記事番号：T00127132

■需要予測システムとは？

　需要予測システムとは、過去のデータをもとに商品やサービスの需要を予測するシステムです。

　近年では人工知能（AI）による機械学習を活用するケースが一般的となり、これまで人手に頼っていた作業を自動化できます。経験や勘に頼らず、実績データに基づいた高精度な予測が可能になり、在庫管理や仕入れの効率化に役立っています。

■AI予測で経験と勘から卒業

　少し想像してみましょう。発注量を決めるとき、こんな悩みはありませんか？

・もう少し売れると思ったのに在庫が余った。

・逆に売れすぎて欠品、売り逃してしまった。

・担当者ごとに判断基準が違い、発注にばらつきがある。

・売上データを分析する時間がない。

　こうした悩みを解決するのがAIの需要予測です。とくに中小規模組織では定年退職で需要予測のプロがいなくなってナレッジが失われたり、人手不足で後継者が育てられなかったりする悩みがあると伺います。最近は月数万円のツールもあり一気に広がっています。

■需要予測って何しているの？

　AIは次のような情報を学習します。

・過去の売上データ、曜日や天候や季節の傾向、セールやキャンペーンの有無、イベント（バーゲン、年末）、商品ごとの回転率、賞味期限や消費期限

　AIは、これらを組み合わせて「来週どれくらい売れるか？」「次の発注量はどのくらいが適切か？」を数字で示してくれます。人間による計算よりも早く正確です。「判断材料の精度が一気に上がる」ため、結果的に発注誤差が減り在庫コストの削減にも直結します。

例1：食品小売業のA社では欠品による売り逃しが激減しました。

　賞味期限が短いため、人の「余らせたくない」感覚が働き、よく欠品を起こしていました。AI導入後は予測精度が高まり、欠品が大幅に減少しました。

例2：アパレル小売業B社では在庫ロスが20％減少しました。直近数年間の販売データと過去未来の天候データをAIが学習。寒くなる暖かくなる時期を予測して売れ筋を自動判定、適切な仕入れ数量を計算してくれます。これにより季節替わりで廃棄されていた在庫が減りました。

　ある経営者は言います「AIはデータのちょっとした変化を見つけるのが得意」だと。たとえば、「昨年より2日早くピークが来ている」、「特定商品がある曜日だけ売れ行きが強い」、「店舗ごとに売れる時間帯に特徴がある」…こうした細かな傾向をAIが自動で見つけてくれるため「これまで気づけなかった売れ方の法則」が見えるようになります。

　彼は付け加えます「最初はAIなんて半信半疑でしたが、わが社でもできそうと3カ月だけ試したら…手放せなくなりました」と嬉しそうに語りました。