需要予測AIとは？活用事例やメリット・デメリットを解説
「来月はどれくらい売れるのか」「在庫をどこまで確保すればよいのか」は、小売や製造、食品など幅広い業界で発生する課題です。
過去の実績だけで判断すると、天候や曜日、販促などによる需要の変化を十分に捉えられない場合があります。
そこで利用されているのが、販売実績や外部データを使って将来の需要を推定する需要予測AIです。
この記事では、需要予測AIの仕組みや活用方法、メリット・デメリット、導入の流れまで解説します。
目次
需要予測AIとは？
需要予測AIとは、販売実績や在庫、天候、曜日などのデータから、将来の商品販売数や来店数などを予測する仕組みです。
需要予測そのものはAIが登場する以前から行われており、移動平均や回帰分析などの統計手法も使われてきました。
機械学習を用いた需要予測では、複数の変数や非線形な関係をモデルへ取り込み、予測値を算出できる点が特徴です。
一方で、AIを使えば従来の統計手法よりも精度が高くなるとは限りません。
データ量や品質、予測期間などによって適した方法は異なるため、複数のモデルを比較して決めることもあります。
需要予測AIでできること
需要予測AIの役割は、将来の数値を算出するだけではありません。
予測した数値を在庫・生産・人員配置などにどう反映するのかまで設計して、実際の業務で活用します。
主な用途は以下の3つです。
- 過去の販売実績や外部データから将来の需要を予測する
- 販売数・来店数・在庫リスクなどを予測する
- 在庫管理・生産計画・販売戦略などに活用する
過去の販売実績や外部データから将来の需要を予測する
需要予測では、過去の販売数や売上だけでなく、価格、販促、曜日、祝日、天候などを組み合わせて分析する場合があります。
たとえば、アイスの販売数を予測するなら、過去の販売実績に気温を加え、気温の変化と販売数にどのような関係があったのかをモデルへ反映します。
ただし、データを増やせば必ず予測精度が上がるわけではありません。
予測対象との関係が薄いデータを追加すると、かえってモデルが複雑になる場合もあります。どのデータを使うかは、実績との誤差を確認しながら調整します。
販売数・来店数・在庫リスクなどを予測できる
需要予測の対象は商品の販売数だけではありません。
小売店や飲食店なら来店数、物流なら荷物量、コールセンターなら問い合わせ件数など、一定の間隔で記録される数値も予測対象になります。
在庫情報と組み合わせれば、販売予測に対して在庫が不足していないかも確認できます。
ここで決めておきたいのが、何を・どの単位で・どの期間先まで予測するのかです。
店舗別の日次販売数と全社の月間販売数では、必要になるデータや予測方法も変わります。
在庫管理・生産計画・販売戦略などに活用される
需要予測で算出した数値は、発注量や生産量を決める際に使えます。
たとえば、翌週の販売数と現在庫、入荷予定を照らし合わせれば、追加発注を検討する商品を確認できます。
製造業であれば、生産数量や原材料の調達計画に予測値を反映する使い方もあります。来店数を予測し、スタッフの配置を調整する方法もあるでしょう。
ただし、需要を予測することと、発注や生産を自動で決めることは別です。
誰が数値を確認し、実際の業務へどう反映するかまで決めておく必要があります。
需要予測AIを導入するメリット
需要予測AIを導入すると、担当者の経験だけではなく、過去のデータも将来の需要を判断する材料として使えます。
メリットは以下の5つです。
- 在庫切れによる販売機会の損失を減らせる
- 過剰在庫や廃棄によるコストを削減できる
- 発注や生産計画を効率化できる
- 担当者による予測のばらつきを減らせる
- データをもとにした経営判断に活用できる
在庫切れによる販売機会の損失を減らせる
需要が想定を上回ると、商品を購入したい顧客がいても在庫を用意できない場合があります。
需要予測を使えば、過去の販売傾向や季節変動などから今後の販売数を推定し、発注量を考える際に利用できます。
たとえば、毎年夏に販売数が増える商品なら、前年の実績だけではなく気温なども含めて発注数量を検討できます。
ただし、予測値どおりに発注すれば欠品を防げるわけではありません。
商品の納品までにかかる時間や安全在庫、仕入先の供給能力も含めて発注量を決めます。
