• 更新日 : 2024年12月20日

需要予測とは？概要や具体的な手法、成功事例などを解説

需要予測は、自社製品やサービスの売上など、将来の「需要」をさまざまな観点から「予測」することを指します。企業がコストを削減し利益を最大化するためには、需要予測が重要です。

本記事では、需要予測の概要から、種類や手法、事例、課題と対策について解説します。

需要予測とは

需要予測とは、自社製品の売上などから、将来の「需要」をさまざまな観点で「予測」することを指します。

需要予測の手法は数多くありますが、必ず予測どおりになるわけではありません。しかし需要予測を行わないと、売上の機会損失や在庫リスクが高まります。

不要なコストを極力削減して収益の最大化を実現するためにも、企業は需要予測に取り組むことが重要です。

需要予測の重要性（メリット）

需要予測の重要性（メリット）を4つの観点で解説します。

メリット1：販売機会の損失を防ぐ

需要予測により、顧客の需要に応じた在庫を確保でき、品切れや過剰在庫を防ぐことができます。

例えば、消費者の需要増加を前もって予測し、通常よりも多く在庫を確保しておくことで、「顧客はいるのに商品がないことで売上を得られなかった」という事態を防げます。結果として、売上を安定的に増やすことが可能です。

また、「欲しいタイミングで商品を買えなかった」という思いを顧客に感じさせないことで、顧客満足度の向上や、それに付随したリピート率・LTVの向上も見込めます。

メリット2：管理コストの抑制

<需要予測を活用することで、在庫の管理コストの抑制/b>にもつながります。

需要予測を見誤ると、需要以上の在庫を抱える場合もあります。在庫の保有には保管コストや人件費が伴うため、過剰な在庫は管理コストの増加を引き起こします。

正確な需要予測によって適切な在庫量を維持することで、無駄な保管スペースや管理リソースの浪費を防ぐことが可能です。
コスト削減により、利益率の向上や、余剰資金を事業投資に回すことによる長期的な成長にもつながります。

メリット3：業務の効率性や意思決定スピードの向上

需要予測により、データに基づいて合理的な計画や判断を行えるようになります。その結果、原材料不足や設備トラブル、人員不足などの事態を未然に防ぐことができ、効率的な業務の遂行に寄与します。

また需要予測の精度を高めることで、市場や消費者ニーズの変化をいち早く察知することができます。状況を踏まえたスピーディーな意思決定をできるようになることで、競争優位性の低下や売上減少といったリスクの軽減につながります。

メリット4：新たなビジネスチャンスの創出

需要予測の過程で、消費者の行動パターンや市場のトレンドを正確に把握できるようになる場合も多いです。これに伴い、新たなビジネスチャンスを創出できる可能性があります。

具体的には、需要が増加傾向にある商品ジャンルや新たな顧客層を発見することで、製品ラインの拡充やマーケティング戦略の見直し、新製品開発などに役立ちます。
また、予測される需要量や分析によって判明した顧客ニーズをもとに、適切なタイミング・方法でプロモーションや販売促進を行えれば、少ないリソースで効率的に集客しやすくなります。

以上のように、需要予測で得られるデータやノウハウは、中長期的に見て「ビジネスチャンスにつながる資産」にもなり得るでしょう。

需要予測の種類

ここでは、需要予測の種類を解説します。

過去データを用いた統計的予測

過去の販売情報、顧客行動、季節・天候などをもとに、将来の需要を予測します。

過去の条件と現在の条件が類似していれば、一定の精度を期待できるでしょう。
しかし、年々変わる要因や新たに発生した要因は過去データに含まれません。そのような要因の影響を受けやすい商品やサービスの場合は、需要予測の精度が低下しやすい点に注意が必要です。

専門家の意見や情報に基づく予測

専門家の豊富な知識や経験をもとに需要を予測します。

この場合、突発的な状況の変化や新たな要因などを加味した予測が可能です。
ただし、専門家によって予測の内容に差が生じやすい点には注意しましょう。また、複数人の専門家に意見を求める場合は、情報の集約に時間を要することがあります。

市場調査による予測

新商品・サービスなどの販売時に、ターゲット層に対してあらかじめ市場調査を行い、その結果をもとに需要予測を行う方法です。

製品の市場投入前に需要予測が可能なため、事前の検討材料として活用できます。一方で、市場調査は時間・人手などのコストがかかるため、費用対効果を考慮した上で実施する必要があります。

最先端技術（AI・機械学習）による予測

過去データをはじめとするさまざまな情報を活用し、AIや機械学習を用いて需要予測を行う方法です。

AIや機械学習を活用すれば、人間では気付けないパターンなどを特定することができます。なお、精度を高めるためにはAIモデルのチューニングが必要となりますが、この作業には専門的な知識が必要となる点に注意しましょう。

