企業が事業の計画やマーケティングをするうえで、未来の需要の把握は重要です。近年の需要予測AIの進化により、製造業やサービス業などさまざまな分野において、導入・活用が進んでいます。
本記事では、AIによる需要予測の仕組みや、主要なアルゴリズム、メリット・デメリットについて詳しく解説します。
需要予測AIとは？
需要予測AIとは、AIが学習データをもとに商品やサービスの未来の需要を予測する技術です。具体的には、過去の売上データや在庫情報、天気予報や周辺で開催されるイベント、市場動向などさまざまなデータを分析し予測します。
AIによる需要予測によって、企業は商品の生産数や部品の発注数を最適化でき、在庫の過剰や不足を避けられます。また、製品が顧客に届くまでのリードタイムの短縮も期待できます。AIによる需要予測は、ビジネスの効率化と顧客満足度を向上させるための強力なツールとなっています。
AIを用いた需要予測の仕組み
人が経験から法則を導き出すように、AIもデータをもとに学習し、特定のルールやパターンを見つけることができます。この章では、従来の需要予測の手法と、需要予測AIのアルゴリズムについて解説します。
従来の需要予測の手法
従来の需要予測は、人の手による市場調査やデルファイ法を用いて行われてきました。それぞれの特徴と課題を確認しておきましょう。
人の手による市場調査
人の手による市場調査は、新製品の市場投入前にターゲットとなる顧客層に直接インタビューやアンケートをしたり、商品を試用させたりして反応を探る方法です。
市場の動向や消費者の意向を直接取り入れられることが特徴で、対象者との直接のコミュニケーションによって細かい点まで調査できます。
課題として、紙媒体のアンケートや現地調査は回収率や調査対象者の選定の偏りがあることと、人為的なミスのリスクが伴う点があげられます。また、集計や分析作業は手間がかかり、リアルタイムな変動に迅速に対応することが難しいという課題があります。
デルファイ法
デルファイ法は、複数の専門家の回答をもとに予測する方法です。参加者は他の人の考えを参考に、再度自分の意見を出します。このプロセスを繰り返し、グループ全体の意見の一致を目指します。
この方法は、専門家の知識や経験を活かすことで、複雑な問題や不確実性が高いテーマを予測するのに適しています。新技術の導入時期や新市場の成長率など、数値データだけでは判断しにくいテーマについて予測する場合に用いられます。
課題として、参加している専門家たちが似たような考えを持っている場合、多様な意見や新しい視点が生まれにくくなる点があげられます。また、一部の強い意見や権威のある専門家の意見が他の参加者に影響を及ぼすことも考えられ、客観的な予測が難しくなる場合があります。
需要予測AIのアルゴリズム
需要予測AIには、さまざまな手法が取り入れられています。以下に代表的なアルゴリズムを5つ紹介します。
時系列分析
時系列分析は、時系列データをもとに未来の数値を予測する手法です。
時系列データは、一定期間ごとに記録されたデータのことです。たとえば、東京の毎日の気温や、コンビニの月間売上など、時間の経過とともに推移した変化を記録したものです。
時系列データは、主に3つの動き（変動要因）があります。長い期間にわたる変動、年間や月間のような周期的な変動、そして予測しづらい突発的な変動です。
この3つの変動要因を分析するのが、時系列分析です。時系列分析で、未来の需要や、変数同士の関係性を把握できます。株価、外為レート、金利などの市場の動きや、商品の売上予測や在庫管理、セールスやプロモーションの影響予測などに活用されています。
移動平均法
移動平均法は、過去の売上の平均をもとに、未来の売上を予測する手法です。
手法名にある「移動」は、時間が経過するごとに、どの期間のデータを平均にするかが変わっていくことを示しています。
たとえば、過去3ヶ月間のデータを使う場合、4月の売上を予測する場合、1月、2月、3月の平均を使用します。5月の売上を予測する場合は、2月、3月、4月のデータの平均を参照します。
