需要予測AIとは？導入メリット・デメリットや活用事例を紹介

需要予測AIとは、AI（人工知能）による機械学習を用いて、将来の商品やサービスの需要を高精度に予測するシステムです。

従来の経験や勘に頼る手法ではなく、過去のデータや実績から予測するため高精度な予測が期待できます。在庫の最適化・機会損失の削減に貢献する戦略的ツールとして、幅広い業界から注目されています。

従来の需要予測との違いと需要予測AIの仕組みについて詳しく解説します。

需要予測には、主に下記4つの手法があります。

簡単な需要予測であれば、ExcelやGoogleスプレッドシートなどの表計算シートで、計算することも可能です。ただしデータ量が増えると、予測精度に限界が生じます。

また専門的な知識が必要になるため、属人化しやすいのもネックです。仮に誤った計算をしていても、担当者が気がつかないまま、誤った予測をしてしまうかもしれません。

こうした手計算による限界や、属人化の防止を解消してくれるのがAIによる需要予測です。

従来の需要予測は、自社に蓄積したデータや担当者の経験・勘を根拠に行われるケースが一般的でした。しかし実際には、社会情勢の変化や物価の乱高下など、さまざまな要因が複雑に絡み合うため、属人的な手法では確度の高い予測が困難です。

AIを使えば、過去データはもちろん天候やSNSのトレンド、競合の販促活動といった外部データも踏まえて、需要が「なぜ」変動したのか分析します。

AIは膨大なデータの中から需要に影響するパターンを客観的に見つけ出すため、予測誤差を改善して、企業が市場の変化に先手を打つ「事前予測型」のオペレーションへの転換を支援します。

需要予測AIは、「データ収集」「モデル学習」「予測」「評価・再学習」の4つの工程による継続的なサイクルで成り立っています。

AIが多様なデータから、人間では見つけられない法則性を自動で発見する能力が重要なポイントです。

具体的には、まず予測のもととなる多種多様なデータを集めます。投入できるデータ数が多いほど予測精度が高まるため、データを収集・保管しておくことが大切です。自社が保有する販売データなどはもちろん、外部から取得されるデータも含まれます。

AIはこれらの膨大な情報をもとに、どの要素がどれだけ需要に影響を与えるかを学習します。そして、予測と実際の結果を比較評価して、その誤差を学ぶことで、継続的に予測精度を高めていくことが可能です。

需要予測AIを導入すれば、予測業務効率化や属人化の排除、在庫の最適化だけでなく、生産に関連するさまざまな業務も最適化できます。

具体的な機能としては、以下が代表的です。

商品数の多い企業では一つひとつの予測は困難で、新商品など実績データが少ない商品の需要予測は困難です。こうしたデータ量の少なさをAI が補完してくれるツールもあり、予測の誤差を低減できます。

需要予測AIを導入することで、企業が得られる5つのメリットを解説します。

需要予測AIの導入は、単なるコスト削減に留まらず、企業活動のあらゆる側面にポジティブな影響を与えます。

これまで人間が手作業で行ってきたデータ収集や分析、レポート作成といった一連のプロセスが、需要予測AIにより自動化されるため、予測業務にかかわる従業員の作業効率を高めます。

従来の需要予測では、担当者が複数のシステムからデータを抽出して、Excelなどで集計・分析する必要がありました。時間がかかる作業なのはもちろん、人為的ミスの原因でもありました。AIが反復的な作業を代行すれば、担当者は面倒な作業から解放されます。

また、短時間で需要予測が実現することで、従来は週次や月次で行っていた需要予測を日次・時間単位で行うことも可能です。その結果、市場変化への対応力が向上します。

特に需要予測の専任スタッフが不在で他の業務と並行して需要予測を行っている企業の場合、スタッフの負担減少にもつながります。

需要予測AIが予測精度を飛躍的に向上させることで、企業が保有する在庫量や生産量などを最適に保てます。

製造業などでは、需要の不確実性に備えるために一定量の安全在庫を保有するのが一般的ですが、予測精度が低いと過剰になりがちです。

AIにより需要予測の精度が高まり在庫量が最適化されれば、過剰在庫による保管コストの増加や値引き販売、廃棄ロスを削減できるほか、欠品による機会損失も防止できます。

また、もし予測が当たらなかった場合でも、その結果を学習することで次回はより高精度の需要予測が可能です。使えば使うほどに予測精度が高まっていくのも、需要予測AIのメリットです。

