需要予測は、信憑性の高い未来予測ができるシステムです。
しかし、精度の高い未来予測を算出させるには、膨大なデータを学習する必要があるため、どのようなデータを用意すれば良いのかわからないと悩む方が少なくありません。
そこで、この記事では、需要予測システムの開発に必要な8つのデータをはじめ、実際に需要予測を導入した企業の事例についても詳しく解説していきます。
需要予測システムに必要なデータがわからず困っている方は、ぜひこの記事を参考にしてみてください。
需要予測とは
需要予測とは、「自社が提供する商品・サービスが将来的に需要のあるものなのかどうかの見通しをたてるプロセス」のことを指します。
たとえば、アパレル業界で需要予測を行う場合、季節トレンドや過去の販売データを分析し、その結果をもとに次のシーズンの商品計画をたてることが可能です。
需要予測の結果をもとに商品計画をたてることで、これから販売する自社商品が売れず、大赤字を被るといった事態に陥るリスクを軽減できます。
ただし、需要予測を活用したからといって、必ずしも意思決定に反映できる予測結果が出る訳ではありません。
導入後すぐの予測データは、精度のかなり低い状態にあるため、信憑性の高い結果を算出させるには、予測対象と関連性の高いデータや、予測結果に大きな影響を与えるデータを学習させる必要があります。
予測対象に関わる多くのデータを学習させることで、意思決定時に活かせる高精度な未来予測を実現することが可能です。
このため、需要予測を導入する際は、まず予測対象と関わりのあるデータを集めておくようにしてください。
需要予測におけるデータの重要性
結論からいうと、需要予測におけるデータは非常に重要なものになります。
前項でも解説した通り、信憑性の高い未来予測結果を出すためには、予測対象と相関性のある膨大なデータが必要なためです。
たとえば、適切な在庫数を需要予測に算出させる場合、過去の販売データなどを学習していなければ、適切な在庫数を予測するには困難でしょう。
仮に、信憑性の低い予測結果をもとに在庫数を判断してしまうと、過剰在庫や品切れを発生させてしまい、結果的に顧客満足度の低下や機会損失を招く可能性があります。
したがって、需要予測の精度を向上させるためには、最低でも100件以上の相関性データや天候などの外部データを覚えさせることが必要です。
これらの膨大なデータを学習させることで、より信憑性の高い結果を算出できるようになります。
需要予測で必要な8つのデータとは
信憑性の高い未来予測を算出させるためには、8つのデータを需要予測システムに学習させることが必要です。
8つのデータを学習させることで、意思決定に反映できる高精度な未来予測を算出させることができます。
ここでは、需要予測に必要な8つのデータについて解説していくので、学習させるデータを用意する際の参考にしてみてください。
1. 過去の売上データ
まず1つ目に必要なデータは、過去の売上データです。
過去数年・数十年前から現在までの販売実績（売上実績）のデータをシステムに学習させることで、目標と実績の差異を比較したり、ターゲット層が次に求める商品などを予測できます。
また、ターゲット層が商品の買い替えを検討するタイミングも予測できるため、すべての過去データを学習させるようにしましょう。
2. 季節性データ
2つ目は、季節性に関するデータです。
季節性に関するデータとは、「季節の変動をあらわすデータ」のことで、このデータを分析することで年間を通した消費者の行動パターンを知ることができます。
たとえば、わかりやすい例でいうと、消費者の多くは夏にアイスクリーム、冬にあたたかい飲み物を欲するケースが多いため、どの商品が売れるかといった予測をすることが可能です。
季節によって需要が増えるもの、または減る商品・サービスを提供している企業の方は、事前に多くの季節性データを集めるようにしましょう。
3. 在庫データ
3つ目は、自社の在庫に関するデータが必要になります。
具体的には、自社が抱える在庫量や在庫の物流の流れなどのデータです。
これらのデータを分析することで、過剰在庫や欠品在庫を把握でき、在庫管理の適正化を図ることができます。
企業にとって在庫管理の適正化は、円滑な経営をするうえで重要な課題です。高精度な予測結果を出すためにも、在庫に関する多くのデータを確保しておくようにしましょう。
4. 市場トレンドデータ
4つ目に必要なデータは、市場トレンドデータと呼ばれる「市場（業界）全体の動向や新技術、トレンドに関するデータ」です。
具体的には、規模・全体の動き・競争状況・成長率といった市場に関するデータになっており、これらの情報を分析することで自社の商品・サービスの需要を理解することができます。
また、市場トレンドデータを集めておくことで、競合他社の動きを的確に分析することが可能なため、他社と差別化を図ることにも活用できるでしょう。
5. 消費者のデモグラフィックデータ
需要予測システムに必要なデータの1つは、消費者のデモグラフィックデータです。
消費者のデモグラフィックデータとは、顧客に関する情報のことで、年齢や性別、所得・ライフスタイルなどの情報が該当します。
これらの情報は、顧客のニーズや興味を正確に把握することができるため、市場における消費者の需要を特定する際に役立つデータです。
