需要予測とは

予測精度のリアルタイムでの改善、在庫高の管理、データに基づくビジネスに関する決断に役立ちます。先見性のある組織は、人工知能（AI）ツール、機械学習（ML）、予測分析、自動化といった技術に注目しています。

これらの新しい技術は、サプライチェーン管理に対する組織の早期対応を促し、顧客ニーズの予測精度の向上をもたらしています。組織内の他の分野同様、予測手法もAIの影響により変化・進化しつつあります。AI主導の分析、セールス・インテリジェンス、AI搭載在庫管理はその代表例です。

最近のIBM Institute for Business Valueレポートでは、今後数年間にサプライチェーン活動でAIが果たす重要な役割が強調されています。実際、調査対象となった最高サプライチェーン責任者（CSCO）の64％が、生成AIによってサプライチェーンのワークフローが様変わりしていると回答しています。さらに、バーチャル・アシスタントが意思決定を下す割合が2026年までに21％増加するとも予測しています。

「変革は、材料の単純な移動にとどまらず、あらゆるビジネス上の意思決定でサプライチェーン・コストを測定し、当該コストが決断の前提として考慮されるようにすることにまで及ぶ」とレポートは指摘しています。

需要予測は、将来の需要を予測し、時間とコストの節約に結びつくような賢明な意思決定を促進するためのツールとデータ・セットを組織に提供します。

組織は詳細なデータ分析とパターン検知を通じて、売上予測とキャッシュ・フロー予測を正確に行い、先行きに関して情報に基づく意思決定を促進できます。また、需要予測手法を採用すると、企業とその利害関係者は日常業務に対する統制と監視を強化できます。

データベース、売上実績、スプレッドシートなど、複数のソースからデータを取得して予測精度を向上すると適切な在庫管理単位（SKU）と十分な製品在庫が維持されます。この手法を採用しない組織は、受注残や在庫切れの原因になり得る過剰在庫や在庫不足に陥るリスクがあります。

正確な予測は顧客満足度を向上させ、より効果の高い戦略を練り上げるのに役立つ可能性があります。

需要を予測する手法は多数考えられますが、対象とする将来の範囲と目標によって決まります。ほとんどの手法は、定性的と定量的の2つのカテゴリーに分類されます。

定性的需要予測では、市場動向を測定し、専門家の意見を得ることを目的とします。従業員、利害関係者、顧客を対象に調査を行い、得られたデータを収集して、組織内で将来に関して行われる意思決定を予測するのに役立ちます。

• デルファイ法：専門家パネルが独自に質問に答え、調査結果を共有します。共有後、パネルは専門家全員が同意する回答を作成します。この定性的方法では、専門家の意見が一致するまでフィードバックの収集が何度か必要になる場合があります。
• 営業情報を組み入れる手法：営業担当者は、顧客満足度や見込み客のニーズを理解するための情報源となります。この方法では、営業チームに一定期間で予想される販売率を尋ねます。一部の在庫管理プラットフォームにも組み込まれているほどよく使用される手法です。
• 専門家や内部者の知識：実績データと定量的指標は需要の正確な予測に役立ちますが、現場の専門家が持つ直観や内部知識は反映されていません。この手法の目的には、例外的パターンを見つけて予測に織り込むことにあります。
• 調査：顧客基盤とその活動を知る目的に適した手法です。特定の製品を刷新すべきかどうかを検討している場合、顧客に直接尋ねる方法が最も手軽です。単独の調査では効果的な洞察が得られないかもしれませんが、いずれ時系列の調査結果を比較することで、パターンや相関関係を読み取れるようになります。
• フォーカス・グループ：より詳細なフィードバックを求める場合は、面談やフォーカス・グループの利用が考えられます。この手法は、特定の製品やサービスについて、よりプライベートな形で、焦点を絞ったフィードバックや詳しい情報を得る機会となります。

需要予測プロセスの中心となるのが、定量的な手法であり、売上実績データに基づく基礎的な予測やAIを活用した高度な予測分析などが含まれます。

• 移動平均：この手法では過去の期間にわたる数値の平均を計算します。例えば、7日間の移動平均売上は、過去7日間の売上高の平均値になります。実績データに目を向けた手法に思われますが、読み取り可能なパターンとわかりやすい傾向線の形成に役立ちます。
• 統計的：この手法の代表例として傾向予測と回帰分析が挙げられます。傾向予測では、過去（実績データ・セット）を調べて将来の需要を予測します。回帰分析では、Eメール・キャンペーンや転換率など、特定の変数間の関係を分析します。
  
