需要予測とは、商品の販売個数やサービスの売上などを予測することです。
従来は、長年の経験と勘により行われていましたが、消費者のニーズが多様化した昨今においては、難しくなっています。
AIを需要予測に活用する方法が注目され、すでに多くの会社で利用されているため、自社利用を検討している方もいるでしょう。
本記事では、需要認識AIに関する以下について詳しく解説します。

• 概要
• 導入メリット
• 手法やメカニズム
• 導入企業事例
• 活用がとくに有効な会社

需要予測AIについて知りたい方、導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

需要予測AIとは

需要予測AIとは、以下などの過去情報をもとに需要を予測するAIのことです。

• 売上
• 利益
• 来店顧客数
• 天気
• 季節
• 市場動向 など

企業経営や生産、販売などの現場において、生産数・在庫数・来店顧客数など、私たちは需要予測をしながら活動を行っています。
しかし、近年は外部環境の変化が激しく、人による需要予測は簡単ではありません。
また、経験や勘に頼った需要予測は行う人によりばらつきがありますが、需要予測AIを活用すれば品質を統一でき、収益を最大化するための企業活動をサポートしてくれます。
一般的に、活用するデータが多ければ多いほど予測精度が高まるため、需要予測AIを活用するのであれば、日頃からデータの収集や保管をしておくのが大切です。
ただ、データであれば何でも良いわけではなく、どのようなデータを活用し分析をするかも重要です。

需要予測AIを導入するメリット

需要予測AIを活用すれば、企業における売上・利益の向上が期待できます。
ここからは、需要予測AIを導入する以下のメリットについて詳しく解説します。

• データにもとづいて経営判断ができる
• 在庫量を最適化できる
• 業務効率化につながる

データにもとづいて経営判断ができる

経営判断は会社の収益や将来を大きく左右するため、非常に重要なプロセスです。
ただ、先行きが不透明で変化の激しい昨今において、正しい経営判断を下すのは簡単ではありません。
多くの情報を集め分析を行い、その内容にもとづき判断を下すのは手間がかかります。
企業におけるデータは多くの種類があり、さまざまな角度から分析が必要とされるため難易度が高く、長年の経験や勘をたよりに行っているケースもあるでしょう。
需要予測AIを活用すれば、データをスピーディーに集め自動で分析してくれるため、データにもとづく迅速な経営判断を可能にします。
需要予測AIは経営者や経営幹部の意思決定だけでなく、現場でも活用可能です。
例えば、飲食店や小売店のシフト調整で活用でき、担当者による質のばらつきを抑えられます。

在庫量を最適化できる

需要予測AIを活用すれば、在庫量を最適にできます。
在庫量は、売上やコストに影響をあたえるため非常に重要です。
多すぎればロスが発生する可能性があり、スペースを圧迫したり、管理にムダな手間がかかったりします。
一方、少なすぎれば売れ行きが予想以上だった際、足りなくなり機会損失が発生する可能性もあります。
ただ、適正在庫量の調整は簡単ではなく、長年の経験やノウハウがあったとしても、見極められるとは限りません。
需要予測AIを活用すれば、蓄積したデータとリアルタイムな情報をもとに、適正在庫の調整をサポートしてくれます。

業務効率化につながる

需要予測を人の手で行うとなると、多くのデータを多角的に分析しなければならないため、かなりの手間がかかります。
需要予測AIを活用すれば、材料となるデータを入力すれば自動で行ってくれ、需要予測をしていた分の人手を他の業務にあてられます。
さらに、正しい需要予測による最適な人員配置や適正在庫の確保により、最小限の人数で最大限の成果を生み出せるでしょう。
人手不足が問題となっている日本において、AIによる業務改善は大きなメリットです。

需要予測AIの手法やメカニズム

AIが需要予測をする際の手法やメカニズムは一つではなく、さまざまな方法が用いられています。
ここからは、需要予測AIにおける以下の手法やメカニズムについて詳しく解説します。

