需要予測の手法10個徹底解説！選択のポイントは？使えるツールはエクセル？AI？

需要予測はビジネスで重要な役割を果たし、売上や利益を上げるために活用する企業が増えています。しかし需要予測の手法にはさまざまな種類があり、どれを用いるべきか悩むかもしれません。

業務や事業の特性、利用可能であるデータの種類や量によって、最適な手法は変わってきます。精度の高い予測をするためには、適切な手法を選定する必要があるでしょう。

本記事では需要予測でよく使われている手法を10種類を解説します。また、手法の選択のポイントと需要予測を効率的にするためのツールについても説明します。

こちらで需要予測とは何か？なぜ必要か？詳しく説明しています。

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需要予測手法の分類

需要予測の方法は大きく以下の2つに分類できます。

• 統計的な定量的予測
• 人的な定性的予測

それぞれの詳細を説明します。

統計的な定量的予測

定量的予測とは、過去のデータや統計手法を用いて予測をする方法です。数学的や統計的なモデルが用いられ、既存製品や安定した市場での需要予測に適しています。高精度での予測が可能で、客観的かつ公平なパターンやトレンドを検出できます。

人の経験による定性的予測

定性的予測とは、専門家の意見や市場調査など人の経験を用いて予測をおこなう方法です。過去のデータや統計データが不十分であったり、存在しなかったりという場合に適しています。

主に新製品の需要予測や、新市場の開拓のシナリオの作成に使われます。定性的予測は定量的予測よりも精度は落ちてしまいますが、迅速で低コストでの実施が可能です。

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定量的予測の手法

定量的予測の手法には多くの種類があります。本記事では代表して以下の8つの手法を解説します。

• 算術平均法
• 移動平均法
• 加重移動平均法
• 時系列分析法
• 指数平滑法
• ホルト・ウィンタース法
• 回帰分析法
• 多変量解析

それぞれの詳細を解説します。

算術平均法

算術平均法は、過去のデータの数値を個数で割る平均を用いた需要予測の基本的手法です。過去の需要データをすべて足し合わせた合計を、データの数で割って平均値を算出します。この平均値を将来の需要の予測値とする手法です。

非常にシンプルな手法で計算が簡単です。上記画像でサンプルデータを示します。

一方で、過去のデータをすべて等しく考慮するため、トレンドや季節性を反映させることは難しいでしょう。安定した市場や一定のパターンを持つ需要に適用できます。

移動平均法

移動平均法は、移動させながら平均をとっていく方法です。特定期間の過去のデータの平均値を用いて需要予測をします。

上記画像は3カ月移動平均、4カ月移動平均、5カ月移動平均のサンプルデータです。過去のデータの一部分を平均化することで、時系列データの短期的な変動を滑らかにして、データの中心的傾向を見ることが可能です。

具体的には、規定された期間のデータを足し合わせて、合計を期間のデータ数で割ります。例えば、過去3カ月の移動平均であったら、1月前・2月前・3月前のデータを合計し、データ個数の3で割ります。

短期的な変動やノイズを除去して、中期的な傾向を見ることが可能で、算術平均よりも需要のトレンドの把握に役立つでしょう。

一方で長期的なトレンドやパターンを捉える点は難しく、選択する期間で予測結果が大きく変わる場合があるため注意してください。

加重移動平均法

加重移動平均法は、移動平均法の一種で、最新の需要変動の影響を考慮して算出します。すべてのデータを等しく扱うのではなく、新しいデータはより大きな重み、古いデータには小さな重みにして予測します。

実績データに0から1の間で加重平均係数を重みとして与えて計算します。例えば、加重平均の係数を前月は最大値の1として、そこから1カ月遡るごとに重みを0.2ずつ減少させていくと仮定しましょう。1月前のデータには1の重み、2月前には0.8の重み、3月前には0.6の重みをかけて合計し、重みの合計の2.4で割ります。上記画像は加重移動平均のサンプルデータです。

データの変動が大きい場合やトレンドが存在する場合に有効です。一方、適切な重みの設定が必要で、専門知識や経験が必要です。

時系列分析法

時系列分析法は、時系列データを分析して将来の傾向やパターンを予測するための手法です。一定の時間間隔で測定されたデータを使用します。例えば、毎日、毎週、毎月のように定期的な間隔で収集します。