移動平均法の長所は、最近のデータをもとにして売上を予測するため、変化にすばやく対応できることです。一方、古いデータは考慮されないことから、長期のトレンドを見逃す可能性があります。
指数平滑法
指数平滑法は、過去のデータをもとに未来の数値を予測する手法です。
指数平滑法の特徴は、全てのデータを平均的に考慮するのではなく、最新の情報を強く反映させることです。商品の在庫を管理する際や、株の動きを予測する時など、直近の動きが重要な場面で活用されています。
データの最新の動向やトレンドに迅速に反応し、短期的な予測に適しています。
たとえば、観光業では天災・テロ・疫病の拡大などの予期しない出来事により、観光地の人気や旅行者の流れが大きく変化する恐れがあります。
また、保険業界では自然災害や大規模な事故、パンデミックなどの大きなリスクイベントが発生すると、膨大な請求が集中し、業界全体に影響を及ぼす懸念があります。
指数平滑法は、このような急激な変動や、予期できない出来事の影響を受けやすい分野での需要予測に効果的です。
最小二乗法・回帰分析
回帰分析は、何か行動することによって、どのような結果が出たのかを調べる手法です。
たとえば、広告宣伝費（x）が売上（ｙ）にどれだけの影響を与えるかについて、関数を用いて分析する際に有用です。
広告宣伝費（x）と売上（ｙ）をグラフに点として描くと、散布図ができます。散布図の中で、どの点からも近い場所に引いた直線を「回帰直線」と言います。
回帰直線を引く際は、最小二乗法を利用します。これは、全ての点と回帰直線の間の差を最小にする方法です。具体的には、各点から直線までの距離の二乗を足したものが最小になる直線を引きます。
最小二乗法・回帰分析を使うと、数式を使って、未来の数値が予測できます。たとえば、不動産業界では、立地・面積・部屋数などの物件の特徴と価格の関係をもとに、新しい物件の市場価格予測を行います。
他にも、製造業では原材料の価格や生産ラインの稼働時間や製品の生産量、コストとの関係を分析し、最適な生産計画を策定する際に用いられています。
最小二乗法・ロジスティクス
ロジスティクス曲線は、原因と結果の因果関係を分析する手法です。ある事象が始めはゆっくり成長し、中盤で急激に成長し、その後は、またゆっくりと成長するS字のパターンを示します。
たとえば、新しいスマートフォンの売上は、最初は少ししか売れませんが、口コミや広告効果で人気が出ると売上が急激に伸びていきます。その後、多くの人が購入して市場が飽和すると、再び売上の伸びは鈍くなります。このような成長の様子をロジスティクス曲線で表せます。
この方法は、精度の高い予測が可能ですが、関数が複雑になることが難点です。
需要予測AIを導入するメリット
需要予測AIは、業界を問わず活用できるツールです。導入することで得られるメリットを紹介します。
精度の高い生産計画を策定できる
AIを活用すると、大量のデータを迅速に分析できます。そのため、製品毎のデータに基づいた確実な生産計画を立てられます。需要予測に関わるデータは膨大で、全てを人手で分析するのは非現実的です。人には難しい予測も、AIを活用すれば、時間をかけずに効率よく行えます。
また、人がデータ分析する場合、ミスや、データの読み取り精度の問題が生じる可能性がありますが、AIはこれらのリスクも減少させてくれます。
在庫量・仕入の最適化ができる
商品の継続的な販売をする場合、在庫の適正管理が重要です。在庫や部品を扱うスタッフの作業量や給与、保管場所のコストは、最終的にサービスのクオリティや価格に影響を与えます。
AIを使って高精度な需要予測ができれば、常に変動するデータをリアルタイムで反映できるので、無駄なコストを抑えられます。
業務効率化につながる
AIの導入により、これまで需要予測に必要だった多くの手作業が自動化されるようになりました。従業員はタスクから解放され、より専門的な業務への集中が可能になります。
需要予測AIによって人員や機材を最適に配置でき、事業の運営がスムーズになります。また、AIは多岐にわたる商品を生産するような複雑な製造業の現場においても、正確な需要分析を可能にします。これにより、担当者は過去の経験や直感だけでなく、データをもとにした信頼性の高い判断ができるようになり、業務の質の向上と効率化が期待できます。
