売上予測AIとは？売上を加速する需要予測システムの重要性

最終更新日:2024/04/04

消費者のニーズが多様化する現代、大量生産よりも多品種小ロットでの生産が求められています。しかし、需要を見誤ると在庫過剰を引き起こしやすくなり、在庫の保管や廃棄ロスによって利益が圧迫されてしまいます。

ただ、需要予測はさまざまな要素が複雑に絡み合うため、従来は長年の経験や担当者の勘に頼るといった属人的な手法が中心でした。より精度の高い需要予測を実現するため、AI・人工知能を活用した新たなソフトウエアやシステムが次々と誕生しています。

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売上増を計るための需要予測はどのようにして行うのか

需要予測には大きく分けて「既存商品の需要予測」「新商品の需要予測」「長期的な需要予測」の3つがあります。

このうち、「既存商品の需要予測」については時系列予測モデルという手法がよく使われます。1年、3ヶ月分、半年といった過去の売上実績データから平均値をとり、現在の需要予測を行う方法です。
また、昨年同時期の売上実績と、直近の売上データを平均して分析する移動平均法という手法もあります。これだと、季節要因が加味できます。
このほか、トレンド、気象データや取扱い店舗数といった売上に影響を与える要因を加味して、さらに予測の精度を高める方法もあります。

需要予測システムを導入する前に検討すべきポイント

需要予測システムを導入する前には、いくつか検討すべきポイントがあります。

1.需要予測システム導入の目的を明確にする

需要予測システムを導入する目的はどこにあるのかを明確にしましょう。このとき、「売上予測精度の向上に決まっている」と思いがちですが、これは間違いです。売上予測精度を向上することが最終目的ではなく、「在庫の適正化」「人員配置の適正化」「年度予算の策定」といった具体的なゴールがあるはずです。目的によって、需要予測の手法も変わってきます。

2.需要予測をしたい商品を決める

需要予測に向いている商品は「リードタイムが短い製品」「単価が安く大量の売上が見込める商品」「消費期限の短い生鮮品」です。これらの製品は、生産をコントロールして在庫をできるだけ減らさなくてはならないため、需要予測が必要とされるのです。

3.需要を変動させる要因を見極める

製品の需要が変動する要素はさまざまです。例えば、世界12カ国以上で展開する英国系小売り大手のテスコでは、気温が10℃上がった場合、バーベキュー用の肉の売上が25％増、レタスは45％増、コールスローは50％増となるというデータがあるそうです。陽気が良くなると屋外でバーベキューをする人が増えるため、肉だけでなくサラダの消費も同時に増えていると考えられます。このほか、曜日や子どもの学校の休暇、季節のイベントなども売上を左右します。ただ、同じ陽気が何週間も続くとだんだんバーベキュー需要の伸びが落ち込むといい、需要予測は一筋縄ではいかないことがわかります。どの要素に重みを付けるかの判断も、予測精度の向上に重要となります。

パッケージだけでなく需要予測システムを提供するベンダーのサポートも検討材料に

需要予測マネジメントは長期にわたることも珍しくないため、パッケージの内容と共にベンダーの善し悪しも重要な判断ポイントとなります。需要予測や関連業務についての知見をもつベンダーかどうか、サポート体制が整っているか、要件や環境の変化に対応できるか、システム全体の使い勝手や既存システムの相性などを総合的に判断しましょう。

SCM（サプライチェーンマネジメント）では、発注・生産・調達計画の立案は必須であり、需要予測は全体の成否を左右するファクターとなりえます。需要を正しく把握し、生産計画や在庫量を見直すことで、利益が大幅に改善される可能性が高まるのです。

自社の課題を見据えて、最適な需要予測システムの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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AIsmiley編集部

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