需要予測とは？分析例を交えて、プロセスや主な手法、精度を高めるためのポイントをご紹介します

需要予測とは、ある製品に対する顧客の需要を見積もるプロセスのことです。市場競争が激化する中、正確な需要予測は競争優位を維持するための重要な要素です。本記事では、需要予測のプロセスや主な手法、精度を高めるためのポイントをご紹介します。

需要予測とは？

需要予測とは、ある製品に対する顧客の需要を見積もるプロセスのことです。

例えば、最高気温が20℃を超えると、ビールやアイスクリーム、エアコンなどが売れ始める（＝需要が高まる）と言われており、また、逆に最低気温が10℃を下回るようになると、ジャケットやカイロ、鍋用の食品などが売れ始めますと言われています。

このプロセスは、需要計画担当者（デマンドプランナー）やサプライチェーンの担当者が、過去の販売データ、経済指標、季節的なトレンド、競合の動向など様々なデータに基づいて製品やサービスの需要を予測し、企業はその予測に基づき顧客の需要を満たすのに十分な製品供給を確保します。

製品を供給、お客様に届ける上で必要な供給計画や生産計画、在庫管理などのビジネス戦略を最適化するために不可欠な要素であり、顧客満足度を向上させるために重要な役割を果たします。

需要予測の精度が高まることで、企業は資源の最適な配分が可能となり、コストの削減や利益の最大化を図ることができます。さらに、需要予測は新製品の投入時期の決定やマーケティング戦略の策定にも影響を与えます。

特に、グローバルな市場競争が激化する中、正確な需要予測は競争優位を維持するための重要な要素です。

需要予測は、企業の規模や業種を問わず、あらゆるビジネスにおいて必須のプロセスであり、正確かつ効率的な予測は企業の成長と成功に直結するため、需要予測は単なる予測にとどまらず、企業戦略の中核を成す重要なプロセスと言えるでしょう。

なぜ需要予測が必要なのか

当たり前ですが、お客様の需要をキチンと満たす商品の手配をするため、というのがその答えです。お客様の需要を満たすことにより顧客満足度は上がり、競合との争いでも優位に立つことができ、ひいては企業の業績も成長・安定します。

需要予測の必要性を考える上で、リードタイムの捉え方は非常に重要です。特に、以下の2つのリードタイムを比較することが鍵となります。

1. サプライチェーン全体のリードタイム：製品の発注から製造・生産、輸送・配送を経て、最終的に販売に至るまでの全期間。
2. 顧客満足リードタイム：お客様が商品を欲しいと思ってから、実際に手にして満足するまでの許容期間。

この2つのリードタイムの関係性が、需要予測の重要度を左右します。

もし、「1. サプライチェーン全体のリードタイム」が「2. 顧客満足リードタイム」よりも短ければ、極端な話、お客様から「これが欲しい」という注文を受けてから生産を開始しても十分に間に合う可能性があります。

このような状況では、在庫リスクを抱えることなく、実際の需要に応じて対応できるため、需要予測の必要性は相対的に低くなります。

しかし多くの場合、現実は異なります。「1. サプライチェーン全体のリードタイム」の方が「2. 顧客満足リードタイム」よりも長いことが一般的です。これは、お客様の具体的な需要が明らかになる前に、何らかの形でサプライチェーンを動かし始める必要があることを意味します。

たとえ最終製品の製造・生産まで踏み込まなくても、原材料の確保、生産ラインの調整、輸送手段の手配といった準備作業は、ほとんどのケースで必要となるでしょう。

こうした事前の発注、手配、確保といった活動の根拠となるのが、「何が、どれくらい売れそうか？」という情報、つまり需要予測です。

もちろん、扱う商品や業界の特性によって、求められる予測の精度や粒度は異なります。例えば、共通部品が多く、需要の変化に柔軟に対応できる製品や、代替品で顧客の要望に応えられる場合などです。

しかし、いずれにしても、単に月間の販売予算といった大まかな目標数値だけでは、適切なサプライチェーンマネジメント（SCM）は難しいと言えるでしょう。

関連記事『サプライチェーン計画とは？その定義や要素、SCMとの違いについてご紹介』

需要予測のプロセス

ここでは、需要予測が具体的にどのようなプロセスで行われるのか、もう少し詳しく見ていきましょう。

一般的に、需要予測は計画担当者（プランナー）が中心となって進められます。まず、過去の販売実績データや市場動向といった外部要因を分析し、「ベースライン予測」と呼ばれる初期の予測値を算出します。

このベースライン予測を作成するためには、社内に蓄積された過去の販売データや、市場トレンド、経済指標などの外部要因データを整理・分析する必要があります。予測の精度を高めようとすると、扱うデータ量は膨大になり、いわゆるビッグデータを処理できるようなアプリケーションの活用が不可欠となるでしょう。

