近年、企業のビジネス環境はますます複雑化しており、正確な需要予測の重要性が高まっています。従来の需要予測手法には限界がある中、AIを活用した需要予測が注目されています。本記事では、AIを活用した需要予測AIの基本概念から導入メリット、具体的な活用事例まで、製造業や小売業などの担当者が知っておくべき情報を詳しく解説します。

需要予測とは？基本の考え方を理解しよう

需要予測とは、ある商品やサービスの売上量を短期的または長期的に予想することです。具体的には、過去の販売データや市場トレンド、季節要因などの情報を分析し、将来の需要を予測します。こうした予測は、生産計画や在庫管理、販売戦略の立案など、企業活動の多くの側面で不可欠な要素となっています。
需要予測を適切に行うことで、在庫の過剰や不足を防ぎ、生産効率を高め、最終的には企業収益の向上につながります。また、顧客満足度の維持向上にも寄与するため、企業の競争力を高める重要な取り組みといえるでしょう。
需要予測の手法としては、「移動平均法」「指数平滑法」「回帰分析法」「加重移動平均法」などが一般的です。移動平均法は過去の売上の平均をもとに予測を行い、指数平滑法は直近のデータを重視した予測手法です。回帰分析法は複数の要因の関係性から予測を行い、加重移動平均法は期間ごとに重み付けをした予測手法となります。

Excelによる需要予測の限界を理解する

多くの企業では、需要予測にMicrosoft Excelを活用していますが、Excelによる需要予測には明確な限界があります。
Excelの強みとしては、データ管理の容易さや様々な統計関数の利用、グラフ作成による可視化の簡便さなどが挙げられます。一方で処理できるデータ量の制限や更新の手間などの課題があります。

AIを活用した需要予測とは？従来の手法との違いを解説

AIを活用した需要予測とは、人工知能技術を用いて過去のデータから商品やサービスの将来的な需要を予測する手法です。具体的には、販売実績や在庫データだけでなく、気象情報、イベント情報、SNSの投稿データなど多種多様なデータをAIが分析し、より精度の高い需要予測を行います。
従来の統計的手法との最大の違いは、AIが膨大なデータから自動的に重要なパターンを学習できる点です。例えば、季節性や曜日変動といった基本的な要素だけでなく、気温と商品Aの販売量の間に存在する複雑な相関関係や、SNSでの言及頻度と商品Bの売れ行きの関連性など、人間では発見しにくい微妙なパターンも捉えることができます。

需要予測にAIを導入するメリットとは？

需要予需要予測にAIを導入することで、企業は多くのメリットを享受できます。主なメリットは以下の3つに集約されます。

在庫の最適化でコストを削減できる

多くAIによる高精度な需要予測は、在庫管理の効率化に大きく貢献します。具体的には以下のような効果が期待できます。

（1）過剰在庫の削減

需要を正確に予測することで、不要な在庫を持つリスクを低減できます。過剰在庫は保管コストの増加だけでなく、陳腐化や品質劣化のリスクも伴います。特に、食品や季節商品など、賞味期限や流行に左右される商品では、過剰在庫による損失は深刻な問題です。

（2）欠品の防止

一方で、在庫不足による販売機会の損失も重大な問題です。顧客が求める商品が品切れになると、売上の損失だけでなく顧客満足度の低下や、最悪の場合は顧客離れにつながります。AIは需要の急増を事前に予測し、適切な在庫水準を維持することで、こうした機会損失を防ぎます。

（3）廃棄ロスの削減

特に食品小売業や外食産業では、AIによる正確な需要予測は食品廃棄物の削減に直結します。例えば、大手寿司チェーン店スシローでは、寿司の注文数をAIが予測することで食品ロスを75%削減した事例があります。

在庫の最適化でコストを削減できる

需要予測へのAIの導入は、予測業務の効率化と属人化の解消に大きく貢献します。

（1）予測業務の自動化

これまで手作業で行っていた需要予測プロセスをAIが代替することで、作業時間を大幅に削減できます。

（2）知識・ノウハウの標準化

従来の需要予測は、ベテラン担当者の経験や勘に依存する部分が大きく、その技術やノウハウは暗黙知として個人に蓄積されていました。AIによる予測では、こうした暗黙知をシステムに取り込むことで、担当者によるばらつきをなくし、予測プロセスの標準化が実現します。

（3）人的リソースの最適配置

予測業務の効率化により、限られた人的リソースをより戦略的な業務に振り向けることが可能になります。定型的な分析作業をAIに任せることで、社員は顧客とのコミュニケーションや新規ビジネスの開発など、人間にしかできない創造的な仕事に注力できるようになります。

データに基づいた根拠ある経営判断が可能になる

AIによる需要予測の大きなメリットの一つが、データに基づいた客観的な意思決定の実現です。

（1）意思決定の迅速化と精度向上

AIは膨大なデータを短時間で分析し、需要予測結果をリアルタイムで提供します。これにより、経営陣は最新の情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。

