポートしてくれます。このように、社内データと外部データを組み合わせることで、過去の傾向だけでなく、現在の市場や環境の変化にも対応した需要予測を実践でき、自社のビジネス成長に大きく貢献します。

需要予測の代表的な予測手法5つ

一口に需要予測と言っても、その種類は多岐にわたります。本章では、需要予測の代表的な予測手法についてご紹介します。

1）移動平均法

移動平均法とは、一定期間の売上や需要の平均値などを計算し、これらの情報をもとに次の予測値を導くシンプルな手法です。例えば、ある飲料メーカーが過去 3 ヶ月間の売上を月ごとに平均し、次月の需要を予測するような使い方が考えられます。

特に、繁忙期や閑散期が少ない業界・商品の場合、移動平均法が有効な手段の一つになります。一方、急激な需要変動がある場合には、移動平均法のみで精緻な需要予測を行うのは難しく、業種や季節性などをあわせて考慮する必要があります。

2）加重移動平均法

加重移動平均法とは、移動平均法を発展させた予測手法であり、直近のデータに高い重み付けを与えて予測を行います。例えば、 1 年間のデータを扱うケースであれば、直近 3 ヶ月間のデータに多くの重みを付けることで、需要の変化を迅速に反映できます。

具体的な利用シーンとしては、新商品を販売した小売店など、需要のトレンド変化が激しい場合に有効に活用できます。このように、最新のトレンドや傾向を需要予測に反映したい場合には、加重移動平均法を利用するのがよいでしょう。

3）指数平滑法

指数平滑法とは、過去の予測値と実績値を組み合わせて、これらの時系列データをもとに需要予測を行う手法です。この手法を実践するためには、日付情報が付与されている時系列データを用意する必要があります。

例えば、ある商品の季節ごとに変わる需要を予測したい場合に指数平滑法が効果を発揮します。特に、過去のデータが多く蓄積されているほど、より精緻な需要予測が可能になり、最近のトレンドに素早く対応できます。

4）回帰分析法

回帰分析法とは、過去のデータに基づいて需要予測を行う統計的な予測手法です。例えば、天候と商品需要の関係性を回帰分析でモデル化すれば、特定の天候条件下での売上を予測することができます。

このように、回帰分析法は関連度の高い要素が 2 つ以上存在する場合に有効活用できますが、その代表例としては飲料業界が挙げられます。冷たい飲み物は、夏になって気温が上昇するにつれて需要が増加する傾向が見られるため、気温と売上を組み合わせた回帰分析が効果を発揮します。

5）多変量解析

多変量解析とは、複数の変数を同時に考慮することで需要予測を行う予測手法です。一般的な活用シーンとしては、多くの変数が需要に影響を与える場合などが挙げられます。

例えば、食品メーカーが製品需要を予測する際、

• マーケティング施策
• 季節
• 消費者の年齢層
• 経済状況（市場トレンド）

など、様々な変数をすべて考慮しながら分析作業を進めることが可能です。そのため、多変量解析は複雑な予測が求められる場合や、各要素が需要にどのように影響するのかを詳しく把握したいときに役立ちます。

このように、需要予測の手法は多岐にわたるため、用途やデータの特徴に合わせて最適なものを選択することが大切です。これらの手法を適切に使い分けて作業を行うことで、より精度の高い需要予測を実現できます。

需要予測のメリット

企業が需要予測を行うことで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか？本章では、需要予測の代表的なメリットを 3 つご紹介します。

在庫管理を最適化できる

需要予測の活用により、商品の在庫管理を最適化することが可能です。過去のデータをもとに商品の需要を正確に予測すれば、必要な在庫数を適切に調整できるため、余剰在庫によるコスト削減や、欠品による販売機会損失を回避できます。その結果、自社のビジネス成長に大きく貢献します。

