需要予測とは？手法や必要なデータに計算方法や注意点・AIを使ったトレンド等を解説
需要予測とは？と言った基本から成功事例・失敗事例、実践に役立つエクセルテンプレートやPythonライブラリ、最新トレンドまでを網羅的に解説。企業が在庫管理や売上拡大を実現するために必要な需要予測のポイントをわかりやすく解説します。
▼この記事でわかること
- 需要予測の基本とメリット
- 成功事例・失敗事例とそこからの学び
- 需要予測の手法について
需要予測とは？簡単に解説
需要予測とは、将来の製品やサービスの需要量を予測するプロセスのことです。
製造業や小売業、物流業などあらゆる業界で重要視されており、適切な需要予測を行うことで「在庫不足」や「余剰在庫」、「機会損失」を回避し、利益最大化や業務効率化につなげることができます。
需要予測を精度高く行うためには、過去の販売データや外部の経済指標、トレンド情報など様々な要素を考慮する必要があります。近年ではAIや機械学習の発展により、より精密な需要予測が可能になっています。
需要予測に必要なデータ
需要予測を行う上で必要となるデータは主に以下の通りです。
- 販売実績データ
過去の販売数や売上金額などの履歴データは最も基本的な情報です。季節性やトレンドの傾向を分析するために必須となります。 - 在庫データ
過去から現在までの在庫推移を把握することで、需要予測のブレを最小限に抑えることができます。適正在庫を維持するための判断に活用されます。 - 顧客データ
購買履歴や顧客属性などのデータを活用することで、顧客単位・セグメント単位の需要を把握することが可能になります。 - 外部データ（経済指標・トレンド情報・天候など）
景気動向や為替レート、競合状況、さらには季節要因や天候データなど、多角的にデータを取り込むことで精度を高められます。 - マーケティング施策関連データ
広告キャンペーンや販売促進イベントなどの履歴データを含めると、一時的な需要変動の要因を捉えやすくなります。
需要予測の手法
需要予測の主な手法をいくつかご紹介します。ビジネスの規模やデータの種類、実装コストによって選択肢は異なります。
移動平均法（単純移動平均・指数平滑法）
過去データの平均を使うシンプルな統計的手法です。需要の変動が激しくない場合や、短期的な予測に適しています。
回帰分析
需要を左右する要因（価格、広告費、景気指標など）と需要実績の関係をモデル化します。変数を適切に選ぶことで精度が向上します。
時系列分析（ARIMA、SARIMAなど）
時系列データの傾向・季節性・変動要素を考慮しながら、将来の需要を予測する統計モデルです。小売や在庫管理でよく使われます。
機械学習・深層学習
ランダムフォレストやXGBoost、深層学習（RNN、LSTMなど）を用いた高度な手法です。複雑な要因を組み合わせて高い精度を期待できますが、データの前処理やモデル構築・運用に知識やリソースが必要です。
需要予測の成功事例
以下より、需要予測の重要性を、実践する企業の成功例からご紹介いたします。
成功事例１：大手小売チェーンの在庫最適化
大手小売チェーンが過去の販売データと天候データ、広告キャンペーン情報を組み合わせて需要予測モデルを構築。店舗ごとの需要変動をきめ細かく予測し、在庫水準を最適化することで廃棄ロスを20％削減しながらも欠品率を大幅に改善しました。
成功事例２：ECサイトのレコメンド強化
ECサイト運営企業が顧客の閲覧履歴・購買履歴・レビュー分析などのビッグデータを活用して機械学習モデルを
構築。ユーザーが興味を持つ商品を自動的にレコメンドすると同時に、適切な在庫手配とプロモーションを実施しました。
その結果、導入後3か月でサイト全体の購入率が20％向上し、在庫回転率を1.5倍に改善。加えて、関連商品を一括で表示する「まとめ買い提案」機能により、客単価が15％上昇するなどの効果が得られました。
成功事例からの学び
- 多角的なデータ活用で予測精度を高める
過去の販売実績や天候、広告キャンペーン情報、顧客の閲覧・購買履歴など、さまざまなデータを組み合わせることで、より正確に需要を捉えられる。 - 在庫最適化やレコメンド機能による売上・利益の向上
廃棄ロスや欠品率を改善したり、購入率や客単価を底上げするなど、需要予測を活用することでビジネス指標が大幅に伸びる。
需要予測の失敗事例
失敗事例にこそ学びはあるものです。以下の事例を抑えておくことで、同じ失敗を回避しましょう。
失敗事例１：データ不足による不正確な予測
小規模企業が需要予測システムを導入したものの、過去の販売実績データしか活用しておらず、外部要因やトレンドを考慮できませんでした。結果としてシーズナリティや競合の影響を読み取れず、在庫過多によるキャッシュフローの悪化を招きました。
失敗事例２：過剰なモデル複雑化と運用コスト増大
大手メーカーが最先端のAIモデルを導入したものの、データの前処理やシステム運用コストが高騰し、肝心の予測精度向上以上のコストメリットを得られなかったケースです。システム導入後のメンテナンス体制の不足や、担当者スキル不足が原因となりました。
失敗事例からの学び
- データ不足は重大なリスク
外部要因やトレンドを考慮しない予測は精度が低く、在庫過多によるキャッシュフローの悪化などにつながる。 - 過剰なモデルの複雑化はコスト増大の恐れ
最先端のAIモデルを導入しても、運用体制やスキルが不足していると、期待した効果以上にコストがかかり、ROIを損ねる原因となる。
需要予測の計算に使えるツール
需要予測の計算に使えるツールを紹介いたします。