（2）予測根拠の透明化

高度なAIによる需要予測システムは、予測結果だけでなく、その根拠や要因も示します。「なぜこのような予測結果になったのか」を理解できることで、経営陣はより納得感のある判断を下せるようになります。

（3）シナリオ分析の実現

AIを活用することで、様々な条件下での需要変動をシミュレーションすることが可能になります。「価格を10%下げた場合の需要はどうなるか」「競合が新商品を投入した場合の影響は」といった、複数のシナリオに基づく予測を比較検討できるため、より戦略的な意思決定が可能になります。

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需要予測にAIを導入する際時のデメリットや注意点は？

AIによる需要予測には多くのメリットがある一方で、導入や運用に際していくつかの課題や注意点も存在します。効果的な導入を進めるためには、これらのデメリットを理解し、適切に対処することが重要です。

AI活用には大量のデータが必要になる

AIによる需要予測の精度は、学習に使用するデータの量と質に大きく依存します。
AIが精度の高い予測モデルを構築するためには、一般的に大量のデータが必要です。特に、深層学習（ディープラーニング）などの高度なAI技術では、最低でも数百件、理想的には数千件以上のデータポイントが求められます。

予測精度が完全ではないことを理解する

AIによる需要予測は従来の手法よりも高い精度を実現できますが、それでも完璧な予測は不可能です。AIは基本的に過去のデータパターンから学習するため、特に事例のない事象（パンデミック、大規模な自然災害、政治的混乱など）には適切に対応できない場合があります。

需要予測AIの精度を高めるポイントは？

AIによる需要予測の精度を向上させるためには、いくつかの重要なポイントに注目する必要があります。

高品質なデータを収集・管理する

AIによる需要予測の精度は、学習に使用するデータの質に大きく依存します。高品質なデータを収集・管理するための重要ポイントは以下のとおりです。

（1）データの網羅性と一貫性の確保

予測に関連する様々な要因のデータを漏れなく収集し、一貫した形式で蓄積することが重要です。販売実績や在庫データだけでなく、価格変動、プロモーション活動、競合情報、気象データなど、需要に影響を与える可能性のある要素を幅広く収集することで、より精緻な予測が可能になります。

（2）データの粒度と鮮度

データの粒度（詳細さ）と鮮度（最新性）も重要な要素です。例えば、日次データと月次データでは予測の精度が大きく異なります。また、リアルタイムまたは準リアルタイムでデータを更新することで、市場の変化に迅速に対応できる予測モデルを構築できます。

（3）データのクレンジングと前処理

収集したデータには、欠損値、外れ値、重複、誤記などの問題が含まれていることが少なくありません。こうした「汚れたデータ」をそのまま使用すると予測精度が低下するため、データのクレンジングと適切な前処理が不可欠です。

予測目的を明確に設定する

需要予測におけるAIの精度を高めるためには、予測の目的と使用方法を明確に定義することが重要です。

（1）予測の対象範囲の特定

「何を」予測するのかを具体的に定義します。製品カテゴリ別なのか、SKU（Stock Keeping Unit）別ごとなのか、地域別なのか、顧客セグメント別なのかなど、予測の粒度を明確にすることで、必要なデータと適切なモデルの選択が可能になります。

（2）予測期間の設定

「いつまでの期間を」予測するのかも重要です。短期（日次・週次）、中期（月次・四半期）、長期（年次・複数年）など、予測期間によって適切なアルゴリズムや考慮すべき要因が異なります。

（3）KPI（重要業績評価指標）の設定

予測の成功を測定するための明確なKPIを設定することが重要です。例えば、「予測誤差率を10%以内に抑える」「欠品率を1%未満に削減する」「在庫回転率を20%向上させる」など、具体的な数値目標を設定することで、予測モデルの評価と改善の方向性が明確になります。

継続的な検証・改善を繰り返す

AIによる需要予測の精度を長期的に維持・向上させるためには、継続的な検証と改善のサイクルを確立することが不可欠です。

（1）予測精度の定期的な評価

予測値と実績値を定期的に比較し、予測精度を定量的に評価します。平均絶対誤差率（MAPE）、平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）などの指標を用いて、予測モデルのパフォーマンスを客観的に測定します。

（2）予測モデルの定期的な再学習

ビジネス環境や消費者行動は常に変化しており、過去のデータに基づいて構築されたモデルは時間の経過とともに陳腐化します。最新のデータを用いてモデルを定期的に再学習させることで、変化する環境に対応した予測精度を維持することができます。

（3）異常検知と早期対応

予測値と実績値の乖離が一定の閾値を超えた場合に自動的にアラートを発する仕組みを構築することで、市場の急激な変化や予測モデルの不具合をいち早く検知できます。

需要予測へのAIの導入手順

需要予測へのAIの導入は、綿密な計画と段階的なアプローチが成功の鍵となります。

（1） 導入目的と必要なデータを明確にする

需要予測へのAIの導入を成功させるための第一歩は、明確な目的設定とデータ要件の特定です。
「なぜAIによる需要予測が必要なのか」という根本的な問いから始めます。
例えば、「在庫の過剰・不足による損失を減らしたい」「発注業務の効率化と標準化を図りたい」「新商品の需要を正確に予測したい」など、解決したい具体的なビジネス課題を明確にします。

