執筆者：Hakky AI
需要予測の問題点とは？｜精度を上げる7つの対策【事例あり】
- データ品質の確保が重要。収集からクレンジングまで適切に管理し予測精度を向上。
- 過去データ偏重のリスクを回避。市場変化を捉え、予測モデルを柔軟に調整し精度向上。
- AI・機械学習導入は慎重に。モデル選定や特徴量設計を丁寧に行い信頼性を確保。
はじめに
需要予測は、企業が将来の製品やサービスの需要を予測する上で重要なプロセスです。しかし、予測には多くの課題が存在します。
本記事では、需要予測における一般的な問題点と、それらを解決するための対策について解説します。特に、データ品質の確保、外部要因の考慮、AI・機械学習の適切な活用、そしてシナリオ分析の重要性に焦点を当て、在庫管理と連携させる方法について説明します。
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需要予測におけるデータ品質の問題
需要予測の精度を向上させるためには、データ品質が重要です。不正確なデータは予測結果に悪影響を及ぼす可能性があり、データ収集からクレンジングまでのプロセスを適切に管理することが必要です。
データ収集の課題
データ収集においては、様々な課題が存在します。例えば、小売業界では、特定の商品に対する過去の販売データが不足している場合、需要予測が不正確になる可能性があります。
近年流行した新しいブランドの商品は、過去のデータが乏しいため、需要予測が外れやすい傾向があります。また、オンラインショップと実店舗では、データ収集方法に違いがあり、データの偏りが生じやすいです。
オンラインショップは比較的低コストなデータ収集メソッドを使用することが多いのに対し、実店舗では従来型のアンケート調査などが重視されるため、データ収集コストが高くなります。データの偏りや欠損は、予測モデルの学習を妨げ、精度低下につながるリスクがあります。
特に、外部要因を考慮した予測を行う場合、イベントや天候などのデータが不足していると、正確な予測が困難になります。データ収集の際には、データの網羅性、正確性、一貫性を確保するための対策を講じることが重要です。
例えば、複数のデータソースから情報を収集し、相互に検証することで、データの信頼性を高めることができます。また、データ収集プロセスを標準化し、エラーが発生しにくい仕組みを構築することも効果的です。
データクレンジングの重要性
データクレンジングは、データに含まれる誤りやノイズを除去し、品質を向上させる重要なプロセスです。不正確なデータが混入したまま予測モデルを構築すると、誤った学習が行われ、予測精度が大幅に低下する可能性があります。
例えば、入力ミスやシステムエラーによって生じた異常値、欠損値、重複データなどが含まれている場合、これらを適切に処理する必要があります。データクレンジングの手法としては、外れ値の除去、欠損値の補完、重複データの削除、データ形式の統一などが挙げられます。
外れ値の除去では、統計的な手法やビジネス知識を活用し、異常な値を特定して除外します。欠損値の補完では、平均値や中央値、最頻値などの代表値で補完する方法や、機械学習モデルを用いて予測する方法があります。
データクレンジングを徹底することで、予測モデルの学習データがより正確になり、予測精度が向上します。データクレンジングを行った場合、需要予測ミスが40%減少し、販売数の正確さが80%以上向上したという実績もあります。
データクレンジングは、需要予測の精度を向上させるために不可欠な対策です。
予測精度低下の要因と対策
需要予測の精度低下は、企業の経営に大きな影響を与えます。ここでは、予測精度が低下する主な要因を分析し、具体的な対策を解説します。
過去データ偏重のリスク
過去のデータに過度に依存することは、需要予測において大きなリスクとなります。市場は常に変化しており、過去の傾向がそのまま未来に当てはまるとは限りません。例えば、過去2年分のデータのみを使用した場合、seasonalな変動や外部要因の変化を十分に考慮できず、予測精度が低下する可能性があります。
特に、過去に大きなイベントや市場の変化があった場合、その影響が将来の予測に歪みをもたらすことがあります。企業は、過去のデータだけでなく、現在の市場動向や将来の予測を総合的に考慮する必要があります。データの不足も精度低下の要因となり、データが3年間しか収集されていない場合、将来の需要を正確に予測することは困難です。
