いま企業が注目！これからの時代を創る「需要予測」とは？

• 需要予測とは？
• 成功する需要予測に大切なこととは
• 需要予測が企業にもたらす未来とは
• 需要予測を契機に、企業は新たなビジネスチャンスの模索へ

需要予測とは？

いま、多くの企業で「需要予測」が注目されています。以前は専門家に依頼していた需要予測は、近年ITで自動化できるようになりました。需要予測という強力な道具で、企業を取り巻く環境はどう変わるのでしょうか。成功する需要予測を紐解きます。

ITを活用した、新しい時代の需要予測

市場のニーズに合わせて、自社の商品やサービスを無理なく無駄なく提供するためには、需要予測が欠かせません。需要予測とは、簡単に言うと過去のデータを分析することで、いつ・なにが・どれくらい売れるのかを見通すことです。精度の高い需要予測は企業の収益を最大化し、成長を左右する大きな力を持っています。

企業の中には「データに基づく需要予測の必要性を感じているが、大きなコストをかけることが難しい」という声も少なくありません。たしかにこれまで需要予測はデータサイエンティストやITスペシャリストといった専門家が複雑な手法を駆使する領域でした。しかし近年はAIをはじめとしたITの活用により、自社データを分析した需要予測が身近になりました。消費者ニーズの多様化による多品種・少量生産やグローバル化で競争がますます厳しくなる今、競争に打ち勝つために需要予測に注目する企業が増えています。

生産活動の様々な課題を解決する、需要予測への期待

企業の生産活動の中で様々な課題に直面しますが、その多くは精度の高い需要予測で解決できるものといえるでしょう。需要予測が活用されていないシーンとしては、下記のようなものが挙げられます。

1. 販売、提供機会の損失
   需要が高まる時期を見誤ることで、自社の商品やサービス提供の機会を競合に奪われたり、失ったりしてしまう。
2. 廃棄ロス、過剰在庫
   需要量を見誤り廃棄ロスを生じさせるのは、SDGsの観点からも問題視される。また過剰在庫は管理コストの増大につながり、経営を圧迫する。
3. 業務効率の低迷
   曖昧な予測に基づいて行う仕入れ、人員配置、生産では、一連の流れが滞り企業全体の業務効率が低下する。
4. 需要予測の属人化
   需要予測の業務が担当者に属人化していると、予測ロジックが共有されないため、担当者が退職した場合、社内にノウハウが残らず再現できなくなる。
5. 長期計画の行き詰まり
   精度が低い需要予測は、人材計画や設備投資、資金調達といった企業の長期計画も左右してしまう。

成功する需要予測に大切なこととは

現在、需要予測には様々な分析手法やモデルが存在しますが、そこには需要予測を成功に導くために欠かせないいくつかのポイントがあります。

需要予測は、時間をかけて育てるもの

精度が高い需要予測には大きなインパクトがありますが、「需要予測は当たる」という思い込みは禁物です。確実な未来予測が難しいように、常に状況が変化し続ける市場の中では、100％当たる需要予測も不可能です。大切なのは時間をかけて自社の需要予測を磨き、育てていくことです。

そのために必要なのは、失敗を恐れずに需要予測に基づくPDCAを繰り返し回すことです。その中でこそ、自社に必要なロジックが見えてきます。需要予測を自社に役立つものに育て上げるためには、需要予測を信じすぎないという逆説的な姿勢が役立ちます。

需要予測は意思決定のためにある

需要予測はなんのために必要なのでしょうか。それは意思決定のためといえるでしょう。需要予測を役立てる意思決定には、大きく分けて下記があります。

• 短期的な意思決定
  生産量などの日常業務を決めるためのもの。近い将来を想定した予測。
• 長期的な意思決定
  設備投資や事業計画、資金調達など、企業戦略に関係するもの。遠い将来を想定した予測。

需要予測でどんな意思決定を行うかによって、扱うデータや手法を慎重に選ぶ必要があります。

質の高いデータを活用する

需要予測の精度を上げるには、ベースとなるデータの質が重要です。いくら最新の分析手法やモデルを用いても、データの質が悪ければ予測は曖昧なものとなってしまうでしょう。予測に必要なデータは何か、それをタイムリーに入手できているか、チェックし続けることが大切です。

需要予測が企業にもたらす未来とは

これからの需要予測は、企業にどんな変化をもたらすのでしょうか。期待される未来をみてみましょう。

より大きなチャンスに挑むことができる

需要予測で市場の変化をいち早く察知することで、素早い意思決定を可能にします。販売機会を逃すことなく必要な量を提供できれば、過剰在庫のリスクも減少します。需要予測をもとにしたPDCAにより、業務効率を改善する視点が生まれます。

無駄を省き、限られた経営資源を最大限活用しながら柔軟な対応ができる企業は、厳しい競争の中でもより大きなチャンスを目指すことができます。

需要予測のノウハウが資産に

経験と勘ではなく、データに基づく需要予測のノウハウは企業の資産となります。予測を導き出すロジックが明文化されることで、担当者や組織が変わってもそのノウハウは継承されます。

また需要予測への取り組みを契機として、データの価値に対する社内の意識が変われば、データを活用した新たなビジネスチャンスの発掘につながるかもしれません。

需要予測を契機に、企業は新たなビジネスチャンスの模索へ

近年、AIやビッグデータの活用により、高度な需要予測が短時間でできるようになりました。地域、時間、店舗、商品、顧客属性など、これまで社内で蓄積した様々なデータからAIがパターンを認識し、予測を導き出します。すでに多くの企業がITを活用した需要予測に着手し、成功事例を積み重ねています。

企業は需要予測をきっかけとして、社内に蓄積されたデータの価値を再発見するかもしれません。必要なときに必要なデータを活用できる全社的なデータマネジメントは、需要予測の精度を上げるだけでなくDXも推進させるでしょう。