不確実性の高い時代における需要予測精度の高め方とAI活用のポイント

近年、パンデミックや自然災害、急激なトレンド変化、国際情勢の不安定化など、需要の予測がこれまで以上に困難な時代を迎えています。従来の経験や過去データに基づいた予測手法では対応しきれないケースが増え、過剰在庫や欠品、売上機会の損失といったリスクが顕在化しています。こうした不確実性の高い環境下において、企業の意思決定を支える需要予測の「精度向上」は、経営の最重要課題のひとつとなりつつあります。

このような背景の中で注目されているのが、AI（人工知能）を活用した需要予測です。AIは、膨大かつ多様なデータをリアルタイムに処理し、従来の統計的手法では捉えきれなかったパターンや兆しを見出すことが可能です。外部要因を柔軟に取り入れ、短期・中長期の変動にも対応できることから、変化の激しい市場においても高精度な予測を実現します。

本コンテンツでは、不確実性に強い需要予測を実現するためのAI活用のポイントと、精度を高めるための実践的なアプローチについて、具体的な視点から解説していきます。

なぜ今、需要予測の精度が問われているのか？

近年、世界はかつてないほどの不確実性に直面しています。パンデミックの影響により消費行動が急激に変化し、気候変動による異常気象や自然災害も供給チェーンに大きな影響を与えています。また、デジタル化の進展に伴いトレンドの変動速度が増し、消費者の嗜好も多様化・複雑化しています。こうした環境変化は、過去のデータや従来の予測モデルでは対応が難しいため、需要予測の精度がこれまで以上に重要視されるようになりました。

従来の手法は、主に過去の販売データや季節変動をベースにしていましたが、現在は予測に影響を及ぼす外部要因が多岐にわたり、単純なモデルでは対応できません。予測精度が低いと、在庫過多や欠品が発生し、機会損失やコスト増加を招きます。さらに、ビジネスの意思決定にも悪影響を及ぼし、競争力の低下を引き起こすリスクが高まります。

そのため、不確実性の高い時代においては、より高度で柔軟な需要予測モデルの構築が急務となっています。AIを活用した最新の予測手法が注目される背景には、このような社会・経済環境の変化があるのです。

需要予測にAIを活用するメリットと実用性

需要予測にAIを活用する最大のメリットは、多種多様かつ大量のデータを高速かつ正確に処理できる点にあります。従来の統計的手法や単純なアルゴリズムでは捉えきれなかった複雑なパターンや非線形の関係性を、機械学習やディープラーニングが検出し、高精度な予測を可能にします。特に、天候情報やSNSデータ、経済指標など外部要因も含めて統合的に分析できるため、不確実性の高い市場環境でも柔軟に対応できます。

また、AIはリアルタイムでの予測更新が可能なため、急激な需要変動にも迅速に反応できます。これにより、過剰在庫の削減や欠品リスクの軽減が期待でき、コスト効率の向上に直結します。さらに、AIモデルは継続的に学習・改善されるため、運用を続けることで精度が向上し、長期的に安定した予測を実現します。

実用面では、小売業、製造業、物流、ECなど様々な業界で既にAI導入が進んでおり、導入事例からも効果が実証されています。これにより、需要予測が単なる数字の予測ではなく、戦略的な経営判断を支える重要なツールへと進化しています。

不確実な要素を織り込むためのデータとモデル設計のポイント

不確実性の高い時代において、需要予測の精度を高めるためには、単に過去の販売データだけでなく、多様な外部要因をモデルに組み込むことが重要です。天候データ、経済指標、季節イベント、SNSのトレンド情報、さらには地政学リスクなど、多角的なデータソースを活用することで、需要の変動要因をより正確に捉えられます。

モデル設計のポイントとしては、時系列予測だけに頼らず、複数のアルゴリズムを組み合わせたハイブリッドモデルの採用が挙げられます。例えば、伝統的なARIMAモデルや指数平滑法と、機械学習やディープラーニングを融合させることで、長期的な傾向と短期的な変動の両方を反映できます。

さらに、ノイズの多いデータを扱うために、前処理や特徴量エンジニアリングも重要なステップです。欠損値の補完や異常値の除去、特徴量の選択・生成を適切に行うことで、モデルの安定性と精度が向上します。

このように、多様なデータを取り込みつつ柔軟かつ堅牢なモデル設計を行うことが、変動の激しい市場環境下での高精度な需要予測を実現するカギとなります。

精度向上のためのAI予測の運用・改善プロセス

AIを活用した需要予測の精度を持続的に向上させるためには、単にモデルを構築して終わりではなく、継続的な運用と改善のプロセスが不可欠です。まず、予測モデルは市場環境や顧客行動の変化に応じて定期的に再学習させる必要があります。これにより、最新のデータを反映し、予測のズレを最小限に抑えられます。

運用面では、モデルのパフォーマンスを定量的に評価するために、開発時だけでなく運用中も開封率や販売実績などの実績データと照合し、精度をモニタリングします。異常検知の仕組みを導入することで、予測結果の急激な変動や異常値を早期に発見し、適切な対応が可能となります。

さらに、PDCAサイクルを回し、ビジネス現場からのフィードバックを取り入れることで、実務に即した改善策を継続的に実施します。MLOps（機械学習の運用管理）などのフレームワークを活用すれば、モデルの更新や展開、検証作業を効率的かつ安全に実行でき、精度向上に繋がります。

このような運用・改善の体制を整えることが、AI需要予測の精度を長期的に維持し、ビジネス価値を最大化する鍵となります。

在庫分析ツール「LTV-Zaiko」

在庫分析/可視化できる在庫分析ツール「LTV-Zaiko」について詳しく紹介します。

LTV-Zaikoとは

企業のMD（マーチャンダイザー）、EC担当、DB（ディストリビューター）が継続的に、より簡単に「余剰在庫の最小化」の工夫を行うことができ、値引き施策のみに頼らない「粗利最大化」を支援し効率化する為に開発された在庫分析ツールです。

LTV-Zaikoの主な機能

LTV-Zaikoには、在庫分析/可視化に関する機能が多く備わっています。

• ZPM分析
• 消化予測機能
• 商品番号/SKU機能切替機能
• 消化状況、現在庫確認機能
• チャネル（店舗/EC/モール）の販売数値表示機能
• キャンペーン/施策効果検証機能　など

価格や無料デモなどについては、LTV-Zaikoまでお気軽にお問い合わせください。

AIによる需要予測が可能！

URL：LTV-Zaiko AIによる需要予測システム

LTV-Zaiko「AIによる需要予測システム」とは、全店舗・全SKUの過去注文情報をもとに適正なタイミングで適正な需要を予測するシステムです。発注業務に関する時間を大幅に削減し、発注リストを自動生成可能です。欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

特徴１：発注業務に関する時間を大幅に削減

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、考慮できる項目を多く含んでおります。
発注商品ピックアップおよび発注量の計算に多くの時間を割いている場合、発注リストが自動生成され、発注精度もあがり、発注業務時間を大幅に削減することができます。

特徴２：安全在庫、発注点、補充点、販売予測により欠品を防ぎます。

LTV-Zaikoでピックアップする商品は、安全在庫係数および各商品毎のリードタイム、今後の販売予測も考慮した上で発注点、補充点、推奨発注数が算出されますので、欠品および過剰在庫を防ぐことができます。

特徴３：定番品、シーズン品に分けて、発注リストを自動生成可能！欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、欠品を防ぐ定番品と過剰在庫、売り逃しを防ぐシーズン品に分けて生成することが可能です。さらに、今後の販売予測を考慮した上で、推奨発注数量も算出するため、欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。