需給予測とは？ 基本概念と重要性
需給予測とは、過去の販売データや市場動向をもとに、将来的な需要と供給を予測する手法です。小売・卸・製造業において、需給予測は在庫管理の最適化に大きく貢献します。適切な予測を行うことで、売れ残りや品切れのリスクを低減し、企業の利益率向上にもつながります。
特に近年では、データ分析技術の進化により、AIや機械学習を活用した高度な需給予測が可能になっています。従来の経験則に頼る方法と異なり、精度の高い予測を行うことで、無駄なコストを削減しながら効率的な在庫運用が実現できます。そのため、多くの企業が需給予測を導入し、競争力を高める取り組みを進めています。
需給予測を導入することで在庫管理が最適化される理由
需給予測を活用すると、在庫管理のさまざまな課題を解決できます。その理由を3つの視点から解説します。
適正在庫の維持
需給予測により、過剰在庫と欠品を防ぐことが可能になります。販売動向を正確に把握することで、不必要な在庫を抱えることなく、必要なときに適切な数量の商品を確保できます。
業務の効率化
需給予測を活用すれば、在庫管理の業務がスムーズになります。発注計画が最適化されるため、倉庫のスペース管理や配送スケジュールの調整が容易になり、業務の負担が軽減されます。また、手作業によるミスが減ることで、業務の正確性も向上します。
コスト削減
過剰在庫は保管コストや廃棄ロスの増加につながり、欠品は機会損失を生む原因になります。需給予測を行うことで、これらのリスクを最小限に抑え、コスト削減と利益の最大化を実現できます。
需給予測の具体的な手法と活用方法
需給予測には、さまざまな手法があります。ここでは、代表的な3つの手法を紹介します。
統計的手法を用いた需給予測
移動平均法や回帰分析などの統計手法を用いることで、過去のデータをもとに将来の需要を予測します。これらの手法は比較的シンプルで導入しやすいですが、急な市場変動には対応しにくいという課題もあります。
AI・機械学習を活用した需給予測
近年では、AIや機械学習を活用した高度な需給予測が注目されています。これにより、単純な数値予測だけでなく、天候や経済状況、SNSのトレンドなどの外部要因を考慮した精度の高い予測が可能になります。
シーズン変動やトレンドを考慮した予測のポイント
需給予測を正確に行うためには、季節要因や流行の変化を考慮することが重要です。例えば、アパレル業界では季節ごとの需要変動が大きいため、過去の販売データだけでなく、市場のトレンドを分析することが求められます。
需給予測を導入する際の注意点と課題
需給予測を導入する際には、いくつかの課題に注意する必要があります。
データの質と精度の確保
需給予測の精度は、データの質に大きく依存します。古いデータや不完全な情報をもとに予測を行うと、誤った結果につながる可能性があります。正確なデータ収集と分析が重要です。
初期導入コストと運用負担
需給予測を導入するには、システムの構築やデータ分析のためのツールが必要になります。これに伴う初期費用や、運用を行うための人材育成などのコストも考慮する必要があります。
予測の精度向上のための継続的な改善
一度導入した需給予測システムも、継続的にデータを更新し、改善を行わなければなりません。市場の変化に対応できるよう、PDCAサイクルを回しながら運用することが重要です。
需給予測の成功事例：在庫管理の最適化に成功した企業の事例
需給予測を導入することで、在庫管理を最適化し、業績向上につなげた企業の事例を紹介します。
スーパーマーケット「ライフ」の発注業務効率化
大手スーパーマーケット「ライフ」は、販売実績や天候情報などのデータを活用した需給予測システムを導入しました。これにより、店舗の商品発注数を自動で予測し、年間約40万時間かかっていた発注作業を25万時間まで短縮することに成功しました。さらに、発注業務の効率化により、人材育成のコスト削減にも寄与しています。
漢方製剤メーカー「ツムラ」の在庫最適化
国内大手の漢方製剤メーカーであるツムラは、高精度な需給予測システムを活用し、在庫の最適化を実現しました。このシステムは数秒で高精度な予測を算出でき、生産計画と調達計画の精度向上に寄与しています。また、経営陣は予測結果を基に未来のリスクを見える化し、数億円規模の投資判断の材料として活用しています。
飲食店「ゑびや大食堂」の食品ロス削減
老舗飲食店「ゑびや大食堂」は、予想的中率9割を誇るAI需給予測システムを導入し、翌日の来客数や各メニューの見込み注文数を予測しています。これにより、適正な食材の仕入れが可能となり、在庫管理の適正化と食品ロス削減に成功しています。
これらの事例から、需給予測の導入が在庫管理や業務効率化に大きく寄与することがわかります。
需給予測のやり方とは？おすすめのシステムを紹介
需給予測を導入するには、まず過去の販売データを整理し、分析を行うことが必要です。その上で、統計手法やAIを活用したツールを導入し、実際の運用に組み込むことが重要です。
また、需給予測システムを選ぶ際には、以下の点をチェックしましょう。
- 自社の業種・規模に適した機能を持っているか
- AIや機械学習を活用した高精度な予測が可能か
- 他の在庫管理システムと連携できるか
キャムマックス
まとめ
需給予測を導入することで、適正在庫を維持し、業務効率を向上させることができます。本記事を参考に、需給予測の導入を検討し、競争力のある在庫管理を実現しましょう！
