需要予測とは？目的や方法、精度を上げるための施策を紹介

需要予測は、経営において重要なポイントです。需要予測を正確に行うことで、業務を効率化できるだけではなく、人員配置の最適化、在庫管理の向上が可能です。

この記事では、需要予測の基本的な概念や具体的な方法、そして精度を高めるための施策をご紹介しています。

需要予測について

需要予測を行うことで、過剰在庫や欠品を防げるだけではなく、顧客満足度を高められます。

需要予測とは

需要予測では、自社の提供する製品やサービス、そしてプロダクトなどの需要を予測します。商品の生産や仕入れの数を決めるためには、市場の需要を正確に見極めることが大切です。需要が低いのに商品をたくさん製造したり仕入れすぎてしまうと売れ残りますし、需要が高いのに精算や仕入れを行わないと商品が不足し本来得られるはずだった利益を失ってしまいます。

将来の需要を正確に予測して、必要な生産数や在庫数を確保することで、過剰在庫や欠品を防いで顧客満足度を上げられるのです。企業経営において、精度の高い需要予測は必要不可欠といえます。

業界別需要予測の具体例

需要予測は業界を問わず活用されています。

ファッション業界の例

例えば、ファッション業界では、過去の販売データやトレンド分析を行い、シーズンごとの商品の需要を予測しています。需要予測を行うことで、流行や季節に合った商品展開が可能になり、在庫の過剰や不足を防げるのです。

製造業の例

製造業では、生産計画を効率的にたてるため需要予測を活用しています。原材料の調達や生産ラインのスケジュールを最適化することで、コスト削減と生産効率向上を実現できるのです。

外食産業の例

回転寿司店でも、需要予測を活用することで効率的な運営を行っています。来店客の人数や属性、座った位置などの入店時の情報や、過去の統計データに加えて、曜日や時間帯ことに寿司ネタの傾向を分析して、仕入れや仕込みを行ったり、レーンに流す寿司の数や種類を予測しているのです。

その他

さらに需要予測は、展示会などの施設や道路建設の計画の策定などにも活用されています。将来の利用者数（需要）を予測することで、建築規模などを決めたり、新規参入市場の導入を検討する際にも活用されています。

需要予測のメリット

需要予測を正確に行うことで、多くのメリットがあります。

業務が属人化するのを防げる

需要予測を活用すると、業務が属人化するのを防げます。属人化とは、特定の人に業務が依存してしまう状態のことを指します。在庫管理システムを導入していない企業では、担当者の勘や経験に頼り在庫管理をするケースが多くあります。

これにより、担当者が交代すると業務の質が変わるリスクが生じるのです。需要予測を正確に行うことで、担当者が誰に変わっても同じ水準で業務を遂行できます。これには、知識や技術を共有・継承する仕組みを作ることが大切です。

業務効率を上げるためにも、あらかじめ定めた手順で需要予測を行い、個人のスキルに依存しないで安定した精度で予測できるようにしましょう。

人員配置を適切にできるようになる

需要予測は、人員配置の適正化にも役立ちます。予測データを活用すると、繁忙期や閑散期を正確に把握でき、必要な人員を適切に配置できるようになります。これにより、人件費の無駄を削減し、従業員の過度な負担をさけることができます。

また、人為運を適切に配置することで、顧客満足度の向上も期待できます。サービスの質が向上し、顧客との信頼関係を構築することで、リピーターの増加や口コミによる新規顧客の獲得も期待できるでしょう。例えば販売店では、需要の高い時期に人員を増員し、閑散期には人員を減らすことで効率的な運営が可能です。

在庫管理に役立つ

在庫管理を適正にするためには、精度の高い需要予測をすることが大切です。適正な在庫管理を行うことで、利益を最大化できるだけではなく、過剰生産などの廃棄ロスを削減し、販売機会の損失を防げます。需要を考慮して生産・仕入れをすることで、過剰在庫や欠品を防ぎましょう。データに基づく需要予測を行うことで生産計画や在庫の最適化が可能です。

例えば、食品業界では、賞味期限があるため正確な需要予測が特に重要な意味があります。適切な在庫量を維持し、廃棄ロスを最小限に抑え、販売機会を最大限に活用しましょう。また、製造業では、原材料の調達や生産計画を需要予測に基づいて最適化すれば、コスト削減と生産効率の向上を図れます。

