需要予測AIとは？導入方法や活用例・メリット・注意点を解説

「需要予測の精度をもっと高めたい」「AIによる需要予測は自社でも使えるのか知りたい」とお考えではないでしょうか。

近年、AI技術の進化により、需要予測AIは幅広い業界で導入が進んでいます。本記事では、需要予測AIの仕組みや従来の予測手法との違い、導入方法、業界別の活用例、導入時のメリット・注意点、ツール選定のポイントまでを解説します。

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需要予測AIとは？

需要予測AIとは、AI（人工知能）による機械学習を用いて、将来の商品やサービスの需要を高精度に予測するシステムです。

従来の需要予測との違い

従来の需要予測でも、移動平均法や回帰分析などの統計手法を活用する場合がありますが、考慮できる変数に限界があります。

一方、AI需要予測は、売上データ・在庫データ・受注データ・気象データ・販促情報など大量のデータを学習できます。人間では見つけにくい複雑なパターンや相関関係を分析し、予測精度の向上を図れる点が従来手法との大きな違いです。

さらに、市場環境や需要の変化に合わせて継続的に学習・改善できる点も、需要予測AIの特徴です。

需要予測AIのニーズが高まっている理由

需要予測AIのニーズが高まっている背景には、以下の要因があります。

• 市場環境や消費者ニーズの変化が激しくなり、従来の予測方法だけでは対応が難しくなっている
• AI技術の進化により、以前より低コストで導入できるツールが増えている
• ノーコード型の需要予測ツールも登場し、中小企業でも活用しやすくなっている

このような要因が重なり、需要予測AIの活用は急速に拡大しています。

シグマクレストにも、「生産依頼数量を自動で算出してほしい」「従来のプログラムロジックによる計算だけでなく、AIエージェントとの対話を通じて予測値を提案してほしい」といったご要望をいただいており、ニーズの広がりを実感しています。

弊社では研究段階で実装には至っていませんが、近い将来、ご提供できるよう検討を重ねています。

シグマクレストでは「食のAI販売予測」サービスをリリースしています。需要予測の前に、AIを手軽に使って販売予測を実行してみましょう。

需要予測AIの仕組み

需要予測AIは、どのようなデータを、どのような手法で分析しているのでしょうか。仕組みを2つの観点から解説します。

AIが学習するデータとは

需要予測AIで活用される主なデータの例は、以下のとおりです。

• 売上データ
• 受注データ
• 発注データ
• 在庫データ
• 生産実績データ
• POSデータ

また、企業内部のデータに加えて、以下のような外部データを活用する場合もあります。

• 天候・気温
• 曜日・祝日
• 季節イベント
• キャンペーン情報
• 景気動向

これらのデータを組み合わせて学習することで、多角的な視点から需要を予測できます。

需要予測で活用される主なアルゴリズム

需要予測で活用される主なアルゴリズムは、以下の4つです。

需要予測AIでできること

需要予測AIを活用してできることは、主に5つあります。

1. 売上予測

過去の売上実績や受注実績をもとに、将来の売上を予測できます。季節要因や曜日要因、販促施策なども考慮した予測が可能です。

2. 発注量の予測

将来の需要予測をもとに、適切な発注量を算出できます。リードタイムや安全在庫を考慮した発注計画の立案も可能です。

3. 在庫最適化

需要予測に基づいて、適正在庫を維持しやすくなります。特に賞味期限のある食品業界や、在庫回転率が重要な業界で効果を発揮できます。

4. 生産計画の最適化

需要予測をもとに、生産量や製造スケジュールを調整できます。製造業や食品メーカーで特に活用されている使い方です。

5. 欠品や過剰在庫の防止

AIによる高精度な予測を活用することで、在庫バランスを適切に維持しやすくなります。結果として、経営効率や利益率の向上にもつながります。

需要予測AIの導入方法

需要予測AIの導入方法は、大きく3つに分けられます。それぞれの特徴を理解し、自社に合った方法を選びましょう。

自社でAI需要予測システムを開発する

1つ目は、AI需要予測システムを自社で開発する方法です。

自社の業務フローやデータ構造に合わせて自由にカスタマイズできることがメリットで、独自の予測ロジックや分析手法を構築できます。

一方で、AIやデータ分析に関する専門知識が必要になります。データ基盤の整備やシステム開発に時間とコストがかかるケースも多い点に注意しましょう。

ノーコード型のAI需要予測ツールを利用する

2つ目は、ノーコード型の需要予測ツールを活用する方法です。

売上データや在庫データを取り込むだけで需要予測を開始できるケースが多く、AIモデルの構築やアルゴリズムの選定を自動で行ってくれる製品もあります。導入期間が短く、比較的低コストで始められる点がメリットです。

ただし、細かなカスタマイズには限界がある点は理解しておきましょう。

ベンダーに開発を依頼する

3つ目は、AI開発会社やシステムベンダーに需要予測システムの構築を依頼する方法です。

業務要件に合わせたオーダーメイドのシステムを構築でき、データ分析や要件定義の支援を受けられる点がメリットです。

一方で、開発費用が高額になりやすく、要件整理やベンダーとの調整に工数がかかることもあります。

弊社の「食のAI販売予測」はサンプル提供として、実績データをお預かりして、実際に予測を出力した結果を無料でお返ししています。

その中で、ご依頼いただく企業様側で充分なデータをご用意できず、頓挫してしまうことがありました。

特に特売や大口注文を識別することができるようデータを予めご準備ください。

【業界別】需要予測AIの活用例

需要予測AIは、業界ごとにさまざまな形で活用できます。ここでは4つの業界における活用例を紹介します。

食品業界

食品業界では、賞味期限や消費期限があるため需要予測の精度が重要です。

過去の販売実績や季節要因、天候データなどをもとに需要を予測する活用が考えられます。予測結果をもとに製造量や原材料の調達量を調整でき、欠品による販売機会損失や食品ロスの削減につながります。

