需要予測は、経営を続けていく上での必須事項です。会社の利益率は、需要予測によっておこなわれる経営戦略に依存するからです。需要予測は、既存の手法やツールを賢く使用して効率的で正確な需要を予測することができます。今回は、そもそも需要予測がなぜ必要なのか解説します。その上で、需要予測が抱えている課題とそれに対する解決策も紹介します。会社の経営者の方や幹部の方は、ぜひ参考にしてください。

需要予測とは

需要予測とは、会社が提供している商品やサービスの需要を予測することです。需要予測は、短期的な視点からも中長期的な視点からもおこなわなければいけません。会社の具体的な計画方針は、需要予測を基にしておこなわれます。仕入れや広告、設備への投資などの支出面にも関わるため、経営にとって需要予測は必須業務です。

需要予測が重要な理由

経営方針も変更されるため、需要予測は会社にとって重要です。利益率を上げるには、支出を抑えて、収入を上げていかなければいけません。ここからは、需要予測が重要な理由を、生産から販売までのプロセスに分解して詳しく解説します。

仕入れの量の最適化

需要予測によって、仕入れの量を最適化できます。商品を生産する際には、あらかじめ販売数の見込みを設定しておかなければいけません。仕入れの量は、そのまま会社の支出になります。実際に販売できる数よりも多すぎてしまうと在庫が残りますし、売上よりも仕入れ値の方が高く赤字経営になってしまいます。また、販売期待数よりも少なすぎる仕入れ量では、販売できるはずの機会を失ってしまうことになります。需要予測がきちんとできていれば、過不足ない仕入れができるようになります。

売上動向の分析精度の向上

需要予測に基づいた経営をしていると、時系列で売上を分析することができます。会社が提供している商品やサービスの売上は、提供開始時点から時間経過によって変化していきます。売上動向の変化に関しては、消費者の認知度や広告の効果などのあらゆる要素が関係するため複雑です。時系列の売上動向をきちんと観察・分析し、現時点から将来の需要を予測することで精度もあがります。

消費者の動向を確認できる

需要予測は、消費者の動向を確認するのにも重要な役割を果たします。自社の商品やサービスの開発や販売数は、消費者の動向に左右されます。また、社会的なトレンドや認知度の高さにも需要は影響されます。需要予測をする際には、社会的な動向やトレンドも念頭に入れながらおこなう必要があります。消費者の動向を追跡することによって、商品生産の量を調整できます。また、消費者の嗜好性に合わせて、新しい商品やサービスを開発することも可能です。

需要予測の課題

経営にとって重要な需要予測ですが、課題も多く抱えています。需要予測を行うえでの課題を理解して、効率よく取り組む必要があります。

需要予測が完全に正しいとは限らない

需要予測が完全に正しいとは限らない、ということが一つの課題として挙げられます。そのため、需要予測に基づいた経営をおこなったとしても、結果として仕入数と販売数のバランスがとれず赤字になってしまうこともあります。未来「予知」は誰にもできないため、需要予測はあくまで「予測」であることに注意しなければいけません。ただし、需要予測が完全に正しくないからといって、需要予測が不要になることもありません。需要予測が外れてしまった場合、データとして保管して分析することが大切です。データの分析を通して、予測モデルの変更や予測が外れた要因の抽出や課題解決策の提案に活かせば、需要予測の精度はさらに向上します。

予期せぬ事態が発生する

需要予測の課題として、予期せぬ自体が発生することも考慮しなければいけません。需要予測は、一般的にこれまでのデータを基におこなわれます。この時、自然災害の影響や政治経済、社会全体の急激な変化を考慮していません。しかし、いつでも予期せぬ事態は発生します。例えば、コロナのパンデミックは誰もが予期せぬ事態であり、社会的な影響も大きく、会社運営にもなんらかの対策を強制するものでした。需要予測には、予期せぬ事態が発生することを考慮していないことを認識しておかなければいけません。

需要予測にかかる時間と手間

需要予測は重要な業務ではありますが、手間と時間がかかってしまう点も課題の一つです。データ収集から始まり、データの取捨選択をして分析結果を提出するまでには、多くの労力を必要とします。さらに、需要予測は素人が簡単にできるものではなく、経験と知識を備えた人材だけがおこなえる特殊な技能でもあります。需要予測の業務のみをアウトソーシングするにしても、経費がかかってしまうのが現実です。

