AIによる需要予測とは？どこまで使える？手法、特徴、効果、メリット・デメリット、導入事例7選を徹底解説！

企業における事業計画やマーケティング活動において、需要動向の把握と予測は極めて重要な要素です。しかし、どうしてもベテランの勘や天才的経営者のひらめきなどの属人的要素が幅を利かせてきた分野でもあります。

そこで、AIによって、従来では考えられなかった需要予測の導入が進んでいます。特に、AIアルゴリズムや機械学習モデルを活用した時系列データ分析や統計的手法により、予測精度向上が飛躍的に進んでいます。

この記事では、AIによる需要予測の手法、メリット・デメリット、導入事例7件を解説します。あわせて、AI Marketに寄せられた相談事例5件を紹介します。

需要予測のAIシステム開発に強い、プロ厳選のAI開発会社の記事では、需要予測に強いおすすめの会社を厳選して紹介していますので開発検討を考えている方はぜひご覧ください。

AIによる需要予測とは

AIによる需要予測は、過去のデータから商品や部品の売り上げや需要を未来予測します。AIで未来の需要を予測し、商品の生産数や必要部品の発注数を最適化できるので、在庫ロスの削減やリードタイムの短縮等が期待できます。

この技術では、社内に持っている過去の売上データや、外部から得られる気象情報、周辺市場動向といった変動要素などを学習します。そして、変化のトレンドを導き出すことで自社の製品がどのくらい売れるか、どれくらい必要になるかを未来予測します。

最近はスマホのGPSデータなどから得られる人流データも多くのシーンで活用されています。このような需要変動要因や季節性分析を取り入れることで、より精度の高い予測が可能になります。

人流データの解析方法、活用事例についてはこちらの記事で解説しています。

従来の需要予測との違い

需要予測には、担当者の経験に基づく方法のほか、移動平均法や回帰分析などの統計的手法も用いられてきました。

機械学習を活用すると、販売実績に価格、販促、曜日、天候などの情報を組み合わせ、商品や店舗ごとの需要を予測できます。予測に影響した要因を調べる方法もありますが、その分かりやすさは採用するモデルによって異なります。

予測値と実績値を継続して比較できるため、担当者が変わっても同じ基準で予測を検証し、改善しやすくなります。

AIは需要予測のほかにも、設備の故障、道路の混雑、発電量などの予測に活用されています。AIによる予測分析の種類や仕組み、各分野の事例を知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

関連記事：「AIによる予測とは？種類・仕組み・メリット・導入事例を解説」

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AIによる需要予測の手法

AIによる需要予測では、過去の販売実績に加え、曜日、価格、販促、天候など、需要に関わる情報を組み合わせます。

例えば、商品・店舗ごとの翌週の販売数を予測し、発注量や生産量を決める際の判断材料にします。

移動平均法や指数平滑法、回帰分析法も需要予測に使われますが、これらはAIに限った手法ではありません。各手法の仕組みや選び方は、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：「需要予測の手法とは？選び方やExcel・AIの活用を解説」

機械学習による予測

機械学習では、過去の販売数と、その時点の価格や販促などの情報から、将来の販売数との関係を学習します。予測には回帰モデル、決定木を組み合わせたモデル、ニューラルネットワークなどが用いられます。

例えば、同じ商品でも、曜日や天候、販促の有無によって販売数がどう変わるかをデータから捉え、指定した期間の需要を予測します。

予測結果の検証

モデルの評価では、過去のデータを時間順に学習用と検証用に分け、予測値を実績値と比較します。

移動平均法などのシンプルな手法とも誤差を比べ、発注や生産計画に利用できるかを確認します。

メリット

AIによる需要予測を導入した場合、以下のようなさまざまなメリットを得ることができます。

業務が効率化される

AIによる需要予測を活用すると、販売データの集計や予測値の算出にかかる作業を減らせます。商品や店舗が多い場合も、同じ条件で予測を更新できるため、担当者は例外的な需要変動の確認や発注量の調整に時間を使えます。