• 季節的平均：需要には曜日、月内の時期（休日）、気象条件など、多くの要因が影響します。例えば、夏は7月を中心に水着の売上が急増し、10月から11月にかけて急減します。これらの既知の要因を他の傾向分析と組み合わせて全体的傾向を把握することが重要です。
• 計量経済モデル：このモデルでは経済要因とデータが検討対象となり、統計モデルと数学的モデルを使用して、経済理論を具体的な形で表象します。一般的な手法には、回帰分析、時系列分析、構造方程式モデリングなどがあります。
• バロメーター：先行指標、遅行指標、一致指標という3つの異なる種類の指標を使用する予測手法です。先行指標では将来起きる現象の予測を試みます。遅行指標では過去を分析し、売上の減少か一時的急増という密接に追跡する必要のある現象に注目します。一致指標ではリアルタイムのデータ・ポイントに焦点を当てて、組織の現状を測定します。

組織が利用できる需要予測戦略は多岐にわたり、需要予測戦略の規模と範囲に応じて、多様な手法、モデル、手段を網羅します。

短期的需要予測手法の定義は、組織の「短期」のとらえ方によって異なりますが、通常は、翌四半期から1年までを指します。組織が対象期間として計画する特定の一連の日付を指す場合さえあります。

長期的な需要予測は、年単位で測定されますが、予測対象となる時間枠の性質上、短期予測より正確性は低くなります。

組織は10年後どころか5年後でさえ、将来構想を描くことに苦労しています。この苦労は予測担当者とどれだけ広範囲に協力したかとは無関係です。とはいえ、予測に使用されるデータはなお有用であり、さまざまな「what-if」シナリオを通じて将来象を描こうとする組織にとって指針となる可能性があります。

この需要予測手法では、マクロとミクロの両方の切り口を通じて外部要因に注目します。例えば、経済状況、競合他社、消費傾向の変化などが考えられます。

組織は商業活動の混乱リスクとなる外部要因を考慮し、拡大すべき製品・サービスを特定し、潜在的な不備を予測する必要があります。

需要予測において内部要因は外部要因と同じくらい重要です。予測されるビジネスの成長に内部の能力が対応できるようにするためには、内部の需要予測が不可欠です。このタイプの需要予測手法では、組織独自のデータを使用します。内部データの例として、売上実績、在庫高、生産能力、内部活動に焦点を当てたその他のデータ・ポイントを挙げることができます。

今後2年間で顧客需要の倍増が予想される場合、事業活動はその需要に応える必要があります。そこで、内部の需要予測では、在庫、人員配置、予算編成に注目して、倍増する需要を満たせるかどうかについて詳しい情報を得ることになります。事業活動を円滑に進めるためには、組織は人材を評価することで、将来の期待に応えられるような社内能力を確保する必要があります。

変化が最小限で済むような手法を求める組織に適しているのが受動的な需要予測であり、組織内の実績データを使用して予測プロセスを自動化します。

この手法は、増収率と成長率が安定している組織に最適であり、その受動的な性質により、組織は今後それほど変化しないという前提に基づき予測が行われます。この性質により、破壊的な市場で活動する企業や急成長中の企業にとってあまり適した手法ではありません。

アクティブ需要予測は、急拡大が予測される急成長企業（スタートアップなど）に向いている手法であり、将来の製品需要を測定・予測するために先見的なアプローチを取ります。この手法には、マーケティング・キャンペーンや市場調査などの社内の事業活動が組み込まれます。

また、経済見通しや現在の市場傾向などの外部要因も考慮されます。

需要予測はAIと機械学習（ML）技術のおかげで進化しつつあります。その名のとおり「AI需要予測」は、人工知能を利用して製品やサービスの将来的な需要を推定します。

これらの高度な分析で実績データを分析することで、予測担当者に実行可能な洞察を提供し、より情報に基づいた意思決定に導くことができます。この新しい方法は膨大なデータ・セットを処理して、市場の状況にリアルタイムに適応することで、予測プロセスを変革しています。

