需要予測とは？すぐ分かる用途・種類・手法・AIとの関係を解説！AI Marketの開発会社紹介事例付き

企業活動を円滑に進めるためには、事業の背景となる環境が将来どのように変化するかを見通すことが必要です。自社の製品やサービスの買い手のニーズを事前に知っておくことは事業計画を立てる上で欠かせません。

製品やサービスのサプライヤーの立場から、顧客や社会の需要を予測する活動が「需要予測」です。将来どんな商品・部品・サービスがどのくらい必要とされるのか、という問いに対する答えを探します。

この記事では需要予測の基本的な説明、使い道や需要予測を行う場合の手法、これからの需要予測のとAIとの関係、さらには、AI Marketで実際に開発企業の紹介を行った事例についてわかりやすく説明します。

AIが将来を予測する仕組みについてはこちらの記事で詳しく説明しています。

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需要予測とは？

需要予測（英語：Demand forecast）とは、自社の提供する商品やサービスがどれくらい売れるかを、短期から長期であらかじめ予測することです。需要予測は将来の経済状態を描くものですから、正しく予測をすることは簡単ではありません。

自社の店舗数、新商品開発状況、流行動向、為替、社会情勢、気候など様々な要素が複雑に絡み合います。

例えば、自動車メーカーにとって、今年何台自社の車が売れるのかは非常に重要な情報です。来年、再来年は今年からどのくらい増えるのか、それとも減るのかの予測に基づいて材料の仕入れ計画を行わなければなりません。必要であれば従業員の採用を増やし（または減らし）、場合によっては工場を新設（または縮小）しなければなりません。

アパレルメーカーでも住宅建設でも、ファストフードでも同じことです。将来の自社の事業計画を立てるにはその基礎となる需要の予測が求められます。

AIと需要予測

現在の需要予測は、ますますAIの活用が重要視されています。予測のために必要な要素数がますます多くなり、要素同士の関連性もますます複雑になっているのでAIの優位性がますます高まっているのです。

特に数学モデルを用いた統計的手法では、多変数の関係式の解法がAIのディープラーニングと類似しているので、適切な数学モデルの探索には非常に有効でしょう。

AIによる需要予測の活用方法、メリット・デメリットについてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

なぜ需要予測が重要なのか？

事業のかなめとなる売り上げを左右するのは需要の動向です。企業にとって事業の成否を決定するのは売上、つまり販売額です。事業計画は全て販売計画と利益をベースに構成されます。この販売額を決定する最も重要な要因が需要です。

需要は企業活動の中で最も重要な構成要素でありながら、企業の内部要因だけでは決定されません。例えば、流行動向、為替、社会情勢、気候などの外部要因によって大きく変動します。

需要の変化に対して、実は企業は主体的な手を打つことが極めて難しいので、需要の変化に対してはできるだけ早く、正確に知っておかなければなりません。

需要予測に基づいて販売予測を立て、それに基づいて生産計画、利益予測、人員計画、設備投資計画を立てて行きます。需要予測が変化するとそれに伴って企業の経営計画は全て変わってくるのです。

需要のないところに事業はありません。需要の動向を把握しておくことは事業上の決定のすべてに関わる基本的な知見です。

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需要予測の使い道

需要予測に基づいてなされる事業上の意思決定として、具体的に例を挙げておきましょう。

予算

企業経営の財務上の意思決定のすべてにわたってその裏付けとなります。事業利益とキャッシュフロー、経営資源の配分、在庫計画、事業運営、人員計画など、経営計画と戦略上の意思決定のすべては需要予測に基づいて構築されます。

製品戦略、生産計画

需要予測に基づいて決定した販売数に応じて生産計画と資材購入を決定できます。新製品の投入に当たって、需要予測はマーケティング部門からの情報と合わせて販売数を決定する要素です。

需要予測の失敗は、過剰在庫による経営圧迫や、生産能力不足による販売機会の損失といった大きな問題を引き起こします。

在庫管理

正確な需要予測に基づいて立てられた生産計画であれば資材在庫を最小化し、倉庫費用も効率的に抑えることができます。過剰在庫は企業が持つリソースの無駄遣いですし、本来はもっと売れていた別商品の販売機会喪失ともなります。