代表的な需要予測の手法

需要予測は、過去の実績をもとにした「定量的予測」と、人の意見などをもとにした「定性的予測」に分けられます。

定量的予測は精度の高さが特徴であり、人の目では気付かないパターンやトレンドを検出することができます。一方で定性的予測は、過去と現在で状況が変わっているケースなどで有効です。

ここでは上記を踏まえ、需要予測の具体的な手法を解説します。

【定量的予測】 算術平均法

過去データの平均を算出し、将来もその平均に沿って数値が推移するという前提のもと、需要予測を行う手法です。

シンプルであるためすぐに計算できる点がメリットですが、大きな誤差が出やすい点には注意が必要です。精緻な予測は難しいものの、大まかな傾向把握には向いている手法だといえます。

【定量的予測】 移動平均法

過去の一定期間を移動させながら平均を算出し、その平均値をもとに需要予測を行う手法です。

算術平均法は過去データをすべて足し合わせた結果から平均を算出しますが、移動平均法は「直近3ヶ月（3ヶ月移動平均）」など、特定期間の平均値を予測に利用します。

この手法は短期〜中期的な傾向把握に適していますが、長期的なトレンドなどを加味した予測では精度が低下しやすいといえます。

【定量的予測】 加重移動平均法

移動平均法の一種であり、過去のデータ（売上高など）に対して異なる重みを与えて加重平均値を計算し、その結果を予測値とする手法です。直近の需要変動の影響を重視するため、新しいデータであればあるほど計算結果により大きな影響を与える点が特徴です。つまり、移動平均法よりも、データの新しさを重視しているといえます。

例えば、直近4ヶ月の売上が以下であるとします。

• 1ヶ月前：1,200万円
• 2ヶ月前：1,100万円
• 3ヶ月前：1,100万円
• 4ヶ月前：1,000万円

通常の移動平均法では、今月の予測売上高が「（1,200万円+1,100万円+1,100万円+1,000万円）÷4=1,100万円」と計算されます。
一方で加重移動平均法では、「重み付けした各データの合計 ÷ 重みの合計」の結果を予測値とします。
1ヶ月前のデータに0.4、2ヶ月前のデータに0.3、3ヶ月前のデータに0.2、4ヶ月前のデータに0.1をそれぞれ重み付けした場合、今月の予測売上高は以下のとおりです。

• 重み付けした各データの合計=（1,200万円×0.4）+（1,100万円×0.3）+（1,100万円×0.2）+（1,000万円×0.1）=1,130万円
• 今月の予測売上高 = 1,130万円÷（0.4+0.3+0.2+0.1）=1,130万円

売上が大きい直近データの重みを大きくしたことで、通常の移動平均法と比べて予測売上高が大きくなったことが見て取れるでしょう。

【定量的予測】 指数平滑法

過去データの実績値および予測値をもとに、需要予測対象の予測値を算出する手法です。その名のとおり、データが古くなるほど「指数的に」重みを減少させることで、新しいデータを重視した需要予測を行える点が特徴です。

指数平滑法では、「予測値 = 前回予測値 + α（前回実績値 – 前回予測値）」という計算式で需要予測を行います。αは「平滑化定数」と呼ばれ、「0<α<1」の範囲で設定します。直近のデータ（または過去のデータ）をどの程度重視したいのかによって、αの数値を決定します。1に近いほど予測値と実績値の差異が大きく反映されるため、新しい実績値を重視した需要予測が可能です。

例えば、今月売上の予測値が1,000万円、実績値が1,100万円である場合において、来月売上高の予測値を計算します。平滑化定数をそれぞれ0.9（ケースA）と0.1（ケースB）とした場合、データが同じでも、以下のように計算結果は大きく異なります。

• ケースAの来月予測値 = 1,000万円 + 0.9（1,100万円 – 1,000万円） = 1,090万円
• ケースBの来月予測値 = 1,000万円 + 0.1（1,100万円 – 1,000万円） = 1,010万円

αの数値次第で大きく予測値が変わるため、設定を見誤ると予測精度が大きく落ちる点には注意が必要です。また、季節性やトレンドなどは加味されないため、時期によって需要にばらつきがないケースに適しています。

【定量的予測】 ホルト・ウィンタース法

指数平滑法の時系列変動に、トレンド（過去の上昇・下降傾向）と季節変動（一定周期の時系列変化）を反映する手法です。通常の平滑化定数に加えて、トレンド要素の平滑化定数と、季節要素の平滑化定数を別途設定することから、三重指数平滑法とも呼ばれます。

通常の指数平滑法と違い、トレンドや季節変動を考慮できる点が長所です。

【定量的予測】 時系列分析法

時間の経過とともに整理されたデータ（時系列データ）を用いて、需要予測を行う手法です。

毎時、毎日、毎週、毎月などのように定期的な情報収集が必要となりますが、トレンド・季節性・周期的な変動を踏まえた予測が可能です。ただし、大きな変化が発生した場合、予測の精度が低下する点には注意が必要です。