予測結果を発注・生産計画に取り入れることで、担当者の負担軽減と業務の効率化が期待できます。

在庫量を最適化できる

商品を継続的に販売していくうえで、在庫量の最適化はたいへん重要です。商品や商品を構成する部品の在庫を管理するスタッフの負担、人件費、在庫スペース使用料は、提供するサービスの品質・価格にダイレクトに反映されます。

しかし、最適な在庫量を予測することは決して簡単ではありません。AIを使ってより高精度な需要予測を行うことができれば、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在庫管理コストを抑えることができます。

AIによる数理最適化を活用して在庫管理

様々な複雑な関連要素や制限条件が絡む在庫管理の最適化問題では、AIによる数理最適化が活用されています。数理最適化とは、ある目的関数を最大化または最小化するような解を求めることを目的とする数学的手法です。

様々な制約があるなかで、その目的関数を最大化または最小化するような解を求めることが数理最適化の目的です。

AIによる数理最適化の仕組み、導入事例についてはこちらで分かりやすく解説していますので併せてご覧ください。

データに基づいた経営判断ができる

AIであれば、過去のデータを反映した数学的モデルに基づいて需要予測するため、明確なデータに基づいた経営判断が可能になります。社内、社外取引先、株主に対して明確な経営方針を示すことが可能です。

AIを使わなかった従来の分析では、勘やひらめきに頼って、最も重要と思われる数少ない変数のみに注目して予測を組み立てます。明確な根拠を示すことは不可能です。

例えば、ホテルや旅館など宿泊業界では宿泊者の属性情報や予約データ、レストランやスパなどの施設の利用状況、クレーム情報などの情報があります。これらのデータをAIによって分析することで、例えば「20代女性の宿泊者が増えている」といったような傾向を正確に捉えることができます。

その結果、需要予測や商品開発などの意思決定がより精度良く行えるようになります。また、宿泊料金の最適化やキャンセルリスクの軽減などにつながります。

また、分析の元データは現場で常に変化しています。状況の変化に合わせて再計算しなければなりませんが、AIであれば再計算のプロセスをリアルタイムで実行できます。ですから、予測を現場で活用するまでのタイムラグが存在しません。

競合企業に対して優位に立てる

AIによる需要予測の最大の強みは、従来は予測・分析に用いることのできなかったデータを有効活用できることです。競合は全く予測に活用できていないデータかもしれません。従来は全く、またはそれほど重視していなかったデータが、AI解析で実は中長期の需要を大きく左右することがわかることもも珍しくありません。

需要を決定する要因となる要素は一つや二つではありません。要素が5つ、6つ、それ以上に増えていくにつれて、要素の組み合わせを解析する作業量は膨大となります。機械学習であれば、予測のベースとなる複数の要素（変数）間の係数決定を自動で計算してくれます。

取り込むデータを蓄積して、予測モデルが洗練されていけば、競合が全く気付いていない要素、要素同士の相関係数を見つけることも可能でしょう。

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AIを用いた需要予測のデメリット

AIを利用した需要予測を社内で活用していく場合、理解しておくべき注意点もあります。どのような点に留意すべきか確認してみましょう。

予測に使えるデータを整える必要がある

AIによる需要予測には、予測対象に対応する過去の実績データが必要です。

例えば、店舗・商品ごとの日次販売数を予測するなら、販売数を同じ単位で継続して記録し、価格変更や販促、欠品の情報も確認できるようにします。

必要なデータの期間や件数は、予測する単位、予測先の期間、季節変動、利用する手法によって異なります。データの量だけで判断せず、欠損や記録方法の変更がないかを確認し、過去の一定期間を使って予測精度を検証します。

正確な需要予測ができないケースがある

AIで算出された需要予測の結果が必ずしも正しいとは限りません。AIはデータに基づいて組み立てられた数学モデルから算出した結果であり、あくまでも予測だからです。そのデータが直接影響する範囲での予測でなければ結果の信頼度は落ちていきます。

時間的には短期であるほど予測は有効です。長期的な予測は関与するデータの範囲が広く、それぞれのデータ間の相互関係が複雑になるため、一意的な結論を導くのが難しくなります。