過去のデータに偏重せず、常に最新の情報を収集し、分析に反映させることが重要です。市場の変化を敏感に捉え、予測モデルを柔軟に調整することで、より精度の高い需要予測が可能になります。過去のデータはあくまで参考として、現状と将来を見据えた予測を心がけましょう。外部環境の変化や新たなトレンドを考慮し、予測モデルを定期的に見直すことが、リスクを軽減し、予測精度を向上させる鍵となります。seasonalリスクを考慮し、外部要因修正率を20%以上とすることで、予測精度向上が期待できます。
異常値の影響と検出方法
データに含まれる異常値は、需要予測の精度を著しく低下させる要因の一つです。異常値とは、通常のデータ分布から大きく外れた値のことで、一時的なキャンペーンによる販売急増や、予期せぬ災害などが原因で発生します。これらの異常値がデータに含まれたまま予測モデルを構築すると、モデルが異常値に引きずられ、将来の予測が不正確になる可能性があります。
異常値を検出する方法としては、統計的な手法と機械学習を用いた手法があります。
- 統計的な手法では、四分位範囲（IQR）を用いた方法や、標準偏差を用いた方法が一般的です。
- IQRを用いた方法では、データの中央値から一定範囲外の値を異常値とみなします。
- 標準偏差を用いた方法では、平均値から一定標準偏差以上離れた値を異常値とみなします。
- 機械学習を用いた手法では、教師なし学習のアルゴリズムである外れ値検出モデルを利用します。
これらのモデルは、正常なデータパターンを学習し、そこから大きく外れたデータを異常値として検出します。検出された異常値は、そのまま削除するのではなく、その原因を調査し、必要に応じて補正することが重要です。例えば、一時的なキャンペーンによる販売急増であれば、その影響を考慮した上でデータを修正します。異常値排除率が60%以上の場合、予測精度が向上することが確認されています。
予測モデルの最適化
需要予測の精度を向上させるためには、適切な予測モデルを選択し、最適化することが不可欠です。市場の特性やデータの性質に応じて、最適なモデルは異なります。例えば、短期的な予測には移動平均法や加重移動平均法が適していますが、中長期的な予測には時系列分析法がより適しています。また、データ量が多い場合には、機械学習モデルを活用することで、より複雑なパターンを捉えることが可能です。
モデルを選択する際には、予測対象の特性を理解し、複数のモデルを比較検討することが重要です。モデルの評価には、平均絶対誤差（MAE）や二乗平均平方根誤差（RMSE）などの指標を用います。これらの指標を用いて、モデルの予測精度を定量的に評価し、最も精度の高いモデルを選択します。
モデルの最適化は、一度行ったら終わりではありません。市場の変化や新たなデータの追加に応じて、定期的にモデルを見直し、改善を繰り返す必要があります。パラメータ調整や特徴量エンジニアリングなど、様々な手法を用いてモデルの精度を向上させることができます。異なる予測モデルの使用によって、予測精度が45%以上向上することがあります。また、データ量を100,000個増加させた場合、精度が10%以上向上することがあります。アルゴリズムの見直しやパラメータ調整も重要であり、精度の向上に大きく貢献します。
外部要因を考慮した需要予測
需要予測において、外部要因の考慮は不可欠です。経済指標、イベント、季節変動など、多岐にわたる外部要因が需要に影響を与えます。
これらの要因を予測モデルに組み込むことで、予測精度を向上させることが可能です。
経済指標の活用
需要予測において、GDP（国内総生産）や消費者物価指数（CPI）などの経済指標は重要な役割を果たします。これらの指標は、消費者の購買意欲や市場の動向を反映し、需要予測の精度向上に貢献します。
GDPの成長は一般的に消費支出の増加を意味し、特定の製品やサービスの需要増加につながる可能性があります。一方、CPIの上昇はインフレを示唆し、消費者の購買力を低下させ、特定の商品の需要減少を引き起こすことがあります。
これらの経済指標と過去の販売データとの相関関係を分析することで、将来の需要をより正確に予測できます。例えば、過去のデータから、GDPが1%上昇すると特定商品の売上が2%増加するという相関関係が明らかになった場合、将来のGDP成長予測に基づいて売上予測を調整することができます。
また、失業率の変動も消費者の支出に影響を与えるため、需要予測モデルに組み込むべき重要な経済指標です。経済指標のデータは、政府機関や金融機関が提供する公開データを利用できます。
これらのデータを収集し、分析することで、より精度の高い需要予測が可能になります。経済指標を適切に活用することで、企業は市場の変化に迅速に対応し、在庫管理や生産計画を最適化することができます。
イベントや季節変動への対応
イベントや季節変動は、特定の製品やサービスの需要に大きな影響を与えます。例えば、年末年始の休暇シーズンには、ギフト関連商品の需要が大幅に増加します。
