メーカーには需要予測を行うデマンドプランナーがいますが、需要計画（デマンドプランニング）を作成するには労力がかかります。また、担当者の経験や勘だけを頼りに需要予測を行うと、予測が外れてしまう恐れがあります。
ビジネスの環境変化が激しい時代に、担当者の経験や勘に頼る需要予測は適しているとはいえません。そのため、需要予測システムを活用して、デマンドプランニングを作成する企業が増えてきています。一体、需要予測システムとは何なのでしょうか？今回は、需要予測システムについて詳しく解説します。
需要予測システムとは
需要予測システムとは、過去のデータを参考にして自社商品の需要を予測するためのシステムをいいます。過去のデータを参考にして、将来の需要予測を行うためのシステムです。
企業は適正な在庫量を確保しておかなければ、販売機会の損失を招いてしまいます。その一方で、販売機会の損失を防止するために過剰在庫を抱えてしまうと、資金が圧迫されかねません。そのため、需要予測をして適正な在庫量を確保しておく必要があります。
需要予測は担当者の経験や勘で行われていましたが、ビジネスの環境変化が激しくなり、従来の方法が通用しなくなってきました。そのため、データ分析業務をシステムで行う企業が増えてきています。
需要予測システムを導入するメリット
需要予測システムを導入するメリットは、次の通りです。
- 適正な在庫量を維持できる
- 業務効率化を実現できる
- 業務の属人化を防止できる
- データに基づいた経営戦略を立案できる
ここでは、それぞれのメリットについて詳しく解説します。
適正な在庫量を維持できる
需要予測システムを活用すれば、過去データを分析して予測業務を効率化することが可能です。例えば、「売上」「来客数」「天候」などの過去データを参考にして在庫数を割り出せます。適正な在庫数を割り出せれば、在庫過多や在庫欠品などのリスクが減らせて、利益が見込めるようになります。
業務効率化が実現できる
手作業で需要予測を行うのは想像以上に労力がかかります。複数の要素を組み込み計算する作業は難易度が高く大変です。そのため、需要予測の業務は属人化しがちになります。
担当者の経験や勘のみでの需要予測は信頼性に欠けており、予測プロセスを言葉で説明できないことも多々あります。需要予測システムを活用すれば、このような問題を解決していけます。
需要予測システムは、必要なデータを取り込むだけで将来の需要を予測できます。システムによるデータ分析を根拠にすれば、周囲の同意が得やすくなりスピーディーな意思決定ができるでしょう。このように、業務効率化を図れることが、需要予測システムの魅力です。
業務の属人化を防止できる
需要予測システムでデータ分析を行えば、業務の属人化を防止できます。
一般的にメーカーには、需要予測を行うデマンドプランナーが在席しています。デマンドプランナーは、お客様に商品を安定的に供給するために、サプライチェーンマネジメントを行っています。需要予測を行い、生産計画を立てる重要な役割を担うため、代わりの担当者は簡単に見つかりません。従って、需要予測の業務が属人化しがちです。
業務が属人化したまま担当者が退職すると、業務が停滞してしまいます。このような問題を防止するためにも、需要予測システムを導入して業務標準化する必要があります。
データに基づいた経営戦略が実現できる
需要予測システムで分析結果を出せば、データに基づいた経営戦略を実現できます。データ（根拠）に基づいた意思決定をすれば、経験や勘に頼った属人的な判断を防止できます。
近頃は、多様な価値観を持つビジネスパーソンが増えてきました。このような人を納得させるためにも、データに基づいた客観的な意思決定を行う必要があります。
需要予測システムを導入するデメリット
需要予測システムを導入するデメリットは次の通りです。
- データを用意しなければいけない
- 予想が外れる場合がある
- 導入コストがかかる
ここでは、それぞれのデメリットについて詳しく解説します。
データを用意しなければいけない
需要予測システムは、過去データを参考にして将来の需要を予測するものです。そのため、過去のデータを用意できなければシステムで分析できません。また、データの量が少ない場合は、需要予測システムで高い精度の需要予測は行えません。
例えば、定番商品と取り扱いが少ない商品では、データ量に差が出てしまいます。このような場合、定番商品の需要予測はできますが、取り扱いが少ない商品の需要予測ができない恐れがあります。
また、データの数値を揃えないと、正しくデータ分析ができません。そのため、データの数値など入力方法を統一し、必要に応じてデータ修正を行う手間が生じます。
予想が外れる場合がある
需要予測システムによる需要予測は完璧ではありません。予測が当たらない場合もあるため、誤差があることを踏まえて、予測値に幅を持たせておきましょう。