AI需要予測は受動的とみなされていますが、受動的予測とアクティブ予測の両方の側面を備えたハイブリッドであるという解釈も成り立ちます。

需要予測にはさまざまな方法があり、組織にどれが適しているかは、組織の現状と達成すべき目標に応じて異なります。検討候補は多数ありますが、いくつかの特徴はほとんどの需要予測チームに一貫して適用可能です。

1. 予測の目標を定める：予測対象と、その理由を明確にします。予測の用途や予測作業の成果物について具体的に考えます。
2. 必要な情報を決定する：需要予測プロセスの実行に必要なデータ要素を特定し、予測目標の達成に最も役立つデータを絞り込みます。
3. データ収集計画を実行する：承認されたシステムと利害関係者からデータを収集します。網羅性の検証、異常の解消、変換の文書化により、一貫性のある信頼できるインプットを保証します。
4. 予測方法を適用する：絞り込んだ予測方法により、最終形式である質の高いデータを使用して予測を実行します。複数の手法を試し、試した結果を比較して、組織のニーズに最も適した方法を選択します。
   
5. 結果を分析・解釈する：予測結果を見直し、傾向を浮き彫りにして、過去のパターンとの差異を評価します。分析後、洞察を明確で実用的な調査結果に変換します。
6. 結果を監視し、必要に応じて変更する：指標を目安に予測精度を追跡し、変化する状況を評価します。必要に応じて計画プロセスを調整し、利益率の変化を考慮します。前提を更新し、設定したパラメーターを改良すると、継続的な改善に貢献します。

需要予測は組織に重要なメリットをいくつかもたらします。この手法は、戦略的な取り組みを通じて長期的なビジネス価値を向上させ、サプライチェーン活動を最適化するのに役立ちます。

需要予測を行うと、将来の資源ニーズが明確になり、ボトルネックや市場変動に反応するのでなく、先を見越して事業活動を拡張・縮小できるようになります。また、サプライチェーン・チームが生産能力、労働力レベル、技術要件を調整する際の確信的根拠にもなります。高度な分析などの需要予測技法を用いることで、過剰な規模拡大による無駄が軽減し、調達不足による遅延が回避されます。

規律のとれた予測手法を通じて、組織は成長サイクル中に一貫した業績をあげ、需要が急増したときに備えることができます。適切な予測ツールは、市場投入までの時間を短縮し、新しい製品やサービスを適切な時期に戦略的に投入するのに役立ちます。

需要予測では仮定ではなくデータに基づいて予算が編成されるため、財務計画の質が向上します。また、チームが収益、コスト、キャッシュ・フローを見積もる精度も高まります。

需要予測は、財務部門において業務上のニーズに合致する戦略を構築するうえで重要な役割を果たします。正確な需要と売上予測により、繁忙期における過剰支出や成長前の投資不足のリスクを軽減できます。

需要予測プロセスは、投資家、金融機関、利害関係者とやり取りする際の主張の強化にも役立ちます。予測を証拠で正当化できるためです。予算精度を高めることで、キャパシティー・プランニングと在庫プランニングの質が向上し、障害発生時の備えを充実させることができます。

需要予測は、在庫管理が適切なタイミングで実行され続け、変動、在庫切れ、在庫コストの軽減に貢献します。運用チームは需要計画を通じて、調達、生産、流通などの分野での活動を整合させ、季節性と一連のリード・タイムを考慮に入れることができます。

需要予測のプロセスは、ライフサイクル全体を通じてサプライチェーンのレジリエンスを向上させ、製品が遅延なく顧客に届くようにします。このアプローチにより、新しい市場の可能性と需要の変動に対する可視性も向上し、より賢明な安全在庫計画と緊密な供給調整が可能になります。

戦略的な在庫管理とサプライチェーン管理によって、一貫した製品可用性を確保することで顧客満足度も向上します。

需要予測は、スプレッドシートを超えた実用的な洞察をリーダーに提供し、選択を明確にし、不確実性を軽減するための決定的な情報を提供します。組織は、シナリオを比較し、リスク、料金体系を比較し、ビジネス目標に合ったオプションを選択できます。

また、推測ではなくリアルタイム・データと過去のデータを使用しているため、市場のトレンドにも迅速に対応することができます。意図的かつ詳細な市場調査により、明確な予測が可能になり、チームはリソースを正確に配分することができます。