需要予測

需要予測とは何か？

需要予測は、製品やサービスに対する今後の需要を予測し、ビジネスの意思決定に役立てる分析手法であり、 詳細なデータ、過去の販売データ、アンケートなどが用いられます。 また、リアルタイムの情報、高度な分析、機械学習、データサイエンスを組み込むことで、その精度をさらに向上させることができます。

正確な需要予測は、在庫管理、キャパシティプランニング、製品需要、リソースの割り当てなどに役立ちます。 また、適切な SKU を発注し、十分な製品の在庫を確保、供給不足に直面することなく、お客様のニーズに応じた適正な価格を設定する上でも大きな効果を発揮します。

以下に、さまざまな需要予測手法の概要と、各手法のメリット・デメリットをご紹介します。

需要予測の手法、モデル、テクニック

需要予測のプロセスには、主に次の 3 つのタイプがあります。

1. 定性的・定量的
2. 時系列分析・予測
3. 因果モデル
   
   それぞれ使用するデータが異なり、需要予測の精度や予測の誤差率も異なります。

定性的予測

定性的予測は、お客様の意見や市場の動向などの、主観的な要因に依存する需要予測の一種であり、 過去のデータがほとんど、あるいは全く利用できない場合によく用いられます。

定性的予測は定量的予測よりも精度が落ちますが、多くの場合、より迅速かつ低コストで実施することができます 定性的予測では、できる限り多くのデータと情報を組み合わせることで、偏りのない推定を作成します。

定性的予測の長所と短所

長所：

• 新製品に利用できる
• 顧客感情や既知のニーズにフォーカスできる
•  開発・結果の取得に時間がかからない

短所：

• 主観的であるため、結果が不正確になる可能性がある
•  過去のデータやその他の予測方法との比較が困難
• 消費者からのデータ収集に時間がかかる

定性的手法と予測モデル

デルファイ法

デルファイ法（Delphi method）とは、専門家の意見や評価を収集するための構造化された手法です。 主に予測に用いられ、特に専門家の間で大きな意見の相違が見られる場合に、個別の評価よりも正確な結果を得られることがわかっています。 デルファイ法は、専門家グループの判断を集約することで、確率や価値の偏った評価を避けることを基本原則としています。

市場調査

市場調査においては、市場の需要を予測するための正式な手法が用いられます。 将来の需要に関する仮説を検証するために使用され、新興市場や新市場に役立ちます。 市場調査では、ケーススタディ、リサーチ、フォーカスグループ、顧客体験レポートなどが使用されます。

パネルコンセンサス

パネルコンセンサスは、専門家のグループからデータや意見を収集するために使用されるプロセスであり、 アイデアを生み出し、傾向を特定し、意思決定を行うために利用されます。 対象分野に関する知識と経験に基づいてパネリストが選出され、 会議を開き、議論を重ねた後に、その問題について投票を行います。 そして、そのコンセンサスをもとに、意思決定や提言を行います。

ビジョン予測

ビジョン予測は、将来についてのアイデアを生み出すために使用される手法であり、 専門家のグループが参加し、将来のビジョンを共有します。 その後、ビジョンが分析され、レポートにまとめられ、将来についての意思決定に利用されます。

歴史的アナロジー

歴史的アナロジーは、未来に関するアイデアを生み出すために使用される手法であり、 過去のイベントや傾向を調査し、将来的に発生する可能性のあるパターンを特定します。

定量的予測

定量的予測は、定性的予測よりも高い精度が期待できるものの、実施により多くのコストと時間がかかります。 定量的予測においては、過去のデータや統計などの客観的な指標が用いられます。 在庫計画、短期・長期の販売予測、サプライチェーン管理の最適化などによく使用されます。