予想が外れる原因には、「最適な予測方法が選べていない」「必要なデータが揃えられていない」などの原因が考えられます。そのため、予想が足りない場合は、必要なデータを揃えるなど対策をしてトライアンドエラーを試みましょう。
しかし、データ化しにくい外的要因で需要が左右されることもあります。時代のトレンドや競合の動向などで需要は変動します。需要予測システムはこのような外的要因に対する予測を苦手としているため、予測が外れる場合があることを理解しておきましょう。
導入コストがかかる
需要予測システムを導入したい場合は、初期費用や月額料金を支払わなければいけません。どのようなシステムを導入するかでコストは変動しますが、テクノロジーの進化によりリーズナブルな価格で利用できるようになってきました。例えば、SONYの需要予測システムは1万8,500円で利用できます。
しかし、需要予測システムを導入していない企業からすると、コストがかかることには変わりありません。そのため、費用対効果を考えて検討しましょう。
需要予測システムの選び方
需要予測システムの特徴を把握した上で導入したいと思った方もいるでしょう。実際にシステムを導入する際には、どのような製品を選べばよいのでしょうか？ここでは、需要予測システムの選び方について解説します。
生産方式に対応しているか
受注や生産の形態により、以下のように生産方式が変わります。
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受注の生産時期 |
受注生産、見込生産 |
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品種の数と生産量 |
少種多量生産、中種中量生産、多種少量生産 |
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製品の生産方法 |
連続生産、ロット生産、個別生産 |
生産方式に次第でデマンドプランニングの方法は変わってくるため、自社の生産方式に対応したシステムであるかを確認しましょう。
費用対効果が得られるシステムを選ぶ
需要予測システムによって、利用できる機能が異なります。
［需要予測システムの機能例］
- 精度を上げるためのチューニング機能
- 需要予想が外れた場合の緊急対応の策定機能
- 予想が外れても問題が起きない安全在庫の量を算出する計算機能
- 少ないデータでも需要予測を上げるAI機能
どのような機能が必要かは、各社で異なります。不必要な機能を含んだシステムを搭載しても、費用が高くなるだけでメリットが得られません。そのため、自社に必要な機能が搭載されており、費用対効果が得られるシステムを選びましょう。
サポート体制が整備されているかを確認する
需要予測システムは導入して終わりではなく、高い精度が出るか検証する必要があります。需要予測の精度が低い場合は、質の高いデータを増やす必要があります。また、どのような分析手法が最適か見直しも必須です。
システムを導入する際には、このようなトライ＆エラーに付き合ってくれるベンダーを選ぶようにしましょう。ベンダーの中には、サポートサービスとして提供している企業もあれば、コンサルティングサービスとして提供している企業も存在します。システム導入前に、サポート体制について確認しておきましょう。
おすすめの需要予測システム3製品を比較
需要予測システムの選び方を解説しましたが、比較の手間を省きたい方におすすめの製品を3つご紹介します。
- スーパーや量販店向けの需要予測システム「DCMSTORE」
- 予測業務を簡略化できる需要予測システム「 Forecast Pro」
- 無料トライアルと低価格が魅力の需要予測システム「Prediction One」
ここでは、それぞれのシステムの特徴をわかりやすく解説します。
スーパーや量販店向けの需要予測システム「DCMSTORE」
出典元：『DCMSTORE 公式ホームページ』
DCMSTOREは、スーパーマーケットや量販店向けの需要予測システムです。店舗の客数や販売数の適正な需要予測で、食品ロスや欠品を削減します。
大きな特徴は、NEC社の最先端AI技術「異種混合学習」が搭載されていること。数多くの多様なデータの中から精度の高い規則性を自動で発見し、需要予測が行えます。そのため、店舗毎や商品毎の需要予測に対応できます。
また、同社の発注業務システム「DCMSTORE-EOB」と連携させれば、食品や日用雑貨の自動発注も実現可能です。スーパーマーケット・量販店における人材不足に悩んでいる方におすすめのシステムです。
誰でも簡単にAI予測分析ができる「exaBase」
出典元：『exaBase 公式サイト』