• 機械学習
• 移動平均法
• 指数平滑法
• 時系列分析
• 回帰分析

機械学習

機械学習とは、AIが大量のデータをインプットし、法則やパターン、ルールを発見するための方法です。
一言で機械学習といっても、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類にわかれます。
教師あり学習は、データと人間が認識する際の正解ラベルを入力し、パターンやルールを学習させる方法で、教師なし学習は正解ラベルの付いていない大量のデータを入力し、そのデータをもとにパターンやルールをAIが構築する方法です。
強化学習は、教師あり・なし学習とは異なり、人間によるデータ入力がなくAI自身に行動を最適化させるなどにより学習する方法です。
どのような行動をすれば最適な結果が得られるかを試行錯誤させ、適切な行動を学習させます。

移動平均法

移動平均法とは、過去のデータをもとに平均を算出し、将来のデータを予測する手法です。
例えば、過去の売上・利益のデータをもとに、今期・来期の売上・利益を予測します。
季節や月などの要因により周期的に需要が変化するデータの予測が得意で、トレンドを加味し、突発的なノイズデータを取り除いた需要予想が可能です。
一方、短期的な需要予測には適していないため、長期的に需要が安定している商品やサービスを取り扱っている場合に有効です。

指数平滑法

指数平滑法とは、加重移動平均法の一種で、古いデータの評価を下げ直近データの評価を上げて計算する手法のことです。
直近データを重視するため最新のトレンドを反映しやすいのが特徴です。

時系列分析

時系列分析とは、一定間隔のデータを以下3つの要因で分析する手法のことです。

• 長期変動要因
• 季節変動要因
• 不規則変動要因

おもに既存商品やサービスの需要予測に用いられ、需要量の変化する要因の分析にも利用されます。

回帰分析

回帰分析とは、単純に平均を取るのではなく、需要に影響をあたえる店舗面積や販売数量などのデータを活用し予測を行う方法のことです。
量が変化するデータが1つの場合は単回帰分析、複数ある場合は重回帰分析と呼ばれます。
回帰分析法は需要を予測するだけでなく、需要にあたえる影響が大きい要因がわかるため、何に力を入れれば需要が増加するかも分析可能です。

需要予測AIの企業導入事例

需要予測AIはすでに多くの会社に導入され、成果を出しています。
ここからは、需要予測AIを導入している以下の企業事例について詳しく解説します。

• 株式会社あきんどスシロー
• ソニー損害保険株式会社
• 株式会社三陽商会
• 株式会社ライフコーポレーション
  

  株式会社あきんどスシロー

  
  出典：株式会社あきんどスシロー

株式会社あきんどスシローは、回転ずしチェーン「スシロー」を全国に展開する会社です。
あきんどスシローでは、長年レーンを流れる寿司の鮮度をチェックするとともに、販売量や廃棄量を計測していました。
しかし、データが膨大すぎるあまり、処理ができず活用しきれない課題を抱えていたため、需要予測AIを導入しました。
その結果、廃棄率の75％削減に成功し、収益が向上しました。
あわせて導入した画像認識AIにより、混雑状況や来店顧客の待ち時間の正確な予測を実現しています。

ソニー損害保険株式会社

出典：ソニー損害保険株式会社ホームページ

ソニー損害保険株式会社は、ソニーグループの損害保険会社で、自動車保険や火災保険、医療保険を提供しています。
もともとコールセンターの人員配置を担当者が決めていましたが、配置する人員数が少なすぎれば対応できる電話が少なくなり、多すぎれば無駄な人件費が発生する問題を抱えていました。
そこで、入電数を予測する需要予測AIを導入し高精度の予測を実現、電話の取りこぼしなく、最適な人員数で電話対応を行っています。

