在庫管理や人材配置、マーケティング戦略など需要予測はさまざまな業務で活用されています。特に最近ではAIを活用した需要予測をしている企業も増えており、気になってる方も多いのではないでしょうか。本記事ではAIを使った需要予測の概要やできること、メリットデメリットや具体的な方法を紹介します。
AIを使った需要予測とは
まずは、AIを使った需要予測の概要を見ていきましょう。
需要予測の概要
事前に需要予測の概要を解説します。需要予測とは、将来の需要を予測するプロセスです。市場の動向、過去の販売データ、季節変動などの多様な要素を分析して行われます。
需要予測は、以下のように様々なシーンで役立ちます。
- 在庫管理
- 人材配置
- 製品開発
- 価格設定
- 財務計画
- マーケティング戦略
たとえば在庫管理では、需要予測を利用して「いつどの商品がどれだけ必要になるか」を予測できます。過剰在庫や在庫切れを防ぎやすくなり、機会損失を最小限に抑えることが可能です。
データ駆動型のアプローチにより、市場の変化に迅速かつ効果的に対応できます。
AIを活用した需要予測でできること
AIの機能を取り入れた需要予測により、以下のようなことが可能になります。
| できること | 詳細 |
| リアルタイムデータの統合と分析 | SNSやニュース、天候情報などのリアルタイムデータを統合し、即座に分析することができる |
| 複雑なパターンの検出と予測モデルの改善 | 複雑なデータパターンを検出し、従来の方法では見逃しがちな微妙な変化や関連性を把握できる |
| 自動化とスケーラビリティ | AI技術の進化により、大量のデータ処理や分析を自動化でき、時間とリソースを節約しながら大規模な予測ができる |
たとえば「リアルタイムデータ統合と分析」では、SNSなどのデータをリアルタイムに捉え、需要予測できます。迅速にプロモーションを強化したり、商品開発に活かしたりするときなどにおすすめです。
AIを使って需要予測する4つのメリット
このようにAIを活用した需要予測はさまざまな形で活用できますが、具体的にどんなメリットがあるのでしょうか。ここからはAIを使って需要予測するメリットを5つ紹介します。
- 経験や勘に頼らず需要予測ができる
- 有識者がいなくとも高い精度を出せる
- データにもとづいた経営判断をアシストできる
- ビッグデータを活用して複数の要因を考慮した予測ができる
メリット1：経験や勘に頼らず需要予測ができる
1つ目のメリットは経験や勘に頼らず需要予測ができることです。
需要予測において、ExcelやGoogleスプレッドシートなどに販売実績や売上などをまとめ、需要予測する企業があるかもしれません。確かに需要予測自体は人力でも可能ではありますが、担当者の主観も含まれがちで、うまく成果につながらない場合もあります。一方でAIによる需要予測であれば、データにもとづいた客観的な分析が可能です。
仮に成果が上がらなかった場合でも、何のデータが足りないのか、どの情報が足りないのかなどの改善を行うこともできます。
メリット2：有識者がいなくとも高い精度を出せる
2つ目のメリットは有識者がいなくとも高い精度を出せることです。需要予測を行う時は統計学などの知識が求められます。しかし、社内にデータサイエンティストやデータアナリストなどの、統計学に長けた人材がいない企業も多いのではないでしょうか。
AIを活用した需要予測であれば、そのような場合であっても高い精度で需要予測が可能です。データさえ揃っていれば、誰が使ってもある一定以上の成果を見込めるため社内で活用しやすいと言えるでしょう。
メリット3：データにもとづいた経営判断をアシストできる
3つ目のメリットはデータにもとづいた経営判断をアシストできることです。精度の高い需要予測ができればデータをもとにした議論もより正確なものとなり、経営判断をアシストできるというイメージです。
具体例としては、季節に合わせた在庫数の調整があげられます。「12月の方がお客さんが多い」と担当者が感じていても、そこにデータ的な根拠がなければ在庫数を増やす判断に戸惑うことでしょう。
