需要予測の手法を紹介! 導入の重要性や注目の手法を解説

 2022.06.07  2022.06.10

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製造業を営む企業にとって生産管理と在庫管理の最適化は非常に重要な経営課題のひとつです。効率的な生産管理と適切な在庫管理を目指す上で欠かせないのが「需要予測」です。本記事では、需要予測の概要や重要性について解説するとともに、AIを活用した需要予測の手法をご紹介します。効率的な生産体制を構築するためにも、ぜひ参考にしてください。

需要予測とは

企業とは製品やサービスの創出を通して市場に付加価値を提供し、対価として利益を得ることで発展していく組織です。企業としての健全な成長と発展を通して社会に貢献することが企業の存在意義といえます。したがって、企業にとって最も重要な経営課題は利益の最大化であり、そのためにはエクセルを用いた単なる売上予測ではなく、「需要予測」に基づく生産管理と在庫管理が不可欠です。まずは需要予測の基本的な意味や定義、その重要性について見ていきましょう。

需要予測の意味

需要予測とは、市場調査や需要予測モデルなどを用いて製品やサービスの需要量を分析して予測誤差を最小化するために用いられる手法です。過去の売上推移から算出される移動平均をもとに予測する「移動平均法」、販売実績を時系列に沿って分析する「時系列分析法」、前期の実績と予測をベースに予測を求める「指数平滑法」など、さまざまな手法を用いて将来的な販売数や出荷量などを予測します。

ものづくり分野の事業領域に携わる企業が中長期的に発展していくためには、いかにして生産管理と在庫管理を最適化するかが重要な経営課題です。たとえば、過剰生産によって在庫過多に陥ればキャッシュフローを悪化させる要因となり、反対に過少生産では在庫ロスを軽減できても販売機会の損失を招きかねません。このような危険要因や不確実性を最小化し、事業活動における収益性を最大化するためにも精度の高い需要予測が必要となるのです。

需要予測に対する誤解

現代は情報通信技術の進歩・発展に伴って市場の変化が加速しており、製品や技術のライフサイクルが短命化していく傾向にあります。そのため、需要予測の重要性が年々高まっており、需要予測システムやビッグデータ分析基盤を導入する企業が増加しています。しかし、ITシステムを用いた需要予測を過信するあまり、期待したような効果を得られず、活用しきれていない企業も少なくありません。

予測とは、あくまでも将来の出来事や有様を何らかの根拠に基づいて推し測るプロセスを指しており、現状の技術では絶対的な正解の導出は不可能といえます。また、市場は社会情勢や人間の心理などの不確実性が絡み合っているため、正確な計測や数量化が困難です。そのため、需要予測はあくまでもニーズの予測誤差を算出する手法のひとつと捉えた上で事業戦略に活用する必要があります。

需要予測の重要性

冒頭で述べたように、企業の最も重要な経営課題は利益の最大化であり、そのためには需要予測を起点とした生産管理と在庫管理が欠かせません。あらゆる事業活動には利益を生み出す可能性と損失を被る危険性が表裏一体の関係で存在しており、このようなリスクを「投機的リスク」と呼びます。たとえば、収益性を高めるためには一定数の在庫を確保する必要があるものの、過剰な在庫を抱えれば管理費用の増大や保管スペースの圧迫を招く要因となります。

在庫は多すぎても少なすぎても利益の損失につながるため、在庫切れによる売上機会の損失を軽減すると同時に、過剰生産による在庫過多の発生を防止する仕組みを構築しなくてはなりません。とくに製造分野は最終的な消費者や市場との距離が遠く、市場の変化を察知しづらい傾向にあります。需要と供給のバランスを考慮した生産計画を策定し、適正在庫を確保する管理体制を確立するためにも高精度な需要予測が求められるのです。

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従来の需要予測における課題

ここからは、現状における需要予測が抱える課題について見ていきましょう。具体的な課題として挙げられるのは「需要予測の精度」と「需要予測の属人化」、そして「生産品目の多さ」です。

需要予測の精度が悪い

需要予測の向上は生産部門だけが担っているわけではありません。営業部門が立てる売上予測を高めることも、需要予測の精度向上に必須です。たとえば、営業部門は前年の売り上げデータや顧客とのやりとりを通して売上予測を行いますが、機会損失の回避や売上目標の達成を重視するあまり、過剰な生産や在庫の確保を生産部門に要求するケースも見られます。しかし、時期がずれたり、注文自体がなくなってしまったりなど、売上予測通りに受注できないこともあるでしょう。結果として生産過多による過剰在庫に陥ってしまい、需要予測の値と大きな違いが生じることになります。場合によってはキャッシュフローの悪化から資金繰りが困難になり、経営破綻に至ることもあります。

需要予測が属人化している

在庫は多すぎても少なすぎてもコストを圧迫するため、常に過不足のない状態を保つのが理想です。しかし、必要な生産量や在庫量は市場や需要の動向によって常に変転するため、需要動向の分析や原材料の発注業務などを高度な知見を備えた人材に依存している企業も少なくありません。特定の人材がもつ知識や経験に依存し、需要予測が属人化している場合、担当者の不在時に業務に影響が及ぶ可能性があります。

生産品目が多い

近年は市場が成熟化しつつあると同時にインターネットの発達によって消費者の情報リテラシーが高まっており、顧客ニーズは多角化かつ高度化しています。多様化する顧客ニーズに対応すべく、製品ラインの拡大を推進する企業も少なくありません。しかし、生産する製品の数が多いほど生産管理や在庫管理が煩雑化するため、正確な需要予測もより困難なものとなります。

AIを活用した需要予測の手法

現代は第4次産業革命の過渡期といわれており、AI技術やIoTによる技術革新が加速度的に発展しています。製造分野の領域でもこうした技術革新の応用が進んでおり、機械学習やディープラーニングといったAIアルゴリズムを活用した需要予測が普及しつつあります。そんなAIを活用した需要予測には、大きく分けて「ブラックボックス型AIによる需要予測」と「ホワイトボックス型AIによる需要予測」という2つの種類があります。

ブラックボックス型AIによる需要予測

ブラックボックス型AIとは、データベースに蓄積された膨大な情報群から必要なデータを自律的に分析し、ルールやパターンを導き出すディープラーニングのようなAI技術を指します。ブラックボックス型AIは人間では理解しきれない複雑な法則性を見つけ出し、従来とは比較にならないほど高い精度での予測が可能です。しかし、需要予測の判断となる根拠が不明瞭という特徴をもちます。

ホワイトボックス型AIによる需要予測

ホワイトボックス型AIとは、特定の結果やパターンを導き出した理由や根拠を人間に対して提示できるタイプのAIです。意図学習や因果分析といった技術を採用しており、なぜそのような意思決定や予測に至ったのかという影響要因を分析しやすいという特徴をもちます。特定の結果へと至る過程を把握できるため、そのプロセスを分析することで改善策を立案しやすい点がホワイトボックス型AIの大きなメリットです。

まとめ

需要予測とは、市場調査や需要予測モデルなどを用いて製品やサービスの需要量を分析して予測誤差を最小化するために用いられる手法です。製造分野の事業領域に携わる企業にとって生産管理と在庫管理は極めて重要な経営課題であり、マネジメントの方向性を誤れば経営破綻につながりかねないため、高精度な需要予測が求められます。生産管理と在庫管理の最適化を目指す企業は、Oracle社が提供する需要予測エンジンを搭載したERPシステム「Netsuite」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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