需要予測に必要なデータとは？精度を高めるポイントもわかりやすく解説

最終更新日:2023/12/14

需要予測に必要なデータは？

この記事では、需要予測に必要なデータの種類と、それが需要予測とどのように結びついているのかを解説します。また、需要予測の精度を最大限に高めるための具体的な手法についても解説するので、ぜひ精度向上にお役立てください。

特に経営者、マーケティング担当者、データサイエンティストなど、企業の事業戦略に深く関わる方々は、需要予測の知見を身につけると強力な武器となります。また、不適切な需要予測は製品の供給不足・過剰在庫、マーケティング戦略の失敗など、企業の経営に深刻なダメージを与えてしまいます。正しく需要予測を行い、業績に貢献できる人材になるためにも、ぜひ参考にしてください。

需要予測にデータが必要な理由

需要予測とは、過去のデータを元に将来の需要を予測することです。精度の高い需要予測は、適正な在庫管理を実現し、機会損失も防止できます。

データを基に需要予測を行うことで、企業は顧客が求める商品に合わせて発注することが可能となります。結果として、製品在庫や部品在庫の過不足を無くし、在庫の最適化が可能となります。また、需要予測による営業計画の策定や、必要な商品・サービスの供給量を把握した上での予算策定も可能となります。

需要予測には十分なデータが必要であり、データが不十分な場合、予測の精度が低下します。そのため、需要予測の精度を向上させるには、適切な期間の需要実績を蓄積し、必要な外部要因のデータを取り込むことが重要です。適切なデータに基づいた需要予測を行うことで、業務効率の向上やコスト削減、さらにはサービス提供の最適化など、多くのメリットが得られます。

需要予測に必要なデータとは？

需要予測に必要なデータは大きく2種類あります。

データの種類	概要
需要実績	過去から現在までの需要の動向を数値で示したデータのこと。
外部要因	自社で直接コントロールできない要素のこと。

需要実績

需要実績とは、過去から現在までの需要の動向を数値で示したデータのことを指します。具体的には、商品やサービスの販売実績、出荷実績、生産・在庫数、販売計画、顧客データなどが挙げられます。これらのデータを適切に蓄積・分析することで、未来の需要予測に反映させることが可能となります。

ただし、需要実績の期間設定は注意が必要です。短すぎると異常なデータの影響を受けやすくなり、逆に長すぎると需要の変化に対する感度が下がるため、対象製品の特性を踏まえた上で適切な期間を設定する必要があります。

以下に具体的な需要実績データの詳細をまとめました。

詳細	概要
販売実績	過去から現在に至るまでの商品やサービスの売上実績。月ごと、季節ごと、年間の売上実績などが含まれる。
出荷実績	製品が実際に出荷された実績。
生産・在庫数	製品の生産量や在庫状況。
販売計画	販売目標や販売計画と実際の販売実績との差を見ることで、販売計画の精度を評価できる
顧客データ	顧客の購買履歴や顧客の属性（年齢、性別など）、リピートの頻度、再購入のタイミングなど。

これらの需要実績データを適切に分析し活用することで、需要予測の精度を高め、ビジネス上の重要な意思決定をすることができます。

販売実績

販売実績とは、商品やサービスの販売数や売上のことを指します。販売実績は、将来の販売計画や戦略を立てるための重要な基礎データで、商品やサービスの人気度調査、適切な価格設定、マーケティング戦略の効果など、様々な要素の評価に役立ちます。企業の業績や収益性を測るための基準となるため、マネジメント層は定期的に販売実績をチェックし、必要な改善策を考えることが重要です。

販売データを需要予測に用いることで、消費者の購入傾向や好み、シーズンやイベントごとの販売動向などを予測することが可能となります。たとえば、特定の商品が特定の時期に売れ行きがよいというデータがあれば、その時期に商品の供給を増やすことで売上増加が見込めます。逆に、販売実績が低い商品については、価格調整・マーケティング戦略改善・販売中止などの意思決定を下すことが可能です。

出荷実績

出荷実績とは、企業が顧客に対して製品を配送した量や回数を示すデータのことです。製品の実際の需要と供給のバランスを可視化できるため、製品の生産、在庫管理、物流などに関する重要な指標となります。

出荷実績を分析することで、製品の人気度、市場の需要、生産能力、物流の効率性などを評価し、生産計画を最適化できます。たとえば、「特定の時期に特定の製品の出荷量が増える」というパターンが見られた場合、「その時期の製品生産量を増やす」といった判断が可能です。

また、出荷実績データを地理的な分布や顧客セグメント別に分析することで、特定の地域や顧客層の需要傾向を予測することもできます。

生産・在庫数

生産・在庫数とは、商品の生産量と現在保有している商品の数（在庫）のことを指します。在庫数を正確に管理し、その変動を把握することは、需要予測において非常に重要です。例えば、季節商品の在庫を適切に管理し、過去のデータを参考に需要を予測することで、廃棄や値下げ販売を防ぐことが可能となります。

