需要予測とは？重要性や制約、AIによる需要予測を解説

需要予測とは？

需要予測とは、自社が提供するサービスや商品（プロダクト）の需要を予測することを表しています。正確な需要予測が無いと商品の売れ残りなどが発生する可能性があり、利益を失う場合も少なくありません。このため、正確な需要予測では商品の生産数、販売、設備投資、資金調達などの計画に影響を与えるため、企業には正確な将来の需要予測が不可欠です。

需要予測の重要性

在庫は、ブランドおよび小売業が毎シーズン行う最も重要な投資であり、一過性の費用ではありません。不正確な需要予測は、企業にとっての大きな損失を招きます。

需要予測を誤った結果のひとつに、望まれない在庫があります。在庫は売れ残り品となり、キャリーコストや保管費用が発生し、貴重なキャッシュフローを圧迫します。このような状況を防ぐため、需要予測を誤った企業は、棚を整理するための大幅な値引きや一括値下げ戦略に頼ることになります。しかし、過度な値引きは利益率の減少を招くだけでなく、頻繁に値下げを行うブランドというイメージを消費者に植え付けることにつながります。値引きが常態化すれば、顧客は正規価格で購入せずに、セールを待ってから買い物をするようになります。

需要予測は在庫過多を防ぐだけでなく、正しい方法で行えば人気商品の在庫切れを防ぐこともできます。どのブランドも、在庫切れのために売上を失ったり、欲しいときに探している商品が見つからず、顧客に不満を抱かせるような事態は避けたいはずです。さもなければ、消費者はすぐに競合ブランドを選んでしまいます。一言で言えば、需要予測の精度は、供給と顧客需要を一致させる上で極めて重要なのです。

小売における需要予測とは？

小売における需要予測は、複数のビジネス要件を組み合わせ、プレシーズンとシーズン中の両方に対応したデータを基とした戦略立案を可能にします。この戦略により、商品化計画部門は変化に機動的に素早く対応できるようになります。通常、小売予測は4つの主要分野を組み合わせて行われます。

販売予測（Sales forecasting）

将来の売上を予測するには、一般的に過去の売上データが使われます。過去の売上データは、トレンド、季節性、市場の変動を調べ、将来の顧客需要をよりよく推測します。しかし、誰もが知っているように、変化は発生するもので、過去のデータのみで将来の需要を正確に映し出すことはできません。

需要予測（Demand forecasting）

需要予測は、人気商品の予測に重点を置き、シーズン終了時に余剰在庫を出すことなく、最適な在庫の確保を可能にします。顧客が購入する可能性のある商品ごとの適正数量を把握することによって、ブランドと小売企業の投資に対する売上総利益率最大化が実現します。

在庫最適化（Inventory management）

顧客満足度を維持するためにどれだけの在庫を持つ必要があるのか、あるいは在庫による過剰なコストを発生させないようにするのか、どのようにバランスを取るべきか。このような課題は、ますます厳しくなる消費者の期待に応えるため、多彩な在庫を機動的に管理する必要があるオムニチャネル小売業に特に当てはまります。SKU の数量に焦点を当てるのは、計画業務に不可欠なプロセスです。AI を活用した在庫計画は、いくつかの複雑な要素を考慮し、国、地域、個々の店舗にまたがる商品の適切な割当を決定することで、在庫最適化と MD による在庫管理をサポートします。

プロモーション計画（Promotion planning）

プロモーションは、あらゆる販売サイクルに欠かせません。しかし、適切な場所で、適切な時期に、効果的に販売を促進するためには、正確な計画アプローチが必要です。間違ったアイテムに間違ったタイミングでプロモーションを実施することは、コストのかかるミスになりかねません。具体的な色やサイズに至るまで、需要喚起のために価格設定の微調整が必要な商品を把握することは、利益率を高める上で重要です。このような情報に基づいた意思決定には、正確でタイムリーなデータ分析が求められます。