需要予測の手法

需要予測の方法には、いくつかの手法があります。すでに開発されている手法にしたがって需要予測をすることが、時間を省き正確な予測をする近道です。代表的な需要予測の手法は以下の通りです。

移動平均法

移動平均法は、昨年までの仕入額の平均単価を売上原価にして利益額を計算する手法です。仕入額や販売額、売上額は毎年異なります。そのため、仕入をおこなう度に計算をしなければいけませんが、売上の変化に対して敏感に反応することができます。

移動平均単価＝（仕入額＋在庫商品の総額）÷（仕入の個数＋在庫商品の個数）

加重移動平均法

加重移動平均法は、上記の移動平均法の一種です。移動平均法で算出した値を会社で決めた期間に分けて、情報を追加します。会社が販売している商品やサービスは、広告に力を入れた時期や季節、社会的なトレンドが変化した際に販売量が変化します。加重移動平均法は、各月や四半期ごとの期間別需要の変動を分析できます。

指数平滑法

指数平滑法も移動平均法の一種です。時系列データから将来の売上を予測していきます。移動平均法と異なるのは、より新しいデータを重視する点です。商品やサービスの売り上げは、調子が良ければ右肩上がりで増加していきますし、調子が悪いと右肩下がりで減少します。より新しいデータを重視することで、将来を予測して課題の解決策へのヒントを得られます。

回帰分析法

回帰分析法は、因果関係があると思われる要因を考慮して計算をする方法です。商品やサービスによって、販売に関わる変数は異なります。例えば、飲食店の場合は「時間帯」が大きく販売量に関わりますし、コンビニエンスストアやスーパーマーケットでは売り場の「面積」も販売量に関わります。回帰分析法は売上に関わる要因を考慮するため、年間の売上平均値を算出できます。

多変量解析

多変量解析は、売上の変化に関わっていると予測される要因の関係性を解析する手法です。商品やサービスの売上の変化には、数多くの要因が関わっています。SNSへの書き込みやテレビ番組での特集、社会的なトレンドなども売上の変化に関わっているとして総合的に需要予測をおこないます。複数のデータを用いるので複雑な手法です。

自動でできる需要予測

需要予測は、既存のツールやサービスを使用すれば自動化できます。ビジネスを効率化させるだけではなく、人間ではできなかった高速な計算をコンピューターがおこなってくれます。AIや需要予測システムを使用すれば、これまでの需要予測方法が抱えていた課題も解決できます。

AIを活用する

需要予測には、AIを活用して自動化する方法があります。機械学習をベースとしているので、精度を向上させながら需要予測をしていきます。AIを活用する場合人間がおこなう作業は、データを読み込ませてAIを稼働させるだけです。これまでに予測ができなかった販売数の変化要因も、AIが特徴量として抽出します。AIは、エラーが無い限り24時間365日の稼働ができて、計算も人間のようなミスがありません。需要予測にAIを活用することで、コストを下げて効果を最大化できます。

需要予測システムを活用する

需要予測を自動化するために、一般に提供されている需要予測システムを活用することもできます。需要予測システムには、これまでの予測手法が搭載されているだけではなく、在庫管理や最適な仕入数の予測と提案をするシステムも備わっています。需要予測システムは、すでに多様なサービスがリリースされています。AIやコンピューターに慣れていない方でも使えるシステムから、災害の最新情報を収集する危機管理システムを搭載したものまで、自社に合ったサービスを選択できます。

需要予測のポイント

需要予測を活用し効果を高めるためには、いくつかのポイントがあります。重要なポイントを把握し、実践していかないと需要予測の効果は薄れてしまいます。ここからは、需要予測を最大限活用するためのポイントを解説します。

需要予測に基づいた会社運営

会社の方針として、需要予測に基づいた会社運営をおこなう体制を作らなければいけません。需要予測は、予測をおこなうだけでは意味がありません。予測を基に会社全体が行動に移す必要があります。仕入から在庫管理、販売数の把握まで需要予測に基づいておこなうことで会社の利益率を認識できます。また、会社の利益率のデータを収集していくことで、未来の需要予測と利益率の向上が期待できるようになります。

