需要予測とは？

需要予測とは、ある対象物に関して過去の販売実績や在庫状況、市場の動向から今後の需要の変化を予測することです。
需要予測を行うことによって、必要最小限の発注量や在庫量を求めることができます。

需要予測は様々な計画を立てる上で重要なものですが、個人の勘や経験に依存している部分も多く、精度面での問題が嘆かれることもあります。
また、需要予測の精度を上げるには様々な外的要因（天候・カレンダーなど）を考慮する必要があり、膨大な情報を元に、客観的かつ正確に需要予測を行うことが求められます。

この需要予測をAIで行い、これまで人間が担ってきた部分を全て、もしくは一部分を代替することによって、高精度かつ手間のかからない予測が可能な点に注目が集まっています。

需要予測の種類

需要予測は大きく分けて3つの種類があると言われ、「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」に大別されます。
中でも「既存商品の需要予測」は過去の実績データから傾向を読み取り、予測を行う時系列予測モデルという手法が用いられます。

需要予測をAIで行うメリット

AIで需要予測を行う主なメリットは以下の3点です。

需要予測の効率化が可能

これまで人の手で担ってきた需要予測をツールで代替し、自動化するため、効率化を図ることができます。

客観性の確保ができる

データによって需要予測を行うため、主観に惑わされない需要予測が可能になります。

属人化の防止ができる

これまで勘と経験に依存していたことによって、属人化していた需要予測を誰もができるようになります。

需要予測をAIで行うデメリット

AIで需要予測を行う主なデメリットは以下の3点です。

可能な限り欠損の無い整った実績データを用意する必要がある

欠損の無い整った実績データを用意する必要があるのは、より正確な需要予測を行うためです。
実績データに欠損があると売り上げ等を「０」としなければならない、もしくは需要予測の為のツールが根本的に使えない原因になり得ます。

予測に関連するデータを集める必要がある

需要予測を行う上で、直近の売り上げ状況、天候、カレンダーを用いて予測を補正する必要があります。

予測の期間が長くなればなるほど精度は落ちる

過去の実績から特徴を掴んで予測を行うため、あまりにも現状から遠すぎる未来では予測の精度が落ちる傾向があります。

AI需要予測モデル構築の流れ

AIを用いた需要予測を行うためには、まず予測を行わせるための準備が必要になります。

AI導入の目的明確化

AI導入を検討する際は、AIを導入することによって「何を改善したいのか」「どの程度のコストを削減したいのか」という目的を明確にします。

費用の見積もり

AIを導入した際の費用を見積もります。
一般的には「初期費用＋ランニングコスト」を考えておくとよいでしょう。
この費用とAIを導入したことによって削減できるコストを比較しながら、見積もりを行います。

データの収集

AIに予測を行わせるための「学習データ」、予測を補正するための「説明変数」となるデータ（気温など）を収集します。

予測モデルの構築

収集したデータを用いてAIに学習を行わせ、予測モデルを構築します。
利用するサービスによっては、あらかじめ用意された予測モデルを利用することもあります。

PoC（概念実証）

予測モデルの構築が完了したら、次はPoCを行います。
これによって作成した予測モデルの有用性やコストを確認します。

導入・運用

PoCによって想定していた効果が確認できれば、本格的な導入・運用に移ります。
適切に運用を行っていくために、既存の業務フローの見直しを行いましょう。

さいごに

今回はAIによる需要予測の特徴やメリットデメリットについて説明しました。
現状、AIには得意・不得意な予測や、それによって生じるメリットデメリットというものが存在します。そのような点を理解したうえで、どれだけ業務の効率化が可能であるのかということを事前に想定しておくことが、AI導入のカギとなってくるでしょう。