需要予測に使えるエクセルテンプレート
Excelを用いた簡易的な需要予測テンプレートは、スモールスタートに適した方法です。以下のような機能を備えたテンプレートを活用すると便利です。
基本的なテンプレート構成
- 日付/期間: 需要を予測する対象の日付または期間（月、週など）を入力します。
- 過去の需要: 過去の需要データを入力します。
- 予測需要: 予測モデルを用いて算出した需要予測値を入力します。
- 予測誤差: 予測値と実際の需要との差を計算します。
- 備考: 予測に影響を与える可能性のある要因（イベント、キャンペーンなど）を記録します。
基本的な予測方法
- 移動平均法: 過去の一定期間の需要の平均値を予測値とします。
- Excel/スプレッドシートのAVERAGE関数を使用します。
- 指数平滑法: 過去の需要に重み付けをして平均値を計算し、予測値とします。
- Excel/スプレッドシートでは、組み込みの関数はありませんが、数式で計算できます。
- 線形回帰: 過去の需要と日付/期間の関係を線形モデルで表し、将来の需要を予測します。
- Excel/スプレッドシートのLINEST関数を使用します。
高度な予測機能
- 季節変動の考慮: 季節変動を考慮した予測モデルを使用します。
- 例えば、SARIMAモデルなどがあります。
- イベント要因の考慮: イベントやキャンペーンなどの要因を予測モデルに組み込みます。
- 重回帰分析などを使用します。
- 予測精度の評価: 予測誤差の平均二乗誤差（RMSE）や平均絶対誤差（MAE）などを計算し、予測モデルの精度を評価します。
- Excel/スプレッドシートの数式で計算できます。
- グラフによる可視化: 過去の需要、予測需要、予測誤差などをグラフで表示し、傾向を把握しやすくします。
- Excel/スプレッドシートのグラフ作成機能を使用します。
需要予測に使えるPythonライブラリ
Pythonには高度な需要予測に役立つライブラリが多数存在します。
- pandas: データの加工や分析に必須
- NumPy: 数値計算の土台
- statsmodels: ARIMA、SARIMAなどの時系列分析
- scikit-learn: 機械学習の基本的なアルゴリズムを多数搭載
- Prophet（Facebook開発）: 時系列予測に特化したライブラリ
プログラミングの知識がある場合、これらのライブラリを活用することでカスタマイズ性の高い需要予測モデルを構築できます。
需要予測の問題点
需要予測の重要性などはここまでで紹介した通りですが、反対に注意点はないのでしょうか。下記より確認していきましょう。
データの品質・量が不十分
学習データが限られていたり、誤ったデータが混在していると、どれだけ高度なモデルを使っても精度が向上しません。
予測精度が不安定
外部要因の急激な変化（自然災害、パンデミック、為替変動など）により、従来のデータに基づいた予測モデルが通用しなくなるリスクがあります。
運用コスト・スキル不足
高度な予測モデルを導入しても、それを運用・メンテナンスするための人材や組織体制が整っていないと効果を最大化できません。
組織内での連携不足
需要予測の結果をどの部署がどのように活用するかが明確でない場合、予測精度が高くてもビジネス効果が限定的になります。
需要予測を外部コンサルティングに依頼する際の注意点
問題点で取り上げた通り、データの品質やスキルの面、そして組織内連携など、需要予測に取り組もうと思ってもハードルが高いことも事実。そのため、外部コンサルティングの力を借りようと思われる企業も多いです。
その際の注意点を、事前に抑えておきましょう。
費用対効果の確認
外部コンサルティングに依頼する際は、導入・運用にかかるコストと期待される効果のバランスを明確にする必要があります。
業界知識・実績の有無
コンサルティング企業が自社業界に対する知見や実績を持っているかをチェックしましょう。業種特有の季節性や規制を無視した予測は精度を下げます。
共同プロジェクト体制の構築
コンサル任せにするのではなく、自社の担当者やデータを扱うチームとコラボレーションしながら進めることが重要です。
需要予測の最新トレンド
AIや機械学習など、この数年だけを見ても目覚ましい発展を遂げた分野があります。そのため、最新トレンドにアンテナを張り、需要予測の効率化や精度の上昇の実現に気を配ることも重要です。
2025年時点では、以下の4点が需要予測の最新トレンドとなりますので、チェックしておきましょう。
AI・機械学習の高度化
ニューラルネットワークや深層学習を活用した予測モデルが増え、高精度な予測が可能になっています。
クラウド型ソリューションの普及
専門的なインフラ構築が不要なクラウド型の需要予測サービスが登場し、導入ハードルが低下しています。
リアルタイム予測
IoTやPOSデータの活用、API連携などによりリアルタイムでデータ収集・分析を行い、最新情報を反映する予測が可能になっています。
需要予測×サプライチェーン管理の連携
サプライチェーン全体の可視化と連動した需要予測が注目されています。調達から生産、物流、販売まで統合的に管理することで効率化が期待できます。
総括
需要予測は、企業が最適な在庫管理や売上拡大を実現するための重要な施策です。
正確な需要予測を行うには、信頼できるデータ基盤の構築、組織全体の連携、そして適切な予測モデルやツールの導入が不可欠。成功事例や失敗事例から学び、最新のAI技術やツールを駆使しながら最適解を導き出すことで、ビジネス競争力の大幅な向上が期待できるでしょう。
