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2024.4.17
近年は消費者のニーズが多様化し、多品種少ロットの生産方式が主流となっており、より細かな需要予測の重要性が増しています。しかし、適切な需要予測が行われないと、過剰在庫や廃棄ロスにより利益を圧迫されるリスクを負うことになるでしょう。
したがって、需要予測を行う際には、自社の商品やサービスに適した予測手法を選択することが不可欠です。この記事では、AIによる需要予測の利点、具体的な手法、および課題について詳しく解説します。
市場で成功するためには、正確な需要予測が欠かせません。需要予測に失敗すると、市場のニーズに合わない商品を生産してしまい、結果として企業価値が低下するリスクが生じます。最近では、データ分析技術や機械学習の進歩により、より高精度な予測が可能になっています。
企業はAIなどの最新技術の活用により、より戦略的な意思決定が行えるようになりました。需要予測の精度向上は、市場での競争力を保つために不可欠な要素となっています。
需要予測を有効活用するためには、その利点を正確に理解することも重要です。以下では、需要予測によってもたらされる代表的な4つのメリットについて解説します。
需要予測は顧客満足度の向上に効果的です。需要予測を活用することで、企業は市場のニーズに適合した商品やサービスを開発し、適切なタイミングで提供できます。
その結果、顧客の期待に応え、商品やサービスの継続的な改善と品質向上が期待できるでしょう。さらに、顧客の信頼と満足が得られ、企業のブランド価値と市場競争力の強化にもつながります。
需要予測は、効果的なコスト削減にも役立ちます。適切な需要予測により、売れ行きの良い商品を事前に把握することができます。これにより、在庫レベルを最適化し、過剰在庫や在庫廃棄のリスクを大幅に削減できるでしょう。
さらに、季節や市場動向を考慮した生産計画を立てることで、必要最小限の資源で大きな成果を出すことも可能です。
需要予測は、マーケティング戦略の強化にも非常に有効です。価格設定やプロモーション戦略を立てる際、物価の変動や競合状況を考慮することが必要です。適切な需要予測を行うことで、プロモーションに必要な各要素をより正確に把握できます。
また、外部要因を総合的に分析することで、市場の動向に合わせた最適なマーケティング施策を展開できるでしょう。
これはAIや統計データなどを活用した需要予測に特有のメリットです。
統計データを使用して機械的に需要予測を行うことで、業務の属人化を防ぎ、プロセスの再現性を高めます。
機械的な需要予測によって、担当者間でのスキルや判断基準のばらつきが減少し、業務効率や費用対効果の向上も期待できるでしょう。また、定量的なデータに基づく予測は、需要変動の見逃しなど、事業に与える悪影響を最小限に抑えることも可能です。
ここでは需要予測がどのように各業界で活用されているか見ていきましょう。
飲食業で、特に大きなリソース負担となるのは、食材の発注や在庫管理などの業務です。
ある飲食チェーンでは、過去の売上データを基に、AIを搭載したクラウド型自動発注システムを導入しました。このシステムは、季節や天候に応じて来客数やメニューの注文量を予測し、必要な食材を自動的に発注してくれます。
この技術により、過剰な在庫を抑えつつ、必要な時に適切な量の食材の確保に成功し、コスト削減と効率化が進んでいます。
小売業では、在庫管理と発注の効率化が重要な課題です。AI技術を活用した自動発注システムは、多様なデータを元に需給を予測し、発注業務を自動化してくれます。
結果、在庫過多のリスクを減らしつつ、急な大口の注文にも対応が可能に。さらに、納品のタイミングを最適化し、品出し作業の負担を軽減するという施策も実施されており、効率的な在庫管理を実現しています。
製造業における需要予測は、生産計画の立案や生産量の調整に不可欠です。正確な需要予測により、製品の在庫を最小限に抑えつつ、迅速に出荷できる体制を整えられます。
