「需要予測って何から始めればいいの？」「在庫が余るのに欠品も起きる」そんなジレンマを抱える担当者のために、本記事では需要予測をするためには「どんなデータを集めればよいか」から「統計とAIの選び方・精度の上げ方」までをかみ砕いて解説します。

成功事例もご紹介するので、読み終える頃には需要予測をするためのコツや自社でのフローを考えられるようになるはずです。在庫コストの削減や販売機会最大化を実現した企業の数字も示しているので、ぜひ参考にしてみてください。

需要予測とは？

需要予測とは、過去の販売実績や市場トレンド、季節要因など多様なデータを分析し、将来の需要量を数値で描く手法です。

この見通しを基にすれば、生産計画や在庫配置を適正化でき、マーケティング施策のタイミングもつかみやすくなります。需要と供給のバランスが整えば、余剰在庫の削減や販売機会ロスの解消にもつながり、キャッシュフローや顧客満足度の改善が期待できるでしょう。

ここからは、需要予測を理解するうえで欠かせない次の2点について解説します。

• 需要予測の目的や役割
• 需要予測が必要な理由

需要予測の目的や役割 

需要予測は、企業の経営判断やオペレーションにおいて下記のように欠かせない役割を担います。

• 適正在庫の確保が可能となり、過剰在庫によるコスト増や欠品による販売機会損失を防ぐことができる
• 生産計画や調達計画を需要に合わせて調整できるため、無駄な生産や緊急発注を減らし、業務効率の向上が見込める
• 需要予測に基づいて売上や利益の見通しを立てることで、予算策定や人員配置など経営資源の配分を適切に行うことが可能

さらに、需要を正確に見積もることで、プロモーションや価格戦略のタイミングを最適化し、顧客満足度の向上にもつながります。

このように、需要予測はサプライチェーン全体の最適化と収益性の向上に寄与する重要な役割を果たしています。

需要予測が必要な理由 

需要予測が必要な主な理由は以下の通りです。

• 在庫ロス削減と欠品防止
• 効率的な生産・供給計画
• 需要変動への迅速な対応
• 顧客満足度と売上の向上

需要予測を行うことで、無駄な在庫を減らし、保管コストを削減できます。また、適正在庫の確保によって欠品を防ぎ、販売機会の損失を減らせます。

さらに、需要に合わせて生産・物流計画を調整することで無駄な稼働や緊急対応を減らし、市場の変化にも素早く対応することが可能になります。その結果、商品を欠かさず提供できるため顧客満足度が高まり、売上の向上にもつながります。

このように、需要予測は現代のビジネスにおいて不可欠な取り組みと言えるでしょう。

需要予測に必要なデータ10選

需要を高精度で読み解くには、内部・外部・販促の3つの観点からバランス良く情報を集めることがポイントです。下記10種類を押さえておけば、まずは土台づくりは万全です。

1. 内部データ
2. 外部データ
3. 販促データ・イベントデータ

これから紹介する10項目をそろえておくことで、統計モデルでもAIモデルでも十分な材料がそろい、精度の高い需要予測が実現できます。

分析の基盤となる「内部データ」

まずは、自社に蓄積された実績情報を整理しましょう。需要予測の土台となる代表的な内部データは、次の4種類です。

• 販売・出荷実績
• 在庫・欠品データ
• 商品情報
• 顧客属性・行動データ

これらをそろえておくことで、基本的な需要傾向を把握でき、以降のモデル構築がスムーズになります。

販売・出荷実績 

過去の販売実績や出荷量のデータです。商品ごとの売上数量や出荷数、売上金額、売れ筋・死に筋商品などの実績情報は需要予測の基礎となります。

これらを時系列に分析することで季節変動や成長トレンドを把握でき、将来の需要を見積もる指標となります。特に、複数年分の実績データを蓄積すれば、需要傾向をより精緻に捉えることができます。