6. 外部イベントデータ
6つ目は、外部イベントデータです。
このデータは、特定の祭りやイベント、セールなどの情報のことで、、対象期間における需要の増減を予測する際に必要なデータになります。
たとえば、近くの神社で祭りが開催される場合、開催期間中どのくらい商品・サービスの需要が増減するのかを予測するのに役立つため、在庫管理の適正化を図ることができ、機会損失を招くリスクを減らせるでしょう。
7. 天気や気象データ
7つ目は、天候に関するデータです。
天候や気象データとは、その名の通り「気温・湿度・天候などの天候や季節に関するデータ」のことで、時期によって消費者が求める需要を予測結果に反映できるようになります。
とくに小売業は、季節によって需要が大きく変わる製品を取り扱っている企業が多いため、できるだけ多くの天候・季節のデータを用意するようにしましょう。
8. 競合他社の動向データ
最後に必要なデータは、競合他社の動向データです。
具体的には、競合他社の動き・市場での位置付け・商品やサービスの販売状況・価格・販促活動などの競合他社に関するデータを指します。
これらのデータは、自社商品やサービスの需要・位置付けを明確に理解するために重要な情報であり、自社の市場戦略を練る上でも欠かせないデータです。
この情報がない場合、市場競争に負けてしまうリスクが高まるため、必ず競合に関するデータは集めておくようにしましょう。
需要予測を活用して成果が出た事例
需要予測システムは、さまざまな業界で経営に良い影響を与える働きをしています。
ここでは、実際に小売業・交通業・製造業の企業に需要予測システムを導入・活用した事例を紹介していくので、導入後にどのように活用するかイメージする際の参考にしてみてください。
小売業者において需要予測を活用し在庫最適化した事例
小売業者が需要予測システムを導入し、在庫の適正化に成功した事例をご紹介します。
この事例では、小売業のエリアマネジャーがAIを活用した需要予測を利用して、各店舗の在庫管理を適正化させました。
需要予測が算出した結果をもとに、需要が高まる商品や季節商品の在庫数を増やし、逆に需要が低下すると予測された商品の在庫数を抑えたことで、過剰在庫や機会損失を招くリスクをなくしたのです。
その結果、売上の増加にもつながったため、在庫管理と利益の両方を改善することができました。
なお、下記の記事で、小売業に需要予測システムを導入するメリットやデメリットについて解説しています。
実際に小売業へ導入した事例も紹介していますので、あわせて参考にしてみてください。
需要予測を小売業で取り入れるメリット・デメリットとは？事例も紹介
交通業において需要予測を活用し乗客数を最適化した事例
都心部の交通機関では、需要予測を導入して乗客数の最適化に成功しています。
具体的には、イベントや天気などの外部要因を含むデータをもとに、各線における的確な車両数や運行間隔などを算出できる需要予測システムを活用して、乗客数の最適化を図ることができました。
また、活用している需要予測にはAIが導入されており、事故発生時の乱れたダイヤを学習させることで特別処置のダイヤの提案も可能になっているのです。
そのため、今後事故発生後の混在解消にもつながると期待されています。
なお、下記の記事では、交通業に需要予測システムを導入するメリットやデメリットについて解説していますので、あわせて参考にしてみてください。
交通業界で需要予測を導入するメリット・デメリットとは？事例も紹介
製造業において需要予測を活用し生産量調整を実施した事例
国内大手自動車メーカーでは、AIを搭載した需要予測を活用して、生産過剰や不足を防ぎコストの削減を実現しています。
過去の販売データや顧客の嗜好、競合の情報など、さまざまなマーケティングデータを分析し、その結果をもとに生産計画を修正。
生産ラインの早期構築や、既存生産ラインの計画変更も円滑に行うことができるため、生産過剰や不足が起こる状態に陥るリスクを大幅に軽減することにつながったのです。
これにより、不要なコストを削減することに大きく貢献しています。
なお、下記の記事でも製造業に需要予測を導入した事例を紹介していますので、あわせて参考にしてみてください。
食品業界で予知保全を導入するメリット・デメリットとは？事例も紹介
需要予測の導入を検討しているなら金沢機工にご相談を
需要予測は、多くのビジネスにおいてプラスの影響を与えられるシステムです。
このシステムを活用することで、在庫管理の適正化や利益の最大化、業務効率の改善などを図ることができます。
しかし、高精度な未来予測を算出させるためには、膨大なデータを学習させることが重要です。
この記事で解説した販売実績や競合他社など、8つのデータを学習させることで、意思決定に反映できる予測結果が出るでしょう。
精度の高い需要予測システムを活用したい方は、この記事で解説したデータを収集し、学習させるようにしてください。
なお、金沢機工では企業が抱える問題を解決に導く需要予測システムを提供しています。
お試し運用もできますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。
