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分析

なぜ需要予測は当たらない?理由や精度の上げ方を解説

需要予測 当たらない のアイキャッチ画像

「なぜ需要予測は当たらない?」
「需要予測が当たらない原因はなに?」

とお悩みではありませんか?

結論、需要予測が「正確に」当たることはほぼありませんが、在庫管理などで活用できる予測になります。

本記事では、

  • 需要予測が当たらない理由
  • 需要予測の精度を上げる方法

について解説していきます。

また、需要予測の結果をどのように活かしていくかについても解説しますので、ぜひ参考にしてください。

\経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました!/ なぜデータサイエンスは必要?

そもそも需要予測とは

そもそも需要予測とは

需要予測とは、ある商品やサービスが将来どれだけの人に必要とされるか購入されるかを予測することです。

この需要予測は、事業者が効果的に商品・サービスの生産計画や在庫管理などを行うために使われます。

しかし、需要を予測することは誰にでもできますが、正確に当たるものではありません

そのため、需要予測はこれからの生産計画や在庫管理のリスクコントロールを行うために使うことをおすすめします

「そもそも需要予測ってどうやるの?」「もっと詳しく教えて!」と詳細が気になる方は『需要予測とは?使える場面や予測の手法・注意点を徹底解説!』の記事をご参照ください。

需要予測が”正確に”当たらない3つの理由

需要予測が当たらない理由

需要予測が「“正確に”」当たることはほぼありませんが、だからといって的外れな予測結果になるからダメだ・使うな、ということではありません。

ですから、少しでも需要予測の精度を上げる方法をこの記事では解説していきます。

まず、需要予測が”正確に”当たらない理由について解説します。

  • 【理由①】データに問題がある
  • 【理由②】予測の目標・やり方に問題がある
  • 【理由③】避けられない外部要因の影響

それぞれ、理由を解説していきます。

【理由①】データに問題がある

データに問題がある場合、どれだけ頑張って需要予測を行っても精度の高い需要予測になりません

つまり、どれだけ良いデータサイエンティストであったとしてもデータに問題があれば正確なデータ分析を行えません。

以下のような場合、データに問題があると言えます。

  • 需要を表現できるデータがない
  • そもそものデータが少ない
  • データが極端である

「需要を表現できるデータがない」とは、商品が売り切れたため、どれだけの需要があったかを把握できないという場合です。

また、セール時のデータしか集めてきていないなどの場合「データが極端である」と言えます。

このように、データが少ないだけでなく商品の特性やデータの取得期間でも問題が生じます。

【理由②】予測の目標設定・やり方に問題がある

予測の目標設定・やり方に問題がある場合も、需要予測がの精度が下がってしまいます。

先ほど説明したように、需要予測は正確に行おうとしすぎると却って予測精度が悪くなってしまうのです。

予測の目標設定・やり方に問題がある

需要予測を「正確に行わなければならない」と考えすぎてしまうと、現在のデータの予測精度が高くなりすぎてしまい需要予測の精度が下がってしまいます。

そのため、精度を上げようと考えすぎず予測には誤差が生じるものと考え、許容できる目標を設定しておくことが重要です。

【理由③】避けられない外部要因の影響

需要予測が当たらない原因が、避けられない外部要因である場合もあります。

外部要因による影響の場合は、自社で解決できる問題でないため、どうしようもありません。

以下のようなことが避けられない外部要因の代表的な例にあたります。

  • コロナなどの感染症の流行
  • 経済状況の変化
  • 政治的情勢の変化

例えば、コロナの流行によって、外食産業の需要が一気に落ち込みましたが、コロナの流行を事前に予測することは不挙げてきた可能なため、需要予測が外れても仕方がないのです。

外部要因による影響であった場合は、外部要因の影響をその都度、調整していく必要があります。

このように、需要予測を正確に当てることは難しいため、リスクコントロールに需要予測を用いるようにしましょう。

以下では、これまで挙げてきた原因から、需要予測の精度を上げる方法について解説していきます。

\経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました!/ なぜデータサイエンスは必要?