在庫・欠品データ 

現在および過去の在庫量や、欠品が発生した履歴のデータです。どの商品がいつ在庫不足となり販売機会を逃したかを記録しておくことで、需要予測や在庫計画に反映できます。

在庫回転率や滞留在庫の情報も含めて分析すれば、適正在庫水準を見定め、欠品による機会損失を防ぐ手がかりとなります。

例えば、過去に欠品が頻発した商品は、予測時に需要を上振れに見積もるなどして安全在庫を増やす対策につなげられます。

商品情報 

製品そのものに関する情報で、商品カテゴリ、仕様、サイズ、価格帯、賞味期限や製品ライフサイクルの段階（新商品か成熟商品かなど）といったデータです。

これらの商品属性を考慮することで、似た商品の需要傾向を比較したり、製品固有の要因（例えば季節商品かどうか）を需要予測に反映できます。

また、新商品の場合は過去データがないため、類似商品の情報から需要を推測する際にも商品情報が役立ちます。

顧客属性・行動データ 

顧客に関するデータです。年齢や性別、地域、会員ランクなどの属性情報に加え、購買履歴や来店頻度、Webサイトでの商品閲覧履歴などの行動データも含まれます。顧客層ごとの需要の特徴を把握することで、需要予測をセグメント別に精緻化できます。

例えば、特定の顧客層に人気の商品や、リピート購入のパターンを分析し、予測に反映させることが可能です。

予測精度を向上させる「外部データ」

自社の実績だけでは捉え切れない需要変動を補完するには、社外情報の取り込みが不可欠です。特に、次の４種類を押さえることでビッグデータの効果を最大化し、予測モデルの精度を底上げできます。

• 季節・気象要因
• カレンダー・イベント要因
• マクロ経済指標
• 競合動向

季節・気象要因 

気温や降水量などの天候データ、および季節要因の情報です。気温の上下や降雨・降雪は商品の売れ行きに大きく影響します。

例えば、暑い日には清涼飲料水やアイスの需要が増え、寒い時期には暖房器具や鍋料理の材料がよく売れるといった傾向があります。

過去の気象データと売上を突合することで、天候変化による需要の増減パターンを予測モデルに反映し、精度向上につなげられます。

カレンダー・イベント要因 

暦に関連する要因や各種イベントの情報です。曜日（週末か平日か）や祝日、年末年始・ゴールデンウィークなどの大型連休は消費行動に大きな変化をもたらします。また、地域の祭りやスポーツ大会、セールなどの特別なイベントも需要に影響を与えます。

カレンダー要因を組み込むことで、普段以上に需要が急増・急減するタイミングを事前に予測でき、生産・在庫の準備に役立ちます。

マクロ経済指標 

GDP成長率や物価指数、失業率、消費者信頼感指数などのマクロ経済指標データです。経済状況の変化は消費全体の動向に影響するため、中長期的な需要予測を行う際に重要な要素となります。

例えば、景気拡大局面では可処分所得の増加に伴い高価格商品の需要が伸びやすく、不況期には消費者が支出を控える傾向が見られます。マクロ経済データを加味することで、経済環境の変化による需要の増減を予測に織り込むことができます。

競合動向 

競合他社の動きに関するデータです。市場シェアの推移や競合商品の販売動向、競合企業が実施したキャンペーン、新商品の投入タイミングなどの情報が該当します。

自社の需要は競合の状況にも影響を受けるため、例えば競合が在庫処分セールを行えば自社商品の需要が一時的に減少するといったことも起こりえます。

競合動向データを参照することで、市場全体の需給バランスや顧客の流れを把握し、需要予測に反映させることができます。

施策の影響を反映させる「販促データ・イベントデータ」

需要を大きく動かす自社のマーケティング施策も、予測モデルに欠かせない要素です。特に次の２種類を記録しておくと、販促による売上増減を正確に織り込めます。

• 価格・陳列戦略
• キャンペーン・広告実績

価格・陳列戦略 

自社が行った価格設定や店舗での陳列施策に関するデータです。商品の価格改定（値上げ・値下げ）の履歴や割引セールの実績、クーポン発行状況などの価格施策、および棚割り変更や目玉商品の配置場所といった陳列の工夫に関する情報が含まれます。