在庫管理システムと連携し、リアルタイムで在庫推移を把握する技術や、RFIDタグの利用など、リアルタイムで在庫推移を把握し、精度の高い在庫予測を実現しています。これにより、過剰在庫の削減やコスト効率の向上が図られています。
需要予測は現在のビジネスを支える非常に重要な要素です。正確な需要予測は企業の成長と利益の最大化に直結します。需要予測には様々な手法がありますが、ここでは古い方法、最新の方法に問わず、代表的な4つの方法を紹介していきます。
長年の業界経験や専門家の勘に基づいた需要予測は、今なお多くの業界で重要視されています。
たとえば、ファッション業界のバイヤーによる次のシーズンの流行予測などが代表的な例です。ただし、この方法は主観的で再現性が低く、担当者が変わると予測結果も大きく変わるというリスクがあります。
市場調査に基づく予測では、消費者の意見や行動パターンを直接調査し、そのデータを分析して需要を予測します。
例えば、新製品開発の前に潜在顧客に対して製品コンセプトのフィードバックを求めるアンケートを行うことがあります。この方法はリアルタイムの市場感覚を得られるメリットがありますが、高額なコストと時間がかかるというデメリットも伴います。
「データに基づいた統計的予測」とは、過去の売上実績や市場動向データを分析して未来の需要を予測する手法です。例えば、小売業では、季節ごとの売上データを分析して、特定の時期の商品需要を予測します。
この方法のメリットは、大量のデータに基づくため客観性が高く、一貫した予測が可能である点です。ただし、市場環境が急速に変化する場合、過去のデータだけでは未来を的確に予測するのが難しい場合もあります。
AI技術を用いた機械学習では、複雑なアルゴリズムと大量のデータを用いて高精度の予測を行います。例えば、Eコマースプラットフォームでは、顧客の購買履歴や検索行動から個々の消費者の未来の購買行動を予測します。
AIを使用した需要予測は非常に高い精度を実現できます。また、AIに商品の特徴や営業戦略を学習させることで、より自社に適したツールへと進化させることも可能です。
ただしAIを有効に活用するためには、適切なデータセットの選定とアルゴリズムの設計に対する一定の知識が必要です。AIに過剰な学習をさせると逆に制度が落ちるという「過学習」にも注意する必要があります。
ビジネスで需要予測を成功させるためには、いくつかの課題が存在します。以下では、多くの企業が直面している需要予測の2つの課題について解説します。
需要予測においては、適切なデータの選定が不可欠です。市場、季節、地域、気象条件など、多様なデータを考慮する必要があります。例えば、アイスクリームの販売予測を行う際には気温データが重要ですが、ターゲットの細かい情報はそれほど重要ではありません。
どの情報に重きを置いて活用するかを明確にしないと、マーケティング戦略に思わぬズレが生じてしまうこともあるので注意が必要です。また、異常気象のような例外的な事象が発生した年のデータは、分析結果を歪める可能性があるため、慎重に扱う必要があります。
全ての商品やサービスが需要予測の適切な対象とは限りません。特に、販売データが不足している新製品や、市場データが十分に集められない特殊な商品の場合、予測の精度は大きく落ちる可能性があります。
高精度の予測を得るためには、類似商品のデータを参照することも一つの方法ですが、その際には類似性の程度を正確に評価することも重要です。需要予測のコストと利益を天秤にかけ、どの商品に対して予測を実施するかを慎重に決定しましょう。
需要予測はニーズが多様化する現代の市場において、非常に重要な要素といえます。とはいえ、需要予測には属人性が高いものや、大きなコスト負担がかかるものもあり、なかなか思うように進められないという企業も多いようです。
コストを削減し、再現性を高める手法としてはAIの活用がおすすめです。有効です。AIを用いた需要予測には一定の専門知識が必要ですが、DXをサポートするサービスを利用すれば人材の派遣や講習なども提供されます。
DX推進サービスを有効に利用し、効果的な需要予測と事業の発展を実現しましょう。