近年では、AI（人工知能）やML（機械学習）を活用して高度な分析や予測を行うアプリケーションも増えています。

さらに、商品のライフサイクル（導入期、成長期、成熟期、衰退期など）や、新商品発売による既存商品への影響（カニバリゼーション）といった、過去データや外部要因だけでは捉えきれない要素も考慮に入れる必要があります。

これらの複雑な要素を検討し、計画担当者は複数の予測シナリオを作成し、その中から最も確度の高いものを最終的なベースライン予測として選択します。

次に、このベースライン予測に、営業部門やマーケティング部門からの現場の視点や販売戦略を加味していきます。

例えば、ベースライン予測が販売目標を下回っている場合には、販売促進キャンペーンの実施、追加の値引き、新たな販路開拓など、目標達成に向けた具体的な対策を検討し、予測に反映させる必要があります。

また、商品開発部門や財務部門など、関連部署からの情報も取り入れ、多角的な視点から予測の精度を高めます。このようにして、各部門の意見をすり合わせ、最終的に合意形成された予測値が「コンセンサス予測」となります。

このコンセンサス予測こそが、日々のオペレーション計画や、前述した「事前の発注、手配、確保などの根拠」となるのです。

需要予測の主な種類とアプローチ

一言で需要予測と言っても、そのアプローチは多岐にわたります。ここでは、代表的な予測の種類とその特徴、どんな時にどの手法が有効なのかを見ていきましょう。

手動による調整（マニュアル予測）

最もベーシックな予測は、マニュアル予測、予測エンジンなどを利用しない、計画担当者の手動での予測です。原始的な方法にも思えますが、統計的な予測が難しいような業界、商品では有効な手法です。

時系列分析（パッシブ型需要予測）

過去の販売実績など、時間の経過と共に記録されたデータ（時系列データ）のパターンを分析し、未来の需要を予測する手法です。過去のデータパターンが将来も継続するという前提に基づいているため、『パッシブ型』とも呼ばれます。

代表的な手法

• 移動平均法
  • 説明：直近の一定期間（例：過去3ヶ月、過去12週など）のデータの平均値を算出し、それを将来の予測値とするシンプルな手法です。
  • ポイント：計算が容易で直感的に理解しやすいため、手軽に導入できます。短期的なランダムな変動を平滑化し、大まかな傾向を掴むのに役立ちます。
  • 例：毎月の製品Aの売上について、直近3ヶ月の平均販売数を翌月の予測値とする。
• 指数平滑法
  • 説明：過去のデータ全てに重み付けをして平均を算出しますが、特に直近のデータに大きな重みを置くことで、トレンドの変化により迅速に追従しようとする手法です。単純移動平均法よりも新しい情報の影響を強く反映させることができます。
  • ポイント：季節性やトレンドの変動を考慮した様々なバリエーション（例：Holt-Winters法）が存在します。
  • 例：週ごとの売上予測で、先週の実績をより重視しつつ、それ以前のデータも段階的に影響度を下げながら考慮に入れる。
• ARIMAモデル (自己回帰和分移動平均モデル)
  • 説明：データの自己相関（過去の値が将来の値に影響する度合い）、トレンド、季節性などを統計的にモデル化し予測する、より高度な時系列分析手法です。
  • ポイント：複雑な時系列パターンにも対応可能ですが、モデルの選定やパラメータ設定には統計的な知識が求められることがあります。
  • 例：季節ごとの需要変動が大きい商品や、経済指標と連動するような商品の需要予測に利用されることがあります。

因果関係分析（アクティブ型需要予測）

製品の需要に影響を与えると考えられる様々な要因（価格、広告宣伝費、競合製品の価格、経済指標、季節イベントなど）と、実際の需要との間の関係性（因果関係）を統計的に分析し、それに基づいて将来の需要を予測する手法です。この手法は、比較的新しい企業（十分な過去の販売データがない企業など）や、急成長段階にある企業にとってより効果的です。

なお、「アクティブ型」と呼ばれるのは、これらの要因を能動的に変化させることで需要をコントロールしようとする視点も含まれるためです。

代表的な手法

• 回帰分析
  • 説明：目的変数（例：製品の売上数量）と、それに影響を与えると考えられる1つ以上の説明変数（例：広告費、製品価格、気温など）との間の関係を数学的な式（回帰式）でモデル化します。
  • ポイント：どの要因がどの程度需要に影響を与えているのかを定量的に把握できます。
  • 例：広告費を1単位増加させた場合に、売上が平均で何単位増加するかを予測する。
• 重回帰分析
  • 説明：複数の説明変数が目的変数に与える影響を同時に分析する回帰分析の一種です。より多くの要因を考慮に入れることで、現実に近い複雑な需要変動のメカニズムをモデル化しようとします。
  • ポイント：各要因の相対的な影響度を比較検討できます。
  • 例：製品価格、競合製品の価格、プロモーションの有無、季節指数などを組み合わせて、総合的に需要を予測する。