これらの施策は売上に直結するため、過去に価格を変更した際の需要変化や陳列場所を変えた際の売上推移などを分析し、予測モデルに取り入れることで需要予測の精度を高められます。

キャンペーン・広告実績 

マーケティング活動に関するデータです。過去に実施した販促キャンペーンの内容や期間、その際の売上や集客の増減、広告出稿の実績（金額や媒体、露出期間）などが該当します。

大規模なキャンペーン後には一時的に需要が増加したり、広告によって新規顧客が増えたりするため、これらの実績データを分析することで、類似の施策を行った場合の需要の伸び幅を予測に反映できます。

需要予測の主な方法 

ここからは、需要予測の代表的な手法についての解説です。大きく分けて以下の3つを紹介します。

• 指数平滑法など過去の数値を基にする「統計学的予測」
• AI・人工知能を活用した「機械学習・予測モデル」
• 市場調査や専門家の知見に基づく「定性的手法」

指数平滑法など過去の数値を基にする「統計学的予測」

統計学的予測とは、過去の販売実績など数値データを用いて将来の需要を推定する手法です。比較的シンプルな計算で実施でき、古くから広く使われています。

代表的な方法に、直近の需要の平均値を取る算術平均法、一定期間の平均を更新しながら使う移動平均法、過去データに指数的な重みをかけて新しい需要を算出する指数平滑法などがあります。

これらの手法は計算が容易で直感的に理解しやすい反面、急激な需要変化や複雑なパターンの予測には限界があります。

AI・人工知能を活用した「機械学習・予測モデル」

機械学習を活用した需要予測モデルは、AIを使って大量のデータからパターンを学習させる手法です。統計的手法よりも多くの要因を同時に考慮でき、需要に影響を与える複雑な関係性を自動的に見つけ出すことができます。

例えば、過去の売上データだけでなく、天候やプロモーション、Web上の検索トレンドなども含めて学習することで、高精度な予測が可能になります。ただし、機械学習モデルは高度な専門知識や計算リソースを要する上、結果の解釈が難しいという課題もあります。

市場調査や専門家の知見に基づく「定性的手法」

定性的手法とは、数値データだけでなく人間の判断や市場の知見に基づいて需要を予測する方法です。市場調査による消費者アンケート結果や、営業・マーケティング担当者の現場感覚などを取り入れて需要を見積もります。

例えば、新製品の需要予測では過去データがないため、販売員の見立てや試験販売の反応など定性的な情報が重要になります。また、経済動向や競合の戦略など、数字に現れない要因も専門家の知見で補完します。

定性的手法は経験や勘に頼る面がありますが、数値には現れない兆しを掴むのに有用です。

統計的手法とAI（機械学習）の予測値はどう違う？ 

統計的予測とAI（機械学習）予測では、それぞれ特性が異なります。以下に主な違いを示します。

比較項目	統計的予測	AI予測
データ量	過去データが少量でも可	大量データで精度向上
精度・適応力	安定したパターンに強いが変化に弱い	複雑なパターンも学習し高精度（過学習注意）
解釈の容易さ	高い（説明しやすい）	低い（ブラックボックス化）

統計手法はシンプルで扱いやすい反面、考慮できるデータ要因が少なく限界もあります。AIモデルは多様なデータを取り込み高精度な予測が期待できますが、構築や運用には専門知識が必要です。目的やデータ環境に応じて両者を使い分けることが重要です。

需要予測の精度を高める方法 

需要予測の精度を向上させるために、企業が取り組むべきポイントがあります。主なポイントは以下です。

• 質の高い多様なデータを収集する
• リアルタイムデータを活用する
• 異常値の基準をあらかじめ決めておく
• 自社に合う適切な予測モデルを選択する
• 継続的な改善と組織連携を徹底する