需要予測の精度を上げる3つの方法

需要予測の精度を上げる5つの方法のアイキャッチ画像

ここからはこの記事の本題である「需要予測の精度を上げる」方法についてお伝えします。

ここで紹介する方法を知っておけば今後の役に立つでしょう。

では、需要予測の精度を上げるための方法3つを紹介します。

  • データを増やす
  • 予測の目標設定を考え直す
  • 市場や外部要因を調査する

この3つはそれぞれ『需要予測が”正確に”当たらない3つの理由』の章で説明した箇所に対応しています。

この章で言う「予測精度を上げる」は、より多くの状況を予測できるように改善していくことだと捉えてください。

それぞれ解説していきます。

データを増やす

データが不足していて需要予測が上手くできない場合、データを増やせば予測精度を上げられます。

より多くのデータがあれば、偶然や例外の影響を減らせるため、より多くの状況の予測が可能になるのです。

ですが、ただデータを増やすのではなく、以下のような点を意識することをおすすめします。

  • データは偏っていないか
  • 需要は表現できるか

データを増やすのは偶然や例外の影響を減らすためであるため、偏ったデータを増やしても精度が上がらず、予測は当たりません。

もしデータを収集し直す場合は、できるだけ多様なデータを集めるようにしましょう。

予測の目標設定を考え直す

予測の目標設定を考え直すことで、需要予測が改善される可能性があります。

予測誤差を限りなく減らそうとすると、現在のデータに適合しすぎてしまうため、将来の予測に適さなくなるのです。

そのため、無理な予測目標を立てていないか、をもう一度考え直し、目標を再設定することをおすすめします。

市場や外部要因を調査し、定期的に修正する

市場の動きや外部要因を調査し、定期的に予測の方法を修正することも重要です。

市場や外部要因は時間とともに変化するため、定期的な調査をしなければ、需要予測が上手くできなくなります

市場や外部要因の調査は、以下のようなことを意識しましょう。

  • 経済状況
  • トレンド情報
  • 社会の状況

例えば、コロナ禍の外食産業では需要が低下することを察知し仕入れ量を減らしておくなどの対策ができます。

このように、需要予測が外部要因の影響で当たらない場合は迅速に予測を修正していくことが必要になるのです。

【具体例】在庫管理の最適化はどうやる?手順を解説

【具体例】在庫管理の最適化はどうやる?手順を解説のアイキャッチ画像

これまで、需要予測の前提や原因・精度の上げ方を解説してきました。

ここから、実際に「在庫管理」を例に、需要予測による最適化の手順をご紹介します。

最適化の手順の1例は以下の通りです。

  • STEP1. データを基に需要予測のモデル(システム)を作る
  • STEP2. 予測の誤差をどれだけ許容するか在庫量を決定する
  • STEP3. 定期的に結果を照らし合わせ、調整していく

