需要予測AIとは？
需要予測にAI活用が必要な理由から、
メリット・デメリット、ユースケース、
おすすめサービスまで解説！
- マーケティングアナリティクス部
- 横井 里菜
近年、市場競争が激化する中で、企業は的確な意思決定や効率的な在庫管理、マーケティングの最適化を実現するため、高精度な需要予測を戦略立案の要として重視しています。従来の統計的な手法では捉えきれない複雑な市場の動きや、膨大なデータに対応するため、AIを活用した需要予測への関心もますます高まっています。
今回は、需要予測にAIを活用する必要性や、需要予測AIのメリット・デメリット、ユースケースをご紹介した後、TOPPANがご提供するAI活用の需要予測ソリューションを例に挙げ、具体的な活用イメージをご紹介します。
＜目次＞
1. 需要予測にAI活用が必要な理由とは？
2. 需要予測AIのメリット・デメリット
3. 需要予測AIのユースケース
4. 「KAIDEL® 需要予測」とは？
5. まとめ
1. 需要予測にAI活用が必要な理由とは？
需要予測AIの概要と、現代ビジネスにおいてなぜAIが必要なのかを解説します。
需要予測とは？
需要予測とは、自社の商品・サービスが今後、どのくらい必要とされるのかを数値的に予測する取り組みです。需要は、季節や社会状況などの多様な要因により常に変化します。この変化を正確に予測することは、生産計画や在庫管理の最適化や、販売機会の最大化、コスト削減に直結するため、ビジネス成長に不可欠な活動です。
近年では、市場の複雑化とデータ量の爆発的な増加により、経験則に基づく予測やシンプルな予測式では限界がきています。AIを活用することで、大量なデータから人間には見抜けない複雑な相関関係やパターンを学習し、予測精度を向上させることができるのです。
従来の需要予測が抱える課題
従来の人手による需要予測では、次のような課題がありました。
・予測の精度が低い
・予測の属人化
・処理データ量や予測作業頻度の限界
・担当者の精神的負担
人の手による需要予測は、経験や勘に頼る部分が大きいため、担当者によって精度のバラつきが出やすく、また、予測結果に主観的なバイアスがかかるリスクもあります。
さらに、変化の激しい現代市場において、人間が処理できる情報量は限られるため、人手による従来の予測手法には限界があります。予測の精度、スピード、運用の継続性を確保し、ビジネスリスクを低減するためには、複雑なデータを網羅的に分析できるAIの活用が不可欠です。
2. 需要予測AIのメリット・デメリット
需要予測にAIを用いることには、次のようなメリットとデメリットがあります。
メリット
①予測精度の向上
AIは大量のデータを短時間で分析することが可能です。データ項目や期間を大幅に増やすことができるため、多角的な分析が可能となり、人間では把握しきれない多数の要因や複雑なパターンを分析します。それにより、より正確でスピーディーな需要予測が可能となり、トレンド変化や季節変動にも迅速に対応できます。
②属人化の解消
特定の経験やスキルに依存していた予測業務をAIが標準化します。誰が行っても一貫した方法で高精度な予測を実施できるため、ベテランの「経験や勘」に頼る属人化を防ぎ、予測結果の品質が均一化されます。また、データに基づいた予測結果は、仕入れや生産計画に対する担当者個人の精神的負担（プレッシャー）を軽減し、組織全体の意思決定の確実性を高めます。
③業務効率の向上
データ収集や予測値の算出といった時間と労力がかかる作業をAIが担います。これにより、担当者の作業負担が大幅に軽減され、今まで需要予測に割いていた人員や時間を、商品の改善、顧客対応、販売戦略の立案など、より付加価値の高いコア業務に振り分けることができます。
このように、AIを需要予測に活用することで、「予測精度の向上」「属人化の解消」「業務効率の向上」といったメリットが得られます。また、高精度な需要予測を誰でも迅速に行えるようになることで、在庫の最適化やコスト削減はもちろん、事業計画の精緻な見通しや配送計画、物流の最適化、商品ライフサイクルの見極めなどにも活用範囲を広げることができるため、サプライチェーン全体最適化の実現にもつながります。
デメリット
主なデメリットとして、「AIの継続的な運用が難しい」という点が挙げられます。まず、AIモデルを安定稼働させるためには、高額な運用コストが継続的に発生し、企業の予算を圧迫する可能性があります。また、市場や顧客行動の変化に対応し続けるため、AIモデルの継続的なメンテナンスやチューニングが欠かせません。しかし、これは技術的に難易度が高く、適切な対応ができなければモデルの予測精度維持が困難になります。