適正な在庫量を維持することができるので生産は安定し、長期的な在庫管理が容易になるのです。

関連記事：「生産管理システムとは？目的・機能・選び方解説！」

発注

需要予測は発注業務において以下のように役立ちます。需要予測により、過去の販売データや外部要因を考慮した高精度な予測が可能となり、適切な発注量を決定できます。

需要予測に基づいた自動発注システムにより、発注作業時間を大幅に削減でき、人的コストの削減にもつながります。また、需要予測に基づく発注により、経験や勘に頼らない客観的な意思決定が可能になります。

関連記事：「AIによる自動発注とは？仕組み・メリット・デメリット・導入注意点を徹底解説！」

価格戦略

将来にわたっての需要を正確に予測することができれば、製品のライフサイクルに合わせた最適な製品価格を決定できます。市場の動きと潜在的な事業機会の認識に基づいて、競合企業に対して競争力のある価格を設定可能です。長期的な投資と回収の計画をもって製品戦略を進めることができます。

自社のビジネスにおいて、AIを活用した需要予測の導入を検討している場合は、こちらの「AIでの需要予測導入完全ガイド！プロ厳選システム開発会社」をご覧ください。

需要予測の種類

需要予測はその対象や範囲によっていくつかのタイプに分けられます。ここでは三つの側面から需要予測の種類を説明します。

マクロ予測とミクロ予測

マクロ予測は、広い範囲での経済の変動に関する予測です。事業構造全体の見直しやマーケットリサーチの基礎情報として活用されます。金利の上下や消費者購買力の変化、為替の動きなどは多くの産業に共通のマクロ予測の重要要素となります。

これに対して特定の産業に関する需要予測がミクロ予測です。自社の属する業界やターゲットとするマーケットセグメントによって特定の需要にフォーカスします。例えば、東京都内の20代女性の化粧品に対する購買動向、といった形でターゲットとなる需要を絞り込んでいくことが予測のモデリングプロセスを構成します。

受動的予測と能動的予測

受動的予測は、主に既存商品に使い、それまでの販売実績やお客様の声を機械学習のデータとして使えます。

会社や事業を新しく始める場合、投資の有効性や事業の時間軸を設定するときにも能動的需要予測が用いられます。まったく新しい商品は十分なデータがありません。能動的予測では、営業やマーケティングを通して分析データを取得していきます。

外的予測と内的予測

外的予測は、事業の外部要因に着目する予測種類です。外部要因として経済短観や一般的な市場環境を考慮しながら市場調査やトレンド分析、戦略仮説に基づく数値計算などを活用します。

対して、内的予測は、内部要因を軸とした時系列変化をもとに先の変化を予測します。外部の経済環境の変化が乏しく、競争の状態も安定しているような動きの少ない状態での需要予測に用いられることが多いです。成長よりも安定を求める事業では有効なモデルですが、現在の経営で適用できるケースはあまり多くありません。

短期的予測と長期的予測

予測の対象となる期間によって、短期から長期の予測が求められます。事業の種類や規模感によって異なりますが、通常は以下くらいのタイムスパンで短期、中期を予測します。

• 短期：1年以内
• 中期：2〜3年
• 長期：3年以上
• 超長期：5年以上

短期予測は通常、期中の変化を見るもの、長期予測は財務計画や投資計画など長期的な経営計画の骨格となります。

一般に期間が短いほど、直近のデータの分析により正確な予測が可能になります。長期になるほど外部の要素が重要です。5年以上の期間の超長期需要予測では、商品自体を取り巻く条件よりも社会情勢や経済環境の変化などが主要因となることが多く、予測はより難しくなります。

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需要予測の3手法

需要予測に広く使われている手法についてわかりやすく説明します。

デルファイ法（合議型）

製品・市場に関する専門的な知識を持った人を集め、各人の予測をもとに合議を重ねて結論を導く手法です。古今東西、様々な事業体で活用されてきた基本的な需要予測手法です。

正確な需要予測を出すために重要なのは以下2ポイントです。

• 合議に参加する全員が同程度に深い認識を持っている
• 需要予測の結果に対して全員が利害を共有している

デルファイ法による需要予測ははきわめて正確な結果を導くことができるといわれています。しかし、高い知識を持つ構成員を集めるのが難しいこと、そして合意に達するまで時間がかかることが欠点です。