販売計画

販売計画とは、販売目標や戦略など製品を販売するための計画のことです。過去の販売実績や在庫数などを元に販売計画を分析することで、需要の変化や販売計画の評価ができます。また、販売計画の策定を通じて、経験や勘に頼らない適正な判断が可能となります。

顧客データ

顧客データには顧客の個人情報や購入履歴、行動パターンなどがあります。販売実績と組み合わせることで、より精度の高い需要予測が可能となります。例えば、特定の商品を購入している顧客の属性を分析することで、費用対効果の高いマーケティング戦略が実行可能です。

外部要因

外部要因とは、自社で直接コントロールできない要素のことを指します。これらの要素は、天候や季節、市場の動向、競合の行動など様々で、それぞれが企業の製品やサービスの需要に影響を与えます。

外部要因は需要予測にとって重要なデータです。これらの要素は、自社の製品やサービスの需要に大きな影響を与えるため、これらの情報を適切に取り込むことで、より精度の高い需要予測が可能となります。

詳細	概要
市場データ	業界全体の動向や市場の規模、成長率、市場の競争状況などを示すデータ。
競合データ	競合他社の製品やサービスの販売状況、価格、販促活動などのデータ
天候・季節	気温、湿度、天気などのデータ

以下に、具体的な外部要因データの詳細を見ていきましょう。

市場データ

市場データとは、業界全体の動向や市場規模、成長率、競争状況などを示すデータを指します。これらのデータは、自社の製品やサービスの需要を理解する上で重要な役割を果たします。市場データを分析することで、市場全体の動向や競合他社の動きを把握し、これを需要予測に取り込むことで、より正確な予測が可能となります。

競合データ

競合データとは、競合他社の製品やサービスの販売状況、価格、販促活動などのデータのことを指します。これらの情報は、自社の製品やサービスの位置付けや需要を理解するために重要です。競合データを分析することで、競争環境の変化を予測し、これを需要予測に反映させることで、より現実的な予測が可能となります。

天候・季節

天候や季節は、特に消費財や小売業などの業界で、製品やサービスの需要に大きな影響を与えます。例えば、夏季節には冷たい飲み物やエアコンの需要が高まる一方、冬季には暖房器具や暖かい飲み物の需要が高まるように、季節や天候によって消費者の行動パターンは変化します。天候や季節のデータを需要予測に取り入れることで、季節の変動を予測し、適切な生産・販売計画の立案が可能となります。

需要予測の精度を高めるポイント

需要予測の精度を高めるためのポイントは以下の3つです。

基準項目を決めておく
質の良いデータを集める
異常値の基準を決めておく

これらのポイントは、それぞれが需要予測の精度向上に重要な役割を果たします。

基準項目を決めておく

需要予測の精度を高めるには、最初に基準項目を決定することが重要です。例えば短期的な生産量の決定や長期的な経営戦略など、予測の目的によって最適な予測モデルが異なります。これを決めることで、どのようなデータを集め、どのように分析するかが明確になり、予測の精度を高めることができます。

質の良いデータを集める

次に、需要予測の精度を高めるためには、質の良いデータを集めることが重要です。需要に影響を与える可能性がある様々な要因を含むデータを活用し、最新で信憑性の高いデータを利用することが推奨されます。また、可能であれば長期間にわたるデータを用意すると、より精度の高い予測が可能になります。しかし、予測が外れることもあるという認識を持ちつつ、外れた場合にはそれを学習の機会と捉え、精度を向上させていくことが重要です。

異常値の基準を決めておく

需要予測の精度を高めるためには、異常値の基準を決めておくことも大切です。例えば、販促キャンペーンやメディア掲載、SNSでのバズ、災害など、一時的かつ急激な需要の増減があった場合、これを異常値として除外したり補正するなどの対応が必要になります。これにより、需要が正確に予測可能です。

まとめ

スマートイノベーションラボメインビジュアル
需要予測は、過去のデータと外部要因を基に未来の需要を予測し、在庫管理や機会損失の防止に役立ちます。具体的には社内データ（販売実績や顧客データ）と外部要素（天気や市場データ）を用います。データが不十分だと予測の精度が低下し、問題を引き起こす可能性があるため、適切なデータ収集が重要です。

需要予測に用いられるデータの種類は、需要実績と外部要因に分けられます。需要実績は過去の販売や出荷実績、在庫数などで、外部要因は天候や市場動向など自社で直接コントロールできない要素です。これらのデータを適切に取り入れることで、精度の高い予測が可能となります。

予測の精度を高めるためのポイントは、基準項目の設定、質の良いデータの収集、異常値の基準設定の3つです。また、需要予測はポイントを押さえつつ常に試行錯誤を重ねながら改善を続けるものであるという認識が大切です。精度は一度に向上するものではなく、継続的な努力と改善により高まります。ぜひ粘り強く分析を続け、需要予測の精度を向上させていきましょう。