さらに、モデル運用やデータ管理には、専門知識を持つ人材が必要であり、それに伴う人的なリソース（工数・労力）の負担も発生します。
結果として、これらのコストや技術的な課題に対応できる適切な運用体制の構築が難しく、AIの継続的な運用が困難となっているケースが散見されます。
3. 需要予測AIのユースケース
需要予測AIは、すでに多様な業界や分野で利用されています。ここでは4種のユースケースをご紹介します。
製造業
製造業では、製品や原材料の需要予測が重要になります。データを学習したAIを活用することで、在庫過多・欠品のリスクを最小限に抑えつつ、必要な時に必要な量だけを生産する体制を構築でき、また予測結果に基づいて仕入れのタイミングと量を最適化することができます。
小売店
小売店では商品の売れ行き状況に応じて発注量をコントロールする必要があります。発注量を誤ると売れ残りや欠品リスクがあり、保管・廃棄コストの増大や販売機会の損失につながってしまうためです。
AIによる需要予測と連携した自動発注システムを導入する小売店が出てきています。過去の販売データはもちろん、気象情報などの外部データも含めた高精度な分析結果により過剰在庫とそれに伴う廃棄リスクや、欠品リスクを低減しています。
飲食店
来客数や注文数をAIにより予測する飲食店が出てきています。精度の高い予測を踏まえて、食材の発注量や人員の調整を行い、材料の無駄や廃棄の削減、業務効率化やコスト最適化につなげています。
タクシー
AIによる乗車需要の予測を取り入れているタクシー会社では、位置情報データを用いて地域ごとの推定人口を算出し、気象情報や過去のタクシー乗車実績データを組み合わせてAIが学習することで、需要予測を行っています。予測結果はタクシー運転手が手元のタブレット端末で確認できるため、需要の高いエリアを選択することで乗車率を高めることが可能です。
4. 「KAIDEL® 需要予測」とは？
需要予測にAIを活用する際には、懸念点であるAIモデルのメンテナンス・調整、継続的な運用課題を解決する必要があります。そこでおすすめなのが、TOPPANの「KAIDEL® 需要予測」です。
「KAIDEL® 需要予測」とは？
製品の注文数や売上、出荷・在庫数、来客数、コールセンター入電数など、将来の需要量を予測するサービスです。「高精度な需要予測」＋「AI運用サイクルの自動化」によって、サプライチェーンにおけるコスト削減、業務高度化・効率化をご支援します。
「KAIDEL® 需要予測」の強み
1. TOPPANのマーケティング力を活かしたAI投入データ設計
高精度な予測を実現するには、何が需要量を増減させるのか、その要因の仮説立てが重要です。TOPPANの専門家が仮説をもとに、予測モデルの切り分けや特徴量エンジニアリングを行い、予測精度を高めます。
2. 大規模データ処理と最先端のAIエンジンによる学習・予測
TOPPANは豊富な分析リソースを有していることから、学習・予測時に考慮することのできるデータ項目や期間を大幅に増やすことができます。このリソースを最先端のAIエンジンと組み合わせることで、高精度かつ汎用性の高い予測モデルの構築が可能です。
3. 「AI導入設計」から「AI運用」までをフルパッケージで支援
AI取り組みテーマ策定から、現状の保有データ整理やAI構築、運用まで、TOPPANのマーケターおよびアナリスト、エンジニアが専門チームを編成しトータルでサポートします。
先にデメリットとして挙げた「AIの継続的な運用が難しい」という課題も、KAIDEL®の自動運用技術（パイプライン技術）×運用代行ですべて解決できます。
5. まとめ
需要予測AIの必要性からメリット・デメリット、成功ユースケースまで解説しました。AIを活用して需要予測の精度を上げることは、過剰在庫によるコスト増大を抑制するとともに、機会損失も予防し、ビジネスの意思決定の精度を上げることに直結します。
TOPPANの「KAIDEL® 需要予測」は、高精度な需要予測とAI運用サイクルの自動化により、サプライチェーンにおけるコスト削減、業務高度化・効率化をご支援します。単なるAIツールのご提供ではなく、貴社のサプライチェーン最適化に向けた戦略立案から分析設計、運用、改善まで総合的にサポートいたします。ぜひお気軽にご相談ください。
2025.12.12
