需要予測AIとは？仕組みや種類、メリット・デメリットから活用事例、課題までわかりやすく解説
INDEX
- 需要予測AIとは？
- 製品やサービスの需要を予測する
- なぜ需要を予測することが必要なのか
- 需要予測AIの仕組み
- アルゴリズムの活用
- 複数あるアルゴリズム
- 需要予測AIにおける計算手法の種類
- 移動平均法
- 加重移動平均法
- 回帰分析法
- 指数平滑法
- 需要予測AIのメリット
- 常に需要に即した在庫を確保できる
- データを根拠にした経営戦略が立てられる
- 業務の効率化につながる
- 需要予測AIのデメリット
- 需要予測には過去の実績が必要
- 天変地異など突発的な事案に弱い
- 需要予測AIの活用事例
- 小売店での自動発注システム
- コンビニチェーンでは新規店舗の売り上げを予測
- 需要予測AIの課題
- まとめ
- さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
皆さんは需要予測AIをご存じですか？需要予測AIは文字通りAIを使って需要予測を行うものとなっています。その仕組みや種類にはどのようなものがあるのか、気になる方も多いはずです。
今回は需要予測AIとは何かにスポットを当てるとともに、メリット・デメリットや課題などをご紹介します。
需要予測AIとは？
需要予測AIとはどういうものなのか、基本的な情報をご紹介していきます。
製品やサービスの需要を予測する
需要予測AIは文字通り需要を予測するAIですが、その中身は企業の製品やサービスの需要を予測するAIです。
企業にとって製品やサービスがどのような展開を見せるのか、予測をするのはなかなか大変です。その中でAIを活用することで製品やサービスの需要を予測し、それに合わせて対応できるようになります。
なぜ需要を予測することが必要なのか
需要を予測する目的には、ライバルに一歩でも前を歩み、シェアを獲得したい市場において1％でも多くシェアを確保することが挙げられます。近年は技術革新もかなり限られ、差別化を図ることはかなり難しくなっています。
この状況で大事なのはいかにニーズをつかむかです。今後想定されるニーズを予測し、先回りをしてそのニーズを完璧につかむことができればライバルに差をつけることは可能です。そのサポートを行うのが需要予測AIなのです。
需要予測AIの仕組み
需要予測AIはどのような仕組みで動くのか、その仕組みについてご紹介します。
アルゴリズムの活用
需要予測AIではアルゴリズムの活用が基本となります。アルゴリズムの活用のためには企業が持つたくさんのデータや現状のトレンドなどが必要です。企業には売り上げの傾向や顧客の動き、特定の季節の売り上げ状況などが蓄積されています。
これらの情報を需要予測AIに入力していき、機械学習を行う中で予測モデルを構築していきます。予測モデルを構築し、その中で動かしていくことで需要の予測ができるようになります。
複数あるアルゴリズム
アルゴリズムは計算を行うプロセスやルールを意味します。どのプロセスで計算を行うのか、どんなルールで大量のデータを活用していくのか、それを決めます。
需要予測AIのアルゴリズムでよく用いられるのがデシジョンツリーです。デシジョンツリーは別名決定木と呼ばれ、どんどん枝分かれさせていき、データの分類を行っていくやり方となります。サービスの販売であれば平日や休日、午前午後などどの状況で売れたのかを事細かに分類し、予測を行うのに役立ちます。
他にもニューラルネットワークのように人間の脳神経の構造を踏まえたアルゴリズムの活用によって、より顧客の心理に迫る形で需要予測が行えるようになります。
需要予測AIにおける計算手法の種類
需要予測AIにおける計算手法にはいくつかの種類があります。ここでは代表的な計算手法をまとめましたのでご紹介します。
移動平均法
移動平均法はこれまでの売り上げの移動平均をまとめてから予測を行う方法です。移動平均法では前年の同じ時期のデータとここ最近のデータを平均していき、予測を行います。
移動平均法はこれまでの実績や繁忙期・閑散期の変化がある業界において役に立ちやすい手法であり、偶発的な要因をある程度取り除く形で予測を立てられるメリットがあります。
加重移動平均法
加重移動平均法は移動平均法の考え方を取り入れる一方で、特定の時期の売り上げだけ重視するような形で平均をとります。
例えばここ最近のデータを重視することで過去のデータを活用しつつも、現状の予測をしやすくさせています。
回帰分析法
需要を左右するいくつかの要因がある場合に用いることができる計算手法です。回帰分析にも種類があり、1つしか要因がない場合には単回帰分析、いくつもあれば重回帰分析となります。
需要予測AIにおいては重回帰分析が採用されやすく、要因とその重要度合いを組み込んだ形で予測を行っていきます。
指数平滑法
指数平滑法はこれまでの予測値と実際の実績値を参考に新たな予測値を出していく手法です。
「平滑化係数」と呼ばれる数値を操作し、過去を重視する計算方法と近々の実績を重視する計算方法で計算してみて予測を行っていきます。
需要予測AIのメリット
需要予測AIを用いるメリットにはどんなものがあるのか、ここからは需要予測AIのメリットについてご紹介します。