過剰在庫や廃棄によるコストを削減できる
実際の需要より多く仕入れると、在庫の保管費用や値引き、廃棄などが発生します。
特に、食品や季節商品は販売できる期間が限られるため、需要と仕入れ量の差がそのまま損失につながることがあります。
需要予測を発注や生産計画へ取り入れると、販売見込みと在庫量を比べながら数量を調整できます。
ただし、AIそのものが在庫を削減するわけではありません。
予測値と実績の差、実際の余剰在庫や廃棄量を確認しながら、仕入れや生産数量を見直すことが前提です。
発注や生産計画を効率化できる
商品数や拠点数が多い企業では、販売実績を一つずつ確認しながら発注量を決めるだけでも時間がかかります。
需要予測システムを利用すれば、対象商品の予測値を一定の条件でまとめて算出できます。
すべてを自動で決める必要もありません。
たとえば、通常商品は予測値を基準とし、大型キャンペーンや新商品など判断が難しいものだけ担当者が確認する方法があります。
人が確認する案件を絞り込むことで、発注や生産計画にかかる作業を減らせます。
どこまでシステムへ任せるかは、運用前に決めておきましょう。
担当者による予測のばらつきを減らせる
経験にもとづいて発注量や販売数を判断している場合、同じ実績を見ても担当者によって予測が異なることがあります。
需要予測モデルを使えば、共通のデータと計算方法から算出された数値を、判断の基準として共有できます。
一方で、AIの予測が常に現場の担当者より正しいわけではありません。
たとえば、新商品の投入や競合店の開店など、モデルにまだ反映されていない情報を担当者が把握しているケースもあります。
その場合は、AIの予測値を基準にしながら、現場の情報をもとに補正するといった運用が大切です。
データをもとにした経営判断につなげられる
需要予測は、発注担当者だけではなく、売上計画や生産計画を立てる部門でも利用できます。
たとえば、商品カテゴリ別に今後の需要を予測できれば、その数値を参考に仕入れ予算や生産量を検討できます。
ただし、需要予測は将来の販売数を確定するものではありません。
実際の需要とは差が生じるため、一つの予測値だけで計画を決めるのは避けたほうがよいでしょう。
予測値だけではなく、過去にどの程度の誤差があったのかも合わせて見ることで、途中の計画変更にも対応できます。
需要予測AIを導入するデメリット
需要予測AIを使うには、事前のデータ整備や導入後のモデル管理も必要です。
主なデメリットは以下の4つです。
- 十分な量と質のデータが必要になる
- 導入やシステム連携に費用がかかる
- 急な社会変化や災害などは予測が難しい場合がある
- AIの予測結果だけに頼ると判断を誤る可能性がある
十分な量と質のデータが必要になる
需要予測では、販売数や在庫など、予測したい対象に関する過去のデータを利用します。
ただし、「何年分あれば十分」と一律に決められるものではありません。
季節によって売れ方が変わる商品なら複数年の実績が参考になりますが、販売期間が短い商材では同じ考え方が使えないこともあります。
また、データ量だけではなく、欠損や入力ミス、商品コードの変更なども確認が必要です。
過去データが多いほど予測精度が上がるとは限らないため、期間や粒度、欠損状況まで整理しておきます。
導入やシステム連携に費用がかかる
需要予測AIにかかる費用は、利用するサービスによって異なります。
既製のクラウドサービスを使う方法もあれば、自社向けに予測モデルを開発する方法もあります。
また、販売管理や在庫管理システムからデータを自動で取り込む場合、API連携やデータ基盤の整備が別途必要になることもあります。そのため、ツールの料金だけではなく、初期設定・データ連携・運用・モデルの見直しまで含めて費用を確認します。
まずは一部の商品や店舗だけで試し、その後に対象を拡大するとよいでしょう。
急な社会変化や災害などは予測が難しい場合がある
機械学習による需要予測では、過去のデータに含まれる傾向をもとに将来を推定します。
そのため、大規模災害や急な制度変更、新しい商品の急激な流行など、過去に似た事例がない変化では予測が大きく外れることがあります。
こうした状況では、通常時と同じ予測モデルだけで判断するのは難しいでしょう。
現場から得られた情報をもとに予測値を補正したり、特殊な期間のデータを学習対象から分けたりする対応も必要です。
