需要予測とは？必要性や問題点・具体的な手法を解説
調達 / 購買
近年、製造業では在庫管理や生産計画の精度向上が重要な経営課題となっています。特に、原材料費の高騰や納期の厳格化により、在庫の過不足は企業収益に大きな影響を及ぼすようになってきました。
さらに、市場環境の急激な変化や消費者ニーズの多様化により、従来のベテラン社員の経験と勘に頼った予測手法が難しくなっています。加えて、熟練社員の退職や若手への技術伝承の遅れも課題の一つです。
このような課題を解決する手段として、データに基づいた需要予測の導入が注目を集めています。AIや統計的手法を活用した需要予測は、より客観的で精度の高い予測を可能にします。
しかし、需要予測の導入は自社の特性や課題に適した手法の選択、必要なデータの準備、運用体制の整備など、さまざまな要素を考慮する必要があります。この記事では、需要予測の基礎や具体的な手法、需要予測のポイントを解説します。
|
図面が検索できずに、無駄なコミュニケーションが増えていませんか？
図面管理ソフト「CADDi Drawer」なら、その課題を解決できます！ ▼形状が類似する図面を検索できる機能イメージ
\年間7000時間の設計工数を削減した実績あり/ |
需要予測とは
需要予測とは、将来的に発生する商品やサービスへの需要量を、過去のデータや市場動向などから推測することを指します。需要予測は生産計画や在庫管理、経営戦略の立案などに不可欠な要素です。
企業活動において需要予測は、製品やサービスを適切なタイミングで、必要な数量だけ、求められる場所に提供するための重要な判断材料となります。例えば、製造業であれば原材料の発注や生産計画の立案に活用されます。
このように需要予測を適切に行うことで、商品が品切れして販売機会を逃すリスクを減らしたり、過剰在庫による保管コストや廃棄ロスを抑えたりできるのです。結果として、企業の収益性や顧客満足度の向上につながります。
なぜ需要予測が重要なのか
精度の高い需要予測により、過剰在庫による倉庫費用や管理コストを削減できるだけでなく、品切れによる販売機会の損失も防げます。
また人員配置や設備投資、原材料の調達、生産ラインの稼働計画など、事業運営に必要な経営資源を適切なタイミングで準備できます。さらに、人件費や設備投資の無駄を省き、生産性を向上できるでしょう。
一方で、需要予測を誤ると深刻な経営課題に直面します。過剰在庫となれば保管費用の増大や商品価値の低下リスクが高まり、資金繰りを圧迫する原因となります。反対に在庫不足に陥れば、顧客の信頼を失い、取引先との関係悪化につながりかねません。例えば製造業では、部品の欠品が生産ラインの停止を招き、多大な機会損失を引き起こす可能性があります。
需要予測を行うことで、このような経営課題を解消し、取引先との円滑な関係構築にも貢献します。需要予測は企業の持続的な成長と競争力強化に不可欠な経営基盤なのです。
需要予測の問題点
需要予測は、企業の利益向上や他社との差別化を図るうえで重要な役割を担いますが、いくつかの問題点もあります。この章では需要予測の問題点を3つ解説します。
需要予測の属人化
需要予測の課題の一つが、特定の社員の経験や勘に依存する「属人化」です。
特に製造業では、ベテラン社員の長年の経験と勘による需要予測が一般的でした。しかし属人化が進むと、個人の勘や経験に基づく手法になるため、標準的な手順としてマニュアル化することが困難です。そのため、予測ノウハウの共有や引き継ぎができず、特定の社員に依存した状態が続くことになります。
この課題を解決するには予測プロセスの標準化やAI、データ分析ツールなどの活用が効果的です。組織全体で予測ノウハウを共有・蓄積できる仕組み作りが重要となります。
多品種少量生産は需要予測が難しい
多品種少量生産は各品目の生産量が少ないため、統計的な予測が難しいでしょう。予測に必要な過去データが十分に蓄積されておらず、信頼性の高い予測モデルを作成できないためです。
また製品ラインナップが多いため、品目ごとに個別の予測作業が必要となり、作業工数が膨大になります。このような多品種少量生産の環境では、AIによる需要予測が困難です。
そのため、市場動向の定性的な分析や複数の予測手法を組み合わせた柔軟なアプローチが必要です。さまざまな手法を組み合わせることでデータ不足を補い、効率的な需要予測を可能にします。
外的要因による精度の低下