時系列分析法にはさまざまなモデルがあり、中でも重要な手法の一つが「ARIMAモデル」です。以下の3つの要素で成り立ちます。

• 自己回帰
• 積分
• 移動平均

それぞれのパラメータを決定して、モデルをデータに適合させて予測をおこないます。過去の連続的な需要データから製品の需要など対象が持つ周期性や季節性、トレンドを分析し将来の需要を予測可能です。

関連記事：「時系列分析とは？特徴や手法、用いられるAIモデル、企業の活用事例を徹底解説！」

指数平滑法

指数平滑法は、前期の実績値と予測値から重みづけをして今期の予測をする方法です。時系列データから予測値を算出し、最新のデータに重みを置きながら、徐々に過去のデータに対しての重みを減らします。

新しい情報ほど予測に大きな影響を与え、古い情報は徐々に影響が小さくなるという考え方の手法です。過去実績の季節性やトレンドは除去してしまうため、需要が一定の水準でランダムに変動するような需要特性を持つ製品に向いています。

ホルト・ウィンタース法

ホルト・ウィンタース法は三重指数平滑法とも呼ばれ、指数平滑法を発展させた手法です。トレンドと季節性を同時に考慮します。時系列データの予測をおこなう1つの手法です。

指数平滑法で設定した平滑化定数以外に、トレンド要素の平滑化定数と季節要素用の平滑化定数を決定します。0から1の間の値でそれぞれ設定し、大きい値ほど直近のデータへの反応が早く、小さいほど反応は鈍くなります。

トレンドが時間とともに変化し、一年を通じた規則的な変動の季節性を持つような時系列データの予測に適しているでしょう。それぞれの平滑化定数であるパラメータを設定する手間がかかり計算が複雑になる点がデメリットです。

回帰分析法

回帰分析法は、因果関係がある数値同士の関係性を求め、結果を予測する手法です。1つまたは複数の説明変数（独立変数）と目的変数（従属変数）との関係をモデル化し、説明変数から目的変数を予測します。

需要予測においては目的変数が需要、説明変数が価格や経済指標など需要に影響を与える要素です。ExcelやGoogleスプレッドシートで簡単に回帰式を求められます。

多変量解析

多変量解析は複数の変数間の関係性を調査するための統計的技法の総称です。商品やサービスの需要に影響を及ぼす可能性がある複数の要因を同時に考慮して、相互関係や影響の度合いなどを解析します。

多変量解析には以下があります。

• 重回帰分析
• クラスター分析
• 因子分析
• 主成分分析

こちらで多変量解析の各手法についてデータ分析の視点から詳しく説明しています。適切な変数の選択やモデルの有意性の確認などに注意しなくてはなりません。

定性的手法

定性的手法での需要予測は、専門家の意見や市場での調査をもとにします。統計データや過去のデータが不十分であったり、新製品や新市場の開拓といった、これまでのデータを集められない場合に適しています。

デルファイ法

デルファイ法は、専門家の意見を集約し、将来の予測をする手法です。一連の専門家に同じ質問をして、それぞれからの回答を集約します。集約した需要予測を、再び全員に配り、他者の予測や根拠を確認しながら自身の予測を更新するというサイクルを何度か繰り返す手法です。

不確実性の高い長期予測や、市場動向の予測などに用いられます。デルファイ法は時間がかかる点や、強い意見に影響を受けやすいデメリットがあります。

市場調査

市場調査は、需要予測の代表的な定性的手法です。特定の市場の状況や消費者の行動、競合他社の動向などを調べる方法です。顧客へのアンケート、インタビューなどが含まれます。

消費者の意見や好みや傾向を把握して需要を予測します。人による経験の予測であるため、ヒューマンエラーの発生や集計と分析には手間や時間がかかるデメリットがある点には注意してください。