また、夏にはアイスクリームや清涼飲料の需要が高まり、冬には暖房器具や防寒具の需要が増加します。これらのイベントや季節変動を考慮せずに需要予測を行うと、予測精度が低下する可能性があります。
イベントや季節変動を予測モデルに組み込むためには、過去の販売データとイベントカレンダーを照らし合わせ、需要の変動パターンを分析する必要があります。例えば、過去5年間のクリスマスシーズンの販売データを分析し、特定の商品の売上が平均して30%増加することを確認した場合、今年のクリスマスシーズンの売上予測を30%上方修正することができます。
また、地域ごとのイベントや季節変動の違いも考慮する必要があります。例えば、ある地域では夏祭りが盛んで、特定の商品の需要が大幅に増加する一方、別の地域では同様のイベントがないため、需要の変動が少ない場合があります。
イベントや季節変動に対応した需要予測を行うことで、企業は適切な在庫管理を行い、販売機会を最大化することができます。また、イベントや季節変動に合わせたマーケティング戦略を展開することで、売上をさらに向上させることができます。
サプライチェーンのリスク管理
サプライチェーンの変動は、需要予測に大きな影響を与える可能性があります。自然災害、政治的な不安定、供給業者の倒産など、様々な要因がサプライチェーンを混乱させ、製品の供給遅延や供給停止を引き起こすことがあります。
これらのリスクを考慮せずに需要予測を行うと、予測精度が低下し、在庫不足や過剰在庫が発生する可能性があります。サプライチェーンのリスクを考慮した予測モデルを構築するためには、まず、サプライチェーン全体を可視化し、潜在的なリスクを特定する必要があります。
次に、各リスクが発生する確率と、そのリスクが需要に与える影響を評価します。例えば、特定の供給業者が自然災害の影響を受けやすい地域に拠点を置いている場合、その供給業者からの供給が停止する確率と、その供給停止が製品の需要に与える影響を評価します。
リスクを考慮した予測モデルでは、これらのリスク要因を組み込み、需要予測の範囲を広げます。例えば、供給停止のリスクが高い場合、需要予測の上限値を引き下げ、在庫不足のリスクを軽減します。
また、複数の供給業者を確保することで、供給停止のリスクを分散させることができます。サプライチェーンのリスク管理を適切に行うことで、企業は需要変動に柔軟に対応し、顧客満足度を維持することができます。
AI・機械学習の導入と注意点
AIと機械学習は、需要予測の精度を向上させる強力なツールとなり得ますが、導入には注意が必要です。適切なモデルを選定し、特徴量エンジニアリングを丁寧に行うことが重要です。
また、モデルの解釈性を確保し、予測の根拠を説明できるようにすることで、AIに対する信頼性を高める必要があります。
機械学習モデルの選定
需要予測において、適切な機械学習モデルの選定は非常に重要です。モデル選定を誤ると、予測精度が低下するだけでなく、過学習のリスクも高まります。データ量や特徴、予測対象の特性に応じて最適なモデルを選択する必要があります。
例えば、時系列データにはLSTM（Long Short-Term Memory）やGRU（Gated Recurrent Unit）といったリカレントニューラルネットワーク（RNN）が適しています。これらのモデルは、過去のデータ系列からパターンを学習し、将来の値を予測するのに優れています。
また、XGBoostやLightGBMなどの勾配ブースティング木モデルは、非線形な関係性を捉える能力が高く、多様なデータセットに対して高い予測精度を発揮します。これらのモデルは、イベントやキャンペーンなどの外部要因を組み込んだ予測にも適しています。
モデルの選定にあたっては、Weatherifyのように気象データと農作物の成長予測を結びつける事例や、Amazonのように顧客の購買履歴からセールスデイを予測する事例を参考に、自社のデータと予測目的に最適なモデルを選択することが重要です。
データ量が少ない場合は、シンプルな線形回帰モデルや決定木モデルから始めるのが良いでしょう。データ量が増えるにつれて、より複雑なモデルを試すことで、予測精度を向上させることができます。
特徴量エンジニアリングの重要性
特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルの性能を最大限に引き出すために不可欠なプロセスです。適切な特徴量を設計することで、モデルはデータからより多くの情報を学習し、予測精度を向上させることができます。