需要予測の精度を低下させる外的要因には、天候不順による消費行動の変化、法規制の変更、原材料価格の変動などさまざまです。特に近年は、新型コロナウイルスのような想定外の事態や、ウクライナ情勢に代表される地政学リスクなど、グローバルな外的要因が需要予測に大きな影響を及ぼしています。
このような外的要因に対応するためには、外部データを活用した予測モデルの構築や定期的な予測値の見直しと修正が必要です。
需要予測の種類
需要予測にはAI・機械学習による予測や市場調査による予測など、さまざまな種類があります。この章では需要予測の種類を4つ解説します。
AI・機械学習による予測
近年、ビッグデータ解析とAIを組み合わせた需要予測が注目を集めています。AIは膨大な過去データから天候・曜日・イベントなど、複数の要因を考慮した高精度な予測が可能です。
具体的なAI需要予測の手法としては、ディープラーニングや時系列解析、機械学習アルゴリズムなどがあります。
AIを活用した需要予測を導入する際は、十分な量と質を備えた情報がなければ、正確な予測は望めません。予期せぬ事態への対応には、人間の判断との組み合わせが重要となります。
過去データを用いた予測
過去データを用いた需要予測では、主に売上実績や在庫推移、発注履歴などの社内データを活用します。特に製造業においては、製品別の生産実績や材料の使用量、部品在庫、中間在庫の状況なども重要な予測材料です。
これらのデータは単純な数値の集計だけでなく、商品カテゴリーや価格帯、取引先、地域といった属性情報と組み合わせて分析することで、より詳細な予測が可能です。
例えば、ある製品の需要が増加する際、同時に関連する部品や材料の使用量も増えるといった相関関係を把握できます。また、季節性や曜日による変動、特定の時間帯における需要の偏りなども、過去データから読み取れます。
市場調査による予測
市場調査による需要予測は、消費者の生の声やニーズを直接把握できる手法です。
消費者調査では、製品やサービスに対する購入意向や価格感度を直接確認できます。具体的には、アンケートやグループインタビューによる調査を実施し、消費者の生の声を収集します。特に、新製品開発時の市場ニーズ把握や、既存製品の改良点抽出に効果的です。
また、限定地域や期間を設定して実際に商品を販売し、市場での反応を確認する方法もあります。消費者の購買行動や競合製品との比較、価格設定の妥当性などを実地で検証できるでしょう。
ただし、市場調査による需要予測には相応のコストと時間が必要です。特に製造業では、開発期間や生産リードタイムを考慮し、計画的な調査実施が求められます。
専門家による予測
専門家による需要予測は、業界に精通したベテランの知見を活用し、市場の変化や消費者動向を経験則に基づいて判断する手法です。具体的には、営業担当者からの市場情報や業界アナリストの市場分析など、専門的な意見を総合的に判断して予測を行います。
代表的な手法として挙げられるのがデルファイ法です。複数の専門家に対してアンケートを繰り返し実施し、回答を集約・フィードバックしながら意見を収束させていく予測方法です。例えば新製品の市場規模を予測する際、営業・マーケティング・研究開発など、異なる専門分野の意見を段階的に集約することで、より客観的な予測を導き出せます。
しかし、個人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。そのため、統計的な予測手法と組み合わせて、より精度の高い需要予測を行うことが重要です。
需要予測の具体的な手法
需要予測には大きく分けて以下の5つの手法があります。
移動平均法
移動平均法は、過去の一定期間のデータの平均値を用いて将来の需要を予測する手法です。例えば、3ヶ月移動平均であれば、直近3ヶ月の販売数量の平均値を次月の予測値として使用します。
移動平均法の大きな利点は、過去データの変動を均一化できるため、安定した需要予測が可能になる点です。特に、一時的な需要の急増や急減の影響を抑えられるため、より正確な在庫計画を立てることができます。
算術平均法
算術平均法は、過去のデータを単純に平均化して、将来の需要を予測する基本的な手法です。この手法の特徴は、計算が極めて簡単で理解しやすく、短期的な予測に向いています。シンプルな手法なため、需要の変動が比較的少ない製品の予測に適しています。
指数平滑法