予測精度が低い場合は、取り込むデータの量、質、リアルタイム性をチェックしましょう。予測する対象をできるだけ絞り込んで十分なデータを入手すること、そして精度の高いデータをリアルタイムで活用することが重要です。

AIでは（まだ）事業判断は難しい

AIの需要予測を利用する過程には必ず人が関与しなければなりません。AIの機械学習が、時に人の認知を超える結論を見つけることがあるのも事実です。しかし、AIは決して現実そのものを理解しているわけではありません。

実際の事業判断で効果的に活用するにはデータと現実の関係性を理解できる、常識と経験に裏打ちされた知的能力が必要です。

AI需要予測はこんな企業におすすめ

AIによる需要予測が特に有効なケースについて説明します。

成長期の企業

急激な成長ステージにある企業では、成長に追いつくだけの生産や調達をどのように確保するかが重要な課題です。

単純に販売の成長に追随する量を生産すればよいということではなく、設備や財務の投資、人材の確保や土地の問題など、相互に関係する決断すべき事項は多岐にわたります。

日々条件が変化する中で複雑な関係を解いていくために、AIによる需要予測は強力なツールとなります。

需要に影響する要因が多い企業

店舗や商品ごとの需要が、価格、販促、曜日、天候、地域のイベントなど複数の要因によって変わる企業では、手作業で傾向を把握しにくくなります。

AIを活用すれば、販売実績と各要因の関係を分析し、商品・店舗ごとの需要を予測できます。その結果を発注量や生産量の判断に役立てられます。

新商品など、対象の過去データが少ない企業

新商品には、その商品自体の販売実績がありません。この場合は、類似商品の販売実績、商品のカテゴリや価格、販売する店舗など、利用できる関連情報をもとに需要を見積もる方法があります。

販売開始後は実績を蓄積し、予測値との差を確認しながら見直します。関連するデータも得られない場合は予測の不確実性が大きいため、初期の発注量は人の判断も交えて決める必要があります。

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導入事例7選

実際にAIによる需要予測の導入事例を紹介します。開発やサービス導入の際にぜひお役立てください。

小売りスーパーでの発注・在庫管理システム（イトーヨーカドー）

イトーヨーカ堂は2020年9月、当時の全国132店舗にAIを使った商品発注の仕組みを導入しました。カップ麺や菓子など約8,000品目を対象に販売数を予測し、店舗の担当者がその提案を踏まえて発注を判断します。

先行してテストした店舗では、発注作業にかける時間を平均約3割短縮し、営業時間中の欠品を減らす効果も確認されました。

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！」
参照：イトーヨーカ堂｜「AI（人工知能）発注」の仕組みを全店に導入

食品メーカーの需要予測と生産計画（ハウス食品グループ）

ハウス食品グループは、ハウス食品、ハウスウェルネスフーズ、サンハウス食品の3社で利用していた需給・生産管理システムを統合し、NECのAIを活用した「需給最適化プラットフォーム」を導入しました。

販売実績や特売情報などを分析し、地域や倉庫ごとに異なる商品の出荷数・販売数を予測します。その結果を需給計画や生産計画に活用し、市場の変化に応じて生産量を見直せる体制を整えました。

需要予測を製造・在庫管理までつなげ、欠品や過剰在庫、食品ロスの削減を目指す事例です。NECの導入事例によると、福岡工場のインスタントラーメン商品では、需要予測から生産計画までの自動立案を先行運用しています。

参照：ハウス食品・NEC｜ハウス食品グループ3社が需給・生産管理を統合し、AIを用いた全体最適な運用を開始
参照：NEC｜ハウス食品グループのAI需要予測事例

外食産業での食品ロス削減（スシロー）

スシローでは、過去の販売実績をAIで分析し、食材の需要を予測しています。予測結果をもとに適正な発注数量や使用量を見積もり、食品ロスの削減につなげています。

店舗では、リアルタイムの需要予測をもとに必要なシャリの量を見極め、炊飯にも活用しています。食材の発注から店舗での調理まで、需要予測を業務に取り入れている事例です。

