企業の経営において重要な役割を果たす需要予測。しかし、その精度を高めることに課題を感じている企業は少なくありません。需要予測の精度を向上させるためには、適切なモデルの選択と評価指標の理解が不可欠です。本記事では、需要予測モデルの基礎から精度向上のための具体的な手法まで、実務に役立つ知識を解説します。

需要予測モデルとは？

需要予測モデルとは、過去のデータや市場動向などを分析して将来の需要を予測するために使用する数学的または統計的な手法やアルゴリズムです。企業の意思決定プロセスにおいて、生産計画や在庫管理、販売戦略の立案など、様々な場面で活用されています。

需要予測モデルの役割と目的

需要予測モデルの主な役割は、企業が将来の市場需要を科学的に予測し、ビジネス戦略を最適化することにあります。具体的には以下のような目的で活用されています。

• 経営計画の策定支援: 将来の需要を予測することで、適切な経営計画や事業戦略を立案できます。
• 在庫の最適化: 必要な在庫レベルを維持しながら、過剰在庫や欠品を防ぐことが可能になります。
• 生産効率の向上: 需要に応じた生産計画を立てることで、リソースの効率的な活用が実現します。
• コスト削減: 適切な需要予測により、不要な支出を抑制し、コスト構造を最適化できます。
• 顧客満足度の向上: 欠品を減らし、顧客ニーズに迅速に対応することで、サービスレベルが向上します。

需要予測モデルが重要視される理由を解説

近年、需要予測モデルがますます重要視されている理由はいくつかあります。
まずは、市場環境の急速な変化です。グローバル化やデジタル化の進展により、市場の変動性が高まり、従来の経験則だけでは対応が難しくなっています

第二に、企業間競争の激化です。限られた市場において競争優位性を確保するためには、需要を正確に予測し、効率的な経営資源の配分が求められます。わずかな予測精度の差が、収益性や市場シェアに大きな影響を与える可能性があるのです。

第三に、テクノロジーの進化により、高度な予測モデルの実装が容易になっていることが挙げられます。ビッグデータの活用やAI技術の発展により、従来は困難だった複雑な需要パターンの分析が可能になりました。

需要予測モデルの主な手法を紹介！

需要予測モデルには様々な手法があり、それぞれに特徴や適用場面が異なります。ここでは主要な手法を紹介し、その特性と活用シーンについて解説します。

統計的手法

統計的手法は、過去のデータから規則性やパターンを見つけ出し、それに基づいて将来を予測する伝統的な手法です。
移動平均法は、直近の一定期間のデータを平均して将来の予測値とする手法です。計算が簡単で理解しやすいため、安定した市場環境における短期予測に適しています。
指数平滑法は、過去のすべてのデータを使用しますが、新しいデータほど大きな重みを与える手法です。トレンドを反映しやすく、緩やかに変化する需要パターンに適しています。
回帰分析法は、需要と関連要因（例：価格、広告費、気象データなど）との関係を数学的に表現し、将来の需要を予測する方法です。
時系列分析法は、時間の経過とともに変化するデータを分析し、将来の傾向を予測する手法です。例えば、移動平均法や指数平滑法などがこのカテゴリに含まれます。
以下に、主な統計的手法とその特徴をまとめました。

手法	特徴	適用場面
移動平均法	直近の一定期間のデータを平均する。簡単に実施可能。	安定した市場環境、短期予測
指数平滑法	新しいデータほど重みを大きくする。トレンドを反映。	緩やかに変化する需要パターン
回帰分析法	需要と要因間の関係をモデル化。複数要因を考慮可能。	要因分析が重要な場合、中長期予測
時系列分解法	トレンド、季節性、周期性、不規則変動に分解して分析。	季節変動が大きい商品やサービス

AI・機械学習を活用したモデル

AI・機械学習技術を活用したモデルは、従来の統計的手法では捉えきれない複雑なパターンや非線形の関係性を学習し、より高精度な予測を実現します。
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを用いて複雑なデータパターンを学習します。大量のデータから自動的に特徴を抽出し、予測モデルを構築します。
アンサンブル学習は、複数の予測モデルを組み合わせることで、単一モデルよりも高い精度を実現します。代表的な手法にはランダムフォレストや勾配ブースティングなどがあります。
AI・機械学習モデルの課題としては、大量の質の高いデータが必要であることや、モデルの解釈可能性が低い場合があることなどが挙げられます。

SCSKでは、AIネイティブな次世代ERP「PROACTIVE」において、AIダッシュボードの提供を行っています。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。また、外部環境の変化を含めた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。