指数平滑法は、過去データから予測する方法で、直近のデータほど計算上の影響力を大きく設定します。例えば、先月のデータは60%、2ヶ月前は30%、3ヶ月前は10%というように、新しいデータほど予測に強く反映されるよう重み付けを行います。
ただし、過去の実績のみを考慮しているため、急激な需要変化には追従が遅れる傾向があります。
回帰分析法
回帰分析法は、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。例えば、生産ラインの稼働率と原材料の発注量の関係を分析して、部品の需要を予測できます。複数の要因を考慮できるため、統計的な信頼性が高いのが特徴です。
加重移動平均法
加重移動平均法は、過去のデータに重み付けを行って将来の需要を予測する手法です。特に新しいデータを重視しているため、市場の変化をより正確に反映できます。
ただし注意点として、新商品など過去の販売実績が十分にない場合は、予測の精度が低下する可能性があります。そのため、自社が属する業界の特徴（季節性、商品サイクル、消費者動向など）を踏まえたうえで、適切に活用することが大切です。
需要予測する際のポイント
需要予測するうえで、抑えるべきポイントが2つあります。
予測値と実績値の比較・検証
需要予測の精度を高めるためには、予測値と実績値を定期的に比較・検証することが不可欠です。まず予測値と実績値の差異を数値化し、誤差率を算出し誤差原因を分析します。
特殊要因の影響は考慮されていたか、市場環境の変化への対応は十分だったかなどを検証しましょう。分析に基づいて予測モデルを修正し、今後の需要予測に反映していきます。
これらの検証は月次や四半期ごとに定期的に実施し、予測精度の向上に役立てることが重要です。
過去データを用いた誤差検証
過去データを用いた需要予測の精度検証では、具体的に過去の実績データを使用して、次年度の需要を試算します。過去の予測値と実際の値を比較することで、どの手法が最も精度が高いかを判断できます。
このような検証が有効な理由は、過去データが実際の実績値として存在するため、予測値との差異を正確に把握できるからです。つまり、過去データで高い精度を示した予測手法は、将来の需要予測においても信頼性が高いと考えられます。
検証の結果、自社の製品特性や市場環境に最も適した予測手法を選択することで、より正確な需要予測の実現が可能となります。
需要予測の精度を上げる方法
需要予測の精度向上には、AIやシステムの活用が効果的です。最新のAIシステムは、売上データ、顧客情報、在庫データなど、企業内のさまざまなデータを統合的に分析し、より正確な需要予測を実現します。
例えば、過去の売上トレンド分析や機械学習による予測モデルの自動最適化など、AIシステムには高度な需要予測を可能にするさまざまな機能が搭載されています。
ただし、AIシステムの効果を最大限に引き出すためには、質の高いデータの蓄積が不可欠です。日々の販売データ、在庫データ、顧客情報などを正確に記録し、システムに入力することが重要です。データの量が増えるほど、AIの学習精度が向上し、より正確な予測が可能になります。
まとめ
製造業において需要予測は、過剰在庫によるコストの増大や在庫不足による機会損失を防ぎ、企業の収益性を安定させる重要な取り組みです。
需要予測の精度を向上させるためには、データの質と量の確保、予測手法の組み合わせなど、重要なポイントがあります。データの質と量の確保においては、過去の実績データを適切に蓄積・管理することが基本となります。
また、自社データだけでなく、市場動向や経済指標といった外部データも積極的に活用することで、より多角的な予測が可能です。特に製造業では、生産計画や在庫管理の最適化に直結するため、これらの取り組みが重要な競争力の源泉となります。
データ活用クラウドとして、属人化の排除や生産性を向上するCADDi Drawer（キャディドロワー）は、過去のデータを資産化することで、属人化や図面検索の手間などの課題を解消します。
過去の図面や部品、材質、サプライヤーなどの情報をデータ化でき、ファイル名や番号検索が可能です。また類似図面検索では元図面と類似図面の差分もワンクリックで表示できたり、該当図面から実績をすぐに確認できたりするのが特徴です。
多品種少量生産の需要が高まっている製造業においても、このように容易に部品や材質を検索できるため、業務効率化に大きく貢献できます。
需要予測の属人化や過去データの管理にお悩みの企業様は、ぜひCADDi Drawerの導入をご検討ください。
