AIによる需要予測の4つの方法
AIを活用した需要予測は、精度の高い意思決定を支援するために、さまざまな手法を利用します。
ここでは、4つの代表的な方法について具体例とともに解説します。これらの手法を理解することで、自社の供給と需要のギャップを効率的に埋めるためのヒントが得られるでしょう。
時系列分析｜過去の傾向から予測する
時系列分析は、過去のデータに基づいて将来の動向を予測する手法です。時系列データとは、一定期間ごとのデータの推移を示すもので、長期間の売上データなどが該当します。この手法では、長期変動要因、季節的変動要因、不規則変動要因という3つの視点から要因を分解し分析する手法です。
例えば、コンビニエンスストアの月ごとの売上推移を分析すれば、年末や連休前後の売上増加のパターンを予測することが可能です。このように、データの傾向を掴むことで、的確な在庫管理につなげることができます。
移動平均法｜平均の数値をもとに予測する
移動平均法は、過去のデータから平均値を算出し、その平均をもとに将来の値を予測する方法です。一定期間のデータを少しずつ移動させて平均を求め、傾向を捉えるのが特徴です。
例えば、過去3か月間の売上平均から来月の売上を予測する場合、6月の売上を予測するには、3月から5月までの平均を算出します。この方法により、短期的な変動に対応しつつ、需要の傾向を掴むことができます。
指数平滑法｜最新のデータを重視して予測する
指数平滑法（しすうへいかつほうしすうへいかつほう）は、新しいデータほど重視し、古いデータの影響を抑えながら予測を行う手法です。最新のデータが特に重要な分野で有効です。
在庫管理においては、最近の販売数の変動が予測に大きく影響するため、直近のデータを重視して将来の在庫需要を予測することが有効です。在庫管理や株価など、特に頻繁に変動が起こる分野で適用されています。
回帰分析｜因果関係をもとに予測する
回帰分析は、2つの数値間の因果関係を分析し、予測を行う手法です。例えば、店舗面積と売上の関係性を分析し、広い店舗ほど売上が多いかどうかを判断することができます。
小売店舗でこの方法を用いると、店舗の特定の条件（店舗面積、立地条件など）と売上高の関係を明確にし、条件の変化に応じた売上予測を立てることが可能になります。因果関係を捉えることで、データに基づいた販売戦略の構築が期待できます。
AIによる需要予測の導入事例5選
AI技術を活用することで、さまざまな業界で需要予測の精度が高まり、効果的な在庫管理やサービス向上が実現しています。
ここでは、小売、飲食、ファッション、交通、保険業界の5つの事例を紹介します。これらの事例を通して、自社の在庫やリソース管理におけるAI活用の可能性を考えてみましょう。
小売業界｜新規店舗の採算性を予測
小売業界では、AIを活用して新規出店の際の採算性を予測することが可能です。例えば、コンビニエンスストアでは、人口密度、交通量、学校や病院の配置といった地域データをAIが解析し、見込まれる売上や採算性を予測します。
これにより、売上が期待できるエリアでの新規出店が実現し、効率的に店舗数を増やすことができます。
飲食業界｜注文数を予測
飲食業界では、注文数の予測にAIが役立っています。ある寿司チェーンでは、各皿にICタグを設置し、どのネタがどれだけ注文されたかを詳細に記録しています。
これにより、人気のあるネタの在庫を適切に調整し、食品ロスを削減することに成功しました。効率的な在庫管理が可能になり、無駄を省いた運営が実現します。
ファッション業界｜トレンドを予測
ファッション業界では、AIが世界中のファッション画像を収集し、トレンド予測を行います。例えば、色やスタイルの流行を分析し、その結果をもとに適切な商品を仕入れることが可能です。
このような予測は、売上や粗利の最大化、在庫の適正化に貢献し、顧客ニーズに応える商品の提供をサポートします。
交通業界｜タクシーの乗客数を予測
交通業界においては、AIを活用してタクシーの乗客数をエリアごとに予測する取り組みが行われています。具体的には、人口統計データや運行データを分析し、特定のエリアでの乗車台数を予測することで、運行効率の向上を実現しているのです。
そのほか、顧客の待ち時間を短縮したり、新人ドライバーでも効率的に乗客を獲得できるようになったりなど、多くのメリットがあります。
保険業界｜コールセンターの入電数を予測
保険業界では、AIがコールセンターの入電数を予測し、オペレーターのシフト配置に役立てています。各日、時間帯ごとの入電数を予測することで、最適なシフトを組むことが可能となり、顧客からの電話を逃さずに対応する確率が向上します。適切な人員配置ができるようになれば、人件費削減にもつながるでしょう。
おすすめのAI需要予測サービス
AIを活用した需要予測サービスは、小売業における在庫管理や販売計画の最適化に役立ちます。
ここでは、特に人気のある、おすすめのAI需要予測サービスを紹介します。それぞれの特徴を確認し、自社に適したサービス選定の参考にしてください。
※詳しい利用料金やプランについては、それぞれの提供元へお問い合わせください。
Deep Predictor
Deep Predictor（AI CROSS株式会社）は、使いやすいインターフェースと高度なAIモデルを組み合わせた需要予測サービスです。特に予測精度が高く、在庫管理や販売戦略に役立てたい企業に適しています。データサイエンティストによる手厚いサポートが受けられるのもポイントです。
| 主な機能 | 予測分析、AIモデル構築、シミュレーション、最適なアルゴリズムを自動的に選定、予測根拠の見える化 |
Prediction One
Prediction One（ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社）は、AI初心者にも優しい操作性が魅力のサービスです。数クリックの簡単な操作だけで高度な予測が完了し、専門知識がなくても手軽に予測分析ができます。
予測の理由もグラフで示され、利用者が使いやすい仕様になっていることも特徴です。そのほか、手間のかかるデータの前処理もノーコードで行えます。
| 主な機能 | 予測分析、AIモデル構築、シミュレーション、最適なアルゴリズムを自動的に選定、予測根拠の見える化 |
サキミル
サキミル（ソフトバンク株式会社）は、ソフトバンクと日本気象協会が共同開発した、小売業に特化したAI需要予測サービスです。気象データと店舗商圏エリアの人流統計データ、店舗データによって高精度な来客数予測を実現します。店舗のオペレーション効率化に役立つサービスです。
| 主な機能 | 来店客数予測、過去客数などの実績確認、店舗比較、アカウント権限管理、業務関連メモ |
まとめ
AIを活用した需要予測は、小売業界をはじめ、さまざまな業界で導入が進んでいます。これを導入することで、在庫の最適化や無駄の削減、売上の最大化が期待できます。
スピーディかつ高い精度で分析できるAI需要予測を取り入れることで、在庫管理や販売計画の質も向上します。自社に合ったツールを選び、AI需要予測の活用を始めてみてはいかがでしょうか。
※この記事は、2024年11月時点の情報に基づいて作成しています。