需要予測AIは、従来の勘や経験に頼った予測から脱却し、各種データを活用した高精度な予測を実現するため、データにもとづいて意思決定を行う「データドリブン経営」の実現にもつながります。

需要予測AIは、ただ生産量や在庫数を予測できるだけではありません。予測される需要の理由まで分析可能なため、プロモーション効果の評価や価格戦略の最適化などマーケティング戦略や経営戦略において、データドリブンな意思決定が実現できます。

勘や経験に頼るのではなく、データが示す事実をもとに戦略を立てられるようになることで、市場の変化に対して、迅速かつ効果的に対応しやすくなることが期待できます。

需要予測AIは、データにもとづいた予測を行うため、誰でも同じ結果を出せるようになるため、業務品質が均一化できます。

従来のベテラン担当者による長年の経験・勘で行う需要予測は属人化しやすく、特定の担当者の退職・異動によって業務が滞ったり、社内での人材流動が難しくなったりするのが課題でした。

需要予測AIを導入すれば、個人の経験やスキルに依存せず、データを読み込むだけでアルゴリズムが自動で予測・分析を実行します。担当者のスキルレベルに左右されない安定的な業務体制を構築できることで、業務品質を均一化できます。

需要予測AIは、欠品による販売機会の損失を最小限に抑えることで、企業の売上を最大化します。

顧客に「欲しいときに、いつでも商品が手に入る」という信頼感を与えることで、長期的な顧客ロイヤルティの向上にも貢献します。

また、シフトや人員を最適化することで、余計な人件費の削減も可能です。たとえば、小売店の場合であれば、需要に応じた適切なシフトの作成が可能になれば、暇なシーズン・時間帯に必要以上の人員を配置するリスクを回避できます。

このように、欠品による機会損失や人件費などビジネスにおいて発生するコストを最小限に抑えられることで、売上を最大化することにつながります。

さまざまな面で企業にメリットをもたらす需要予測AIですが、以下のようなデメリットもあります。

需要予測AIの恩恵を最大化するためにも、事前にデメリットについても理解しておきましょう。

需要予測AIが的確な予測を行うためには、一定量以上の質の高い過去データが必要です。予測対象と相関性のあるデータが多いほど、精度の高い予測が可能になります。

AIは、データの中に潜むパターンや相関関係を統計的に学習することで予測モデルを構築します。そのためデータ量が少ないと、偶然の変動でも「意味のあるパターン」と誤って学習したり、年に一度の季節的な変動を捉えきれなかったりする可能性も懸念されるでしょう。

たとえば、創業1年未満の企業では、AIが年間の季節変動を比較学習できないため、高精度な予測は困難です。

需要予測AIは確度の高い予測を行えますが、万能ではないため、正確な予測ができないケースもあり全面的に依存するには注意が必要です。

あくまで過去のデータにもとづいた予測なので、過去のデータからは学習できない、前例のないできごとを予測することは原理的に不可能です。

たとえば、世界的なパンデミックや大規模な自然災害といった、過去に類のない突発的な事象が発生した場合、AIの予測は大きく外れる可能性があります。

また、長期的な予測になるほど関与するデータ範囲が広く複雑になるため、予測の精度は低くなりやすい傾向があります。

こうした予測困難な事象への対応は、AIだけでなく従来の手法においても共通の課題となります。需要予測AIは、あくまでも「人間を支援する優秀なアドバイザー」として位置づけて、最終的な意思決定は現場の専門家が判断することが大切です。