デジタル時代の需要予測の制約

何万ものSKUを扱う企業もあるように、コレクションが大きくなるほど、正確な需要予測に貢献する何百もの変数を考えるのは困難を極めます。

季節性とトレンド／需要パターン

いくつかの要素は予測可能です。休暇シーズンに必要とされる計画はよく知られていても、ワールドカップやオリンピックのような大きな影響を与える特別な世界的イベントはどうでしょう？影響は限られていても考慮すべき重要なものとして、地域的なイベントがあります。ある都市で夏の音楽フェスが盛んであれば、消費者はフェス向けのファッションが棚に並ぶのを望むかもしれません。あるいは、観光客に人気のあるビーチでは、日焼け止め、帽子、サンダルといった夏の必需品がすぐに手に入り、迅速な補充が求められるかもしれません。

プランナーは、短期的な天気予報にも注意を払う必要があります。予期せぬ天候の変化は、特にファッション小売業界では、消費者需要を劇的に変化させる可能性があります。秋の訪れが予期せぬほど遅くなった場合、消費者は夏の長引く夏の気温に浸っている間、秋冬の新作コレクションから暖かいアイテムを正規価格で購入するのをためらうかもしれません。あるいは、夏に大雨に見舞われれば、消費者は帽子やサングラスではなく、レインコートや傘を求めるでしょう。

季節性の一般的なトレンドはあるものの、何千ものSKUを分析する場合、人間にとっては、あまりにも多すぎる考慮すべき要因が存在します。AIはこのギャップを埋めることができます。

外部要因

最新の消費者トレンドは何か、競合他社はどのようなトレンドで成功もしくは失敗しているのか。地域的な動きから各国のトレンドまで、外部要因を考慮するのは重要ですが、デジタルの世界では、そうした要因は一部のブランドが気づけるスピードよりも速く変動します。

正確な需要予測に欠かせないもう一つの外部要因は、競合他社の動向です。競合他社はトレンドをどのように商品構成に反映させているのか、いつ、どの商品をどのくらいの割合で値引きしているのか。これらの要素はすべて、自社の商品カテゴリの各アイテムについて正確な予測を立てようとする際に非常に重要です。

意思決定

顧客が多種多様な商品の提供を期待しているオムニチャネルの世界では、ビジネス上の正しい意思決定を行うことは、より困難です。マニュアルでこれらの変数をすべて考慮しようとすると、大量データが溢れ管理しきれずに、不正確な予測につながります。

注目集まる AI 需要予測

AI は、予測の成功の壁となっていた、共通の課題に対する新たなソリューションを提供します。これにより、将来の顧客需要をより的確に予測し、競合他社の先を行くことが可能です。

多くの課題が待ち受ける中、企業は正確な予測のために、増え続ける複雑さに対処すべくAI 技術を取り入れる必要があります。恐れる必要はありません。AI と人間主導のアプローチを組み合わせ、アートとサイエンスの感覚を組み合わせることで、何千ものSKUに関連する膨大な作業を自動化し、業務の精度向上とスピードアップを実現できます。

AI 需要予測 の能力とは

• インサイトを活用： 予測モデルによって、通常のマニュアル作業では認識できない需要パターンの発見が可能になります。膨大な量のデータを短時間で分析し、アクションを起こすことができます。

• リアクティブからプロアクティブへ： 市場トレンドや消費者行動と嗜好に素早く適応する上で非常に重要な要素です。

• より効率的に： AI活用がマニュアル作業から貴重な人材を解放し、戦略的な取り組みの推進が可能となります。

• 精度の高い予測： 正確な需要予測によって、再入荷の計画が容易になり、既存の在庫の迅速な管理とより正確かつ効率的な在庫決定を行えます。

• 顧客満足度の向上： AI需要予測により、ブランド・小売企業は適切な商品を適切な場所に適切なタイミングで揃えることが可能になり、顧客へのより良いサービス提供を実現します。