定量的予測の長所と短所

長所：

• より客観的で公平
• パターンとトレンドを検出できる
• 長期的な需要予測に最適

短所：

•  手作業主体のプロセスでは、コストがかさみがち
• 外部要因や新しい情報を考慮することが難しい
•  大局的なアイデアやトレンドを見逃す可能性がある

定量的手法と予測モデル

ナイーブ予測

ナイーブ予測では、過去のデータを使用して将来の需要を予測します。 そのため、トレンドやイベントなどの新しい需要の影響を考慮することはできません。

季節予測

季節予測では、実際の売上などの、季節ごとの履歴データを使用して、将来の季節需要を予測します。 季節予測には、イベントごと、月ごと、四半期ごとなどの予測があります。 また、景気後退、消費者支出の増加、SKU の在庫状況などの、経済的要因によってデータが歪む恐れもあります。

収益ランレート

収益ランレートは、利益率の予測など、年度末の業績を予測するものですが、変動が激しい時期には精度が落ちる可能性があります。 予測は過去の実績に基づいて行われるため、現在のトレンドやパターン、その他の経済的な変動は考慮されません。

歴史的成長率

歴史的成長率は、特定の指標の過去のデータを測定することで、その指標における成長率を測定するために用いられます。 このデータは、パフォーマンスがある程度維持されると予想される場合に、将来の成長を予測するのに役立ちます。 変動や傾向は予測精度に影響を与える可能性があります。

線形回帰

線形回帰は、データセットの因果関係を特定する詳細なプロセスであり、 特定の変数が結果にどのように影響するかを比較することができます。 例としては、営業電話と売上転換率の比較などが挙げられます。 データポイント間の関係性を確立したら、それを用いて、結果を予測することができます。 この手法の精度を高めるためには、結果に有意に影響する変数を使用することが重要です。 また、相関性があっても、必ずしも因果関係があるとは限らないという点にも注意する必要があります。

時系列分析

時系列分析では、何年にもわたるデータを使用して潜在的な需要を予測します。 ただし、データは正確で信頼性が高く、安定した関係や傾向を生み出すものでなければなりません。

時系列分析においては、過去のデータから得たトレンドを、現在の消費者需要の動向が予想される方向と一致しているのか、遅れているのか、それとも先行しているのかを評価するために使用します。

経済的な混乱や季節変動などの要因が時系列分析の精度に影響を与える可能性がありますが、 追加の統計的手法を使用することで、こうしたデータや分析の変動を考慮することができます。

時系列分析の長所と短所

長所：

• 過去のデータに基づいて傾向を特定できる
• データの長期的な関係を特定できる
• 一般に、他の手法よりも安価ですむ

短所：

•  高品質なデータの使用が必須となる
• データが明確で一貫性のあるパターンに従っている必要がある
• 未来と過去の状況が類似している場合にのみ有効

時系列分析の手法と予測モデル

移動平均法

移動平均法は、データの傾向を特定するのに役立ちます。 このプロセスでは、一連のデータポイントを取得して平均を計算し、グラフにプロットします。 移動平均の方向によって傾向を判別できます。

指数平滑法

指数平滑法は、移動平均法と同様のプロセスを使用しますが、最新のデータポイントが現在の傾向の最良の推定値であると仮定します。 この手法では、データポイントが古くなるにつれて指数関数的に減少する重みを割り当てることができます。 特定のデータポイントに割り当てられる重みは、パラメータの値によって異なります。 指数平滑法は、季節性の有無にかかわらず使用できます。

ボックス・ジェンキンス法

ボックス・ジェンキンス法では、指数平滑法と同様のプロセスを使用しますが、古いデータポイントにエラー（エラー率）を割り当てます。

X-11

X-11 法は、指数平滑法やボックス・ジェンキンス法と同様のプロセスを使用しますが、季節性、傾向、不規則性などの複数のパラメータを使用します。 この手法は、中期的な予測に適しています。

傾向予測

傾向予測手法では、過去のデータに基づき、特定のデータセットの将来の傾向を特定します。 傾向予測は、製品やサービス、将来の売上高、その他の数値データに対する将来の需要予測に役立ちます。

因果モデル

因果モデルは、予測ツールの中で最も洗練された手法であり、 長期的な予測に最適となっています。 因果関係モデルでは、2 つのデータポイントや要因の間の明確な関係性を特定できるようになるまで、過去のデータを丹念に分析する必要があります。