PROACTIVE AI

専門家判断・市場調査に基づくモデル

定量的なアプローチだけでなく、専門家の判断や市場調査に基づく定性的なアプローチも重要です。特に新製品の導入時や市場環境が大きく変化する場合に有効です。
デルファイ法は、複数の専門家の意見を匿名で収集し、それらをフィードバックしながら合意形成を図る手法です。シナリオプランニングは、複数の将来シナリオを想定し、それぞれのシナリオにおける需要を予測する手法です。
実務においては、定量的手法と定性的手法を組み合わせたハイブリッドアプローチが効果的です。

需要予測モデルが外れる主な原因は？

需要予測が外れる原因を理解することで、予測精度の向上に向けた対策を講じることができます。

データの質や量が不十分である

どんなに高度なモデルでも、入力されるデータに問題があれば、正確な予測は望めません。
データの不足は、特に新製品や新市場での予測において大きな課題です。十分な履歴データがないと、パターンやトレンドを正確に把握できません。
データの不整合やエラーも予測精度を低下させます。システム障害や入力ミスによるデータの欠損、異常値の混入などが問題となります。
問題解決のためには、データクレンジングの徹底や複数のデータソースの統合、外部データの活用などが有効です。

予測モデルの設定や目標設定に誤りがある

適切なモデル選択や設定がなされていない場合、データの質が高くても精度の高い予測を得ることは困難です。
不適切なモデル選択は、よくある問題です。例えば、季節性が強い商品に対して季節変動を考慮しないモデルを使用すると、予測精度は低下します。
予測粒度の不適切な設定や過剰適合（オーバーフィッティング）も問題になります。複数のモデルを比較検証し、予測の目的と必要な粒度を明確に定義することが重要です。

外部環境の変動が予測精度に影響を与える

予測できない外部環境の変動も需要予測を困難にします。
市場環境の急激な変化、マクロ経済要因、自然災害や予期せぬ事象などは、需要パターンを大きく変化させることがあります。シナリオベースの予測アプローチの導入や早期警告システムの構築などが対策として有効です。

需要予測モデルの精度を評価する方法とは？

需要予測モデルの精度を適切に評価することで、モデルの有効性を検証し、改善点を特定できます。

誤差を評価する代表的な指標を理解する

予測値と実績値の間の誤差を測定する指標には様々なものがあります。平均絶対誤差（MAE）は、予測値と実績値の差の絶対値の平均です。解釈がしやすいという特徴があります。
二乗平均平方根誤差（RMSE）は、大きな誤差に敏感で、元のデータと同じ単位で表されます。平均絶対パーセント誤差（MAPE）は、異なる規模の予測を比較する際に有用です。
複数の指標を組み合わせて総合的に評価することが推奨されます。

予測的中率を活用してモデルを評価する

予測的中率は、特定の許容範囲内で予測が「当たった」と見なされる割合を示すものです。許容範囲に基づく予測的中率は、予測値が実績値の±X%以内に収まった場合を「的中」とみなし、その割合を計算します。この指標は経営者や現場の意思決定者にとって理解しやすく、ビジネス目標と直接関連付けやすいという利点があります。

予測誤差率と欠品率の関係を分析し活用する

予測誤差そのものだけでなく、その誤差がビジネスに与える影響を分析することも重要です。予測誤差率と欠品率のトレードオフを理解することが重要です。過小予測は欠品リスクを高め、過大予測は過剰在庫リスクを高めます。
サービスレベル（充足率）と予測誤差の関係を理解し、適切な安全在庫レベルを設定することが重要です。

需要予測モデルの精度を高める具体的な手順

需要予測モデルの精度を向上させるための体系的なアプローチを解説します。

（1）データの収集とクレンジングを徹底する

質の高いデータの収集と徹底したクレンジングが重要です。内部データ（販売実績、在庫レベルなど）と外部データ（市場動向、経済指標など）の両方を収集し、欠損値や異常値の処理、データフォーマットの標準化などを行います。データの収集とクレンジングは継続的なプロセスとして位置づけることが重要です。

（2）予測モデルと目標を明確に設定する

予測の目的と要件を明確にし、対象となる製品やサービスの需要パターンを理解した上で、適切なモデルを選択します。「SMART」の原則に基づいた明確な目標設定も成功の鍵です。

（3）定期的に予測値と実績値を比較・分析する

定期的な予測値と実績値の比較・分析を通じて、モデルの弱点を特定し、改善策を実施します。誤差のパターンや傾向を分析し、根本原因を探り、モデル調整やデータ品質の向上などの改善アクションを実施します。
予測精度の継続的なモニタリングとフィードバックループの確立が重要です。

まとめ：需要予測モデルで精度向上を目指そう！

需要予測モデルの精度向上は、企業の競争力強化と経営効率化に不可欠です。適切なデータの収集・クレンジング、目的に合ったモデルの選択、そして定期的な予測値と実績値の比較・分析という一連のプロセスを確立することで、需要予測の精度は着実に向上します。これにより、在庫最適化によるコスト削減と顧客満足度の向上を同時に実現できます。