• 増大する利益： 需要予測の精度向上が、需要と供給の効果的な管理に影響を与え、商品の在庫不足や過剰在庫といったコストのかかるミスを防ぎます。

需要予測システム選定で失敗しないための4つの機能要件

需要予測システムは、単なる分析ツールではなく、在庫の最適化、売上拡大、利益率の向上を実現するための戦略的な投資です。

しかし、どのシステムでも同じ効果が得られるわけではありません。精度の高い需要予測をするには、必ず押さえておくべき、4つの重要な機能要件があります。

1. 柔軟な拡張性と高い処理能力

小売・製造業では、実店舗やECサイトなど各販売チャネルの販売実績や顧客行動データに加え、天候やイベントなどの外部データも取り込みながら、日々膨大で多様なデータが蓄積されています。

高精度な予測を実現するには、膨大で多様なデータをリアルタイムで収集・分析できる柔軟な拡張性と高い処理能力を備えたシステムが不可欠です。
ビジネスの拡大や販売チャネルの多様化、AI活用の進展に伴い、企業が扱うデータ量や種類はさらに増加します。これに対応できる先進的なシステムは、単なる分析ツールに留まらず、企業の持続的成長と的確な意思決定を支える戦略的プラットフォームとして機能します。

2. オムニチャネルに対応した高い予測精度

実店舗、ECサイト、卸売など、それぞれに異なる需要パターンや顧客行動パターンがあります。
優れた需要予測システムは、こうした多様で複雑なオムニチャネルの特性を理解し、商品SKU、期間、地域、プロモーションといった細かい条件での精度の高い分析・シミュレーションを可能にします。これにより、チャネル横断で一貫した在庫計画と最適な在庫配置が実現し、顧客体験の向上と売上機会の最大化に貢献します。

3. AIによる予測モデルの自動構築

AIによる機械学習は、過去の販売実績だけでなく、季節性、トレンド、プロモーション効果、競合動向、社会情勢なども含めた多角的分析を可能にします。システムは、過去の複雑な販売実績や変動要因を容易に処理し、人間の判断では捉えきれない複雑な要素を加味した最適な予測モデルを自動で構築します。
さらに、運用中も継続的に学習・改善を行うことで、欠品リスクの低減と余剰在庫の削減を両立した高精度な予測が可能です。
これにより、企業は過去のデータだけに頼らず、先を見据えた戦略的な計画を立案し、市場の変化にも迅速に対応できます。

4. サプライチェーン全体を最適化する連携機能

需要予測システムは、PLM（商品ライフサイクル管理）、ERP（基幹業務管理）、S&OP（販売計画・業務計画）などの他システム連携することで、サプライチェーン全体に組み込まれます。これにより、予測結果が実際の計画や業務に迅速に反映され、サプライチェーンの主要な意思決定プロセス全ての中核として機能します。

その結果、データが一元管理され、リアルタイムで共有できます。部門間の情報のずれや重複作業を解消することで、サプライチェーン全体でエンドツーエンドの可視性と部門間の連携体制が向上し、迅速かつ的確な意思決定を支援します。

Centric Software が提供する AI 需要予測 システム

Centric Software®は、チームが過去データに依存した意思決定や当て推量から、AI機能を活用したより正確で未来にフォーカスした分析に移行し、情報に基づいたデータドリブンの意思決定を可能にする最新ソリューションを提供します。

Centric Planning™により、在庫要件を効率的に予測し、詳細な分析でより適切なビジネス上の意思決定を支援し、過剰な在庫保有を回避、収益性の最大化が可能になります。

Centric Pricing & Inventory™はAIを駆使し、場所やチャネルをまたがった各SKUの価格設定と在庫決定を自動化・最適化します。

需要予測の精度と影響を高め、最少在庫でより多くを販売し、値引きを削減、顧客ニーズと正確な供給の最適化を基に、ビジネスの飛躍が実現します。