しかし裏付けとなるデータがあれば話は別です。データをもとに在庫数を増やすかどうかを議論できるため、その経営判断もより正確なものとなります。
メリット4：ビッグデータを活用して複数の要因を考慮した予測ができる
4つ目のメリットはビッグデータを活用して複数の要因を考慮した予測ができることです。ビッグデータは文字通り膨大なデータの集まりであり、人力での分析や、一般的なツールの機能では扱うこと自体が困難でしょう。
一方でAIを活用した需要予測システムであれば、大規模なデータであっても短い時間で予測分析することが可能です。需要予測システムによっては複雑な分析が可能なケースもあり、より高度な分析データを業務に活用できます。
AIを使って需要予測する3つのデメリット
AIを活用した需要予測には多くのメリットがありますが、デメリットをあげるとすれば次の3点です。
- 事前にデータ収集が必要な場合がある
- 導入当初はデータの裏付けが難しい
- 正確な需要予測をするには調整が必要
デメリット1：事前にデータ収集が必要な場合がある
1つ目のデメリットは事前にデータ収集が必要な場合があることです。
AIを活用したツールの多くは、事前に分析対象となるデータが必要となります。特に需要予測などの高度な機能では、過去の販売データや市場動向など、関連する元データが欠かせません。
これらのデータが不足すると、AIの精度や予測の正確性が低下し、ツールの有効性が著しく落ちることもあります。特に大規模なデータセットを扱う場合には、時間も労力もかかります。
とはいえ、需要予測システムによっては導入時のデータ収集を支援するオプションなどがある場合も多いため、導入前にベンダーへ確認するようにしましょう。
デメリット2：導入当初はデータの裏付けが難しい
2つ目のデメリットは導入当初はデータの裏付けが難しいことです。AIを活用して得られた予測データは、分析工程の複雑さゆえ、その裏付けるのが難しい場合があります。
機械学習モデルはアルゴリズムの一部ブラックボックス化しているケースがあるため、結果として、AIによる予測にもとづいて行動を取った成果が芳しくない場合、その原因や責任の所在が不明瞭になります。
たとえば、AIにもとづいて在庫管理を行ったとします。もし予測が外れ、在庫過多や在庫不足が発生した場合、その原因究明は困難です。このように、AIによる予測データを活用する場合は、その根拠の不透明さと予測にもとづく決定の責任所在の不明瞭さがデメリットとなりえます。
デメリット3：正確な需要予測をするには調整が必要
3つ目のデメリットは、正確な需要予測をするには調整が必要であることです。AIにデータを提供して需要予測を行ったとき、最初から高精度な情報を得られるとは限りません。AIの予測精度は、利用される元データの質や量、さらにはシステム上の設定に大きく依存します。
したがって、初期の予測結果が期待に沿わない場合も多いでしょう。そのような場合は、元データの改善やシステム設定の調整を繰り返し、徐々に予測の精度を高めていく必要が生じます。
AIを使って需要予測する方法
AI需要予測を導入する主な方法としては、以下の3つがあげられます。
- コンサルティング会社に依頼する
- 需要予測システムを導入する
- AIツールを自作する
主に外部へ依頼する方法と自社で行う方法の2パターンがありますが、それぞれ詳しく見ていきましょう。
方法1：コンサルティング会社に依頼する
1つ目の方法はコンサルティング会社に依頼することです。AIを活用した需要予測のプロにデータを提供し、必要な分析を実施してもらう流れとなります。
社内にAIを活用した需要予測のノウハウをためることはできませんが、売上改善や経営判断の高速化といった恩恵は十分に受けることができます。社内の人材育成よりも需要予測の活用に重きを置いてる場合は、コンサルティング会社などの外部パートナーへの依頼がおすすめです。
方法2：需要予測システムを導入する
