需要予測とは？目的やビジネスに活用する方法、具体的な事例まで解説
事業におけるリスク低減や成功確率の向上を目指すのなら、「需要予測」について知るのが重要です。需要予測への理解度を深めることで、ビジネスシーンで役立てる機会が増えるでしょう。
本記事では需要予測の概要や手法、種類や注意点などについて解説します。
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Contents
需要予測とは？
需要予測とは、自社の製品やサービスが市場でどれくらい売れるのか、需要があるのか予測することを指します。豊富なデータを活用して計算や分析を実施し、信頼できる結果を導き出すことが需要予測の目的となります。
従来の予測は、その業種に精通した職人や担当者の「勘」などを頼りに実施されることも珍しくありませんでした。しかし、昨今はデータ分析やAI（人工知能）の活用などによって、正確で客観的な需要予測も可能となっています。
需要予測の手法について
需要予測を実施する際には、さまざまな手法が用いられます。それぞれの手法を把握し、適切な方法で需要予測をする必要があります。
以下では、需要予測で用いられる主な手法を紹介します。
指数平滑法
「指数平均法」とは、過去の予測値と実績データ値を活用して需要予測をする手法です。時系列データを用いるのが特徴で、「予測値＝平滑係数（α）×前期の実績値＋（1–平滑係数（α））× 前期の予測値」で計算できます。
平滑化指数（α）の設定値は、1に近いほど実績を重視した予測値になります。一方で、0に近くなると、予測値として計算されます。
移動平均法
「移動平均法」とは、期間ごとの平均を割り出して需要予測をする手法です。過去の売上の移動平均値を参考にするため、自社の需要推移を把握する際に役立ちます。
移動平均法は、「（受入棚卸資産の評価額＋在庫棚卸資産の金額）÷（受入棚卸資産数量＋在庫棚卸資産数量）」で計算できます。
回帰分析法
「回帰分析法」とは、因果関係が想定されるあらゆる変数の関係を用いて需要予測をする手法です。例えば販売数と時間に関係があると仮定して、「Y = a + bX」という計算式で結果を割り出します。
原因として仮定される変数の数によって、「単回帰分析」「重回帰分析」といった手法に名称を分類します。
加重移動平均法
「加重移動平均法」とは移動平均法の1種であり、より直近の1か月を重視した需要予測の手法です。最新の需要の変化を予測し、自社に関係する要素を探り出すために活用されます。
加重移動平均法の計算方法は、「（◯月の販売数量 ＋ ◉月の販売数量 ＋ ◎月の販売数量 × 2） ÷ 月の合計」となります。例えば「（300 ＋ 400 ＋ 200 × 2） ÷ 4 ＝ 275」といった形で、計算が可能です。
算術平均法
算術平均法とは、不規則な変化が継続することを想定し、多数の数値による算術平均を計算する形で実施される需要予測の手法です。とてもシンプルな計算方法となっているため、需要予測のハードルが低くなる点がメリットです。
具体的な計算方法は、「算術平均値 ＝（算出したい数値の合計）÷ 項目数の合計」となります。
需要予測の大まかなタイプ
需要予測には、大まかに2つのタイプに分類できます。予測方法の種類を把握することで、そのシーンで役立つ計算方法を見極めやすくなります。
以下では、需要予測で使用される2つのタイプについて解説します。
統計による予測
統計による予測とは、上記で紹介した計算式、算術、統計を活用して予測するタイプです。定量的に数値を出す方法であるため、使用する需要予測の手法を定着させやすい点が特徴です。
明確な数値によってデータを提示できるため、客観的な視点からみても信頼しやすいのも統計による予測のメリットです。また、計算方法さえ伝えれば誰でも予測ができることから、作業が属人化しづらくなります。
経験的な予測
経験的な予測とは、個人の経験や過去に得た感覚などを頼りに需要予測をするタイプです。職人の技や技術、営業の勘などを活用する予測方法となり、現代でも需要を考える際に用いられるケースがあります。
他社に模倣されづらい点が特徴で、自社独自のアプローチによる需要予測が可能です。一方で属人性が高く、個人の感覚に頼るしか術がないのがデメリットになります。また、再現が難しく「偶然ではないのか？」という疑念を解消できない点も課題です。
需要予測の具体的な事例
需要予測は、すでに多くの企業で実践されています。さまざまな事例が参考にできるため、自社で需要予測を実践する際には事前のチェックがおすすめです。
以下では、需要予測を実践した事例について解説します。
株式会社タダノ様の事例
需要予測の具体的なご支援事例として、株式会社タダノ様の事例があります。マーケティング部にて、販売管理や顧客満足度調査など複数の施策管理を行う中、需要予測が特に経営におけるインパクトが大きい現状がありました。
社内の課題として、限られた社内リソースの中で、予測精度向上を行うための試行錯誤に限界を感じていたことが挙げられます。
Go Analyticsサービスを導入して、日々扱うデータをデータサイエンティストに確認しながらプロジェクトを進めたことで、予測の精度を140%程度改善がされました。部署内の工数を大幅に削減でき、精度向上に成功した事例です。
需要予測における注意点とは
需要予測を実施する際には、いくつかの注意点を理解する必要もあります。以下を参考に、需要予測の際に注意すべきポイントを確認しておきましょう。
属人性を下げていく
需要予測を活用する際には、属人性を下げる必要があります。例えばデータを活用して統計をとり、職人の勘などに頼る環境を改善していくことが考えられます。
属人性の低下は、組織で再現性を構築するための下地にもなります。
ベースデータの質を上げる
分析のもととなるデータの質が悪いケースや、収集項目が正しくない場合には、正確な予測ができません。分析に使用するベースデータの質を向上させるための施策を考案し、需要予測の精度を高めるのもポイントです。
例えばデータクレンジングができる人材の確保や、データ分析の専門家に関連作業を外注するなどの対策が考えられます。
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需要予測には「Go Analytics」の利用がおすすめの理由
需要予測の精度を高めるなら、伴走型支援サービスのGo Analyticsの活用がおすすめです。Go Analyticsは高度なスキルを保有するデータサイエンティストが、データ分析、データクレンジング、施策の効果検証などを行うサービスです。
データマーケティングの立案・実行に不慣れでも、専門家によるアドバイスと提案を参考に計画を進められます。データリテラシー教育も実施しているため、従業員にデータ活用の方法やブランド戦略の考案につながる手法を得られる点も特徴です。
需要予測に必要な環境整備をするのなら、Go Analyticsの活用を検討してみてください。
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まとめ
需要予測は、事業の将来性や成功率を判断したり、未来のリスクを事前に把握したりと多くのことに役立ちます。これからの事業はさまざまなパターンを予測し、需要の変化に対応していく環境が必要です。その一環として需要予測の知識を取り入れ、実際に事業で活用してみると良いでしょう。
需要予測を実践する際には、Go Analyticsの利用がおすすめです。伴走型支援サービスであるGo Analyticsは、需要予測に必要な環境をスムーズかつスピーディに構築します。豊富な知識と経験を持つデータサイエンティストを提供できるため、より精度の高い需要予測にご期待いただけます。
ぜひこの機会にGo Analyticsを導入し、需要予測の質を高めてみてはいかがでしょうか。
