需要予測の手法とは？代表的な5つの手法から精度向上のポイント、システム活用までわかりやすく解説

需要予測は、企業が自社の商品やサービスの将来的な売上や販売量を見積もるための重要な業務です。正確な需要予測ができれば、過剰在庫や欠品を防ぎ、効率的な経営判断が可能となります。一方で、予測の精度が低ければ、販売機会の損失やコストの増大といったリスクを招きかねません。

本記事では、需要予測の基本的な定義から、代表的な手法の種類と特徴、精度を高めるためのポイント、そしてシステム活用までを体系的に解説します。自社の需要予測の精度向上や手法の見直しを検討する際の参考にしてください。

需要予測とは

需要予測とは、自社が提供する商品やサービスに対して、将来どの程度の需要が発生するかを予測することです。過去の販売データや市場動向、季節変動などの情報を分析し、短期的・長期的な需要量を見積もります。

多くの企業では、この需要予測に基づいて仕入れ数や生産数、人員配置、設備計画などを決定しています。製造業であれば原材料の発注量、小売業であれば商品の仕入れ量や棚割り、飲食業であれば食材の調達量やスタッフのシフトなど、あらゆる業種で需要予測が活用されています。

需要予測の精度は、企業経営に直接的な影響を与えます。予測が実績を下回れば販売機会の損失につながり、上回れば過剰在庫による保管コストの増大や廃棄ロスを招く恐れがあります。

需要予測の手法は大きく2種類に分けられる

需要予測の手法は、大きく「定量的予測」と「定性的予測」の2種類に分類されます。定量的予測は過去のデータや統計的手法を用いるアプローチであり、定性的予測は専門家の判断や市場調査に基づくアプローチです。

それぞれの手法には特徴やメリット・デメリットがあり、目的や状況に応じて使い分けることが重要といえます。ここでは、2つの予測手法の概要を解説します。

• 定量的予測（統計的手法・AI活用）
• 定性的予測（専門家判断・市場調査）

定量的予測（統計的手法・AI活用）

定量的予測とは、過去のデータや統計的手法を用いて需要を予測する方法です。販売実績や顧客の購買行動、季節変動などの数値データを分析し、将来の需要量を算出します。

定量的予測の大きなメリットは、客観的かつ公平な予測が可能な点にあります。人の勘や経験に頼らないため、予測結果のばらつきを抑えられます。また、多くの手法がエクセルなどのツールで実行できることも、広く活用される理由の一つです。

近年はAIや機械学習を活用した需要予測も盛んにおこなわれています。大量のデータからパターンや傾向を自動的に学習し、高精度な予測を実現できます。

定性的予測（専門家判断・市場調査）

定性的予測とは、専門家の意見や市場調査など、人の経験や判断を用いて需要を予測する方法です。過去のデータが不十分な場合や、まったく新しい商品・サービスの需要を予測する際に適しています。

定性的予測のメリットは、状況の変化に柔軟に対応できる点です。とくに近い将来の予測においては、市場動向や消費者心理を踏まえた判断が有効となるケースがあります。また、定量的予測と比較して迅速かつ低コストで実施できる点も特徴といえます。

ただし、予測者の主観に依存するため、数値的な根拠に乏しい点が課題です。定量的予測と組み合わせることで、より精度の高い予測が可能となります。

定量的予測の代表的な5つの手法

定量的予測には多くの手法が存在します。手法によって計算方法や特徴が異なるため、データの性質や予測の目的に応じて適切なものを選択する必要があります。

ここでは、需要予測で広く使われている代表的な5つの手法を紹介します。それぞれの特徴を理解し、自社に適した手法を見極めましょう。

• 算術平均法
• 移動平均法
• 加重移動平均法
• 指数平滑法
• 回帰分析（重回帰分析）

算術平均法

算術平均法は、過去のデータをすべて足し合わせ、その合計をデータの個数で割って平均値を算出する手法です。この平均値を将来の需要予測値として使用するもので、需要予測の最も基本的な手法といえます。

計算がシンプルで理解しやすいため、需要予測を初めておこなう場合にも取り組みやすい点がメリットです。需要が比較的安定している商品や、一定のパターンをもつ市場での予測に適しています。

