需要予測ができるシステムとは?メリット・デメリットや業務活用方法をまとめてみました

Last Updated on 2021年9月7日 by art-mylogi

在庫管理は物流業務において永遠の課題とも言えるほそ重要かつ難易度の高い課題の一つです。
そしてそのような課題を解決するために、開発されたシステムが『需要予測システム』です。
必要最低限の在庫量で欠品を出さないように将来の需要を予測して在庫管理をしていくシステムですが、そのメリットやデメリットとはどのようなものがあるのでしょうか。
今回はそんな需要予測システムについてお話ししていこうと思います。

この記事を監修した人

藤井 玲

2002年に楽天市場へ出店したことをきっかけに、EC支援サービスの提供をスタート。
累計18年、150社以上のサイト制作、運営経験を持つ。
一部上場企業のECサイトを10年間運営した経験から、運営全般、フルフィルメントの知見が豊富。
現在は、Shopify Expert Partnerとして、ECサイトの新規出店支援はもちろん、
売上改善や業務改善などのコンサルティングを手掛けている。

需要予測システムとは?

そもそも需要予測システムとは過去の実績や市場の動向を始めとした販売する商品に必要な条件を分析し、需要や販売数予測をするシステムのことを指します。
このような需要や販売数を予測することで必要最低限の在庫数を割り出すことができ、欠品のリスクも回避できるようになります。

予測方法とは?

需要予測には大きく2種類の方法が存在しています。

方法1:時系列分析法

過去のデータを分析し要因と要因とデータの関係性などから将来の流れを予測することができます。
時系列分析法には季節に付随した手法もあり、例えば『バレンタインデー付近にはチョコレートが売れる』などの季節的要因を考慮する分析手法も存在します。

方法2:移動平均法

移動平均法は例えば今月分の売上予測は直近過去3ヶ月分から、来月分の予測は今月を含める直近過去3ヶ月からなどと分析対象月を移動しながら平均値を算出するという方法です。
直近のデータをわかりやすく算出することができるとう点でメリットのある分析方法です。

他にも需要予測には手法が多種存在し、
ターゲットに適合した分析方法によって手法を選んでいきます。

需要予測のメリット

需要予測の活用例をまとめると以下の通りです。

メリット1:販売機会損失を防ぐ

流通業などの適正在庫量を最適化する事によって、余剰在庫をなくし、安全在庫なども算出することができます。
これにより、業務効率化及びコスト削減・売上向上につなげることができます。

メリット2:来客・来場者予測

旅客業・イベント業などで活用されており、来客・来場者数をしっかり把握する事により、最適な作業工数を測ることができ、業務効率化を実現します。

メリット3:市場予測

新商品開発などにあたってマーケティングの状況を分析し、今後の市場予測をしていくことができます。また、マーケティングの支援も行っているサービスも存在しています。

需要予測のデメリット

需要予測によるメリットが確かにある反面、デメリットも存在します。
それは需要予測に頼りすぎるという点にあります。
あくまでも『予測』であることを忘れないようにしましょう。
出ないと、予想外の事態に直面した場合無計画のまま生産調整をしてしまう事になります。
回避できたはずの欠品にも冷静に対応できない事により、より多くの販売機会を損失してしまいます。
また分析対象に関係するデータは常に多い方が正確な結果を出せるので、少ないデータのなかで賭けに出るような予測はやめておきましょう。

需要予測システム導入時の注意点

需要予測の目的を明確に

製品在庫と部品在庫の削減や、人件費や年度費用などのコスト計算を目的にすると良いでしょう。
またこのような目的が定まった場合、適切な予測期間の基準を定め算出した結果に基づいて最適な情報を割り出しましょう。

予測したい対象商品を定める

予測したい対象商品を定める事により、生産数のコントロールを直ちに行うことができます。
商品別で適正在庫を知ることができるので、欠品防止に繋がります。
特にリードタイムが短い商品に関しては特別商品生産量を算出する必要があります。
効率重視である商品にこそ需要を超えた生産量にならないように需要予測を行いましょう。

需要予測システムのパッケージを選定基準にするのは危険

需要予測システムのパッケージには各社そこまで大差があるわけではありません。
実際に導入してみて自社に適合するか、が最も大切な選定ポイントなので、導入事例などを加味して知識や経験が自社に適合するベンダーを選ぶと良いでしょう。

需要予測導入前に必要なデータとは?

需要予測システム導入にあたって販売実績や出荷実績などの過去データが必要となってきます。
予測モデルは過去のデータに付随した算出方式のため、需要実績自体を予測することはできません。
更に、短すぎる期間での予測も正確なデータが取れていない可能性を考えるとリスクであり、最低でも実績蓄積期間が2年以上であるとより正確性は高くなりやすいでしょう。
また、例えば季節によって左右されるような外部要因を含んだインプットがある場合、そのデータも考慮すると需要予測の精度も向上すると考えられます。
しかし、外部要因の内容にもよるので、一概に全ての外部要因も考慮するべきとは言えません。
都道府県別に集計しないといけない特売情報などは、どうしても地域のカルチャーも考慮しなくてはいけないため、需要予測に必要以上の要因が伴ってきます。
無視するべき要因の判断も大切です。
どの商品をどのタイミングで判断するかという基準は需要特性に合わせて随時適切な設定をしていく必要があります。特にはじめは需要性の高い商品のみ選別してフォーカスして考えていくのが得策と言えるでしょう。

需要予測活用事例

では最後に実際に需要予測を活用している事例を業種別にご紹介いたしましょう。

タクシー会社

某大手タクシー会社では人工知能による需要予測を行うことで、長距離を利用するお客さんの数を予測しています。分析の材料としては、場所・時間帯・天候であり、各材料別で過去乗車率に基づいて潜在的な乗車ニーズを割り出しています。
これによって、ドライバーは需要の多いタイミングに必要とされる場所に集まることができ、
売上アップだけでなく、混雑回避などユーザーにとっても利便性の高い結果を出すことができました。

小売業者

小売業者向けのサービスでは曜日や時間帯、天候に基づいたデータと組み合わせて需要予測を行っています。これにより、無駄のない生産量を保つことができます。
また、多店舗経営者にとっても最適で、どの店舗でどのくらいの売上が見込めるかを分析することで適正在庫数を担保できます。
複数の店舗や商品を保有する事業者にとっては既存店の過去実績や物件などの多角的な
データから算出していくことにより、戦略を効率的に計画することができます。

飲食店

飲食店では来店・来客予測を行います。
予測方法は店内にカメラを設置してお客さんの同行を研究するものから、人工知能によるデータ分析をするものまで幅広く存在しています。
飲食店での来店・来客予測をする事により、アルバイトの人件費削減や、ホットタイムにふさわしい商品提供などを考えることができます。

まとめ

需要予測システムといってもただ導入しただけで全ての業務工程の道標になるかというとそうではありません。
目的にあったシステムを選ぶことが大前提ですが、更に需要予測する対象商品の選別には慎重になるべきと言えます。目的に沿った予測方法に基づいた生産計画を予め練っていれば需要予測システムの活用は結果を出すことができるでしょう。

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