需要予測とは何か？手法・成功ポイントを徹底解説！

• 需要予測とは何だろう
• 需要予測の主な手法を知りたい
• 需要予測を成功させるためのポイントをおさえておきたい

このような考えをお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。

需要予測とは、企業が提供する商品・サービスに対して、どの程度需要があるのかを予測することです。需要予測を行えば在庫の最適化はもちろん、販売の機会損失をなくすことも可能でしょう。

この記事では、世界で約29,000社以上にBIツールを展開し、企業の業務効率化や自動化をサポートしているYellowfinが、需要予測について概要と手法、成功ポイントを詳しく解説します。

 

需要予測とは何か

需要予測とは、市場において企業の商品やサービスが将来どれぐらい売れるかを予測するプロセスです。適切な在庫の確保が可能となり、販売の機会損失を防ぎ、過剰在庫のリスクを軽減でき、コスト削減にも繋がります。

企業は需要予測により、市場や環境の変化に柔軟に対応して、より効率的なビジネスを行うことが可能です。需要予測は、飲食業やタクシー業界、小売業など、さまざまな業界で利用されています。

 

需要予測の種類

ここからは、需要予測の種類について解説します。

 

統計による予測

1つ目は、統計による予測です。

過去のデータを基に未来の需要を予測する方法で、時系列分析、回帰分析、移動平均など、さまざまな統計的アプローチが利用されます。

統計による予測は、データからパターンやトレンドを抽出して、将来の売上や需要の変動を推計するため、比較的精度が高い予測が可能です。

市場の動向を科学的に分析することで、より確実なビジネス計画を立てる助けとなるでしょう。

 

経験を元にした予測

2つ目は、経験をもとにした予測です。

個人の経験や直感に依存して将来の需要を予測する手法です。

長年の業界経験や市場での過去の観察から得られる知識を活用し、新しいトレンドの可能性や顧客の反応を推測します。

このアプローチは、特にデータが不足している新規市場や、急速に変化する環境下での予測に有効ですが、個人の主観が大きく影響するため、予測の一貫性や再現性にはバラツキが生じやすいでしょう。

経験豊富な専門家の洞察は、予測に貴重な意見を提供することがあるのです。

 

需要予測の主な手法

需要予測を行うにはさまざまな手法があります。ここでは、主な手法を6つ解説します。

 

移動平均法

移動平均法は、特定の期間にわたるデータを連続的に平均化して、将来の需要を予測する手法です。

たとえば、「3ヶ月移動平均」では、過去3ヶ月のデータを平均し、次の月の予測に使用します。これを繰り返すことで、データの時間的な変動を捉え、より安定した需要予測が可能になるのです。

移動平均法は、計算が単純で理解しやすいため、多くの業界で広く利用されています。しかし、急激な市場の変化には対応しにくいという欠点も持ち合わせているため、注意しましょう。

 

加重移動平均法

加重移動平均法は、移動平均法を一歩進めた需要予測手法で、過去のデータに重みを付けて平均を計算し、最近のデータにより大きな重要性を与えます。

最新のデータには高い重みを、古いデータには低い重みを割り当てることで、時間の経過に伴う市場の変動や季節性の影響をより正確に反映します。

加重移動平均法により、単純な移動平均法では見逃されがちな最新のトレンド変化に迅速に対応することが可能になり、予測精度の向上が期待できるでしょう。

 

指数平滑法

指数平滑法は、前期の実績データと前期の予測値を利用する手法です。過去の予測と最新の実績を組み合わせて次の期を予測し更新ます。

「平滑化係数」と呼ばれる係数を使って、前回のデータ値が予測値とどの程度違うか、予測値に近づくための修正値を求め加減することで、予測値を導き出すのです。

指数平滑法は、計算がシンプルで迅速な更新が可能なため、需要変動が短期的に激しい場合に適しています。

 

ARIMAモデル

ARIMAモデルは、「自己回帰（AR）」、「積分（I）」、「移動平均（MA）」3つの考えを組み合わせた統計的手法です。自己回帰積分移動平均モデルとも呼ばれています。

「自己回帰（AR）」は過去の値が現在の値にどのように影響するかをモデル化し、「移動平均（M）」は時系列のノイズを平滑化したものです。「積分（I）」は非定常データを定常データに変換するために使用されます。