一方で、過去のデータをすべて等しく扱うため、トレンドや季節性を反映させることは困難です。直近の変動に対応しにくい点を考慮したうえで活用する必要があります。

移動平均法

移動平均法は、特定の期間のデータの平均値を用いて需要を予測する手法です。たとえば「3ヶ月移動平均」では、直近3ヶ月のデータを平均し、その値を次の月の予測に使用します。

期間を移動させながら平均を計算することで、短期的な変動を平滑化し、データの中心的な傾向を把握できます。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る手法です。

ただし、過去の一定期間のデータしか活用されないため、すべてのデータを活かしきれないという側面もあります。また、急激な市場の変化には対応しにくい点に注意が必要です。

加重移動平均法

加重移動平均法は、移動平均法を発展させた手法で、各データに重み（加重係数）を付けて平均を計算します。とくに直近のデータに大きな重みを与えることで、最新の動向をより色濃く反映した予測が可能です。

具体的には、各期間のデータに加重係数を掛け合わせ、その合計値を予測値とします。加重係数の合計は1になるよう設定します。これにより、通常の移動平均法よりも需要変動への追随性が高まります。

市場の変化が激しい環境や、直近のトレンドを重視した予測が必要な場合に適した手法といえます。ただし、加重係数の設定によって結果が大きく変わるため、適切な値の検討が求められます。

指数平滑法

指数平滑法は、過去のデータに対して指数的に減少する重みを付けて予測値を算出する手法です。計算式は「予測値 = α × 前期実績値 +（1 – α）× 前期予測値」で表され、直近のデータほど重視される仕組みとなっています。

αは「平滑化定数」と呼ばれ、0から1の間で設定します。αが1に近いほど直近の実績を重視し、0に近いほど過去の推移を重視した予測となります。需要が不安定な場合はαを大きく、安定している場合は小さく設定するのが一般的です。

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。季節変動やトレンドを考慮したい場合は、ホルト・ウィンタース法などの拡張手法を活用することも可能です。

回帰分析（重回帰分析）

回帰分析は、需要と他の要因との関係性を数式化し、将来の需要を予測する手法です。原因となる変数（説明変数）が1つの場合を「単回帰分析」、複数の場合を「重回帰分析」と呼びます。

たとえば、店舗の売上を予測する際に、売場面積、最寄駅からの距離、駐車場台数などを説明変数として分析すれば、それぞれの要因が売上にどの程度影響を与えているかを把握できます。この関係式を使って、新店舗の売上予測も可能となります。

複数の要因を考慮できるため統計的な信頼性が高い一方、概念や計算がやや複雑です。実務ではエクセルや専用ソフトウェアを活用して分析をおこなうのが一般的といえます。

定性的予測の代表的な手法

定性的予測は、過去のデータが十分に存在しない場合や、新商品・新市場の需要を予測する際に有効な手法です。専門家の知見や消費者の意見を活用し、定量的予測では捉えきれない要素を補完します。

ここでは、定性的予測の代表的な2つの手法を紹介します。

• 専門家判断（デルファイ法）
• 市場調査・アンケート

専門家判断（デルファイ法）

デルファイ法は、複数の専門家に対してアンケートを繰り返しおこない、意見を収束させていく予測手法です。1950年代に米国のランド研究所で開発され、技術予測や経営計画、マーケティングなど幅広い分野で活用されています。

この手法の特徴は、回答が匿名でおこなわれる点にあります。専門家は他の参加者の意見を参考にしながら自分の予測を再検討し、複数回の回答を経て意見が一定の範囲に収束していきます。これにより、特定の権威者の意見に偏ることなく、バランスのとれた予測を導き出せます。

ただし、結果を得るまでに時間がかかる点や、適切な専門家の選定が必要な点には注意が必要です。

市場調査・アンケート

市場調査やアンケートは、消費者や見込み客に対して直接意見を収集し、需要を予測する手法です。新商品開発やテストマーケティングの初期段階で有効とされ、まだ市場に出ていない商品・サービスの需要予測に適しています。

消費者のニーズや購買意向を直接把握できるため、定量データだけでは見えない潜在的な需要を発見できる可能性があります。また、ターゲット層の反応を事前に確認することで、製品設計やマーケティング戦略の改善にも役立ちます。