データをもとに経営判断ができる
AIを活用すると、データに基づいた経営の方向性を示せます。社内や取引先、株主に対して明確な経営の意向を伝えられます。従来のように、直感やアイディアを頼りに主要な要因だけ見て予想を立てていた組織にとっては、具体的な理由を示すことは難しい課題でした。
たとえば、小売業では季節の変わり目や大型セールのデータや、顧客の購入履歴などの情報を分析することで、「冬のセール時にスニーカーの購入が急増している」といったトレンドや消費者の行動を正確に把握できます。
AIによる詳細な分析により、次回の商品発注やセールの戦略、新商品の開発方針など、経営上の意思決定が精確に行えるようになります。
需要予測AIを導入するデメリット
需要予測AIは革新的な技術として注目されていますが、導入にはデメリットといえる点もあります。ここでは、需要予測AIを導入するデメリットについて解説します。
大量のデータが必要な場合がある
需要予測AIは、使い始めから完璧な予測ができるわけではありません。最初の段階では、多くのデータを吸収し、「どのデータが重要か」「どう影響しているか」を判断し、精度を上げていく作業が必要です。
具体的には、過去1年分のAIの予測と実際の結果を比較して調整する必要があります。さらに、信頼性のある予測を得るためには、少なくとも100件以上のデータ集めが欠かせません。多くの関連データを手に入れられるほど、AIの予測能力を高められます。
正確な需要予測ができないケースもある
AIを使った需要の予測は、必ずしも当たるわけではありません。予測はデータを基にした数式からの答えであり、あくまでも「見込み」である点は考慮すべきでしょう。使われるデータが実際の状況と直接関係していなければ、予測の信ぴょう性は低くなります。
短期間の予測の精度は高めですが、長期間の予測はデータ量が多くなり、データ同士の関係も複雑になるため、確実な答えを出すのが難しくなります。
予測の正確さに不安がある場合は、予測の対象を絞り込み、リアルタイムで高品質なデータを十分取り入れる必要があります。
最終的な事業判断は人が行う必要がある
AIは、まだ全ての事業の状況を正確に理解して判断できません。先進的な技術を導入しても、最終的な意思決定や人の直感、経験に基づく判断は、現段階では、AIには置き換えられないといえます。
需要予測AIの導入がおすすめの企業
需要予測AIは、どのような状況で特に効果的か、具体的な企業の事例を挙げて解説します。
成長期にある企業
急速に拡大している企業にとって、生産や材料の手配の計画は大きな課題といえます。売り上げの増加に合わせて生産量を増やすだけでなく、機械や設備への投資、人員の確保といったさまざまな課題が発生します。
このように変動する条件の中で、多くの要素を整理・分析するために、AIによる需要予測は非常に有効なサポートツールとして役立ちます。
考慮すべき要件が多い企業
多くの材料を使って製品を作る企業では、各材料の価格の上下が製品の全体のコストに大きく影響します。そのため、製品の販売価格や利益を予測するのが難しく、事業の安定性を保つために精度の高い需要予測が必要になります。
AIは、各材料の価格変動の傾向を分析し、影響を組み合わせて全体の動きを見られます。
このように、多くの要因を考慮する必要がある企業では、AIを活用した需要予測が有効です。
参考にできる過去のデータが乏しい企業
過去のデータが少ない場合は、通常の需要予測ではモデルの作成が困難です。しかし、AIを使用すると、現場からのデータをもとにリアルタイムで学習を進められます。これにより、短い時間で実用的な予測モデルを構築できます。
【業界別】需要予測AIの最新事例8選
近年、製造業からサービス業まで、さまざまな業界での成功事例が増加しています。各業界での需要予測AIの最新導入事例を8つピックアップして紹介します。
- 【食品・飲料】出荷量予測に活用｜サッポロビール株式会社
- 【製造】在庫量の削減と欠品の最小化を実現｜株式会社ホリゾン
- 【小売】仕入れの標準化が可能に｜株式会社グッデイ