質の高い多様なデータを収集する 

需要予測の精度向上には、まずデータそのものの質と量が重要です。質の高いデータとは、正確で一貫性があり、タイムリーに更新されるデータのことです。

例えば、売上データに誤りや欠損があれば正確な予測は困難です。データソースも多様であるほど、需要に影響を与える様々な要因を把握可能になります。内部データだけでなく、外部の市場データや顧客の行動データなども積極的に収集・統合しましょう。

また、部門ごとに分散している情報を統合し、データのサイロを解消する取り組みも欠かせません。収集したデータはノイズや異常値をデータクレンジングで適切に処理し、モデルに供給する情報の信頼性を高めることが重要です。

複数のデータを組み合わせ、偏りをなくすことで、モデルがより包括的にパターンを学習し、高精度な予測につながります。

リアルタイムデータを活用する 

需要は常に変化するため、リアルタイムのデータを活用することで予測の鮮度と精度を向上できます。週次・月次の定期データ更新に頼っていた予測から、現在ではPOSデータやWebアクセス解析、IoTセンサーデータなどリアルタイムに得られる情報を取り込み、需要の変化を即座に捉えることが可能になりました。

例えば、SNSで急に話題になった商品は短期間で需要が急増する可能性があり、リアルタイムデータを監視していればこうした兆候をすぐに予測へ反映できます。また、在庫や売上の情報をリアルタイムでモデルにフィードバックし、需要予測を随時更新することで、最新状況に合わせた迅速な意思決定（生産調整や追加発注など）が可能になります。

リアルタイムデータ活用にはデータ収集基盤や即時分析の体制が必要ですが、その効果は絶大です。

異常値の基準をあらかじめ決めておく 

需要データには、突発的な事情で生じる極端な値（異常値）が含まれることがあります。これらの異常値を事前に定義し、処理する基準を設けておくことが大切です。

例えば、通常の数倍の売上を記録した日があった場合、それがテレビ番組で紹介された等の一時的なイベントによるものなのか、データ入力ミスなのかを判断し、予測モデルへの影響を調整します。

対策として、異常値データをモデルの学習から除外したり、異常発生日に特別なフラグを立てて予測に反映する方法があります。あらかじめ「平常時の変動範囲」や「異常と見なす閾値」を設定しておけば、モデルが過度な外れ値に引きずられないようにできます。

異常値を適切に扱うことで、安定した予測精度を維持し、不要な在庫増減など誤った意思決定を防げます。

自社に合う適切な予測モデルを選択する 

需要予測の手法は様々あり、自社の状況に合ったモデルを選ぶことが重要です。一概に高度なAIモデルが常に最適とは限らず、データ量や予測期間、現場のリテラシーなどを踏まえて適切な手法を選択する必要があります。

例えば、データが少ない場合や需要パターンが安定している場合には、移動平均法などシンプルな統計モデルで十分な精度が得られることもあるでしょう。一方、取り扱う製品数が多く影響要因も多岐にわたる場合には、機械学習モデルの方が精度を向上できる可能性があります。

また、モデルの解釈性や運用のしやすさも考慮してください。現場の担当者が結果を理解し活用できることも重要です。自社のデータ状況や人的リソース、求める精度に応じて、最適な予測モデルを選択・組み合わせることが予測精度向上の近道です。

継続的な改善と組織連携を徹底する 

需要予測の取り組みは、一度モデルを導入して終わりではありません。継続的に精度を検証し、モデルやプロセスを改善し続けることが重要です。予測値と実績値の差異を定期的に分析し、予測精度を示すKPI（予測誤差率など）を監視しましょう。

また、需要予測には社内の様々な部署が関わるため、組織横断の連携体制を構築することも不可欠です。営業やマーケティングから現場のフィードバックを収集し、予測に反映させる仕組みを作ることで、より実態に即した予測が可能になります。