生産計画を効率化できる

需要予測に基づいて生産計画を立てることで、無駄のない生産スケジュールを組むことができます。これにより、生産ラインの稼働率を高め、材料の無駄を抑えられるため、コスト削減や生産性向上に直結します。また、急な需要変動に柔軟に対応可能な体制を構築できる点も、需要予測の大きなメリットの一つです。

顧客満足度の向上に繋がる

需要予測を行うことで、商品を適切なタイミングで顧客に提供できるようになります。これにより、顧客が商品を欲しい時に入手できる状態を維持でき、顧客満足度の向上に繋がります。競争が激しい現代のビジネス市場において、顧客満足度を高めて他社との差別化を図れる点は、企業にとって大きなメリットになるでしょう。

需要予測の活用事例

昨今、様々なシーンで需要予測が活用されていますが、その中でも東京都が行なっている取り組みが非常に興味深い内容のため、プロジェクトの概要をご説明します。

具体的な内容としては、東京都が小売業や卸売業、食品メーカーなどの各企業と相互に情報共有を行い、それらのデータをもとに需要予測を実施して製造過多を回避する、というものです。なお、この取り組みは食品ロスの削減を目的としています。

各企業から集められた売上情報や在庫情報などのデータは、需要予測を手掛けている会社に一元化されます。その後、需要予測を行う企業が天候やイベントなどの様々な要素を考慮しながら、食品の需要予測を実施します。

従来、食品メーカーは小売店からの発注データを基にして食品の製造量を調節していました。しかし、システム化が進んでいない会社は自社製品の販売傾向を期間や地域ごとに細かく把握していない場合が多く、廃棄が生まれやすい点が大きな課題でした。

そのため、今回のような取り組みを実践することで、食品ロスの削減が期待できます。実際に様々な企業が需要予測に取り組んでおり、自社の業務効率化や生産性向上に繋げています。

需要予測を成功させるためのポイント

需要予測を行う際には、いくつか意識すべき点が存在します。最後に、需要予測を成功させるためのポイントについて解説します。

AI を活用する

近年、 AI を活用した需要予測が大きな注目を集めています。 AI の活用により、膨大なデータから需要のパターンを見つけ出し、予測精度を向上させることができるため、予測の自動化や分析スピードの向上に繋がります。

例えば、小売業界の場合、 AI が過去の売上データや天候、マーケティング施策などを考慮することで、次の商品の売れ行きを高精度に予測できます。これにより、在庫不足や余剰在庫のリスクを避けられるため、効率的な経営基盤を構築することが可能になります。

様々なデータを揃える

精度の高い需要予測を行うためには、自社の売上データだけではなく、季節性や消費者の購買傾向、経済状況、競合情報など、様々なデータを揃えることが重要なポイントになります。

例えば、気温が上がると冷たい飲み物の需要が増えるように、特定のデータが消費行動に影響を与えることは珍しくありません。そのため、多角的にデータを収集し、それらをもとに分析作業を行うことで、より精緻な需要予測を実践できます。

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PDCA サイクルを回す

需要予測は一過性の取り組みではなく、 PDCA サイクルを回し続けることで、徐々に精度を高めることができます。一般的には、最初の予測で完璧な結果を得るのは難しいため、実績データをもとに予測の結果を振り返り、次回の予測に改善点を反映させましょう。

例えば、予測結果と実際の売上にギャップがあった場合、原因を分析して予測モデルに反映することで、次回の予測精度を向上できます。このように、継続的な改善を行うことで、需要予測の精度を高め、企業を経営するうえで信頼できる指標となります。

まとめ

本記事では、需要予測の概要やメリット、代表的な予測手法など、あらゆる観点から一挙にご説明しました。

企業が需要予測を実践することで、在庫管理の最適化や顧客満足度の向上など、様々なメリットを享受できます。この記事を読み返して、具体的な予測手法の内容を理解しておきましょう。

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本記事を参考にして、需要予測の実践を検討してみてはいかがでしょうか？