通常時と例外時で運用を分けることで、AIの予測だけに頼る状態を避けられます。
AIの予測結果だけに頼ると判断を誤る可能性がある
需要予測で算出される数値は、あくまで過去のデータにもとづく予測です。
競合店舗の新規出店、新しい販促企画、取引先の方針変更など、モデルへ入力されていない情報によって実際の需要が変わることもあります。
また、利用する手法によっては、予測値になった理由を説明するのが難しい場合もあります。そのため、予測値だけではなく、過去の予測誤差や現場が持つ最新情報も見ながら判断することが必要です。
大きく外れた場合は、その理由を記録して次の予測に活かします。
試行錯誤しながら精度を高めつつ、AIの予測結果に依存しない考え方が大切です。
需要予測AIの業界別の活用事例
需要予測AIの使い方は、業界や予測する対象によって異なります。
以降では、特定企業の事例ではなく、小売・食品・製造・物流・飲食における代表的な活用方法を紹介します。
- 小売業
- 食品業界
- 製造業
- 物流業界
- 飲食業界
小売業｜店舗や商品ごとの販売数を予測して在庫を調整する
小売業では、店舗・商品単位の販売数を予測し、発注数量を考える際に利用します。
同じ商品でも、店舗の立地や曜日、天候、キャンペーンなどによって売れ方は変わります。
過去の販売実績にこれらの情報を加えることで、店舗ごとの販売数を予測できます。
その数値を現在庫や納品までの日数と照らし合わせれば、追加発注する商品の候補を絞れます。
予測値をそのまま自動発注へ反映するのか、店舗スタッフが確認してから確定するのかは、業務フローに合わせて決めます。
食品業界｜販売量を予測して食品ロスや廃棄を減らす
食品は賞味期限や消費期限があるため、需要を上回って生産・仕入れすると廃棄が発生する場合があります。
需要予測を販売・生産計画へ取り入れれば、今後の販売見込みを確認しながら生産数量を調整できます。
一方で、食品ロスには需要予測だけでなく、製造、流通、販売期限など複数の要因が関係しています。そのため、予測結果だけで廃棄を減らそうとするのではなく、発注や在庫管理の方法も合わせて確認が必要です。
販売実績との誤差を追いながら、生産・仕入れ量を調整します。
製造業｜製品需要を予測して生産量や部品調達を調整する
製造業では、販売計画や受注実績などから製品の需要を予測し、生産計画や部品調達へ反映できます。
特に部品調達から製造まで時間がかかる製品では、注文を受けてから調達を始めても納期に間に合わない場合があります。
一方、需要を多く見積もれば完成品や部品の在庫が増えます。
そこで、複数の需要シナリオを作り、生産能力や部品のリードタイムと照らし合わせながら計画を立てる方法があります。
需要予測は生産量を自動で決めるものではなく、計画を検討するための情報として使います。
物流業界｜荷物量を予測して車両や人員を配置する
物流業界では、日付や拠点ごとの荷物量を予測し、必要な車両や人員を考える材料として利用できます。
荷物量は曜日だけでなく、ECサイトのセール、季節、荷主側のキャンペーンなどによっても変化します。
たとえば、毎年大型セールの期間に荷物が増えるのであれば、事前に人員や車両を確保する計画を立てられます。
ただし、予測した荷物量だけでは実際の配車計画は決まりません。
需要予測と、人員・車両・配送ルートを決める最適化は別の処理として考える必要があります。
飲食業界｜来店客数を予測して食材の仕入れやシフトを調整する
飲食店では、過去の来店数や売上に、天候・曜日・周辺イベントなどを加えて来店数を予測する方法があります。
来店客数の見込みが分かれば、食材の仕込み量やスタッフ数を決める際の参考になります。
ただし、来店客数とメニューごとの販売数は同じではありません。
食材量まで予測したい場合は、来店数に加えてメニュー別の注文実績も必要です。
「来店数を予測したいのか」「商品別の販売数まで予測したいのか」を先に決めておくと、集めるデータも明確になります。
需要予測AIを導入するまでの流れ
需要予測AIを導入するときは、先にサービスを探すよりも、何を改善したいのかを整理してから進めます。
基本的な流れは、以下の6つです。
- 解決したい課題と予測対象を明確にする
- 売上・在庫・顧客など必要なデータを集める