- 【建設】必要在庫を予測し顧客の利便性向上へ｜株式会社ニシケン
- 【飲食】現場の工数と食品ロスを削減｜スガキコシステムズ株式会社
- 【EC】発注業務効率化と精度向上｜GDX株式会社
- 【アパレル】作業や在庫調整を効率化｜株式会社アダストリア
- 【観光・宿泊】宿泊施設向けAI需要予測システムの開発｜株式会社オープントーン
【食品・飲料】出荷量予測に活用｜サッポロビール株式会社
サッポロビール株式会社は2023年7月1日より、AI需要予測システムの運用を開始しました。このシステムでは、商品発売の約16週間前から出荷量を予測し、受注や販売状況を反映した最適化を行います。
実際に、2022年10月から6ヶ月の間にビールなどの40アイテムで機能を検証したところ、人だけの予測精度よりも、AIと人が協働した予測精度が約20%向上したとのことです。
単にAIを使用するのではなく、組織知としての予測ノウハウの蓄積・継承を目指し、サプライチェーンの最適化やデータ主導型の意思決定を実現した事例といえます。
【製造】在庫量の削減と欠品の最小化を実現｜株式会社ホリゾン
株式会社ホリゾンは、製本機器を中心に事業を展開している企業です。同社では、在庫削減と欠品最小化を目指し、AIを活用した需要予測モデルを導入しました。
現行の直近6ヶ月平均の予測と比較し、75％の部品の予測精度が向上しています。この取り組みにより、多品種少量受注の課題を克服し、在庫最適化を目指しているそうです。
【小売】仕入れの標準化が可能に｜株式会社グッデイ
九州に65店舗を展開するホームセンター「グッデイ」では、約8万点の商品を取り扱っています。従来は発注量を担当者の経験則で決定していましたが、在庫の過不足が発生する場面もあったそうです。
そこで数値回帰モデルを導入し、園芸用殺虫剤の販売と気象データをもとにした売上予測を開始しました。結果として、98％の高い精度を実現しています。同社ではこの技術を活用し、さらに多くの商品の発注業務を最適化していくと発表しています。
【建設】必要在庫を予測し顧客の利便性向上へ｜株式会社ニシケン
株式会社ニシケンは1960年の創業以来、建設機材と介護福祉用具のレンタルを主軸に事業を展開している企業です。在庫管理は顧客の利便性向上に直結するため、正確な予測が求められる領域です。
同社では発注業務の工数削減を目指し、AIによる需要予測を導入しました。初期の導入では一部部署で良好な結果が得られ、将来的にはさまざまな部署への展開を視野に入れているとのことです。
【飲食】現場の工数と食品ロスを削減｜スガキコシステムズ株式会社
1946年創業の「スガキヤ」は、2023年6月末時点で259店舗を展開している企業です。
同社では食品ロスと工数の削減を目的として、AIによる需要予測を導入しました。既存の社内データのみを使用し、人間と同等以上の売上予測が可能だったことから、複数部署での導入に成功しています。
今後は食品ロス削減を重点的に目指し、POSデータによる品目ごとの予測を計画しているそうですす。
【EC】発注業務効率化と精度向上｜GDX株式会社
GDX株式会社では、AIを用いたEC運用業務の効率化ソリューションを開発し、2023年8月に試験提供を開始しています。この技術は、オンラインで商品を販売するウェブサイトやアプリケーションの管理や運営の50のタスクを効率化するというものです。
1つ目の取り組みとして、AI需要予測を活用して商品の追加発注業務の効率と精度を向上させ、在庫量の低減と粗利率アップをサポートすることを掲げています。また、AIによるアパレルやシューズの画像生成や、ChatGPTによる疑問に答えるシステムを作成しています。
これにより、EC運用の情報を手軽にアクセス可能にし、業務のスムーズさと安定性の向上を実現しています。
【アパレル】作業や在庫調整を効率化｜株式会社アダストリア
株式会社アダストリアは、東京を拠点にするアパレル企業です。基幹ブランド「グローバルワーク」の、2023年春夏の一部商品へ需要予測AIを導入しています。2021年からの検証と実験によると、商品の機会損失が3%改善したとのことです。また、人とAIの予測を比較することで、担当者の作業精度も向上しています。
