小売業においてAIソフトを利用した需要予測が注目されています。
お客様の需要を把握することで在庫管理が適切にでき、廃棄を減らせるなど小売業を行ううえで多くのメリットがあるためです。
しかし、新しい技術のため、需要予測といってもよく理解できていない方もいるかもしれません。
本記事では、小売業における需要予測とはなにか、需要予測のメリット・デメリットなどを実例を交えながら解説します。
需要予測とは
需要予測とは、過去のデータの蓄積を活用して将来の需要の予測を行い、異常な状況や予兆を検知し、それに対するメンテナンスや対策を行う新しい保全方法です。
機械学習や統計的手法を用いて、過去の売上データや顧客の購買履歴、市場のトレンドなどを分析し、将来の需要の傾向や変動を予測することも可能です。
これにより、小売業者は需要の変化やピークを事前に把握して、適切な対応や戦略を立てることができます。
つまり、小売業で需要予測を活用すれば、需要の予測結果に基づいて商品の発注や在庫管理を行えるようになるのです。
なお、金沢機工のAIを利用した予知保全や需要予測に使用できるソフトを販売しています。
気になる方はお気軽にお問い合わせください。
また、下記の記事で予知保全について詳しく解説しているので参考にしてみてください。
小売業で需要予測を導入するメリット
小売業において、需要予測を導入するメリットにはどのようなものがあるのでしょうか？
ここでは、以下の３点について紹介していきます。
廃棄コストを削減できる
店舗分析に使用できる
プロモーション戦略の立案ができる
では、それぞれ見ていきましょう。
廃棄コストを削減できる
一つ目のメリットは、廃棄コストを削減できることです。
販売予測AIを活用して、過去の販売データや顧客の購買履歴、季節性などの要素を考慮し、将来の需要を予測。
予測結果に基づいて、各店舗の在庫レベルや発注量を適切に調整して、在庫の過剰や不足を防ぎます。
これにより、各店舗の在庫管理を最適化でき、商品の廃棄を最小限に抑え、廃棄コスト削減が可能です。
検品漏れによる商品の賞味期限切れや劣化を防ぎ、需要に合わせた適切な数量を提供できます。
店舗分析に使用できる
二つ目のメリットは、店舗分析に活用できることです。
AIが生成するデータを利用することで、各店舗のパフォーマンスを詳細に分析。
売上のトレンドや需要予測の精度を評価し、店舗ごとの改善点を明確に把握することが可能です。
需要予測に基づくデータを活用できれば、各店舗の売上や需要の傾向がわかるだけでなく、売上データと需要予測結果を比較して誤差を修正すれば、より精度の高い需要予測も実現できます。
さらに、需要のピークや需要の変動パターンを分析すれば、需要予測の改善や販売戦略の最適化につなげられるでしょう。
プロモーション戦略の立案ができる
三つ目のメリットは、プロモーション戦略の立案が可能になることです。
需要予測に基づくデータ分析を通じて、需要の変動やピークの傾向を把握。
これによって、需要の高まる時期や特定の地域での需要の変化を予測し、それに合わせたプロモーションが実施できます。
例えば、需要予測によって特定の季節やイベントにおける需要の増加が見込めた場合、その時期に合わせてセールや割引キャンペーンを展開すれば売上を最大化できるでしょう。
さらに、需要予測データを分析することで、特定の地域での需要の特性や好みを把握することも可能です。
その分析に基づいて地域限定のプロモーションや商品展開を行うことができます。
小売業で需要予測を導入するデメリット
小売業において、需要予測を行うのはメリットばかりではありません。いくつかのデメリットもあります。
以下が、主なデメリットです。
導入には費用がかかる
すぐに使用できるわけではない
それぞれ詳しく見ていきましょう。
導入には費用がかかる
デメリットの一つは、導入には費用がかかるということです。
需要予測を行うためには、適切な設備やソフトウェアの導入が必要となります。
分析内容によっては、高性能なコンピュータやデータ解析ソフトウェアを用意しなければならない場合もあります。
また、予測モデルの開発や自社用にカスタマイズするためには、専門知識を持ったスタッフを配置しなければなりません。
当然、これらの要素には費用がかかります。
さらに、データの収集や整理、予測モデルのトレーニングにも時間とリソースが必要です。
適切なデータの収集や処理には労力とコストがかかります。
また、予測モデルの精度を高めるためには、定期的なデータの更新や改善作業も重要です。
導入費だけでなく、ランニングコストがかかることも忘れてはいけません。
すぐに使用できるわけではない
二つ目のデメリットは、すぐには使用できないということです。需要予測を行うためには、データの蓄積が必要であり、そのためにはある程度の時間がかかります。
需要予測では、過去の売上データや顧客の購買履歴などの情報を集めなければいけません。
これらのデータを分析することで、需要の傾向やパターンを把握して予測モデルは構築されます。
しかし、このデータ蓄積に、ある程度の時間が必要となるのです。
とくに新たな需要予測システムを導入する場合、最初はデータ量も不十分なため、予測の精度や信頼性は低くなります。
予測の精度を高めるためのデータ蓄積には一定の期間が必要になるので注意しましょう。
小売業で需要予測を導入した事例
ここからは、小売業で需要予測を導入した事例について見ていきましょう。
二つの異なる事例を紹介していきます。
在庫管理を最適化した事例
一つ目は、エリアマネージャーがAIによる販売予測の結果を活用し、各店舗の在庫管理の最適化に成功した事例です。
具体的には、販売予測に基づき、近い将来需要が高まることが予測される商品や季節商品の在庫を増やし、かつ需要予測が低い商品の在庫を抑えることで、在庫ロスをなくしました。
これが販売機会の最大化につながり、しかも廃棄リスクも軽減できたのです。
このため、売上と利益の改善につながりました。
店舗分析を行い、改善した事例
二つ目は、需要予測ソフトを活用して店舗分析を行うことで、売上改善に成功した事例です。
店舗分析を担当するエリアマネージャーは、販売予測AIのデータを使用して各店舗のパフォーマンスを分析しました。
売上のトレンドや需要予測の精度、在庫レベルなどを評価し、店舗ごとの改善点や成功要因を把握。
その情報をもとに、各店舗の運営を最適化し、全体の業績向上につなげました。
需要予測を検討しているなら金沢機工にご相談を
ここまで小売業における需要予測について、詳しく解説してきました。
AIを活用した需要予測を行うことで、店舗運営にさまざまなメリットが生じます。
近年、注目を集めているAIは、小売業界にも波及しつつあり、今後AIとの共存が当たり前の時代となるでしょう。
「苦手だから」「わからないから」などと言ってはいられません。
AIを活用したソフトを手掛ける金沢機工は、需要予測のプロフェッショナルです。
需要予測について導入を検討している方は、ぜひ金沢機工にご相談ください。
