需要予測システムの選び方は？開発・構築・改修・導入の違いなどについても解説！

大量のデータを高速で適切に処理し、データの需要予測分析を行うには、AIを活用した需要予測システムが欠かせません。需要予測システムは受発注管理の適正化を促進します。人件費の削減につながり、生産性を高めます。この記事では、需要予測システムの概要・基本機能、メリット・デメリットなどをご紹介します。需要予測システムの導入を検討中の方は、ぜひご覧ください。

 

目次

 

 

需要予測システムはどういうシステム？

需要予測システムとは、過去のデータを用いて商品やサービスの需要を予測するシステムのことです。従来、企業は顧客離れを防ぐために「回帰分析」と呼ばれる統計的手法で予測を行っていました。

それからデータとコンピュータの質の向上、特に機械学習やディープラーニングが改善された結果、入手可能なデータをシステムやツールを活用し顧客離れの正確な予測ができるようになったのです。

そして進化した需要予測システムは、カスタマーサポート・製造・受発注管理・ダイレクトマーケティング・訪問営業など様々なビジネスで活用されるようになりました。

ちなみに「回帰分析」とは、予測したい内容に関する数値の散布図を作成し、直線で図示して需要を予測する分析方法です。

 

●需要予測の基本手法をご紹介

需要予測は回帰分析だけでなく、様々な手法があります。

1つ目は移動平均法です。これは過去データや直近のデータを平均して需要を予測する手法です。季節間の実績をベースに、予測を立てたい時に適しています。

2つ目は時系列分析法です。時間ごとに計測されたデータをもとに、今後の動向や傾向を予測する時に適した手法です。一定期間内の需要を分析する時に向いています。

3つ目は指数平滑法です。過去の予測値と実際の数値を比較して、需要を予測する方法です。予測値に対するズレを矯正する修正値を割り出して予測値を算出するため、簡単な計算で分析できます。

 

需要予測システムが持つ基本機能とは？

需要予測システムを使ってできることは、下記のとおりです。

• 需要や販売数の予測機能

• レポートの出力機能

• 外れた予測値の補正機能

 

例えばある商品の需要や売れ行きは、社会のトレンドや流行りによって左右されやすいです。ほかにも、天気やなどによっても、左右されることがありえます。そこで需要予測システムの機能で、過去の売り上げや来客数を参考に需要や販売数を予測すれば、在庫の過多や欠品といったリスクを防げます。

また、その予測を図表化やデータをレポートとして出力することで、ミーティング時の資料として活用できます。

さらに、需要予測システムの予測値がほかの数値と大きく外れたものが発生したとしても、その予測を検知して補正をかけ、データを正常にすることも可能です。

 

需要予測システムの3つのメリット

需要予測システムのメリットは、以下の３つです。

• 適正な在庫量を把握できる

• 業務の効率化ができる

• 市場の予測がしやすくなる

 

●適正な在庫量を把握できる

需要予測システムを利用すると、適正な在庫量を把握できます。気候・行事・市場動向・為替などの要素を組み込むことで、適切な在庫数を提案してくれます。適正な在庫量を把握できると、在庫や欠品を減らし利益率をアップにつながります。

 

●業務の効率化ができる

需要予測システムを活用すると、業務量の最適化が可能です。それにより適切の人員の配置が可能になるため、人員の割当ミスも減るだけでなく、人員配置を考える負担も軽くなります。

 

●市場の予測がしやすくなる

需要予測システムを活用すると、自社の需要だけでなく、市場全体の予測も可能になります。市場の予測や商品の供給量のバランスが考えやすくなり、商品の出荷量の調整や、将来のトレンドを踏まえた新商品の開発のヒントにつながります。

 

【注意】需要予測システムの2つのデメリット

需要予測システムにはメリットだけでなく、デメリットもあります。どのようなデメリットがあるのか把握したうえで、需要予測システムの導入をよく検討しましょう。

 

●予測が外れてしまう場合がある

需要予測システムは予測精度が高い場合でも、必ず当たるとは限りません。誤差があることを想定し、予測値に幅を持たせることが重要です。

また、入力データが不足したり、外的要因に左右されたりすると予測は外れます。トレンド・競合・災害による仕入れ値の変動・欠品などのイレギュラーな要因により予測が難しくなるため、その点を留意しなくてはなりません。

 

●コストがかかる

需要予測システムを導入するとシステム導入時はもちろん、システムの運用管理に必要なランニングコストがかかってしまいます。仮に開発会社にシステム開発を依頼した場合の相場は、下記のとおりです。

• コンサルティング費用：数十万～200万円

• AI化可能性チェック：数十万～100万円

• プロトタイプ作成：100万円以上

• AIモデル・システム開発：数十万円以上

最初のヒアリングは無料となっている開発会社が多い傾向にありますが、需要予測システム開発から運用後までの費用は数百万円単位かかります。さらに追加学習といったアフターケアまで依頼すると、費用はさらに数十万円以上かかります。後述する「構築」や「改修」も、同じくらいの費用がかかると考えてください。

逆に既成品のシステムを購入すれば安くなるかといえば、そうでもありません。システムを販売している会社にもよりますが、既製品を導入するだけで数百万円かかります。必ず導入にかかる費用と予算の比較をしましょう。

 

