需要予測とは？

ムダのない生産を行い、
顧客からの注文に対して機会損失の無いように対応するためには、
「需要予測」に基づく生産管理と在庫管理が不可欠です。

業界によっては、得意先から生産計画の内示情報が届いたり、
受注が来てから生産を開始する完全受注生産の形態をとっている企業もあるかもしれません。

まずは需要予測の基本的な意味や定義、その重要性について見ていきましょう。

需要予測の意味

需要予測とは、
市場調査や需要予測モデルなどを用いて製品やサービスの需要量を分析して
予測誤差を最小化するために用いられる手法です。

需要予測をする部署は営業部門や生産管理部門が行う場合が多いです。

過去の売上推移から算出される移動平均をもとに予測する「移動平均法」、
販売実績を時系列に沿って分析する「時系列分析法」、
前期の実績と予測をベースに予測を求める「指数平滑法」など、さまざまな手法があります。

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需要予測手法を習得しよう


ものづくり分野の事業領域に携わる企業が中長期的に発展していくためには、
いかにして生産管理と在庫管理を最適化するかが重要なファクターになってきます。

たとえば、過剰生産によって在庫過多に陥れば
キャッシュフローを悪化させる要因となり、
反対に生産が間に合わなければ、販売機会の損失を招きかねません。

このような危険要因や不確実性を最小化し、
事業活動における収益性を最大化するためにも精度の高い需要予測が必要となるのです。

過去のデータを用いた統計的な定量的予測

これまでに集積してきた販売データや顧客の購買行動、
気温などの外的要因を加味して需要予測を行う方法です。

たとえば、消費者向けの食品を扱っている食品メーカーの場合、
まずはどんな時期にどんな商品が売れるのかはもちろん、
購入者層や気候的要因も合わせて、過去のデータを用いて分析していきます。

気温が何度になるころからどの商品が売れ始めるのか、
誰をターゲットにするのかなど、需要予測を活用すればより詳細な予測が可能です。

なお、年々変わる天候やトレンド、株価乱高下など、
過去のデータだけで判断できない要因をどのように評価するかで、予測の精度は変わります。

データと予測を上手に使い分けながら、需要予測を行うことが重要です。

担当者や専門家の意見や情報に基づいた定性的予測

担当者や専門家による需要予測は、
これまで培ってきた経験やスキル、知識を活用します。

代表的な予測技法の一つに、デルファイ法が挙げられます。

デルファイ法とは、
専門的な知識や経験を持っているメンバーに対してアンケートを行い、
回収した結果を全員に見せ、再び回答を求めるという過程を複数回実施することで、
意見を取りまとめる手法です。

業界予測や財務戦略、リスク想定など、
高い専門性が求められる分野の予測を立てる際に用いられます。

なお、人的な経験をもとに予測しているため、
予測の精度にブレが発生する点に注意しましょう。

対策方法としては、複数の需要予測を掛け合わせ、
精度向上を図ることが挙げられます。

市場調査による予測

対象の商品やサービスを展開する市場の調査を行い、需要を予測する手法です。

新製品やサービスを導入するにあたり、
ターゲット層に向けてアンケート調査やインタビュー調査、観察調査などを行い、
その結果をもとに需要予測を立てます。

なお、市場調査のポイントとして、以下の3つが挙げられます。

• 実施目的の明確化
• ターゲット層の明確化（ペルソナの設定）
• 想定結果を予想し、結果と対比する

上記を意識しながら市場調査を行うことで、
目的にブレが生じにくく、より精度の高い市場調査が行えます。

以上の点を考慮しながら、市場調査を実施しましょう。

AIや機械学習を用いた予測

AIや機械学習を用いることで、
集積した販売データやビッグデータなどから関係性を見つけ出し、
将来の変化を予測することができます。

以前、市場予測や分析を行う際は、
AIや機械学習の精度や認知度が高くなかったため、
担当者や専門家の経験に頼る部分が大きく、AIや機械学習を使用している企業は多くありませんでした。

一方、現代では第3次AIブームを皮切りに、
AIや機械学習の精度が大きく向上したため、認知度も向上し、
大量のデータを処理できるAIや機械学習を用いるのが主流になりつつあります。

しかし、AIや機械学習のメリット、デメリットを理解した上で導入しないと、
無駄な費用や時間を費やすことになるため注意が必要です。

おわりに

できるだけ正確な需要予測があってこそ、
適切な生産計画を立案することができます。

正しい根拠や要素をもとに予測計画を立てられるようになっていきましょう。