一方で、調査の設計や実施には時間とコストがかかります。また、回答と実際の購買行動が一致しない場合もあるため、他の手法と組み合わせて活用することが推奨されます。

需要予測の精度を高めるポイント

需要予測の手法を理解しても、実際の精度を高めるためには適切な運用が不可欠です。データの品質管理から手法の選択、継続的な改善まで、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。

ここでは、需要予測の精度を向上させるための4つのポイントを解説します。

• 質の高いデータを収集・整備する
• 目的に応じた手法を選択する
• 予測と実績の差を分析・改善する
• 外部データ（天候・イベント情報など）を活用する

質の高いデータを収集・整備する

需要予測の精度は、入力するデータの質に大きく依存します。誤ったデータや欠損値が含まれていると、予測結果に偏りが生じ、信頼性が低下してしまいます。

まずは、正確なデータを収集・蓄積する体制を整えることが重要です。POSデータや在庫情報、販売履歴など、予測に必要なデータを定期的に更新し、異常値や欠損がないかをチェックしましょう。

また、できるだけ新しいデータを使用することも大切です。5年前のデータよりも直近1年のデータのほうが、現在の市場状況をより正確に反映できます。

目的に応じた手法を選択する

需要予測の手法にはそれぞれ特性があり、すべての状況に万能な手法は存在しません。予測の目的やデータの性質、対象商品の特徴に応じて、最適な手法を選択することが精度向上の鍵となります。

たとえば、需要が安定している商品には移動平均法が適していますが、トレンドや季節変動がある商品には指数平滑法や回帰分析が有効です。また、新商品など過去データがない場合は、定性的予測を活用する必要があります。

過去のデータを使って複数の手法で予測をおこない、実績との誤差が最も小さい手法を採用するアプローチも効果的です。

予測と実績の差を分析・改善する

需要予測は一度おこなえば終わりではなく、継続的な検証と改善が必要です。予測値と実績値の差（予測誤差）を定期的に分析し、その原因を特定して改善策を講じることが重要といえます。

予測誤差の傾向を把握することで、モデルの問題点や見落としている要因が明らかになります。たとえば、特定の曜日や時期に誤差が大きい場合は、その要因をモデルに組み込むことで精度向上が期待できます。

また、市場環境や消費者行動は常に変化するため、予測モデル自体も定期的に見直す姿勢が求められます。

外部データ（天候・イベント情報など）を活用する

販売データだけでなく、外部環境の情報を取り入れることで予測精度を高められます。天候、気温、イベント、祝日などの外部要因は、需要に大きな影響を与える可能性があるためです。

たとえば、飲料やアイスクリームの売上は気温と強い相関があり、イベント開催日には周辺店舗の需要が増加します。こうした要因を予測モデルに組み込むことで、より現実に即した予測が可能となります。

近年はAI需要予測システムにおいて、天候データや曜日・イベント情報を自動で取り込み、分析に活用する機能も充実しています。

需要予測の手法にお困りならAI需要予測型自動発注システム「B-Luck」

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季節性や気温変動を加味した需要予測、特売時のカニバリゼーション対応、波動需要予測など、小売業の現場に寄り添った多様な機能を備えています。過去の販売データや市場トレンド、イベント情報などを分析し、最適な発注数量を自動で算出します。

また、単なるシステム提供にとどまらず、専任の「自動発注管理人」が導入から運用まで伴走支援をおこないます。導入企業では欠品率の大幅改善やシステム運用費用の削減といった成果が報告されています。

需要予測や発注業務の効率化をお考えの方は、ぜひB-Luckの導入をご検討ください。

まとめ

需要予測は、企業経営において欠かせない重要な業務です。手法は大きく定量的予測と定性的予測に分けられ、算術平均法、移動平均法、加重移動平均法、指数平滑法、回帰分析など、目的やデータの特性に応じた手法を選択することが求められます。

精度を高めるためには、質の高いデータの整備、適切な手法の選択、予測と実績の差の分析、外部データの活用といったポイントを押さえることが重要です。また、AI需要予測システムを活用すれば、複雑な計算や分析を自動化し、より効率的に高精度な予測を実現できます。

自社の状況や目的に合った手法を選び、継続的な改善を重ねることで、需要予測の精度向上と経営効率の最大化を目指しましょう。