AI開発会社をご自分で選びたい場合はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

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需要予測手法の選定ポイント

需要予測の手法を選ぶ際のポイントは、以下の点があります。

• 過去データから誤差の少ない手法を選ぶ
• データの質と量をともに上げる
• 誤差を分析する

主に定量的予測で過去のデータを扱う際の処理に関するポイントです。それぞれの詳細を説明します。

過去データを利用し誤差の少ない手法を選ぶ

手法にはいくつか種類があるため、過去データを利用してそれぞれの手法の精度を検証しましょう。過去の状況から予測し、誤差がなるべく少なくなるような手法を採用します。

過去データの活用で最適な手法を選択できれば、予測の精度が高まり誤差を最小化できます。ビジネス戦略で需要予測を活用する上で重要な要素となるでしょう。

データの質と量をともに上げる

需要予測をおこなう上でのデータの質や量は非常に重要です。精度を高めるためには、質の高いデータを多く準備する必要があります。

たとえ大量のデータを収集できたとしても、分析に不要なデータばかりだと予測が正しくおこなえません。データの質と量を満たすためには、データ収集で精度と範囲を確保し、クリーニングや前処理を適切におこなう必要があります。

過去データを利用する場合でも、データの質と量にこだわりましょう。高品質なデータを確保することで、高精度の需要予測が可能です。

予測値と実績値の誤差を比較し細かく分析する

需要予測で算出された予測値と実績値を比較し、細かく分析や検証しましょう。予測結果は一度算出したら終わりというものではありません。予測値と実績値の誤差を確認し、なぜ誤差が発生したのか細かく分析する必要があります。

例えば、データの品質、手法の適応性、外部環境の影響などが予実の誤差の原因として考えられます。また時間軸で見た場合に、予測の誤差が特定のパターンを持つかもしれません。

イトーヨーカドーでは、AI商品発注システムを導入し、イベント時の需要変動に対応しています。大型連休時の需要予測誤差が大きかったため、過去の連休データを詳細に分析し、連休の長さや時期に応じた需要パターンをモデルに組み込み、連休時の欠品率が改善されました。

予測の誤差が一定のパターンを持っていた場合には、特定の期間や事象に対して手法を見直すきっかけとなるかもしれません。

分析結果をもとに、予測モデルの精度を改善して、精度の向上を図ることが大切です。分析、改善、手法の再選定のサイクルを繰り返すことで、予測精度を高められます。

需要予測をサポートするツール

需要予測をするためには、必要なデータ収集や手法を用いた計算をする以下のツールが欠かせません。

• 表計算ソフトウェアのExcel
• 需要予測システム
• AI・機械学習

Excel（エクセル）

ExcelはMicrosoft社の表計算ソフトで、多くの企業のパソコンにインストールされています。またクラウド上で利用できるGoogleスプレッドシートもよく使われています。

多くの関数が用意されているため、さまざまな平均値や回帰式を求められます。需要予測の計算を効率的にする有益なツールです。Excelには「予測シート」機能が付いており、ワンクリックで予測数値をグラフ化できます。

需要予測システム

需要予測システムは、過去データや市場動向などをもとに需要予測をするための専門的なツールです。大量のデータを取り扱い、複雑な計算をしなければなりません。ヒューマンエラーの発生や計算が複雑であるため手間がかかってしまいます。

需要予測システムによって、複雑な予測タスクを自動化して、予測精度の向上が実現可能です。需要予測の業務を効率化できるでしょう。

AI・機械学習

AI（人工知能）の活用で、複雑な需要のパターンを把握でき、高度な予測が可能です。AIを用いて、データの複雑なパターンを学習し、これからの需要を予測します。

従来手法ではとらえることが難しかった微妙な関連性やパターンの発見も可能で、大量のデータや多変量の予測に効果的です。

AIを活用した需要予測については、以下の記事を参考にしてください。「AIによる需要予測とは？何にどこまで使える？デメリットは？導入事例徹底解説」

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需要予測についてよくある質問まとめ

まとめ

本記事では、需要予測に実際に使われている手法を解説しました。需要予測はビジネスに不可欠であり、重要性は高まっています。

事業の特性や利用可能なデータの種類や量によって、最適な手法が変わってくるため、本記事を参考に自社に合わせた手法を選定してください。また、需要予測を効率的にするためのツールも活用するなら、予測の精度が高まり、ビジネス戦略で需要予測を活用する上で重要な要素となるでしょう。