因果関係モデルでは、データ内の因果関係を強調しながら、他の分析や位置情報などの情報を取り入れることができます。 これにより、新しい情報を得るたびに、因果モデルをアップデートし続けることが可能です。

因果モデルの長所と短所

長所：

• 長期予測に使用できる
• データポイント間の関係性を識別できる
• 一般に、他の手法よりも精度が高い

短所：

• データ品質の高さが求められる
• データ分析に時間がかかりがち
•  履歴データへのアクセスが必要

因果関係の手法と予測モデル

回帰モデル

回帰は、予測変数の既知の値に基づいて応答変数の将来値を予測するために使用できる、強力な統計的手法です。 回帰分析では、変数間の関係が回帰直線（予測変数と応答変数間の、中心的な分布傾向を表す直線）によって定量化されます。

計量モデル

計量モデルは、経済データをモデル化するための統計的アプローチであり、 将来の経済活動の予測、経済政策の影響の測定、経済におけるさまざまな変数間の関係の把握などに利用されます。 計量モデルは通常、過去のデータに基づいて推定されます。

購入意向と期待度の調査

購入意向調査は、消費者の行動を測定するために不可欠な手法です。 過去の販売情報をもとに、消費者の将来の購入意向を把握することで、より多くの情報に基づいたマーケティングや製品に関する意思決定を行うことが可能となります。 また、このような調査を通して、社内の潜在的な問題やチャンスとなる分野を特定することもできます。

産業連関モデル

産業連関モデルは、経済セクターの変化が他のセクターに及ぼす波及効果を推定するために使用される定量的な経済学的手法です。 産業連関モデルは、産業連関表から得られる経済システム内の企業間取引に基づいて構築されます。

ライフサイクル分析

ライフサイクル分析は、製品またはサービスの環境への影響を評価するために使用されます。 ライフサイクル分析は、製品やサービスの製造に使用される原材料から製造後に発生する廃棄物までのライフサイクル全体を対象とします。 ライフサイクル分析は、製品の製造やサービスの提供において、最も環境に優しい方法を特定するために利用することができます。

需要計画および予測の実例

需要計画と予測は、あらゆるビジネスにおいて重要な役割を担っており、 将来の小売や e コマースのニーズを予測し、それに対応するためのリソースを確保することを可能にします。 このセクションでは、需要計画と予測の実際の例について説明します。

サプライチェーン

サプライチェーンのリーダーは、商品の調達や配送を確実に行うために、需要計画と予測を使用します。 その目標は、余剰供給による損失を出すことなく、お客様のニーズを満たす在庫レベルを維持することです。 需要のニーズには、経済や消費者行動の変化、労働力の変化、自然災害、世界的な出来事など、さまざまな要因が影響します。 需要予測を行う際に最も重要なことは、それぞれの状況に応じて最適な方法を用いることです。

コカ・コーラ社では、組織全体で予測を活用して、店舗ごとにカスタマイズしたレポートを作成したり、製品に使用するフレーバーを予測したり、どの機械部品のメンテナンスが必要になるかを予測したりしています。

ソース

財務部門

財務部門は、組織の財務計画と予測を受け持ち、 予算の策定、財務諸表の作成、キャッシュフローの管理などを行っています。

Chick-fil-A 社の財務部門では、予測の活用により、リスクスコアを決定し、トップマネジメント向けのレポートを作成しています。

ソース

小売

小売業者は、サプライヤーに発注する商品の数量や価格を決定するために需要予測を利用しています。 需要予測を活用することで、小売業者が在庫切れや過剰在庫を回避し、在庫コストを管理することが可能になります。

Rent-A-Center 社では、予測の活用により、お客様のニーズを正確に把握し、顧客プロファイルに基づいてマーケティングプロモーションを最適化しています。 また、顧客のセグメント化により、どの店舗でも同じ商品を扱うのではなく、地域のニーズに合わせて品揃えを最適化しています。