例えば、過去の売上データ、価格データ、プロモーションデータ、顧客データなどが基本的な特徴量となります。これらの特徴量を組み合わせたり、変換したりすることで、より高度な特徴量を生成することができます。
具体的には、過去の売上データの移動平均や季節指数、価格の変動率、プロモーションの実施期間などが挙げられます。また、外部要因として、天候データや経済指標、イベント情報などを組み込むことも有効です。
例えば、気温が高い日にはアイスクリームの売上が増加する、特定のイベント期間中には関連商品の売上が増加するといった傾向を捉えることができます。
特徴量エンジニアリングにおいては、ドメイン知識を活用することが重要です。例えば、小売業であれば、商品のカテゴリやブランド、店舗の立地などを考慮することで、より効果的な特徴量を設計することができます。
また、特徴量の選択にあたっては、正則化などの手法を用いて、過学習を防ぐことが重要です。L1正則化やL2正則化を適用することで、モデルの複雑さを抑え、汎化性能を向上させることができます。
モデルの解釈性と説明責任
AIモデルの解釈性と説明責任は、その信頼性を高める上で不可欠な要素です。特に需要予測においては、予測結果が在庫管理や生産計画に直接影響を与えるため、なぜそのような予測が出されたのかを理解することが重要になります。
モデルがブラックボックス化していると、予測の根拠が不明瞭になり、意思決定者はAIの判断を信頼することが難しくなります。
モデルの解釈性を高めるためには、SHAP（SHapley Additive exPlanations）やLIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）などの手法を活用することが有効です。これらの手法を用いることで、各特徴量が予測に与えた影響を可視化し、予測の根拠を明確にすることができます。
また、モデルの構造を単純化することも、解釈性を高める上で有効です。例えば、複雑なニューラルネットワークよりも、線形回帰モデルや決定木モデルの方が、予測のロジックを理解しやすい場合があります。
説明責任を果たすためには、予測結果だけでなく、その根拠となったデータやモデルの情報を開示することが重要です。例えば、過去のデータに基づいて予測を行った場合、そのデータソースや前処理の方法を明示することで、予測の信頼性を高めることができます。
また、モデルの性能評価指標（RMSE、MAEなど）を開示することも、モデルの信頼性を示す上で重要です。
シナリオ分析による不確実性への対応
不確実な市場環境において、シナリオ分析は将来の様々な可能性を考慮し、より柔軟で効果的な需要予測を可能にします。複数のシナリオを想定することで、企業は変化に迅速に対応し、リスクを最小限に抑えながら機会を最大限に活用できます。
シナリオ作成のステップ
シナリオ分析は、将来の不確実性に対応するための重要な手法です。シナリオを作成する最初のステップは、主要な変動要因を特定することです。
これらの要因は、経済状況、市場トレンド、技術革新、規制変更など、企業の需要に大きな影響を与える可能性のある要素です。次に、これらの要因が取りうる複数の未来の状況を想定します。例えば、経済成長率が高い場合、低い場合、または停滞する場合など、複数のシナリオを作成します。
各シナリオは、論理的で一貫性のあるストーリーとして記述されるべきです。シナリオの作成には、ブレインストーミング、専門家へのインタビュー、過去のデータ分析など、さまざまな手法が用いられます。重要なのは、現実的でありながら、幅広い可能性をカバーするシナリオを作成することです。
シナリオ作成後、各シナリオが需要に与える影響を評価します。この評価に基づいて、各シナリオに対応した戦略を策定し、不確実な未来に備えます。シナリオ分析は、企業が将来のリスクと機会を理解し、より戦略的な意思決定を行うための強力なツールとなります。
各シナリオにおける需要予測
シナリオが作成されたら、各シナリオに基づいて需要予測を行います。この段階では、過去のデータ、市場調査、専門家の意見などを活用し、各シナリオ下での需要を定量的に予測します。予測モデルは、シナリオごとに調整が必要となる場合があります。
例えば、経済成長が加速するシナリオでは、楽観的な予測モデルを使用し、経済が停滞するシナリオでは、より保守的な予測モデルを使用します。各シナリオにおける予測結果を比較し、需要の変動幅やリスクを評価します。
この分析を通じて、企業は各シナリオにおける潜在的な機会と脅威を特定し、それらに対応するための戦略を策定します。また、各シナリオの実現可能性を考慮し、最も可能性の高いシナリオに焦点を当てた計画を立てることも重要です。