需要予測AIは、初めから高精度な予測を行えるわけではなく、試行錯誤を重ねながら精度を高めていく必要があります。

たとえば、予測に重要な影響を与える変数が見落とされていたり、データの加工方法が最適でなかったりする可能性が考えられるでしょう。さまざまなデータを学習させながら、相関性の高いデータや結果への影響度が大きいデータを見極めていき、精度を改善する必要があります。

そのため「導入すればすぐに成果が出る」と過度な期待はせず、まずは小規模に試行錯誤を重ねて、自社に適したノウハウを蓄積するのが成功の鍵です。

需要予測AIが、一体どのように活用されているのか、具体的な事例を業界別に紹介します。「需要予測AIを導入したいが、イメージがわかない」という方は要チェックです。

製品や部品の需要を予測することで、過剰在庫や欠品を削減し、コスト削減と納期遵守を同時に実現します。

製造業のサプライチェーンは複雑で、部品の調達から生産、出荷まで多くのリードタイムを要します。AIは最終製品の需要だけでなく、製造に必要な部品の必要量まで予測可能です。

必要なものを必要な分だけ製造・発注できるようになり、無駄のない生産体制を構築できます。

商品の発注量を最適化することで、人気商品の欠品による機会損失や、不人気商品の値下げ・廃棄ロスを削減します。

小売業においての需要予測は、数千～数万点にも及ぶSKU（最小在庫管理単位）ごとの需要を店舗別に予測する必要がある大変な作業です。天候や地域のイベント、競合のセール、SNSのトレンドなど、多くの要因に影響されるため、全店舗・全商品に対して人間が手動で考慮することは不可能です。

AIなら膨大なデータを自動で分析し、各商品に最適な発注量を算出できるため、大規模かつ複雑なオペレーションを効率化できます。

賞味期限・消費期限の存在する食品を扱う、外食産業やスーパーマーケットなどにおいて、需要予測AIは食品ロス削減に大きく貢献します。

食品の廃棄は、仕入れコストの損失に直結する経営上の大きな課題ですが、AIは過去の販売データや天気予報、曜日といった要因を学習して「いつ、何が、どれだけ売れるか」を高い精度で予測可能です。

AIは、日別・時間帯別の精緻な需要予測が可能なため、調理や陳列の量をリアルタイムの需要に限りなく近づけられるようになり、食品ロス削減に貢献します。

AIがリアルタイムの乗車需要をエリアごとに予測し、車両の配車を最適化することで、顧客の待ち時間短縮・ドライバーの実車率向上を同時に実現して収益性を高めています。

タクシーの乗車需要は、時間帯、天候、交通機関の運行状況、大規模イベントの有無など、多様な要因で変動するものです。AIは、これらのデータと過去の乗車実績データを組み合わせることで、需要が集中する「ホットスポット」を予測します。

予測にもとづき、空車車両を効率的に誘導することで、供給と需要をリアルタイムでマッチングさせられます。

スポーツ業界やイベント業界では、AIが特定の試合や公演の需要に応じてチケット価格を柔軟に変動させる「ダイナミックプライシング」を実現するために活用されています。

スポーツにおけるチケットの需要は、対戦相手の人気度やチームの順位、試合の曜日、天候など、多くの要因によって左右されやすいです。これらの情報からAIが、試合ごとの「適正価格」を算出します。

需要の変動に合わせて価格を適性に操作することで、人気カードでは収益を取りこぼさず、不人気カードでは空席を減らせます。

AIによる高精度な需要予測は、多くの企業が抱える欠品や過剰在庫などの問題を解決する強力な手段です。個人の経験や勘に頼った属人的な業務プロセスから脱却して、データにもとづいた客観的な意思決定を可能にします。予測精度が高まるのはもちろん、作業の標準化やデータドリブンな企業経営にもつながります。

ただし導入には、データ準備や精度検証といったハードルも存在するので、自社にとって適切なツールを選定して、スモールスタートで効果を広げていくことが大切です。「どのように導入していいのかわからない」「自社だけでは不安」という場合は、富士フイルムビジネスイノベーションにご相談ください。