思考錯誤を繰り返す

需要予測で提案した仕入数と販売数、実際の仕入数と販売数の違いを意識して思考錯誤を繰り返すこともポイントの一つです。先ほども説明した通り、需要予測が完全に当たる訳ではありません。しかし、結果を基に思考錯誤を繰り返していくことで、予測と実際のズレが生じる要因を特定することもできるようになります。需要予測で重要なのは、データに基づいた分析と新しい見地を見出すことです。

既存の需要分析システムを活用する

既存の需要分析システムを活用するのもポイントです。需要分析システムは、一般的に提供されているものでも多様なサービスがあります。需要予測をゼロから始めるよりも、便利な機能を搭載している需要予測システムを活用した方が効率がよくなります。需要予測システムを活用することは、業務にかかる人件費の削減や、不要な時間を省略することに繋がります。

一般データの収集と分析

需要予測の精度を向上させるためのポイントは、一般データの収集と分析です。社会一般消費者の動向を確認するためには、自社で持ち得るデータだけではなく、広くデータ収集をしなければいけません。競合他社の新製品の情報や売上は、自社の商品やサービスの売上にも影響を及ぼします。また、消費者によるSNSへの書き込みや炎上を確認してトレンドを把握することも大事です。一般データの収集と分析をすることにより、売上向上のための施策や新製品開発のヒントになります。

自社独自データの保存と分析

自社独自のデータの保存と分析も、需要予測には大事なポイントです。自社の商品やサービスの売上データは、きちんと保存して分析しなければいけません。自社の売上データは、自社独自のものであり他の会社には無い貴重なデータです。会社に寄せられた感想やクレームの傾向も貴重な資料です。自社の商品やサービスの精度向上には、一般的なデータを基にした分析結果と同様に会社独自のデータも役に立ちます。

大量で質の対かデータ収集

需要予測にとって大事なポイントとして、データの収集があります。データの収集をおこなわなければ需要予測をおこなうことはできません。そのため、データの収集は根本的なポイントとも言えます。需要予測は、データの量によって精度の向上が期待できます。一般的なデータは、インターネット上にも膨大な量がありますので収集できます。また、需要予測の精度を向上させるためには、単に大量のデータを集めるだけではなく、取捨選択してデータの質を高める必要があります。しかし、データの収集と取捨選択は、人間がおこなうには工数がかかりすぎます。膨大な量のデータを収集し、データの取捨選択をおこない質を高めるにはスクレイピングが有効です。

計算不要！最新の需要を把握するには

計算や分析をしなくても需要を知る方法はあります。一般的に需要予測には難しい計算やツールの使用が求められます。しかし、今すぐにでも商品やサービスの需要や消費者の動向が知りたい場合もあります。ここからは、簡単な方法で今すぐ需要を把握できる方法を紹介します。

Webサイトをチェックする

最新の需要を把握する方法の一つは、Webサイトをチェックすることです。Webコンテンツには、過去から現在のトレンドが反映されています。過去から現在までのトレンドは、需要を分析できる貴重な資料です。例えば、ランキング形式で商品やサービスを紹介する記事にしても、過去から現在に至るまでにその内容は変化しています。過去から現在の変化のプロセスを分析すれば、消費者の動向や需要を予測することができます。

競合他社の最新製品やサービスから読み取る

競合他社の製品開発やサービスの販売情報からも需要を読み取ることができます。競合他社は、同様のサービスを差別化しながら利益率を高めています。競合他社も需要予測に基づいた製品開発や新しいサービスの提供をおこなっています。新しい製品やサービスは、消費者の需要を満たすために考えられています。需要予測をする際には、競合他社がおこなっている新しい製品やサービスの内容や、競合他社の戦略動向を分析することで需要を把握できます。

まとめ

需要予測にはいくつもの手法があります。AIや需要予測システムを使用すれば、人間がおこなう工数を大きく削減できて業務を効率化できます。しかし、需要予測システムを使用して自動化するにしても、データの収集だけは随時最新のものを収集する必要があります。収集したデータの量と質によって、需要予測の制度は大きく変化します。スクレイピングは、有効なデータを効率的に収集できます。他にも、Webサイトの情報を得たり、競合他社の動向を把握したりすることで需要を予測できます。弊社インディゴデータが提供するWebサイトチェックツール「TOWA」は特定のWebサイトを登録するだけで、そのサイトに変化があったことを通知してくれるため、競合他社の動向や市場の変化に気づくことができるツールです。競合他社の動向と需要を把握したい方は、ぜひTOWAを活用してください。