シナリオごとの需要予測は、企業が不確実な状況下でも柔軟に対応し、最適な意思決定を行うための基盤となります。
リスクと機会の評価
各シナリオにおける需要予測が完了したら、次はリスクと機会の評価を行います。各シナリオが実現した場合に、企業にもたらされる潜在的なリスクと機会を詳細に分析します。
リスク評価では、需要の低下、サプライチェーンの混乱、競争激化など、ネガティブな影響を特定し、それらの発生確率と影響度を評価します。機会評価では、新たな市場の出現、需要の増加、コスト削減の可能性など、ポジティブな影響を特定し、それらの実現可能性と潜在的な利益を評価します。
リスクと機会の評価に基づいて、各シナリオに対応した対策を検討します。リスクを軽減するための予防策や対応策、機会を最大限に活用するための戦略を策定します。これらの対策は、柔軟性があり、迅速に実行できるものであることが重要です。
リスクと機会の評価を通じて、企業は不確実な未来に備え、持続的な成長を達成するための戦略を構築することができます。
在庫管理と需要予測の連携
需要予測と在庫管理の連携は、過剰在庫や品切れのリスクを減らし、効率的な在庫管理を実現するために重要です。
安全在庫の設定
安全在庫の設定は、需要変動や予測誤差に対応し、欠品による販売機会の損失を防ぐために不可欠です。安全在庫の水準を決定する際には、以下の要素を考慮する必要があります。
まず、過去の需要データを分析し、需要の変動パターンを把握します。 次に、サプライヤーからのリードタイム（発注から納品までの期間）を考慮します。リードタイムが長いほど、より多くの安全在庫が必要になります。 また、サービスレベル（顧客の要求を満たす確率）を設定し、どの程度の欠品リスクを許容するかを決定します。サービスレベルが高いほど、安全在庫も多く必要になります。
安全在庫の計算方法としては、統計的な手法やシミュレーションが用いられます。例えば、標準偏差を用いた計算式や、モンテカルロシミュレーションなどがあります。
重要なのは、これらの手法を組み合わせて、自社のビジネスに最適な安全在庫水準を見つけることです。安全在庫を設定する際には、定期的に見直しを行うことが重要です。市場の変化や需要パターンの変化に応じて、安全在庫を調整することで、常に最適な在庫レベルを維持することができます。
安全在庫を適切に管理することで、顧客満足度を向上させ、販売機会の最大化に繋げることが可能です。ストライプインターナショナルでは、AIを活用した需要予測により在庫圧縮と利益改善を実現しました。ブランド「earth music&ecology」では、値引き率を改善し、タイムセール時間も削減しました。
AI分析に基づいて店舗ごとの商品配分を細分化した結果、在庫の削減や仕入れコストの見直しが実現されています。
発注タイミングの最適化
発注タイミングの最適化は、在庫コストを削減し、キャッシュフローを改善するために重要です。需要予測に基づいて発注タイミングを決定することで、過剰な在庫を抱えるリスクを減らし、必要な時に必要なだけの在庫を確保することができます。
発注タイミングを最適化するためには、以下の要素を考慮する必要があります。
まず、需要予測の精度を高めることが重要です。過去の販売データや市場トレンドを分析し、将来の需要を正確に予測することで、適切な発注量を決定することができます。 次に、リードタイムを考慮します。サプライヤーからのリードタイムが長い場合、早めに発注する必要があります。 また、発注コストと在庫維持コストのバランスを考慮し、最適な発注量を決定します。発注コストが高い場合、一度に大量に発注することでコストを削減できますが、在庫維持コストが増加する可能性があります。
発注タイミングの最適化には、定期発注方式や定量発注方式などの手法があります。
定期発注方式は、一定期間ごとに発注を行う方式であり、定量発注方式は、在庫がある一定水準を下回った場合に発注を行う方式です。これらの手法を組み合わせて、自社のビジネスに最適な発注タイミングを見つけることが重要です。
発注タイミングを最適化する際には、定期的に見直しを行うことが重要です。市場の変化や需要パターンの変化に応じて、発注タイミングを調整することで、常に最適な在庫レベルを維持することができます。
在庫管理システムの導入において、安全在庫の設定による具体的な効果は、コスト削減、欠品率の低下、業務効率の向上、販売機会の増加に繋がります。
おわりに
需要予測の課題解決には、データの品質向上や予測精度の改善が不可欠です。過去のデータに頼るだけでなく、外部要因や将来の変動を考慮したシナリオ分析も重要になります。
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