「需要予測ってどんな手法でやるの？」
「どのような場面に需要予測が使えるの？」
とお悩みではありませんか？
需要予測とは生産管理や在庫管理、人員配置などさまざまな業務に必要な予測です。
正しく予測することで業務の無駄を省け、大幅なコスト削減を行えます。
本記事では、
- 需要予測とは
- 需要予測が使える場面
- 需要予測の手法
についてお伝えしていきます。ぜひ参考にしてみてください！
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目次
需要予測とは
需要予測とは商品やサービスが市場の中でどれくらい売れるか、需要があるかを予測することです。
この需要を予測することによって、商品の在庫の管理や生産の計画や、計画に伴う人員の配置の検討などさまざまな業務を効率化できます。
しかし、正確な需要予測を行えなかった場合、在庫や生産に無駄や不足が生じ、人員を適切に配置できない問題点を抱えることになります。
ですから、需要予測を正確に行い、円滑な業務を行うことは企業にとって重要なのです。
需要予測が使える3つの場面
ここでは需要予測がどのような場面で使えるのかを説明します。
今回は例として、以下の3つをご紹介していきます。
- 既にある商品の在庫管理をする時
- 来客数の予測をしたい時
- シフト・人員配置を検討する時
需要予測は多くの業務に関わる予測のため、さまざまな業務に使えるのでぜひ参考にしてみてください。
既にある商品の在庫管理をする時
既にある在庫を適切に管理するためには、需要を正確に予測する必要があります。
過剰に在庫を抱えると管理のためのコストが増やしてしまい、在庫が不足してしまえば商品を顧客に販売できなくなり、どちらも大きな損害です。
正確な需要予測を行うことで生産量を調節でき、在庫を過不足なく管理できます。
さらに、過不足がないことで最適な在庫をキープできるため、無駄なコストの削減につながります。
来客数の予測をしたい時
来客数の予測を行いたい時にも需要予測が役立ちます。
小売店や飲食店など、顧客が訪れる店舗では、どの程度顧客が訪れるのか予測しておくことが重要です。
今では多くの店舗が需要予測を使って、ピーク時の予測やスタッフの配置、サービス内容を考えています。
シフト・人員配置を検討する時
需要予測は従業員のシフトなどの人員の配置を検討する時にも活用できます。
なぜなら、繁忙期には人を増やしたり、閑散期には人を減らしたりなどの対策を立てられるからです。
小売店や飲食店に限らず、企業には繁忙期と閑散期があり、これを予測することで各業務の人員配置を上手くコントロールできるようになります。
人員配置を上手くコントロールすれば無駄な人件費を抑えられるので、ぜひ需要予測を業務の中に取り入れてみましょう。
需要予測の3つの種類
需要予測の方法は複数あります。
予測の種類として以下の3つをご紹介します。
- ①人の勘や意見による予測
- ②統計的な手法を使った予測
- ③AIや機械学習を使った予測
どの需要予測の方法を選択するかによって予測の正確さや柔軟性が異なるため、それぞれの特徴を把握したうえで選択することが重要です。
それぞれ解説していきます。
①人の勘や意見による予測
これは、予測を行う人の経験や専門的な知識に基づいて予測が行われることです。
小売店や飲食店ではまだまだ勘による需要予測が行われており、人員配置が店長の経験則に基づいて決められているところも多くあります。
しかし、予測をしていた人が抜けることで正しい予測ができなくなるリスクや人による予測のためブレが発生するリスクがあるので注意が必要です。
予測のブレを無くすには、人の勘や意見よりも客観的なデータに基づいた予測を行うことをおすすめします。
②統計的な手法を使った予測
統計的な手法を使った予測とは、蓄積している過去のデータから客観的に需要を予測する方法です。
統計学を用いた需要予測であるため、客観的な予測を行えます。
人の勘や意見による予測で発生するリスクをなくすことができるため、多くの企業が統計的な手法を使った予測を行っています。
また、多くの手法がエクセルで実行できることからも統計的な手法が用いられることが多いです。
代表的な例として以下の3つの手法があります。
- 移動平均法
- 指数平滑法
- 回帰分析法
これらを使えば、経験がなくとも過去のデータに基づいた客観的な予測値を算出することができます。
③AIや機械学習を使った予測
近年、AIや機械学習を使った需要予測も盛んです。
大量のデータを分析し需要の変化のパターンを見つけ出すことで、需要を予測します。
AIを活用することで自動的に需要を予測できるため、需要予測のコストも削減可能です。
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需要予測を行う時の3つの注意点
需要予測を行う上で気を付けるべき点は以下の3つです。
- データの前処理が必要である
- 外部の影響も考える必要がある
- 予測結果を解釈しないといけない
これらに注意しないと、せっかく需要予測したのに活用できないという事態になりかねません。
気をつけなければならない点を事前に把握して、需要予測を行いましょう。
この3つの注意点について説明していきます。
データの前処理が必要である
需要予測を行うためには、事前にデータを予測しやすい形にしておくことが必要です。
普段収集しているデータは完全ではなく、必ずデータの不備・欠陥が存在します。
事前にデータの中に欠損している所や異常な値(外れ値)がないかをデータをグラフにして確認しておきましょう。
異常な値(外れ値)の確認方法として箱ひげ図があります。
箱ひげ図について知りたい方は『箱ひげ図とは？使うメリット・デメリットや実際の作り方を解説』の記事をご参照ください。
事前にデータの欠点を見つけて修正し、需要の予測を行いましょう。
外部の影響も考える必要がある
需要の予測は製品の過去のデータだけでなく、外部の要因も考慮しなくてはなりません。
季節や気候、社会の変化などの項目を外部要因と言い、外部要因を考慮しなければ正しい需要を予測できません。
コロナ禍で外食需要が落ち込んだことも、外部要因である社会の変化でした。
外部要因の影響で需要が大きく変わることがあるため、きちんと考慮に入れて手法を用いましょう。
予測結果を解釈しないといけない
手法を用いて需要予測を行えても、結果を解釈できなければなりません。
最終的な予測結果だけでなく、なぜそのような結果になったのかを分析して初めて業務に活用できます。
予測は参考の値と考えて、背景にある要因を客観的に説明できるように解釈しましょう。
かっこのデータサイエンスでは需要予測ができる
かっこのデータサイエンスは需要予測を始めとしてさまざまな分析を提供するサービスを行っております。
AIや機械学習を活用した需要予測を行うことで、客観的に精度の高い予測が可能です。
具体的な導入事例を知りたい方は『株式会社デザインフィル様の導入事例』をご参照ください。
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まとめ
以上、需要予測について使える場面や、実際に使う方法などを解説しました。
需要予測は生産管理や在庫管理、人員配置などさまざまな業務の効率化に重要です。
主に需要予測には以下の3つの方法があります。
- 人の勘や意見による予測
- 統計的な手法を使った予測
- AIや機械学習を使った予測
この中でも人の勘や意見に頼ってしまうことは、予測にブレが生じたり属人的になってしまったりするリスクがあるため、あまりおすすめではありません。
そのため、需要予測はきちんとデータを基に正確に分析しましょう。
ただ、データを基に正確に分析することも、
- データの前処理が必要である
- 外部による影響も考える必要がある
- 予測結果を解釈しないといけない
といった注意点があります。
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