参照：FOOD & LIFE COMPANIES｜地球環境とともに

タクシーの乗車需要を予測（東京無線／NTTドコモ）

東京無線タクシーは2018年、NTTドコモの乗車需要予測サービス「AIタクシー」を導入しました。ドライバーが需要の多い場所を把握し、効率よく運行するための取り組みです。

AIタクシーは、エリアごとに現在から30分後までのタクシー乗車需要を10分ごとに予測し、その結果を車載端末などの地図上に表示するサービスでした。予測には、以下のデータを活用していました。

• 携帯電話ネットワークから作成した人口統計データ
• タクシーの運行データ
• 気象データや周辺施設のデータ

人の移動や過去の乗車実績などを分析し、乗客を見つけやすいエリアをドライバーに示していました。AIタクシーの提供は2022年6月15日に終了していますが、人流データをタクシーの需要予測に活用した事例です。

参照：東京無線協同組合｜人工知能による需要予測「AIタクシー」運行開始
参照：NTTドコモ｜「AIタクシー」の提供終了について

コロナ禍で在庫管理（Marshalls）

英国のコンクリートメーカーMarshallsでは、新型コロナウイルス感染症拡大の影響で需要予測が難しくなりました。そこでグローバルサプライチェーンの運営にAIを導入しています。

一日に4,000回の需要予測を実行することにより、最適な生産量と各拠点の最小在庫量を決定するシステムを構築しました。

参照：Peak｜Marshallsの在庫最適化事例

災害や感染症による需要変動に対応（リンガーハット／パロアルトインサイト）

リンガーハットは、以前から運用していた売上予測システムを基に、パロアルトインサイトと緊急事態にも対応する需要予測システムを開発しました。

販売実績に気象情報や地域の情報を組み合わせ、災害や感染症の拡大で需要が急変した際には、直近4～5日間の売上変化を予測に反映します。需要予測を使う自動発注アプリと店舗シフト管理アプリは、2022年8月に2店舗でテスト運用を開始しました。

参照：リンガーハット｜需要予測システムの共同開発を開始
参照：パロアルトインサイト｜リンガーハットの需要予測システム導入事例

ダイナミックプライシングによるチケット価格決定（ダイナミックプラス）

AIによってリアルタイムの需要予測をして、価格を柔軟に変更していきます。需給に応じて入場料が変わるのでダイナミックプライシング（需要などに応じて価格を変える手法）と呼ばれます。

サッカーのJリーグ、プロ野球、バスケットボールBリーグなどでダイナミックプラス株式会社が開発するダイナミックプライシングサービス導入が進んでいます。

ダイナミックプライシングとは何かをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

需要に合わせて価格を変動させることで、収益と動員数の最大化を目指せますし不当な高額転売への抑止力となることも期待されています。

参照：ダイナミックプラス｜導入事例

AIを用いた需要予測を導入する手順

需要予測システムを導入する際は、予測値を出すだけでなく、その結果をどの業務で使うかまで決めておきます。

導入後も予測と実績の差を確認し、販売傾向や取り扱う商品が変わった場合はデータやモデルを見直します。

関連記事：「需要予測に強いAI開発会社の選び方」

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実際にAI Marketにいただいた需要予測・最適化のAI活用相談事例

AI Marketには、小売・医療・製造・流通など幅広い業界から、需要予測や結果分析、生産計画最適化を目的としたAI活用相談を多くいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. クリニックにおける来院需要予測と売上変動要因の分析
2. 食品スーパー向け販促計画支援ツールの構築
3. 中古車販売に連動した仕入れ・在庫配分の最適化
4. 食品加工工場における生産計画の自動化
5. 電線メーカーにおける需要予測と計画精度向上

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① クリニックにおける来院需要予測と売上変動要因の分析

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：非公開

要件・技術整理内容

複数院を運営するクリニック様より、院内データを用いて需要予測と結果分析を高い精度で行いたいというご相談をいただきました。

具体的には、月ごとの施術件数や売上の増減に対して、何がどの程度影響したのかを把握したいというご要望です。たとえば、ある月に特定施術の件数が増加した場合に、広告費、予約電話本数などの候補要因を組み合わせて、増減要因を定量的に整理したいというイメージをお持ちでした。