スーパー向け商品やコンビニ向け商品の出荷計画にも活用できます。

小売業界

小売業界では、過去の販売実績や曜日、イベント、販促施策などを考慮した需要予測を実現できます。

店舗ごとの販売傾向を分析し、適切な在庫配置に活用できるため、発注業務の効率化や欠品防止につながります。ECと実店舗の販売データを組み合わせて活用するケースもあります。

卸売業界

卸売業では、取引先からの受注量を予測するために需要予測AIを活用できます。

過去の受注実績や販売実績から将来の需要を予測できるため、過剰在庫や緊急調達の発生を抑制できます。

製造業界

製造業では、製品ごとの需要予測に応じて生産量を調整できます。

原材料や部品の調達計画にも活用でき、生産設備や人員配置の最適化につながります。突発的な需要増加や需要減少への対応力向上も期待できます。

需要予測AIを導入するメリット

需要予測AIを導入するメリットは、主に3つです。

1. 需要予測の精度向上につながる

従来の需要予測は、担当者の経験や過去実績に依存するケースが多くありました。

AIは売上データや在庫データ、気象情報など多様なデータを分析でき、人では発見しにくい需要パターンや相関関係も考慮できます。季節変動や販促施策の影響も反映しやすいため、予測精度の向上が期待できます。

2. 属人的な予測業務を削減できる

需要予測業務が特定の担当者の経験や勘に依存している企業は少なくありません。この状態では、担当者が異動・退職すると予測精度が低下するリスクがあります。

需要予測AIを導入すればデータに基づく予測が可能になり、担当者ごとの差が生まれにくくなります。

3. 市場変化への対応力が向上する

AIは新しいデータを継続的に学習しながら、予測モデルを更新できます。

需要変化の兆候を早期に把握しやすくなるため、市場変化に応じた生産・在庫・販売戦略の見直しにつなげられます。

需要予測AIの課題・注意点

一方で、需要予測AIには課題や注意点もあります。導入前に以下の4点を押さえておきましょう。

1. 学習データの品質が予測精度を左右する

需要予測AIの精度は、学習に使用するデータの品質に大きく依存します。

売上データや在庫データが十分に蓄積されていない場合、精度が安定しないケースもあります。AIを導入する前に、データの収集・管理体制を見直すことが望ましいでしょう。

2. 導入直後から高精度になるとは限らない

AIを導入すれば、すぐに高精度な予測ができるとは限りません。

初期段階では学習データの不足や設定の調整が必要になる場合があり、業界や商品特性によっては、一定期間の運用を経て精度が向上するケースもあります。AIは導入して終わりではなく、育てながら活用するものと考える必要があります。

3. 運用・改善を継続する必要がある

過去の学習データだけでは、将来の需要変化に対応できない場合があります。

新しいデータを継続的に取り込みながら予測モデルを改善することが重要です。また、予測結果と実績値の差異を定期的に分析することも必要です。

4. 外部要因を完全に予測できるわけではない

AIは過去データをもとに予測を行うため、予測できない事象には限界があります。

災害や感染症の流行、急激な市場変化などは予測が難しいケースもあり、競合の大型キャンペーンや社会情勢の変化も予測精度に影響する可能性があります。

気象データやイベント情報を取り込むことで精度向上は期待できますが、100％の予測は不可能です。

また、「大口注文」や「特売」と言われる、営業マンが商談で獲得してくる不規則な出荷は、時系列予測では算出が困難な点にも注意が必要です。

需要予測AIツールを選ぶポイント

需要予測AIツールを選ぶ際は、以下の3つのポイントを確認しましょう。

1. 自社業界に対応している

需要予測の方法や重視すべきデータは、業界によって異なります。

例えば、食品業界では賞味期限や季節変動、小売業では店舗ごとの販売動向、製造業では生産計画との連携が重要になります。自社業界の商習慣や課題に対応したツールを選ぶことが大切です。

2. 専門知識がない人でも操作しやすい

操作が複雑だと現場に定着しにくく、活用されなくなる可能性があります。

データ分析やAIの専門知識がなくても利用できるツールを選ぶことが重要です。予測結果をグラフやダッシュボードで分かりやすく確認できると、運用しやすくなります。

3. サポート体制が充実している

AI需要予測を初めて導入する企業では、設定や運用方法に不安を感じることも多いでしょう。導入支援や初期設定サポートがあるツールなら、スムーズに運用を開始しやすくなります。操作方法の問い合わせや運用相談に対応してもらえるかも重要です。

また、伴走してくれるベンダーであるかどうかは見極めのポイントです。自社データの加工を手伝ってくれたり、アドバイスをくれたりする会社を選ぶことが重要です。ツール提供が主のベンダーだと、データ整備や運用改善を自社でがんばる必要があります。

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まとめ

需要予測は、エクセルなどの手作業でも実施可能です。ただし食品業界では、季節変動や商品数増加によって運用負荷が高くなります。

より高精度な需要予測や発注最適化を目指すなら、「需っ給さん」のような専用ツールの活用がおすすめです。自社の課題や業界特性に合った方法で、需要予測の精度向上に取り組んでいきましょう。

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