ソース

機械学習

機械学習は、人工知能の一種であり、需要予測の精度を高めるためにも使用されます。 機械学習のアルゴリズムは、データから学習し、時間の経過とともに改善されていくため、複雑なデータセットを扱い、複雑なデータセットを扱い、将来の需要を予測する上でも有効です。

セブン-イレブン社では、機械学習と AI を活用して需要予測を行い、即日での報告、各種プロモーション、季節ごとのラインナップ、在庫切れの報告などに役立つインサイトを取得しています。 こうした予測は、9,000 以上の店舗にわたる数千の商品の在庫管理にも役立っています。

ソース

需要計画・予測ソフトウェア

需要計画と予測のためのソフトウェアは、それ単独ですべてのニーズに対応できる製品が存在しないため、 需要予測においては、複数の製品が利用されることが一般的です。 以下にその一部をご紹介します。

表意計算ソフト

表計算ソフトは、需要の計画や予測に使用される最も一般的なタイプのソフトウェアです。意思決定のためにサプライチェーン部門の約 75% がスプレッドシートを使用しています。

需要計画と予測における表計算ソフトの利点

• 回帰分析と時系列分析を実行できる
• コーディングとスクリプトの作成を最小限に抑えられる
• 他のソフトウェアを利用することで、ある程度自動化できる

コーディングプログラムとソフトウェア

R や Python などのコーディングプログラムは、データサイエンティストによって高度な分析にしばしば使用されます。 コーディングを行うことで、時系列分析や機械学習など、さまざまな需要計画や予測のタスクに対応できるようになります。

需要計画および予測用のコーディングプログラムの利点

• 高度な分析を実行できる
• プロセスを自動化できる
• 大規模なデータセットを処理できる
• 特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能

視覚化ソフトウェア

Tableau や Qlik などの視覚化ソフトウェアを使用すると、データを視覚的に表現することができます。 視覚化によって、複雑なインサイトやデータを理解しやすくなるため、需要の計画や予測に役立ちます。

需要計画および予測用視覚化ソフトウェアの利点

• 複雑なデータセットの理解が容易に
• ダッシュボードとレポートの作成に利用できる
• 特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能

BI およびレポート作成ソフトウェア

ビジネスインテリジェンス（BI）およびレポート作成ソフトウェア（SAP Business Objects や Oracle BI など）は、レポートやダッシュボードの作成に使用されます。 このようなレポートとダッシュボードを通じて、データをより理解しやすい形で可視化できるようになります。

需要計画および予測用 BI およびレポート作成ソフトウェアの利点

• データを可視化できる
• レポートとダッシュボードの作成に使用できる
• 特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能

地理空間分析ソフトウェア

Esri ArcGIS や MapInfo Professional などの地理空間分析ソフトウェアは、地理データを分析して、お客様の行動や理想的な小売店の立地に関するインサイトを提供します。

需要計画および予測用の地理空間分析ソフトウェアの利点

• お客様の行動に関するインサイトがエラエル
• ヒートマップの作成に使用できる
• 特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能

分析自動化ソフトウェア

Alteryx のような分析自動化ソフトウェアを用いることで、データ分析を自動化できます。 こうした自動化によって、需要予測を生成するためのデータの準備と分析にかかる時間や労力、コストを削減できるようになります。 ハイエンドな自動分析プラットフォームでは、データの準備とブレンド、分析、高度な分析、機械学習、AI、データサイエンス、地理空間分析、データガバナンスなどに役立つ多様な機能やリソースを利用できます。

需要計画予測のための分析自動化ソフトウェアの利点

• データの分析に必要な時間と労力を削減できる
• プロセスの自動化に使用できる
• 特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能
• 業務をビジネスニーズに合わせて迅速に拡張できる

まとめ

需要予測は、企業が製品やサービスの将来的な需要を予測するためのプロセスです。 需要予測にはさまざまな方法があり、それぞれに長所と短所があります。 需要を予測する際に最も重要なことは、状況に応じて最適な方法を使用することです。