考慮すべき要因の例

AI（人工知能）を活用した需要予測

近年、急速に進化し注目を集めているのが、AI（人工知能）、特に機械学習（Machine Learning: ML）の技術を活用した需要予測です。大量かつ多様なデータから複雑なパターンを自動的に学習し、人間では捉えきれないような微妙な関係性を見つけ出して、より高精度な予測を行うことを目指します。

AI/MLを用いることで従来の統計モデルでは扱いきれなかった非線形の関係性や、多数の変数が複雑に絡み合うような状況でも、有効な予測モデルを構築できる可能性があります。

特に、変動要因が多い場合や、過去のデータだけでは説明しきれない需要変動がある場合に有効でしょう。

また、AIを用いた予測では数値データだけでなく、テキスト、画像、音声など、様々な形式のデータ（非構造化データ）を予測モデルに取り込むこともできるため、より多角的な視点からの予測が実現できます。

ただ、一部のAIモデルは、なぜそのような予測結果に至ったのか、その判断根拠を人間が理解するのが難しい場合があるため（ブラックボックス問題）、説明責任が求められる場面では、この点を考慮する必要があります。

関連資料『AIを活用した需要予測 ～予測精度向上の方法とは～』

マクロレベルでの需要予測

個々の製品やSKU（最小管理単位）レベルの短期的な需要を予測するのではなく、より大きな視点、つまり経済全体や特定の産業、市場全体の動向（マクロ環境）が、自社のビジネス全体や主要な製品カテゴリーにどのような影響を与えるかを中長期的なスパンで予測するアプローチです。

数ヶ月から数年先を見据え、経済成長率、インフレ率、金利動向、人口動態の変化、技術革新、規制変更、国際情勢といったマクロ経済指標や社会トレンドが、市場全体の規模や成長性、消費者の購買力や行動パターンにどのような変化をもたらすかを分析・予測します。

たとえば、「将来の人口減少や高齢化の進行が、特定の製品カテゴリー（例：ベビー用品、介護用品）の市場規模に与える影響」や「再生可能エネルギーへの関心の高まりや政府の政策が、関連技術や製品市場の成長をどの程度後押しするか」などです。

この予測をもとに、企業は将来の市場環境の変化を踏まえ、事業の成長目標、重点分野、リソース配分などを決定します。場合によっては成長が見込まれる事業領域への投資を強化したり、反対に縮小が予測される事業からの撤退や転換も検討することになるでしょう。

【予測例】需要ドライバーを活用した分析イメージ

需要予測の精度を高め、より戦略的な意思決定を行うためには、「何が需要を動かしているのか？」という需要ドライバーを特定し、その影響を理解することが不可欠です。言葉だけでは少しイメージしにくいかもしれませんので、具体的な分析の流れを追いながら見ていきましょう。

1. 基本となる売上データの確認

最初に、対象となる商品の過去の売上データ（例えば週ごとの販売数量）を時系列で見てみます。

この段階では、売上の山や谷がなぜ発生しているのか、その具体的な理由はまだ明確ではありません。

2. 仮説：祝日が影響している？

次に、売上に影響を与えそうな要因として「祝日の日数」を売上データと重ねてみます。もし祝日に売上が伸びる傾向があれば、グラフ上に何らかの相関が見られるはずです。

しかし、今回の例では、祝日の日数と売上の間に強い関連性は見受けられませんでした。つまり、この商品にとって祝日は主要な需要ドライバーではない可能性が考えられます。

3. 別の仮説：プロモーションの効果は？

そこで、別の要因として「プロモーションの実施状況（実施日数や割引率など）」を売上データと照らし合わせてみます。すると、売上が大きく伸びている期間とプロモーションの実施期間が見事に重なっていることが分かります。

このことから、この商品にとってはプロモーションが非常に強力な需要ドライバーであると推測できます。

4. 影響度を分解して可視化する

さらに分析を進めると、過去の売上実績を構成する要素を分解して表示することができます。

• ベースライン売上：プロモーションや特別なイベントがない場合の、基礎となる売上トレンド。 
• プロモーションによる上乗せ分：実施されたプロモーションがどれだけ売上を押し上げたか。
• その他のイベントやメディア露出による影響：例えば、新製品発表やメディア掲載などが売上に与えたプラスまたはマイナスの影響。
• 祝日や天候などの影響：の他の外部要因による変動分。

このように各需要ドライバーの影響度を可視化することで、「どの施策がどれだけ効果があったのか」「何が売上変動の主な原因だったのか」を具体的に把握できるようになります。