exaBaseは、データを取り込んだ後に数クリックをするだけで予測できる需要予測システムです。データ分析をするだけではなく、各項目の影響度も示してくれます。そのため、データサイエンティストがいなくても高度な分析ができます。非常に簡単に操作でき、製品製造や研究開発、マーケティングなど幅広い業務に活用できるツールです。
また、ツール導入前に費用対効果や実現したいことの検証など相談に乗ってくれます。そのため、AI予測分析に興味があるけれど導入に不安を感じている方でも安心して利用できます。
無料トライアルと低価格が魅力の需要予測システム「Prediction One」
Prediction Oneは、SONYのAI教育にも用いられているAI予測分析ツールです。機械学習に関する専門知識がなくても、簡単にAI予測分析を行えます。商品の需要予測や機器の故障予測など、さまざまな業界・職種の業務に活用できます。自社で保有するデータを有効活用したいと考える企業から支持を集めており、導入社数は28,000社を突破。
多くの企業に支持を集める理由は、リーズナブルな料金体系です。スモールビジネス向けのスタンダードプランであれば、21万7,800円/年で利用できます。また、30日間の無料トライアルが用意されているため、気軽に試せます。導入コストを抑えたい方におすすめのシステムです。
需要予測システムの活用事例
需要予測システムを導入している企業では、どのような効果が見られているのでしょうか？ここでは、需要予測システムの活用事例をご紹介します。
補給部品の即納率98%を達成（いすゞ自動車）
いすゞ自動車は、トラックやバスなど商用車を製造するグローバルな自動車メーカーです。アジアやヨーロッパを中心に、海外ではトップクラスのシェアを誇ります。同社は、車両の整備や緊急修理に必要な補給部品を即納して、顧客満足度を上げることを目標に掲げていました。
しかし、自動車の補給部品は150万点にのぼり、季節変動部品やトレンド部品もあるため在庫管理に苦戦していたのです。顧客満足度を上げるために補給在庫数を増やすと、在庫コストが膨らんでしまいます。このような悩みを解決するために、予測需要システムを導入しました。
予測需要システムの分析結果は驚くほど高精度であり、季節変動部品やトレンド部品を含めて、即納率98％以上を達成することに成功しました。
約30%の在庫圧縮を実現（オリンパス）
オリンパスは、日本の光学機器・電子機器メーカーです。優れた顕微鏡を提供できるメーカーは限られているため、欠品を起こさないことや納期を守ることをミッションに掲げています。大学や研究室などのニーズに迅速な対応が求められるため、製品の在庫を保有しておかなければいけません。しかし、過剰在庫は利益を圧迫してしまいます。同社は財務体質を強化するために、在庫適正化を目指したのです。
当時は、需要との関連性が低い管理目標が設定されていました。管理目標の設定に疑問を感じてもロジックで指摘できずに、在庫圧縮が実現できなかったのです。このような悩みを、同社では需要予測システムで解決しました。
需要予測システムを活用して経営目標と実績の乖離を明確にして、各モデルの最適在庫保有台数の設定に成功。その結果、約30％の在庫圧縮に成功したのです。
店舗業務の省力化に成功（株式会社ユーホー）
株式会社ユーホーは、広島県に19店舗、岡山県に2店舗の合計21店舗を展開するホームセンターです。地域密着型の企業であり、大手企業に対抗するために接客の改善や顧客満足度の向上に努めています。
経営陣が各店舗を訪問して、現場の課題をヒアリングして改善方法を出しています。このような速攻即断のスピードの早さが同社の強みです。同社は定型業務をシステムで自動化させて、非定型業務をスタッフに行わせるために、需要予測システムと発注システムを導入しました。店舗の品揃えを決定する需要予測に膨大な時間がかかっていたため、効率化を目指したのです。
その結果、従業員の業務負荷が減り、非定型業務に集中できるようになりました。従業員がイキイキと働ける職場環境づくりが実現できたのです。
まとめ
今回は需要予測システムについて解説しました。需要予測システムを導入すると、業務効率化や属人化防止ができます。また、データに基づいた客観的な意思決定ができるため、周囲の同意を得ながら生産計画を立てていけるようになります。需要予測をするためには、質の高いデータを用意したり、適正な分析方法を選んだりしなければいけません。
しかし、安心してください。需要予測システムを提供しているベンダーの中には、それらに関するアドバイスまで対応してくれるところもあります。ベンダーに相談して自社に合った需要予測システムを導入すれば、費用対効果が感じられるでしょう。これを機会に、ぜひ需要予測システムの導入を検討してみてください。