需要予測のやり方

需要予測の手法や、需要予測に使われるツールをご紹介します。

需要予測の方法とは

需要予測では、過去の実績やデータに基づいて予測を行う「統計的な予測」と、担当者の経験や勘に基づいて予測を行う「人的な経験による予測」があります。

人的な経験による予測は、中小企業を中心に用いられているケースが多いですが、業務が属人化してしまい、退職や離職の際に需要予測ができなくなる可能性も。そのため、統計的な予測を取り入れる企業が増えているのです。

需要予測の手法

需要を予測するには多彩な手法がありますが、中でも良く使われているのが「移動平均法」と「指数平滑法（しすうへいかつほう）」です。

・移動平均法

移動平均法では、棚卸資産や有価証券などの資産を評価します。棚卸資産の場合で、仕入れる都度計算し直した平均で計算を行います。期末の在庫金額は、期末の在庫品の単価に数量をかけると算出可能です。期末の在庫金額＝在庫品の単価×数量

平均原価＝（受入棚卸資産取得原価+在庫棚卸資産金額）÷（受入棚卸資産数量+在庫棚卸資産数量）

また、平均原価は算出する度にことなります。

・指数平滑法

指数平滑法では、前期の実績と予測をもとに、今月の予測を算出します。

（今期の予測）＝a ×（前期の実績）＋（1-a）×（前期の予測）

aは平滑化係数で、前期の実績が予測からどの程度離れているかの調整を行う係数です。

需要予測で使われるツール

需要予測で使われるツールの代表的なものをご紹介します。

Excel

導入が簡単でコストを抑えられるのがExcelの魅力です。小規模なビジネスの立ち上げや、予算がシビアな場合や手軽に需要予測を行いたい場合にピッタリ。Excelには、標準機能で「回帰直線」が実装されていて、需要予測に適したFORECAST関数・TREND関数・SLOPE関数などがあります。

需要予測システム

需要予測システムを導入することで、難しい知識やスキルがなくても需要の予測が可能になります。システムの導入は、製品にもよりますが高額なケースがあるので注意が必要です。無料ソフトや無料トライアルを利用し、自社にフィットしたシステムを探しましょう。

需要予測の精度を高めるために

目的を明確にし、AIやネットワークカメラの活用をすることで、需要予測の精度を向上できます。

目的を明確にする

需要予測の制度を高めるためには、目的を明確にして最適な予測モデルを探すことが大切です。短期的な意思決定が必要な場合には、直近のデータを利用し近い将来を予測する必要がありますが、経営戦略として需要予測を行う場合には、市場の動向や取引先の戦略などの要素を考慮し、遠い未来の予測をすることが必要になります。

AIを活用する

AIを活用することで、需要予測の精度を高められます。AIは大量のデータを高速に処理し、パターンやトレンドを検出可能です。これにより、従来には難しかった複雑な需要予測が可能になり、予測精度も向上しました。

例えば、機械学習アルゴリズムを用いたAI予測モデルでは、過去の販売データや天候や経済指標などの外部要因を組み合わせて、より精度の高い予測を行うことができます。AIを活用することで、企業はより正確な需要予測を行い、在庫管理や生産計画を最適化できるようになるのです。

カメラ映像を活用する

クラウドカメラやAIカメラも、需要予測の精度を上げるのに役立ちます。店舗や倉庫にカメラを設置することで、リアルタイムで人の動きや商品の動きを把握して、データを収集することも可能です。これにより、実際の消費行動を反映した需要予測ができるようになります。

例えば、小売業では店舗内の顧客の動線や滞在時間を分析すれば、どの商品が人気があるのかの把握が可能、また入店者数をカウントすれば購買率が計測できるなど、需要予測に役立てられるのです。

＼カメラで購買率を計測する方法／

継続する

需要予測は必ずしも当たる訳ではなく、外れることもあります。しかし、需要予測が外れても原因を調べて対策を行い継続していくことで、精度を上げることも可能です。外れてしまった場合に諦めるのではなく、原因を調べて施策を見直しましょう。システムやツール、データの見直しだけではなく、目的が明確化できているかも大切なポイントです。

おわりに

需要予測のやり方やツール、そして精度を高めるための施策をご紹介しました。需要予測を正確に行いより精度を高めることで、過剰在庫や欠品を防ぎ、顧客満足度を高めましょう。

ご紹介したように、需要予測を正確にし精度を高めるためには、目的を明確にするだけではなく、AIの導入やネットワークカメラの活用が欠かせません。映像のデータ化やデータの連携・活用なら、セーフィーにお任せください。導入から分析までワンストップでお引き受けいたします。