ARIMAモデルは、これらの要素を組み合わせることで、複雑な時系列データの将来の値を予測するのに役立ち、経済や財務の分野で利用されています。

 

回帰分析法

回帰分析法とは、因果関係が存在すると考えられる数値データ間の関係性を解析した結果から、未来の出来事を予測する統計的手法です。

一つまたは、複数の独立変数（説明変数）と依存変数（目的変数）間の関係を数学的モデルを用いて表現します。

回帰分析は、広告費用と売上高の関係を分析することで、将来の売上を予測することも可能です。データに基づく客観的な判断材料を提供してビジネスの意思決定に活かすため、多くの業界で需要予測に利用されています。

 

市場調査

市場調査は、顧客のニーズや嗜好を直接調査することで、将来の市場需要を予測する方法です。

たとえばアンケートやインタビューを実施し、消費者の意見や感想を収集します。得られたデータは、顧客がどのような商品やサービスを求めているか、どの要素が購買意欲を刺激するかを理解するために役立ちます。

また、新商品の潜在的な受容度や、価格設定、プロモーション戦略の策定にも重要な情報を提供するため、企業はより精確な需要予測を行い、市場での成功確率を高められるでしょう。

市場調査は、製品開発やマーケティング戦略に不可欠です。

 

需要予測を成功させるためのポイント

ここまで、需要予測の概要と手法を解説しました。ここからは、需要予測を成功させるためのポイントを解説していきます。

 

質の高いデータ準備

1つ目のポイントは、質の高いデータ準備です。

精度の高い予測を行うには、正確・詳細かつ最新のデータを集めることが不可欠です。

データが正確であればあるほど、予測結果の信頼性が増します。

また、様々な角度から情報を収集することで、より網羅的な分析が可能になり、予測の精度が向上するでしょう。

たとえば、売上データだけでなく、市場動向、顧客行動、競合情報など多角的なデータを組み合わせることが望ましいです。高品質なデータの確保は、効果的な需要予測を行えます。

 

多くのデータ量の準備

2つ目のポイントは、多くのデータの準備です。

需要予測を成功させるには、質の高いデータはもちろん、多くの量を用意することが重要です。データの量が多いほど、より多くの情報から学習し、潜在的なパターンやトレンドをより正確に把握できます。

これにより、予測の精度が向上し、特に不確実性が高い市場条件や複雑な消費者行動の分析において、信頼性のある結果を導き出せるでしょう。

さらに、広範なデータを集めることで、季節変動や経済の波動などの外部要因の影響も考慮に入れ、より実用的な予測が行えます

需要予測を行うには、データの範囲や多様性にも注意を払い、質と量を両立させることが不可欠です。

 

結果を分析する

3つ目は、結果を分析することです。

需要予測を成功させるためには、予測した結果と実際の結果の間に生じた誤差の分析が欠かせません。

予測と実際のデータにギャップがある場合、その原因を詳細に調査することで、予測プロセスやモデルの精度を向上させる手がかりを得られます。

データ収集の方法に問題があるのか、使用しているモデルが市場の変動に対応できていないのか、または外部環境の変化が予測に影響を与えたのかなど、様々な要因を特定し続けることで、予測手法を継続的に改善し、より正確な需要予測の実現が可能です。

結果分析は、需要予測の誤差を減らし、企業の戦略的な意思決定をサポートするために不可欠と言えるでしょう。

 

分析ツールの活用

4つ目は、分析ツールの活用です。

特に、Yellowfinは、高度な分析機能が強みです。大量のデータを迅速かつ効率的に処理し、視覚的なレポートやダッシュボードを通じて結果を提供するため、需要予測の精度を向上できます。

Yellowfinは直感的な操作が可能であり、ITに強くない従業員でも容易な操作が可能です。誰でも精度が高い需要予測ができること間違いありません。

 

まとめ

本記事では、需要予測の概要、手法、成功ポイントについて紹介しました。

需要予測をしっかりと行いビジネスの成功に繋げたいなら、分析ツールの導入をおすすめします。

Yellowfinは、企業が蓄積したデータを分析してビジネスの意思決定に役立てるツールです。利用すれば過去の売上データを元にして、今後の商品・サービスの需要をしっかりと予測できるでしょう。

ビジネスユーザーが使いたくなるインパクトあるダッシュボードを用意しており、管理が簡単、かつ操作がシンプルなのも魅力の一つです。Yellowfinを使って、効率的に需要予測を進めていきましょう。