常に需要に即した在庫を確保できる
需要予測AIを用いることで、常に需要に即した在庫を確保できます。小売店などは在庫を多く抱え、あまり売れていない状況を避けなければなりません。できる限り在庫は少なく、しかも捌けやすい状況が理想的です。一方で常に売り切れというのもよくありません。
そのためには需要に即した在庫を常に確保し続けることが大切です。需要予測AIであれば予測に沿う形で在庫の確保が行えるようになるので経営側からすれば大助かりと言えます。
データを根拠にした経営戦略が立てられる
クリスマスになればケーキやチキンが売れるように、ある程度の傾向の中で私たちは動いています。こうした傾向はデータとなって現れるため、あとは需要予測AIを使って可視化させていくことでデータを根拠にした経営戦略が立てられるようになります。
しかも、需要予測AIで用いられるデータは過去の実績によるものなので、信頼度もあるデータです。だからこそ、疑うことなく取り組むことができます。
業務の効率化につながる
需要を予測するのはかなり大変な作業であり、言うならば明日の天気を予想するようなことです。明日どのような天気になるかは相当な経験を積んでいる人でも間違えることがあります。その点、AIなどに任せれば簡単に予測してくれるので便利です。
需要予測AIに丸投げすることで一定の予測は出してくれる分、人間は別の業務に集中できます。しかも、めちゃくちゃな予測をするわけではないので、効率化につながることは間違いありません。
需要予測AIのデメリット
メリットがあるものはデメリットもついて回るのが世の常です。ここでは需要予測AIのデメリットについても解説します。
需要予測には過去の実績が必要
需要予測AIを活用するには過去の実績が欠かせません。そのため、一定期間の活動がないと需要を予測しようがないと言えます。例えば、ベンチャー企業のようにまだ実績が少ない場合、需要を予測しようにもデータが不足している分、未来を予測するのは難しいでしょう。
需要予測AIはある程度長く経営を行っている企業などで行えば効果を発揮しやすいですが、起業間もない会社が行っても精度の高い結果が出るかは微妙です。
天変地異など突発的な事案に弱い
需要予測AIは過去の傾向を踏まえた結果を出すため、100年に1度の災害などが起きてしまえば、その予測は外れる可能性が高くなります。特に天変地異は急激な環境の変化で起こりやすくなっており、いつ何があってもおかしくないのが実情です。
また世界恐慌のようにある日突然不況が訪れるような事態や、隕石が衝突するなどにわかには信じがたい出来事が起きることは当然想定できないため、需要予測AIが完璧に機能するとは言えません。
需要予測AIの活用事例
需要予測AIはどのような場面で活用されるのか、活用事例をご紹介します。
小売店での自動発注システム
需要予測AIが盛んに用いられるのがスーパーマーケットやコンビニなどです。生鮮食品をはじめ、衣料品や雑貨など様々なデータを踏まえて、発注数量の提案を行い、自動発注までを行っていきます。
こうした発注業務は人間が行うことがほとんどでしたが、誤発注の問題など甚大な損害をもたらすことも多々あります。また適切な在庫を確保し続ける際に過去のデータを踏まえて行っていけば間違いは起きにくいでしょう。その点でも小売店を中心に自動発注システムを導入することは理にかなっています。
コンビニチェーンでは新規店舗の売り上げを予測
ファミリーマートでは新規店舗の売り上げを予測する際にAIを用いています。新規店舗の売り上げは新たに新規店舗を出店する際、売り上げが見込めるかどうかをチェックする際に重要な意味を持ちます。
こうした予測は今までだと周辺の状況を踏まえて予測するため、時に不正確な予測になってしまうこともありました。AIを使うことでその予測のズレが少なくなり、効率的に出店の審査ができるようになったのです。業務効率化の1つであり、別の業務に特化できるという点では大きなプラスと言えます。
需要予測AIの課題
需要予測AIの課題はデメリットでもご紹介した通り、想定外の状況をいかに予測していくか、そして、異常値が含まれた場合に精度が落ちてしまうことです。
異常値が含まれるケースは想定外の事態が起きた時に記録される可能性が高いため、この場合にどのような対応をするかも大事になります。そのため、導入したから放置するのではなく、導入してからも運用方法を色々と検討していくことが需要予測AIにとっては重要です。導入したからもう安心！ということはありません。
まとめ
需要予測AIは導入するととても便利であり、企業経営において大いに役立つシステムと言えます。業務効率化を図っていくのにも需要予測AIは欠かせません。その一方で突発的な事態に対応することまでは難しく、イレギュラーな対応を迫られたときにどうするかというオペレーションまでを考えた上で導入することも大切です。
需要予測AIを導入するには一定の費用こそかかりますが、正しく運用できれば費用対効果は十分に期待できます。あとは需要予測AIを導入すればそれでよしというのではなく、常にアップデートを行い続け、需要予測AIをより有効活用していくことが求められます。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