【定量的予測】 回帰分析法

収集したさまざまなデータから、因果関係のある数値の関係性をもとに需要予測を行う手法です。

この手法を利用すれば、「売上」というデータに対して、顧客数、購買単価、人口、天候、季節などの複数要素の影響を把握できます。対象データに「上昇」あるいは「下降」といった一定の傾向がみられる場合に活用できる手法です。

【定量的予測】 指数平滑法

過去データに対して「重み付け」をしながら、需要予測を行う手法です。

重み付けを、過去になるほど軽く、現在に近くなるほど重く設定することにより、新しい情報を重視した需要予測が可能です。季節性やトレンドなどは加味されないため、時期によって需要にばらつきがないケースに適しています。

【定量的予測】 多変量解析

複数データの関連性を分析し、需要予測を行う手法の総称です。具体的な手法に、クラスター分析や主成分分析、重回帰分析などがあります。
顧客アンケートをもとにした製品分析や、顧客数や顧客単価などのデータをもとにした売上予測など、マーケティングにおけるさまざまな場面で多変量解析が用いられています。

【定性的予測】 マーケットリサーチ

アンケートやインタビューなどにより、特定の市場状況や顧客行動などを調査、予測する方法です。人手による作業となるためミスが発生しやすい点、コストがかかる点には注意が必要です。

【定性的予測】デルファイ法

複数の専門家の意見を集約し、需要予測を行う手法です。

この手法では、以下のサイクルを繰り返しながら需要予測の精度を高めていきます。

1. 同一質問の回答を集約
2. 集約結果を全員に配布
3. 他者の予測を加味して自身の予測を更新

結論を出すまでに時間を要しますが、不確実性が高い予測や市場動向の予測に向いています。

需要予測の手法選定に関する3つのポイント

需要予測の手法選定にあたっては、以下3つのポイントも大切です。

ポイント1：データの質の向上と量の増加を同時に行う

どのような手法を用いるにしろ、データの質が悪いと需要予測の精度は下がります。また、精度を高めるには十分な量のデータも必要です。したがって、BIツールやERPシステムなどのさまざまなITシステムを活用し、質の高いデータをより多く蓄積することが重要です。

ポイント2：過去データをもとに誤差が小さい手法がどれかをシミュレーションする

需要予測の精度を上げるには、複数ある手法から最も精度が高いものを選択することが重要です。その手段として、過去データをサンプルにして、「予測値と実績値の差異が最も小さい手法はどれか」を検証することが効果的です。過去データにおいて差異が小さい手法であれば、今後も高い精度を保てる可能性が高いと考えられるでしょう。

ポイント3：予測と実績の誤差を詳細に比較・分析する

需要予測は一度行って完了ではありません。実績データが確定したら、事前の予測値とどのくらい差異があるかを分析することが重要です。差異が見つかったら、その原因や対策を検討することで、今後の予測の精度がより高まるでしょう。

その他の手法

これらの他にも、次のような手法があります。

需要予測の成功事例

ここでは、需要予測の成功事例に加えて、どのようにして予測精度を高めたかを解説します。

サッポロビール株式会社

サッポロビール株式会社が利用していた需給計画システムは、過去実績から統計学的に予測を行っていました。しかし、新商品は営業担当者の勘と経験で需要を予測するため、精度のブレに課題を感じていました。

この課題を改善するため、需要予測AIの導入に加えて、AIが算出した予測値をもとに需給調整担当者が判断するという「人とAIの協働モデル」を導入し、予測精度の20%アップを実現しました。

参考：サッポロビール株式会社「ニュースリリース AI需要予測システムの本格運用開始」

森永製菓株式会社

森永製菓株式会社は、アイス事業の需要予測に、過去売上をもとに平均値を算出する方法を採用していました。

しかし昨今は、異常気象による猛暑や豪雨などの影響もあり、需要が読みづらいという課題を抱えていました。この課題を解消するために、日本気象協会から提供されるデータをもとにした需要予測を行い、約10%の作業効率向上に成功したのです。

参考：日本気象協会「Case（導入事例） 森永製菓株式会社様」

需要予測の課題と対策

需要予測にはさまざまな課題があります。それぞれの課題と対策は下記のとおりです。

まとめ

需要予測は、自社製品やサービスの売上など、将来の「需要」をさまざまな観点から「予測」することを指します。

企業にとって需要予測は、利益を最大化するために重要な要素です。
需要予測にはさまざまな方法がありますが、それぞれ特徴が異なります。
なお、需要予測の精度向上やコスト削減にはAIの活用を含むデジタル化が有効です。

マネーフォワードクラウドERPを導入すれば、過去の売上データなどを精緻に管理できます。需要予測の精度に課題を感じている方は、ぜひ導入をご検討ください。