需要予測システムを導入する4つの方法

需要予測システムの導入方法は4つあり、それぞれ特徴が異なります。独自のシステムを一から「開発」また「構築」してもらう方法、現在活用しているシステムを「改修」してもらう方法、そして既成システムを「購入」する方法です。

まず「開発」とは、プログラムの設計から完成したシステムのテスト作業までを指します。需要予測システムの場合、予測結果を確認するための画面を構築しなくてはなりません。

次に「構築」とは、テスト作業後にシステム運用できるよう組み立てていくことを指します。新しいシステムの開発を「システム開発」、そうでないシステムまで含めた開発を「システム構築」とした使われ方をする場合もあります。

需要予測システムを開発する場合、AI開発環境の構築は「OSのインストール」「フレームワークの選定」「GPUのリソース分配」など労力と手間がかかるフェーズです。

「改修」とは、現状のシステムより使いやすいシステムにすることです。需要予測システムは、実際に運用を始めると予想外のデータにより精度が落ちてしまうため、改修する必要があります。

そして「導入」とはパッケージ化されたシステム（既製品）を購入することです。需要予測システムにもパッケージシステムがあり、データを読み込むだけでリーズナブルに需要予測できます。

 

需要予測システムの選び方

では、実際にどのような需要予測システムを選んだら良いのでしょうか。需要予測システムを選ぶ場合、チェックするポイントは次の2つです。

• AIを使っているか

• サポート体制がしっかりしているか

 

●AIを使っているか

需要管理システムは「在庫管理タイプ」と「AIを活用するタイプ」に分かれています。

ここでいう「在庫管理タイプ」とは、商品の在庫情報や入出庫情報などを管理できるタイプのことです。こちらではAIではなく先述した分析手法を用います。

選ぶなら、AIを活用したタイプがおすすめです。AIを活用すると、ビッグデータを利用した機械学習の予測が可能になるからです。機械学習手法とは、ビッグデータを対象にした分析方法です。膨大なビックデータの中からAIが関連性のあるデータを見つけ出し、そのデータをもとに今後の需要を予測します。

またディープラーニングを用いてAIを構築したシステムもあります。

「ディープラーニング」とは、脳のしくみを再現したニューラルネットワークを用いた方法で需要予測にも応用されています。深層学習はニューラルネットワークを多層に結合して再現する方法で、隠れた層にも増やすことができます。複雑な処理にも対応可能です。

 

●サポート体制がしっかりしているか

システムトラブルが起きても対応できるように、サポート体制が充実しているところを選びましょう。サポート体制がしっかりしていると、導入後に困ったことがあってもすぐに相談できます。

 

【重要】需要予測システムを導入前に確認したい4つのこと

需要予測システムを導入する際は、以下の４つのポイントを意識しましょう。

• 導入目的をはっきりさせる

• 需要予測するのに適した商品か判断する

• 十分な量のデータを用意しておく

• データのフォーマットを統一しておく

 

●導入目的をはっきりさせる

需要予測システムは、導入前に目的を明確にし、必要なデータを用意できるか確認することが重要です。導入目的は、具体的に在庫の最適化、営業計画の策定、予算策定・管理など明確にしておきます。

あいまいな導入目的では、適格なデータを作成することができません。また、導入目的を決めないまま導入すると、クラウド型の場合だと必要なデータの追加ができない場合があります。目的を明確に持ち、必要なデータを用意できるようにしておきましょう。

 

●需要予測するのに適した商品か判断する

需要予測システムは、需要が大きく変動すると精度が下がります。システムを導入する場合、トレンド商品やリードタイムが長い商品は需要予測を正確にできない場合があります。

また、生産数が把握できる商品や、コストがかからない商品は需要予測をする必要がなく、効果はあまりありません。自社の商品が需要予測に適したものかどうか、事前に確認しておきましょう。

 

●十分な量のデータを用意しておく

需要予測システムは、大量のデータがなければ、正しい需要予測の分析ができません。データ量が多ければ多いほど精度が上がるため、高精度にするにはその分時間がかかると考えておいたほうが良さそうです。

機械学習に必要なのは、データの集合体である「データセット」です。機械学習の場合、需要予測の精度向上にはデータセットの量に加え、質の向上も重要です。データ量不足になると「オーバーフィッティング（新たなデータを予測できない状態）」になる場合もあります。

 

●データのフォーマットを統一しておく

需要予測システムは、AIは収集したデータのフォーマットが統一されていないと正しく計算できません。フォーマットをシステム用に整えるのは、時間がかかる作業です。導入前に、データのフォーマットをシステムの規格に合うように統一しておきましょう。

 

まとめ

需要予測システムとは、過去のデータを用いて商品やサービスの需要を予測するツールです。カスタマーサポート・製造・受発注管理・ダイレクトマーケティング・訪問営業など、様々なビジネスで活用されるようになりました。需要予測システムを活用すると適正な在庫量を把握できたり、業務を効率化によりシフトを最適化できたり、業務の見える化が実現できたりします。システム導入する場合は、AIを使用やサポート体制、費用対効果に着目して選びましょう。

どうしても独自の需要予測システムが欲しいなら、システム開発会社に外注するほうがおすすめです。自社開発に必要なリソースを確保する必要はなく、会社によってはアフターサポートが充実しています。

需要予測システム開発会社を探しているなら、発注ナビへご相談ください。

 

 

 

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