需要予測とは？手法の種類や正確に行うためのポイントを解説

需要予測とは

まず、需要予測とは何かについて解説します。

自社商品における売れ行きの傾向を予測すること

需要予測とは、自社商品における今後の需要量を予測することです。自社の商品やサービスへの需要要因を分析して、市場調査を行ったり、予測モデルを活用したりして導き出します。 企業は、需要予測を行うことで、仕入れから販売までの計画を正確に立てられるようになります。

在庫の適正化・利益最大化のために必要

企業の収益を最大化するには、在庫を適正化し、販売機会の損失を防がなくてはいけません。そこで役に立つのが需要予測です。 需要予測を正確に行えれば、過剰な在庫を抱えてしまうリスクが低減します。それに伴い、管理にかかる費用の無駄な部分を削ることが可能です。大きな販売機会が訪れた際の在庫不足も未然に防げます。

需要予測モデルの種類

代表的な需要予測モデルは以下の２つです。

時系列分析法

過去の販売実績などをもとに、今後どうなるのか予測する方法です。流行や販売数を考慮するケースもあります。販売を始めて日が浅く、データのない商品・サービスには適用できません。

移動平均法

前年同月の前後数ヶ月における平均値から予測する方法です。データの変化が細かく、その推移から傾向が掴みにくい際に適しています。仕入れで在庫が動く度に算出しなければならず、業務負担の増加につながりやすい点がデメリットです。

自社で取り扱っている商品・サービスと照らし合わせ、適した需要モデルを選択しましょう。

需要予測を正確に行うポイント

需要予測を正確に行うには、どのようなポイントを意識すればよいのでしょうか。

予測と結果の比較検証を継続して行う

いくら正確なデータを取得して需要予測を行おうとしても、必ず誤差が生じます。下記のような外的要因を事前に予測することが難しいためです。

• 競合他社から商品がリリースされた
• 天候による影響が出た
• 取引先の状況が変化した

このとき、誤差をそのままにしてはいけません。なぜ誤差が生じたのか分析して、次回以降の需要分析へ反映させましょう。比較検証を継続的に行うことが、より高精度な需要予測につながります。

最新の正確なデータを使う

新しいデータであればあるほど正確な需要予測につながります。また、最新のデータを揃えられても、情報の信憑性が低ければ意味がありません。 この２つは基礎的な部分ですが、失念しがちなポイントでもあります。数年前のデータよりも前日のデータを用意する、情報の更新や確認を怠らないといった点に注意しましょう。

異常値があることを考慮する

異常値とは、売上が一時的に増減した際の数値を指します。下記のような出来事が要因となり発生します。

• メディアに取り上げられた
• 販促キャンペーンを実施した
• 国内の経済状況に大きな変化が起こった

発生した異常値をそのままにすると正確な需要予測ができません。そのため、除外するなどの対応をすべきです。

需要予測システムを活用する

担当者の経験や勘に頼る手動での分析には限界があります。高精度な需要予測を行うには、より多くのデータを多角的に分析する仕組みが必要です。 AIを活用した需要予測システムであれば、過去の販売実績・天候・競合他社情報などのさまざまな情報をビッグデータとして分析できます。また、複数の要因から結果を算出できる機能を備えており、その商品に合わせた最適な需要予測を行うことが可能です。 こういった性能・機能により、発注業務の効率化や余剰在庫の削減、欠品による販売機会の損失防止が期待できます。企業収益の最大化を図る上で重要な役割を果たします。

実施するときのポイントを押さえて需要予測を導入しよう！

需要予測とは、自社の商品やサービスが今後どのくらい売れるか予測することです。在庫の適正化や収益を最大化するために導入されています。 需要予測を正確に行うためのポイントは下記の通りです。

• 予測と結果の比較検証を継続して行う
• 最新の正確なデータを使う
• 異常値があることを考慮する
• 需要予測システムを活用する

需要予測のポイントを押さえて、自社での実施を検討してみましょう。