それぞれ解説していきます。

STEP1. データを基に需要予測のモデル(システム)を作る

まず、過去の販売データや在庫データから、需要予測のモデルを作ります

需要予測のモデルは機械学習の手法を用いて作成し、作成したモデルの評価は、事前にテスト用で分けておいたデータに対して予測したデータと照らし合わせを行うのです。

しかし、ここで最も精度が良かったモデル通りに在庫量を決定するのではなく、以下のSTEP2で予測誤差をどこまで許容するかを考える必要があります。

STEP2. 予測の誤差をどれだけ許容するか考え、在庫量を決定する

作成したモデルはこれまで収集したデータから予測しているに過ぎないため、将来の予測には誤差が必ず生じます。

誤差をどこまで許容するのかを決めておかなければ、在庫がなくなって機会損失になったり、在庫を用意しすぎてコストの増大に繋がってしまいます。

そのため、どこまで予測誤差を考えて、機会損失やコストの増大を許すのかを検討して、在庫量を決定しましょう。

STEP3. 定期的に結果を照らし合わせ、調整していく

一度、在庫量を決定した後でも、定期的に実際の結果と照らし合わせて、調整していく作業が必要です。

思ったより誤差が大きくなっている場合は、新しいデータを追加することや外部要因を見直すなど、モデルの再調整が必要になります。

このようにして、定期的にモデルを更新することで、自社に合った形で在庫管理を最適化して、リスクコントロールを行えるのです。

かっこのデータサイエンス

かっこは他社の需要予測実績あり

かっこのデータサイエンスでは、正確な需要予測を行えます。

多くの需要予測がベテランの経験を基に進められており、その経験を引き継げず、精度が落ちてしまうことが課題となっています。

かっこのデータサイエンスでは、徹底したヒアリングを基に、ベテランの経験をデータ化した上で、需要予測システムを構築していきます。

かっこのデータサイエンスとはどのようなサービスなのか、そして事例について以下でご紹介いたします。

かっこのデータサイエンスとは

かっこのデータサイエンスとは、客観的なデータ分析によって、利益向上に貢献するビジネスソリューションです。

需要予測に限らず、様々なデータ分析を行ってきた実績があり、どのような課題であっても解決可能です。

また、現在サンプルデータの確認から課題の洗い出し、課題解決に向けたアプローチの提案まで無料で承っております。(※データの集計や本データの分析、改善の実施には費用がかかります。)

かっこのデータサイエンスでのデータ分析業務のフロー

※参考:かっこのデータサイエンス|かっこ株式会社

以下では、かっこのデータサイエンスが需要予測を行った事例をご紹介します。

事例. 株式会社デザインフィル様

デザインフィル様はデザインを通じて生活を楽しくするインスピレーションを提供しています。

主に、紙製品を中心としたステーショナリーの企画、製造、卸、販売を行うライフスタイルデザイン事業で、製造における需要予測などにデータ分析を活用されています。

導入のきっかけや効果は以下のようにお話されています。

  • 【導入のきっかけ】

「きっかけは、ライフスタイルデザイン事業のひとつ「ミドリ」におけるベテラン社員の定年退職でした。ベテラン社員が、適正な生産量を保つためこれまでの経験やノウハウをもとに需要予測をし、生産指示を出していましたが、具体的な指標を測っていなかったため、それが最適かどうかは明確ではありませんでした。 まずは、今やっていることを紐解いていき、現状を認識することからはじめました。」

  • 【効果】

「現状が常に見える化されたことに、大きな効果を感じています。特に、生産数に対して過不足が起こったときや、予測と結果が異なった場合に、その要因や理由を、すぐに見つけられるようになりました。

システムで自動化、人が見るべき領域が整理され、全体の成績として前期時点で欠品額は4割削減することができ、同時に廃棄も減少傾向にあります。適正な数をしっかり予測して生産ができるようになり、パフォーマンスも向上しました。」

※引用:かっこのデータサイエンス導入事例「株式会社デザインフィル様」

このように、適切に需要予測を行うことで、現状の見える化とリスクコントロールができ、パフォーマンスを向上させられます

\経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました!/ なぜデータサイエンスは必要?

まとめ

以上、需要予測が当たらないことについて解説してきました。

結論、需要予測は”正確に”当たることはなく、その精度を高めて生産・在庫管理のリスクコントロールの一部で用いることがおすすめです。

需要予測が”正確に”当たらない理由は以下の3つがあります。

  • 【理由①】データに問題がある
  • 【理由②】予測の目標・やり方に問題がある
  • 【理由③】避けられない外部要因の影響

需要予測が当たらないのは、上記の3つのうちのどれかが原因です。

これらの原因を解決することで需要予測の精度を上げられ、もし需要予測を高精度で行えれば企業の利益に繋げられます。

その需要予測の精度を上げる方法は3つです。

  • データを増やす
  • 予測の目標設定を考え直す
  • 市場や外部要因を調査する

当たらない原因を把握して、上記の方法で改善することで需要予測の精度を上げられます。

また、在庫管理の具体例で紹介したように以下のような手順で需要予測を行うことをおすすめします。

  • STEP1. データを基に需要予測のモデル(システム)を作る
  • STEP2. 予測の誤差をどれだけ許容するか在庫量を決定する
  • STEP3. 定期的に結果を照らし合わせ、調整していく

もし、「需要予測が当たらない…」「在庫管理などの管理を最適化したいけど、できない…」とお悩みの方は、『かっこのデータサイエンス』にお問合せください。

しっかりとヒアリングを重ねたうえで、お持ちのデータから需要予測によるリスクコントロールをサポートいたします。

サンプルデータの確認や課題の洗い出し、アプローチの提案まで無料で承っていますのでお気軽にご相談ください。(※データの集計や本データの分析、改善の実施には費用がかかります。)

詳細は以下のページからご確認ください。

かっこのデータサイエンス

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