マーケットサーベイ法

対象となる市場から想定されるユーザーのなかからサンプルを選び、直接意見を聞くことで市場の需要の情報を収集します。ユーザーがなぜその製品を選ぶのかについて質問を重ね、選好の背景にある個性、属性、経済性といった側面から需要を構成する要素を分析する方法です。

直接セールスポイントを聞くことができる点が最大の特徴です。新しい市場に参入する場合や新製品を投入する場合など、事前にユーザーに関する知見がない場合には特に有効でしょう。

統計的手法

数学的なモデルを想定して過去の実績データから将来の状況を予測する方法です。データが十分にある場合はそのデータ間の関係を需要の変化に結び付けて数値化し、数学的に関係式を解くことができます。主に短期的な需要予測の場合に有効です。

変数と需要の関係が一次回帰の場合や重回帰を想定する場合など、いくつかの基本となるモデルに分類されます。長期的な傾向を求める際には自己相関の問題や成長飽和を織り込む必要があり、より複雑なモデルを想定して解を導くことになります。

現在の需要予測は、ますます統計的手法・数学的手法を用いた需要予測が主流となっています。AIの活用が最も重要視されている分野でもあります。

こちらで需要予測に使われる統計的分析手法ををより詳しく説明しています。

AI Marketで需要予測・生産計画最適化AIに関連するパートナー紹介事例

需要予測・生産計画最適化AIに関連する、実際にAI Marketに相談のあった企業様の事例をご紹介します。（会社名が特定できる情報は伏せています）

輸入チーズ製品の需要予測と生産計画をAIで高度化したい食品メーカーの事例

ご相談をいただいた多品種の乳製品を製造・販売する食品メーカーでは、複数の生産ラインを用いて約100種類もの商品を製造しています。賞味期限の異なる複数形態の製品を扱ううえ、ラインごとの製造可否や色付き商品の同日生産、さらに小売店からの急な追加発注など現場には複雑な制約が存在します。

従来は熟練担当者が月次の概算予定から週次の詳細スケジュールを人手で組んでいましたが、人材依存によるリスクと業務負荷が大きく、在庫ロス削減と利益率向上を両立させる仕組みが求められていました。

そこで同社は、過去の販売・仕入データを活用して需要を高精度に予測し、各種制約を踏まえた最適生産計画を半自動で提示するAIソリューションの導入を検討。AIが提案したスケジュールを担当者が最終調整するハイブリッド運用を目指したいとのご相談でした。

AI Marketのパートナー紹介

AI Marketは、お客様の課題をヒアリングした上で、相談内容に合わせ、以下のような技術を提供できるAI会社・サービスを紹介致しました。

• 時系列需要予測モデル
• 制約付き生産スケジューリング最適化
• 業務フローに組み込むダッシュボード構築

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需要予測に影響を与える4つの外部要素

自社の過去の売上実績の推移をみて傾向を読み、将来の値を推定するだけでは十分な需要予測とは言えません。需要予測に関係する変動要因を正確に理解することが重要です。

多くの事業に共通する需要予測を構成する要素について説明します。

季節的・地域性変動

季節による売上の変化や特定の地域、気候によるパターン、または数年ごとのサイクルなどの周期的・地域的な変化がある場合は需要予測に反映させます。

例えば、ウィンタースポーツの道具や季節ごとの食材は季節変動で需要が大きく変わる商品です。ほかにも、自動車やファッションなどは地域性による変動や周期的な変動を考慮して、定期的に新製品を投入するサイクルを作り出しています。周期性、地域性の背景にある需要の構造を理解することは、業界の特性に関する認識を深めてくれる重要な知見です。

競合の動き

同業他社と自社の競合関係を需要予測に反映させることが、製品戦略の方向性は決定する重要な軸となります。多くの場合、一つの産業に複数の企業が参入し、それぞれに特徴のある製品を投入して競合状態にあります。業界全体が平均10%成長すると予測されていても、自社のターゲットとする分野と他社の分野の成長率は大きく異なるかもしれません。

