解説
さらに詳しく解説
需要予測（Demand Forecasting）は、将来の製品・サービスの需要を予測する手法です。AIと機械学習の活用により、より高精度な予測が可能になり、在庫最適化やサプライチェーン効率化に貢献しています。
需要予測の目的
| 目的 | 効果 |
|---|---|
| 在庫最適化 | 過剰在庫・欠品の削減 |
| 生産計画 | 効率的な製造スケジュール |
| 人員配置 | 適切な人的リソース配置 |
| 収益予測 | 精度の高い事業計画 |
需要予測の手法
従来手法
| 手法 | 特徴 |
|---|---|
| 移動平均 | シンプル、トレンド追従 |
| 指数平滑 | 直近データを重視 |
| ARIMA | 時系列分析 |
| 回帰分析 | 説明変数との関係 |
AI/機械[学習](/glossary/learning)手法
| 手法 | 特徴 |
|---|---|
| ランダムフォレスト | 非線形関係を捉える |
| LSTM | 長期依存性の学習 |
| Prophet | Facebook開発、季節性対応 |
| Transformer | 複雑なパターン認識 |
AI需要予測の利点
1. 多変量対応
- 天候、イベント、競合動向
- SNSトレンド
- 経済指標
2. パターン認識
- 複雑な季節性
- イレギュラーな需要変動
- 新製品の需要推定
3. [自動化](/glossary/automation)
- 大量SKUの一括予測
- リアルタイム更新
- 異常検知
実装アプローチ
[過去データ収集]
↓
[特徴量エンジニアリング]
↓
[モデル学習]
↓
[予測生成]
↓
[精度評価・改善]活用事例
小売業
- 店舗別商品需要予測
- セール効果の予測
- 季節商品の発注最適化
製造業
- 部品需要予測
- 生産計画最適化
- サプライチェーン効率化
物流
- 配送需要予測
- 倉庫キャパシティ計画
- 配車最適化
精度評価指標
| 指標 | 計算 | 用途 |
|---|---|---|
| MAPE | 平均絶対誤差率 | 一般的な精度評価 |
| RMSE | 二乗平均平方根誤差 | 大きな誤差を重視 |
| Bias | 予測バイアス | 過大/過小評価の検出 |
課題と対策
| 課題 | 対策 |
|---|---|
| データ品質 | データクレンジング、補完 |
| 外部要因 | 外部データの統合 |
| 新製品 | 類似商品からの類推 |
| 急変動 | 異常検知と人間の介入 |
需要予測は、サプライチェーンのデジタル化における中核的な技術です。