5. 未来の計画を織り込んだ予測へ

過去のデータ分析で得られた知見と、特定された需要ドライバーの影響度を基に、将来の売上予測を行います。例えば、「来月はX日間、Y％引きのプロモーションを実施する」という計画があれば、そのプロモーションが過去の実績から見てどの程度の売上増をもたらすかを予測に織り込むことができます。

このように、ベースライン予測に将来の施策（需要ドライバー）の影響を加味することで、単純な時系列トレンドだけを追うよりも、はるかに精度の高い、そして戦略的な需要予測が可能になるのです。

この一連の分析を通じて、企業は「どの需要ドライバーに注力すべきか」「プロモーションの最適なタイミングや規模はどうか」といった具体的な意思決定を、データに基づいて行うことができるようになります。

需要予測の精度を高めるポイント

需要予測は一度作ったら終わりではありません。市場環境や顧客のニーズは絶えず変化するため、予測精度を維持・向上させるためには継続的な努力が不可欠です。ここでは、需要予測の精度を高めるために特に重要な3つのポイントについて解説します。

データ品質の重要性

需要予測の精度は、入力されるデータの質に大きく左右されます。ことわざにもあるように、「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミしか出てこない）」の原則が、需要予測の世界でも当てはまります。

• 正確性：データに誤りや欠損がないか、最新の情報に更新されているかを確認しましょう。例えば、売上データに返品処理が正しく反映されていなかったり、プロモーション期間が誤って記録されていたりすると、予測結果に歪みが生じます。
• 網羅性：予測に必要な情報が網羅的に収集されているかを確認します。例えば、店舗別の売上だけでなく、天候データ、近隣店舗のイベント情報、Webサイトのアクセス数など、需要に影響を与えうる様々な要因をデータとして捉えることが重要です。
• 一貫性：データの定義や収集方法が一貫していることが大切です。例えば、製品カテゴリーの分類基準が途中で変わったり、売上計上タイミングのルールが部署によって異なったりすると、データの比較可能性が失われ、正確な分析が困難になります。
• 適時性：データはできる限りリアルタイムに近い状態で収集・更新されることが理想です。古いデータに基づいた予測は、現状との乖離が大きくなる可能性があります。

データクレンジング（不正確なデータや不要なデータの修正・削除）やデータ統合のプロセスを確立し、常に質の高いデータを維持する努力が、予測精度向上の第一歩となります。

適切な予測モデルの選択

世の中には多様な予測モデルが存在しますが、全ての状況に完璧に対応できる万能なモデルはありません。自社の製品特性、保有するデータの種類と量、予測の目的（短期か長期か）、そして利用可能なリソースを総合的に考慮し、最適なモデルを選択することが肝心です。

製品のライフサイクルやデータの特性を理解し、時には複数のモデルを試行錯誤しながら、最も状況に適した手法を見つけ出す必要があります。

定期的な見直しと改善

需要予測は一度設定したら終わりではなく、継続的なモニタリングと改善が不可欠です。「予測は外れるもの」という前提に立ち、実績との差異（予測誤差）を分析し、その原因を特定して予測モデルやプロセスにフィードバックしていくサイクルを確立することが重要です。

誤差の原因を特定し、その学びを予測モデルの調整やプロセスの改善に活かすことで、予測精度は徐々に向上していきます。関係部門との連携を密にし、組織全体で予測精度向上に取り組む文化を育むことも、この改善サイクルを効果的に回すためには不可欠です。

o9ソリューションズが提供する需要予測ソリューション

o9ソリューションズでは、サプライチェーンプランニングプラットフォーム『o9 デジタルブレイン』を提供しており、AIを活用した需要予測機能も搭載しています。大企業向けのソリューションとなりますが、o9のAI/MLフレームワークは、過去の複数のイベントを学習し、今後予定している取り組みやイベントを考慮し、より精度の高い予測を導きます。

また、o9 デジタルブレインは、Graph 技術を用いた多次元データベースを採用しており、市場、需要、サプライチェーンに関するデータやナレッジをシームレスに統合。これまで属人化していたり、エクセルで行っていた作業を自動化するこで、需要予測精度を向上するだけでなく、需要変動における供給計画の変更も迅速に行えるようになります。

関連コンテンツはこちら：

o9 デジタルブレイン導入事例集

需要予測ソリューションページ

さいごに

ここまで、需要予測の基本的な概念から、その必要性、具体的なプロセス、多様な種類、そして精度を高めるためのポイントについて解説してきました。

需要予測は、単に未来の数字を当てるゲームではありません。それは、変化の激しい現代市場において、企業が的確な意思決定を行い、限りあるリソースを最適に配分し、顧客満足度を高め、そして持続的な成長を遂げるための強力な羅針盤です。

自社の状況や目的に最適な予測手法を選択し、質の高いデータを整備し、そして何よりも予測プロセスを継続的に見直し改善していくことで、企業は長期的な成長と持続可能な競争優位性を確保できるでしょう。