（2）AI需要予測ツールを比較検討して選定する

適切なAI需要予測ツールの選定は、成功の重要な要素です。多くのベンダーやソリューションが存在する中、自社の要件に最適なツールを選ぶためのポイントを解説します。

（1）ソリューションのタイプの検討

需要予測におけるAIソリューションには、パッケージソフトウェア、SaaS（Software as a Service）、カスタム開発、ハイブリッドアプローチなど様々なタイプがあります。自社の予算、タイムライン、技術的要件に基づいて、最適なタイプを選択します。

（2）比較検討の主要ポイント

ツール選定の際の主な評価ポイントは、予測精度、対応アルゴリズム、スケーラビリティ、使いやすさ、既存システムとの連携、サポート体制、コスト、セキュリティなどです。

（3）主要ベンダー・ツールの検討

需要予測におけるAIのツールは、さまざまなものがあります。SCSKでは、AIネイティブな次世代ERP「PROACTIVE」において、Google の生成AIモデル Gemini とGoogle Cloud のデータプラットフォーム製品 Lookerを活用して構築したAIダッシュボードを提供しています。AIダッシュボードの活用により、従来のようなERPシステムに蓄積された売上、在庫、財務などのデータの可視化だけでなく、複雑な企業データの活用をAIによって簡単に行えるようになります。これによって、データ分析が可能な人材が少ない企業でも、AIがデータを基に高度な分析を行い、企業に迅速かつ的確な意思決定を支援する示唆を提供することで、企業が競争力を高めるための「高度な経営判断」を容易に実現します。

（3）トライアル導入を行い、効果を検証する

本格導入の前に、トライアル導入（パイロット導入）を実施して効果を検証することは、リスクを最小化し成功確率を高める重要なステップです。例えば、特定の商品カテゴリ、特定の店舗・拠点、または特定の予測期間（短期予測のみ）など、manageable（管理可能）なスコープを設定します。

（4）本格運用開始と定期的な改善を実施する

トライアル導入の成果を踏まえて、いよいよ本格運用に移行し、継続的な改善サイクルを確立する段階です。計画には、ロールアウトのスケジュールと優先順位、必要なリソース、実施体制と役割分担、リスク管理計画、変更管理計画、トレーニング計画などを含めます。

需要予測へのAIの導入を検討すべき企業の特徴とは？

需要予測へのAI導入は、特定の企業特性や課題を持つ企業において、より大きな効果を発揮します。

需要予測が複雑化している企業

需要予測の複雑性が高い企業は、AIによる予測の恩恵を大きく受けることができます。特に下記のような企業が該当します。

（1）多品種少量生産を行う企業

取り扱う商品やSKU（Stock Keeping Unit）が多く、かつ各商品の販売量がそれほど多くない企業では、従来の統計的手法による予測が難しくなります。AIは多数のSKUを同時に分析し、それぞれの最適な予測モデルを自動的に選択・適用することができます。

（2）需要変動要因が多様な企業

需要に影響を与える要因が多岐にわたる企業では、AIの複雑なパターン認識能力が力を発揮します。例えば、気象条件、季節性、イベント、価格変動、競合動向など、様々な要素が需要に影響する食品小売や外食産業などが該当します。

成長期にあり迅速な意思決定が求められる企業

急速に成長している企業や、変化の激しい市場で戦っている企業にとって、AIによる需要予測は重要な競争優位性をもたらします。
事業規模や商品ラインナップが急速に拡大している企業では、過去の経験則だけでは対応しきれない新たな市場や商品カテゴリの予測が必要になります。AIは限られたデータからでも学習能力を発揮し、新領域の需要予測をサポートします。

需要予測業務が属人化している企業

需要予測業務が特定の担当者の経験や勘に依存している企業では、AIの導入によって大きな改善効果が期待できます。
例えば、長年の経験を持つベテラン社員の勘や経験に依存した需要予測を行っている企業では、そのノウハウの継承が課題となっています。AIによる需要予測は、こうした暗黙知を形式知化し、組織全体の資産として活用できるようにします。

まとめ：需要予測におけるAIの高精度な予測は業務効率化や属人化の解消に貢献

需要予測におけるAI活用は、従来の統計的手法やExcel予測を超える高精度な予測を可能にし、在庫管理や経営判断の精度向上、業務効率化、属人化の解消に貢献します。寄与する強力なツールです。
導入には、目的の明確化、適切なツール選定、段階的導入と継続的改善が重要です。特に、予測業務の複雑化や属人化の課題が大きい企業や成長期の企業において、その効果は顕著となるでしょう。