2つ目の方法は既成の需要予測システムを導入することです。この場合、需要予測システムの使い方を理解する必要があるため、運用初期に一定の工数を要するものの、最終的に複数の業務で需要予測システムを活用できれば、大きく売上改善や工数削減などに貢献できる可能性もあります。
方法3：独自のシステムを開発する
3つ目の方法は独自のシステムを開発することです。一定のコストに加え、デジタル技術や開発工程に精通したな人材を求められますが、自社の業務に合わせたツールを構築できる可能性があります。
独自開発においてはシステム会社に開発を依頼する場合が多いですが、十分なリソースがあれば、社内で完結することも不可能ではありません。いずれにしてもハードルは高くなってしまいますが、その分自社に最適な形でAI需要予測システムを導入することができるでしょう。
AI需要予測システムの活用事例
実際にAI需要予測システムをどのように活用できるかについても知っておきましょう。主な活用事例としては次の3点があげられます。
- 在庫管理の予測精度改善とコスト削減
- 顧客ニーズの予測を活用した営業
- 消費者行動を分析したキャンペーン最適化
事例1：在庫管理の予測精度改善とコスト削減
以下のデータを用いることで、AIが複合的に判断して需要予測可能です。
- 過去の販売データ
- 在庫レベル
- 市場動向データ
- 消費者行動のデータ
- 季節やイベントなどの要因
- 気象データ
- 経済指標
たとえば製造業向けの部品供給では、
- 顧客企業の生産スケジュール
- 過去の発注履歴
- 市場の供給状況
などを分析することで、特定の部品や原材料の需要が増加する時期を予測できます。そのうえで在庫を適切に調整することで、過剰在庫や在庫切れを防ぐことが可能です。
事例2：顧客ニーズの予測を活用した営業
営業活動においても、顧客ニーズの予測が重要な役割を果たします。以下のデータを分析することで、AIは顧客の将来のニーズを予測し、効果的な営業戦略を立てることが可能です。
- 顧客の購買履歴
- 市場トレンド
- 競合他社の動向
- 顧客のフィードバックやレビュー
- 社会的・経済的要因
たとえば、B2Bのソリューション販売においては、
- 顧客企業の事業成長計画
- 業界内の技術動向
- 政策や規制の変化
などを分析し、顧客が将来必要とするソリューションを予測できます。この情報をもとにカスタマイズされた提案を行うことで、顧客満足度を高め、長期的な関係を築くことができるでしょう。
事例3：消費者行動を分析したキャンペーン最適化
マーケティングのキャンペーンの効果を最大化するには、消費者行動の詳細な分析が不可欠です。以下のようなデータを用いてAIが消費者の行動パターンを分析し、よりターゲットに合ったキャンペーン戦略を策定します。
- 消費者の購買履歴
- オンライン行動データ
- ソーシャルメディアの活動
- 人口統計学的情報
- 季節的な要因やイベント
- 消費者のライフスタイルや嗜好
たとえば、小売業界では、
- 顧客の過去の購入傾向
- 季節ごとの購買パターン
- プロモーションの反応データ
などを分析することで、特定の商品やサービスに対する需要の増減を予測可能です。これらの情報をもとに、パーソナライズされたプロモーションや割引を提供することで、販売促進効果を高められます。
このように消費者行動の分析を活用することで、マーケティングキャンペーンはより効果的かつ効率的に運営できます。
AI需要予測は生産性の向上につながる
AIを使った需要予測を活用すると、データにもとづいた業務改善ができるため、業務効率化や生産性の向上につながります。AIを使った需要予測の方法はいくつかありますが、社内で需要予測のノウハウを蓄積し、さまざまな領域へと拡張していくことを見据えると、既成のAI需要予測システムを導入することが最もスムーズでしょう。
導入時のコストや手間はあるものの、一度システムを導入することで得られる長期的なメリットは計り知れません。この機会に、AI需要予測システムの導入と活用を検討してみてはいかがでしょうか。