- 予測に使えるようデータを整理する
- 自社に合った需要予測AIやサービスを選ぶ
- 小規模なPoCで予測精度と効果を検証する
- 実際の業務へ導入して継続的に改善する
1. 解決したい課題と予測対象を明確にする
最初に決めるのは、導入するAIではなく、解決したい業務上の課題です。
欠品を減らしたいのか、廃棄を抑えたいのか、発注作業を減らしたいのかによって、予測すべき対象は変わります。
課題を整理したら、商品・店舗・日などの予測単位と、翌日・翌週・翌月といった予測期間を決めます。
あわせて、導入前後を比較するための指標も設定します。
たとえば、欠品率、廃棄額、予測誤差、発注時間などです。PoCや本導入後も同じ指標で確認できる状態を作ります。
2. 売上・在庫・顧客など必要なデータを集める
予測対象が決まったら、社内にどのようなデータがあるかを確認します。
販売実績、価格、在庫、発注履歴、販促情報などが、POSや販売管理、在庫管理など複数のシステムに分かれている場合もあります。
天候や祝日、イベントなど外部データを利用するなら、取得元や更新頻度も確認します。
この段階では、「何のデータが」「どこに」「いつからあるのか」を一覧にしておくと整理できます。
顧客情報を利用する場合は、利用目的やアクセス権限など情報管理についても確認が必要です。
3. 予測に使えるようデータを整理する
集めたデータには、欠損や重複、表記の違いなどが含まれている場合があります。
たとえば、同じ商品でも店舗によって商品コードが異なると、そのままでは同一商品として集計できません。
日付の形式や数量の単位もそろえます。
販売数が0の場合も注意が必要です。実際に需要がなかったのではなく、欠品して販売できなかった可能性があります。
数値だけを見るのではなく、そのデータがどのような状況で記録されたのかまで確認します。
整理後は学習用と評価用にデータを分け、予測結果を検証します。
4. 自社に合った需要予測AIやサービスを選ぶ
需要予測サービスは、「AIを搭載しているか」だけでは比較できません。
自社の商品数や拠点数、予測期間に対応できるか、既存システムからデータを取り込めるか、予測誤差を確認できるかなどを見ます。
自社向けにモデルを開発する方法もあれば、クラウド型サービスを利用する方法もあります。
料金だけではなく、データ連携、モデルの更新、問い合わせ対応をどこまで提供会社が担当するのかも確認しておきたい項目です。
自社データを使った事前検証が可能なら、本契約前に結果を確認します。
5. 小規模なPoCで予測精度と効果を検証する
最初から全商品・全店舗へ導入するのではなく、一部を対象にPoCを行う方法があります。
PoCでは、AIが出した予測値と実績値を比較し、現在の予測方法からどの程度変わったのかを確認します。
評価するときは、「よく当たった」といった感覚ではなく、MAEやMAPEなどの誤差指標を使います。
さらに、予測精度だけではなく、欠品や廃棄、作業時間がどう変化したかも確認します。
精度が高くても、発注方法や生産計画が変わらなければ、業務上の効果は限定されるためです。
6. 実際の業務に導入して継続的に改善する
本格導入では、予測値を誰が確認し、どのタイミングで発注や生産計画へ反映するのかを決めます。
AIの予測と担当者の判断が異なった場合に、どちらを採用するのかも運用ルールとして決めておく必要があります。
導入後は、予測値と実績の差や欠品率などを継続して確認します。
データの傾向が変われば、モデルの再学習や入力データの見直しも必要です。
予測モデルだけではなく、予測を利用する業務そのものも定期的に見直すことで、運用を続けられます。
需要予測AIを営業活動に活かすポイント
需要予測は、在庫や生産だけでなく、営業計画を考える際にも利用できます。
以降では、需要予測AIを営業活動に活かすポイントを解説します。
- 需要の高い顧客やエリアを把握して営業リストを作成する
- 過去の商談・受注データをもとに売上見込みを分析する
- 顧客の購買傾向に合わせて提案内容を見直す
- 需要の変化に合わせてアプローチの優先順位を調整する
- AIの分析結果と営業担当者の知見を組み合わせる
需要の高い顧客やエリアを把握して営業リストを作成する
過去の販売実績を地域や業種ごとに集計すると、需要が多いセグメントを探す材料になります。