単なる分析ツール導入ではなく、現状保有しているデータで何ができるのか、追加でどのようなデータ整備が必要かも含めて相談したい段階でした。

需要予測そのものにはまだ本格的に着手しておらず、まずは売上が下がった月に何が起きていたのかを把握できる状態を目指しておられました。

② 食品スーパー向け販促計画支援ツールの構築

ご相談企業様属性

• エリア：近畿う
• 従業員数：非公開

要件・技術整理内容

食品スーパーで過去の販売実績や販売動向に加えて、市場データやPOSデータを組み合わせ、最適な販売計画案を自動で作成する仕組みを構想されていました。

単に需要を数値で予測するだけでなく、これまで作成してきた販売計画の内容を読み込ませて、次回計画のたたき台を提示することを目指しておられました。

既存の仕組みや既製サービスを活用してどこまで実現できるのかも含めて検討したい状況でした。そのため、販売実績データ、POSデータなどをどのように組み合わせれば実用的になるかが論点となるご相談でした。

③ 中古車販売に連動した仕入れ・在庫配分の最適化

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：非公開

要件・技術整理内容

中古車の輸出販売を行う企業において、海外での販売見込みに基づき、日本国内での仕入れと現地での在庫配分を最適化したいというご相談でした。

月間の輸出台数をさらに伸ばしたいという意向があり、そのためには各店舗・各地域で何がどれだけ売れるかを見越して、日本側の仕入れ提案と現地側の要望をすり合わせながら在庫配置を決められる仕組みが必要とされていました。

地域によって売れ筋が異なること、日本側からの提案と現地側からの要望が併存していることから経験依存になりやすい運用が課題になっていました。

販売予測に加え、その予測を日本側の仕入れ判断と海外現地での配車判断につなげることが重要な論点でした。

④ 食品加工工場における生産計画の自動化

ご相談企業様属性

• エリア：中部
• 従業員数：〜100人

要件・技術整理内容

食品加工を行う企業様より、工場の生産計画を自動化したいというご相談をいただきました。複数ラインで多品種を扱っており、サイズ違いも含めると品目数が非常に多く、需要見込みと製造制約を両立しながら週次計画を組む必要がある業務です。

計画作成では、営業見込み、季節変動、連休前需要などの変動要因を見ながら、月間の概算予定を作成し、そこから週次計画に落とし込んでいるとのことでした。

このご相談では、SKU単位の需要予測に加え、製造ライン制約、賞味期限、営業判断、突発需要への対応まで含めた生産計画最適化が求められており、単純な時系列予測だけでは足りない現場制約一体型の計画支援が必要なケースでした。

⑤ 電線メーカーにおける需要予測と計画精度向上

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

要件・技術整理内容

電線の生産管理を担当されている企業様から、需要予測と生産計画精度の向上を中心に、AI活用の可能性を広く検討したいというご相談をいただきました。

需要予測が十分に進んでおらず、受注や納期対応の変動に現場が振り回されやすい点が課題でした。加えて、営業からの問い合わせ対応、材料手配、生産調整などの周辺業務が属人化しており、熟練者でなくても一定水準で判断できる仕組みを作りたいという意向もありました。

このご相談では、受注動向からの需要見込みに加え、予測結果を計画と現場運用に接続する設計が重要になる事例です。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業・事業部門からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、既存業務との接続、企業選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも需要予測や業務最適化に関するAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

AIによる需要予測についてよくある質問まとめ

AIによる需要予測の導入はAI Marketへ

過去の現実のデータを元にして将来の事業の姿を予測する需要予測は、すべての経営・事業計画において求められる機能です。より高精度でよりリアルな需要予測のシステム化のために、AIへの期待は非常に高く、その機械学習の能力が極めて有効であると考えられています。

一方で、その導入にあたっては基礎となるデータの収集や予測モデルの構築にあたって、十分な知識と経験のある担当者が開発に関与することが必要です。