定期的な会議やS&OPのプロセスに需要予測の検証・更新を組み込み、組織全体で予測精度向上に取り組みましょう。こうしたPDCAサイクルを回し続けることで、需要予測の精度と信頼性は着実に向上していきます。

【業界別】需要予測の活用事例と成功事例 

ここからは、需要予測を導入して成果を上げた業界別の事例を紹介します。

• 製造業
• 飲食業界
• 小売・流通業界

それぞれの分野で、需要予測がどのように精度向上や業務効率化につながったのか、成功事例と具体的な効果を詳しく解説していきます。

製造業 

製造業では、AIを活用した需要予測により生産計画の精度を高めた事例があります。

例えば、空調機器メーカーのダイキン工業では、ベテランの勘に頼っていた需要予測をAIモデルによるデータ分析に置き換えました。

販売実績や気象データを組み合わせてアジャイル開発で予測システムを構築し、担当者はAIが異常と判断した部分のみ確認すれば良くなったため、需要計画に費やす工数が大幅に削減されました。

これにより過剰在庫の削減や欠品リスクの低減といった効果が出ています。
出典：Ledge.ai「ダイキンのAI需要予測プロジェクト」

飲食業界 

飲食業界でも、需要予測を活用して大きな成果を上げた事例があります。

三重県伊勢市の老舗食堂「ゑびや」では、独自に来店客数のAI予測システムを導入しました。気象データや周辺観光客数など約200種類のデータを機械学習で分析し、翌日の来店客数やメニュー別注文数を平均90〜95％の精度で的中させています。

その結果、食品廃棄ロスを約7割削減し、2012年からの6年間で売上高を約4.8倍に伸ばすなど劇的な成果を収めました。食品ロスの大幅削減により業務効率と収益性が飛躍的に向上した好例です。（出典：朝日新聞デジタル「神様も驚くAI経営 来客予測で食品ロス激減」）

小売り・流通業界 

小売・流通業界でも、AIによる需要予測の活用が進んでいます。例えば総合スーパーのイトーヨーカ堂では、AIを用いた自動発注システムを全132店舗（約8,000品目対象）に導入しました。価格や陳列数、気温・降水確率、曜日ごとの客数傾向などのデータをAIが分析し、最適な販売予測数を発注担当者に提案します。

その結果、2018年からのテスト導入店舗では発注業務時間を平均3割短縮でき、営業時間中の欠品も大幅に減少する効果が確認され、適正在庫の確保につながりました。

出典：イトーヨーカ堂ニュースリリース「AI発注 全店導入」

需要予測にはDatawise Area Marketerがおすすめ

Datawise Area Marketerは、位置情報や気象、商圏データなど多角的な外部要因を自動で取り込み、機械学習で需要を可視化する事ができるツールです。自社の販売実績をアップロードするだけで、エリア別・時間帯別の需要を高精度に予測できるため、発注量や販促の調整が容易になります。

操作画面も直感的で専門知識がなくても導入初日から成果を実感することもできます。さらに、需要要因を地図上でヒートマップ表示できるため、店舗間の在庫融通や新規出店のシミュレーションにも活用可能です。

 

まとめ

需要予測は、適切に活用すれば在庫最適化や販売機会の最大化につながる経営ツールです。本記事では、需要予測の概要から必要なデータ、手法、精度向上のポイントや業界別の成功事例まで紹介しました。

統計的手法とAIモデルの違いを理解し、自社の状況に合ったアプローチを選ぶことが重要です。また、継続的な改善と社内の協力体制の整備によって予測精度を一層高められます。

需要予測は難しそうに見えても、第一歩は「売上データを整える」だけでも十分です。小さな改善を積み重ねれば在庫と売上の悩みは必ず軽くなります。今日からできることを一つ始め、データに強い現場を一緒に育てていきましょう。