たとえば、特定地域で商品の販売量が伸びているのであれば、そのエリアへの営業活動を増やす判断に使えます。
ただし、需要が高い地域にあるからといって、個別企業が購入するとは限りません。
企業単位の受注可能性を予測するものは、リードスコアリングや受注確度予測に近い分析です。
需要予測では市場・業種・地域などの大きな傾向を見て、営業対象を決める際の材料として使います。
過去の商談・受注データをもとに売上見込みを分析する
商談金額や受注率、営業フェーズなどから、今後の売上を予測する方法もあります。
これは一般的な需要予測というより、売上予測やセールスフォーキャストに近い分析です。
たとえば、現在進行している商談件数と過去の受注率から、翌月の売上見込みを計算できます。
AIを使う場合も、商談期間や顧客属性など複数のデータから受注可能性を推定できます。
ただし、予測結果は確定した売上ではありません。営業担当者が持つ最新の商談情報も加えながら、目標との差を確認する際に使います。
顧客の購買傾向に合わせて提案内容を見直す
購買履歴を分析すると、顧客属性ごとに購入されている商品や時期を確認できます。
たとえば、ある商品を購入した企業で半年後の追加購入が多ければ、その時期にフォローする判断材料になります。
一方で、過去に同じ行動をした顧客が、次も同じ商品を購入するとは限りません。
購買データは「次に何が必ず売れるか」を判断するものではなく、提案する商品や時期の候補を絞るために使います。
最終的な提案内容は、営業担当者が把握している課題や契約状況も踏まえて決めます。
需要の変化に合わせてアプローチの優先順位を調整する
商品やサービスの需要は、季節、制度変更、業界動向などによって変わります。
たとえば、繁忙期を迎える前に設備投資が増える業界であれば、その時期より前から営業活動を増やす計画を立てられます。
需要予測の役割は、個々の顧客が購入する時期を正確に当てることではありません。
どの市場・商品・時期へ営業リソースを配分するかを考える材料として使うものです。
具体的なアプローチ先については、既存の商談状況や顧客情報も見ながら優先順位を決めます。
AIの分析結果と営業担当者の知見を組み合わせる
AIが扱えるのは、基本的にシステムへ登録されたデータです。
一方で営業担当者は、顧客との会話や社内事情など、SFA・CRMには十分残っていない情報を持っている場合があります。
どちらか一方に判断を任せる必要はありません。
たとえば、AIでは需要が伸びると予測されていても、営業担当者が顧客側の予算削減を把握していることもあります。
AIがデータから示した傾向と、営業担当者が現場で得た情報を合わせて判断する形が現実的です。
両者の判断が異なった案件は、後から振り返ると分析方法の改善にも使えます。
AIを活用した営業支援ならディグロス
需要予測AIを活用すれば、過去の販売実績や市場動向などから将来の需要を予測し、営業活動の優先順位やアプローチ先を検討できます。
しかし、需要が見込まれる顧客や市場を特定できても、実際の商談につなげるためには営業体制の整備が欠かせません。
株式会社ディグロスでは、成果報酬型のテレアポ代行「アポプロ」や、AIを活用して架電業務を効率化する「AIテレアポ by コラパス」を提供しています。
AIテレアポでは、自動架電や受付対応、オペレーターへの引き継ぎなどを通じて、営業担当者の業務負担を軽減します。また、テレアポ代行を活用することで、需要予測AIの分析結果を踏まえた新規顧客へのアプローチ体制を構築しやすくなります。
需要予測AIで得られたデータを実際の営業活動に活かし、新規顧客の開拓や商談機会の創出につなげたい企業様は、ぜひ一度ご相談ください。
まとめ：需要予測AIの仕組みを理解して業務改善に活用しよう
需要予測AIは、過去の販売実績や天候などのデータから、将来の商品販売数や来店数などを推定する仕組みです。
在庫、生産、発注などの判断に利用できますが、AIを導入するだけで欠品や廃棄が減るわけではありません。
予測する対象を決め、実績との差を確認しながら、発注や生産など実際の業務へ反映する必要があります。
まずは一部の商品や店舗を対象に予測結果を確認し、自社の業務でどのように使えるのかを検証するところから始めるとよいでしょう。