これにより、店舗在庫の最適化や、配送回数の削減が期待されています。同社では今後多くのブランドや商品にAIによる需要予測を活用し、在庫管理の効率化と働き方の改善を目指すとの方針を示しています。
【観光・宿泊】宿泊施設向けAI需要予測システムの開発｜株式会社オープントーン
株式会社オープントーンは、宿泊施設向けAI需要予測システム「とっとり宿泊予報プラットフォーム」の開発を進めています。同サービスは、宿泊施設の管理データや観光予報プラットフォームに保存された地域情報を元に、AI技術で宿泊者数を180日先まで推測するものです。
宿泊施設はAIの予測に基づき、予約時の価格変動や訪問者が少ない日の営業戦略などを立案できます。また、必要な物品の仕入れ量なども最適化でき、収益管理が容易になります。
需要測予AI導入までの流れ・手順
AIを活用した需要予測システムの設定手順は、以下の通りです。
①AI導入の事前準備
はじめに、AIを導入する目的や期待する結果を明確にしましょう。予算や導入完了までの期間を設定し、ハードウェアやソフトウェアの準備、管理・運用するための人員の教育や研修を用意する必要があります。
②情報の収集
需要予測の精度向上のためには、情報収集が必要です。信用できる情報元からデータを収集しましょう。
③予測アルゴリズムの設計
用意したデータをもとに、AIが予測するためのモデルを構築します。
④モデルの効果検証
実際に、構築したモデルが正確な予測ができるかどうかを検証します。
⑤業務への導入
業務へAI予測モデルを導入し、精度を高めるために検証・改善をくり返し行っていきます。
需要予測AIシステムの費用相場
需要予測AIシステムの導入費用相場は、市販されているソフトウェアを購入する場合と、専門業者にシステム開発を依頼する場合で大きく異なります。
システムの規模や対象とするデータの量によって価格に幅があり、各メーカーで要問い合わせとなっているケースが多いですが、相場は以下の通りです。
ソフトウェアを購入する場合
ソフトウェアを購入する場合の費用相場は、約20万円から数百万円程度です。
使用料は月額や年額の定額制で支払うケースが一般的です。基本的な機能のプランはリーズナブルに設定されていることが多く、追加機能やオプションによって追加料金が発生します。
一例を挙げると、SONY Prediction Oneの料金プランは、以下の通りです。
| プラン名 | 料金プラン |
| スタンダードプラン（個人、スモールビジネス向け） | 1年間217,800円〜（税込） |
| 法人プラン（複数のユーザーで利用） | 要問い合わせ |
システム開発から行う場合
専門業者にシステム開発から依頼する場合の費用相場は、数百万円から数千万円程度です。
システムの規模や複雑さなどによりますが、一からのシステム開発は費用が高額になる傾向があります。小規模なプロジェクトで数百万円から、中〜大規模のプロジェクトでは数千万円になることも考えられます。
また、開発後も不具合の修正やオプション機能などで追加費用が発生する場合があります。
具体的な費用は、プロジェクトの要件や地域などによっても大きく異なるため、複数の企業から見積もりを取得して、比較検討することが確実な方法となります。
需要予測AIに関する疑問・Q&A
AIによる需要予測の効果は何ですか？
AIによる需要予測は、コスト削減や顧客満足度の向上、社内リソースの適切な配分、企業の競争力の強化など、さまざまな効果が期待できます。
需要予測の目的は何ですか？
需要予測の目的は、在庫の最適化・生産計画の効率化・販売戦略の策定・資金や人員の計画などです。正確な予測により、在庫過剰や品切れのリスクを減少させ、ビジネスの効率と収益性を高めることが期待できます。
まとめ
AIを活用した需要予測は、企業の事業計画やマーケティングの精度向上に大きく貢献しています。本記事では、AIの需要予測の仕組み、主なアルゴリズム、メリット・デメリットを詳しく解説しました。
需要の変動に対応する企業や業務効率化を目指す企業は、本記事を参考にAIによる需要予測の導入を検討してみてはいかがでしょうか。