株式会社三陽商会

出典：株式会社三陽商会ホームページ

株式会社三陽商会は、自社ブランドに加え、海外のさまざまなブランドとライセンス契約を結び販売しているアパレルメーカーです。
三陽商会に限らず、ファッション業界は流行の影響が大きい業界で、製造量や在庫数の調整などに課題を抱えています。
そこで、三陽商会は需要予測AIを導入し、予測したトレンドを商品の企画に活用しています。
具体的には、世界中からファッションに関する情報を収集し、色合いや着こなしなどを分析、トレンドを予測し、収益の最大化や適正在庫の確保を行っています。

株式会社ライフコーポレーション

出典：株式会社ライフコーポレーションホームページ

株式会社ライフコーポレーションは、近畿・関東地方でスーパーマーケットチェーン「ライフ」を展開する会社です。
需要予測AIによる自動発注システムを導入し、発注作業時間の5割以上の削減を目指しています。
発注作業は、販売実績や気象情報、企画情報など多くのデータ分析が必要です。
需要予測AIの導入により、とくに予測の難しい日用品の発注自動化に成功し、商品の欠品や廃棄ロスを防ぎ、適切な発注量を可能としました。

需要予測AIがとくに有効な会社とは

需要予測AIはすべての企業で活用可能ですが、とくに効果を得やすい会社の特徴もあります。
ここからは、需要予測AIがとくに有効な以下の会社について詳しく解説します。

• 人手不足の会社
• 時期的な要因により需要が変化する会社
• 多数の要素により需要が変化する会社

人手不足の会社

導入メリットで解説した通り、需要予測AIを活用すれば業務改善につながります。
人の手による需要分析をしなくてよくなるためその分手間が省け、人員を他の業務にあてられるでしょう。
また、正確な需要予測は最適な人員配置を可能にするため、必要なときに必要な人員を補充でき、一人当たりの負担を減らすとともに、無駄な人件費の発生を防ぎます。

時期的な要因により需要が変化する会社

時期的な要因により需要の変化が大きい会社において、需要予測AIの導入は効果的です。
在庫や人員などの適正な確保が可能になれば、顧客の取りこぼしを防ぎ、コストの発生を防止できます。
とくに、飲食店などは多くの在庫を抱えてしまえば、廃棄のリスクが大きくなるため、有効でしょう。

多数の要素により需要が変化する会社

需要量に変化をあたえる要因は、企業のビジネスモデルや販売する商品・サービスにより異なります。
1つの要因で需要が変化する会社であれば、人が行ったとしてもある程度正確な予測が可能です。
しかし、多数の要因により需要が変化する会社の場合、人が行うには限界があり、できたとしても多くの手間がかかります。
需要予測AIを導入すれば、複雑な計算もスピーディーに自動で行うため効果的です。
また、どの要因がどの程度需要に影響をあたえるかも分析できるでしょう。

まとめ

本記事では、需要認識AIの概要や導入メリット、手法・メカニズム、導入企業事例、活用がとくに有効な会社について解説しました。
需要予測AIとは、売上や利益、来店顧客数、季節などの過去データをもとに、需要を予測するAIのことです。
導入すれば、データにもとづいて経営判断の実施や在庫量の最適化、業務効率化などのメリットがあります。
人手不足の企業や複数の要因で需要が変化する企業での活用がとくに有効です。
需要認識AIを導入し、収益の最大化を実現しましょう。

最後に

クロスキャットでは、AIに関するコンサルティングサービスとPoCのサポートを⾏うサービスを提供しています。
AIの活用方法はさまざまであり、適切なAIを導入しなければ成果は上がりません。
場合によっては、多額のコストを支払ったにも関わらず、無駄になってしまうケースもあるでしょう。

• そもそもAIって何ができるの？
• AIでこの課題は解決できる？
• AI導入は何からはじめたらいいの？

上記のようなささいなご相談からでも構いませんので、ご興味のある⽅はぜひお問い合わせください。

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