Data Driven Knowledgebase

需要予測とは、蓄積された過去のデータを分析することで、未来に発生する売上や需要などを予測することです。需要予測を行うことで企業の経営判断において、効率的な準備や対策を考えられるようになります。

需要予測をデータ分析で行われる以前から、需要予測はさまざまな業界で行われていました。しかし、データ分析を用いない予測結果はあくまで統計的な予測であり、そこに長年の経験を踏まえた勘を加味したものになっていた企業が多かったようです。中には、経営サイドから提示された予算を達成するための「営業目標」にも影響を受けていた可能性もあるでしょう。

そうしたバイアスがかからない、過去データを根拠に導き出される「需要予測」。参照するデータは多いほど精度が向上します。

そこで現在、需要予測を業務に役立てている業界に対して、どのような側面で使われているかの事例を、少しだけご紹介します。

• 飲食業

販売数の予測が立てられると、商品ごとの販売数がわかりますので、原材料の仕入れ数を調整できます。このほか、混雑する時間帯も予測できますので、店員のシフト調整にも役立てられます。

商品の種類が多くなるほど、人間の勘と経験による需要予測は精度が落ちていく傾向がありますが、データ分析による需要予測では、どんなに商品種が増えても個別の販売数を追跡できるという利点もあります。

• 製造業

複数の生産工程を求められる商品であれば、需要が高まる時期を見越して中長期的な原材料の発注はもちろん人員確保も行えるため、計画的な生産計画によりチャンスロスを防げます。また出荷計画の見込みも立つため、倉庫費用や輸送のスケジュールについても試算できます。

• 医療・セキュリティサービス

医療業界では、治療薬や検査薬、業務に使う備品や消耗品の発注についても、需要予測が行なうことで欠品したり、逆に過剰仕入れをするミスが減ります。

同様にセキュリティサービスでも、監視カメラやセンサーなどの交換時期が予測できるため、準備しておく備品を適度な量に抑えられます。

• エネルギー（電気、ガス、水道）関係

エネルギーの需要予測は、過去の消費量や気象予報の結果と組み合わせて供給計画が立てられています。特に電気については「作り溜め」しておけないため、消費需要に応じて発電量を可変させる必要があり、他業界以上に需要予測が重要視されています。

• 銀行

銀行では過去の振込件数データを分析し、人員計画を立案しています。ですが、災害発生時などは募金が行われるため、振込件数が突発的に跳ね上がるため、そうしたイレギュラーな事態への早期対応も求められます。

このほか、海外のATMではATM機器内にストックしておく紙幣の枚数を決めるために、需要予測システムを採用しているところもあります。

このように需要予測を行うことで、原材料や人材など、さまざまな要素を「過不足なく」配置できるようになり、廃棄損や人員余りといった原価・経費を最適化できるようになります。

こうして算出された需要予測の結果の精度が高くなってきた次段階には、原材料の発注や人員確保なども自動化させられ、さらなる効率化が狙えるでしょう。