競合する企業間のマーケットシェアとターゲット市場の成長率の予想値は、自社製品の需要を予測するうえで非常に重要な要素です。現在は、ほとんどの業界で国内だけでなく海外の競合にも目を向けなければなりません。ですから、為替の変動による価格競争力の変化はもちろん、生産地の差によるコストメリット、サプライチェーンの強さ、国際的な地政学上の課題など多様で複雑な要素を理解する必要があります。

社会・経済的環境

製品を取り巻く事業環境は、社会の変化やより大きな経済環境の影響を受けます。例えば、日本国内では、今後数十年間にわたって人口動向が少子高齢化の方向に変化していくことが予測できます。自社の製品がターゲットとするユーザーの年齢、タイプなどの要素は購買層人口の変化を通して需要に影響を大きく及ぼすでしょう。

日本経済の成長（または鈍化）も、自動車所有率、高額商品の購入意欲、賃貸住宅比率、ホームエンターテインメントの需要といった形で自社商品の需要に影響を与えるかもしれません。昨今の環境保護に関する意識の高まりも購買者の嗜好を変えるトレンドとなって、多くの業界の需要構造に変化を与えています。

技術の進歩

新しい技術の登場は市場を変化させ、新しい需要を作り出したり、時に既存の需要を消滅させてしまったりといった非常に大きな変化の要因となります。例えば、スマートフォンの登場はそれまでの携帯電話の市場を完全に作り替えたのは明らかです。カメラ産業、音楽産業まで含めた全く新しい構造の需要を作り出したと言えるでしょう。

もう一つの例として挙げる自動車産業は多くの部品を必要とする巨大な産業です。しかし、電気自動車の登場により自動車関連産業の多くは需要が大きく縮小する可能性があります。同時に自動走行システムや給電ステーションなど、現在は存在しない市場（需要）が誕生するでしょう。これまでの業界の知見の延長で新しい需要を予測することは難しいかもしれません。

需要予測の注意点

少しでも現実の未来に近い予測を立てる必要があります。予測の精度を高めるために、いくつかの点に注意して予測を行うことをお勧めします。

複数の情報源を利用する

外部のデータを使うときには情報源が一つにならないようにすることが重要です。同じターゲットに対する予測でも、異なる情報ソースを使うと結果が違うかもしれません。複数の情報源でなぜ違う結果が予測されるのかを理解することで、需要変化の背景にある動きに関する洞察を得ることができるようになります。

違う見方から予測を検証する

社内他部門の責任者や、同業界の関係者と話をする機会を設けて自分の需要予測について意見を聞いてみるとよいでしょう。利用できるデータが追加されるごとに、予測される需要の動きは変化します。想定していなかった要素や、重要性を見誤っていたデータなどを見直すことで予測値は大きく変わるかもしれません。別の立場からのポイントの置き方は自分のやり方を見直すきっかけを作ってくれます。

継続的に予測プロセスを繰り返す

一度アウトプットした予測について、定期的に予測作業を繰り返してください。需要予測は外部要因によって常に変動します。一旦アウトプットした予測方法も、一年後に同じプロセスを行えば異なる予測値を得るでしょう。予測を出した後も、予測の要素となったデータが変化するごとに自分の需要予測の変化をキャッチアップしましょう。予測と実際の数値に少しずつずれが生じていく過程を観察することも重要です。大きな変化が現実になってしまってからでは対策が取れないことがあります。予測の段階で変化を感知できるように、定期的に作業を継続してください。

需要予測についてよくある質問まとめ

需要予測はますますAIが重要に

現在の需要予測は高度に動的なプロセスです。ほとんどの関連要素は刻々と変動しますし、需要予測に対する自社の（または同業他社の）リアクション自体が需要動向を大きく動かします。ですから、 需要予測には「これさえやっておけば大丈夫！」という決まったやり方はありません。だからこそ、いつでもだれでも再現できる統計的・数学的なモデルを活用した需要予測がますます必要とされているのです。

膨大なデータの中から需要に影響を及ぼす要素を抽出し、関連性を解析しながらより正確な需要予測を算出するために、多くの企業が需要予測にAIを活用しています。

自社の需要予測にAIを導入する手順、方法、おすすめの開発会社についてはこちらの記事で説明しています。