2022.01.25

アパレル業界・スポーツ用品業界の救世主？需要予測を活用した利益率改善の実例とオススメサービスをご紹介！

需要予測

現在、アパレル業界やスポーツ用品業界にとっては厳しい社会情勢が続いています。新型コロナウイルスの感染拡大により、全国的に外出自粛が叫ばれており、店舗への来店者数は大きく減少しています。これに伴い商品の売上も低迷しているため、店舗には利益を圧迫する在庫余剰だけが残り、社員の頭を悩ませる原因となっています。

しかし、このような状況でも工夫を施すことで利益率を改善している企業は存在します。需要予測によって精度の高い適正在庫量を算出し、無駄のない経営を実現しているのです。では、具体的にどのような需要予測を行なっているのでしょうか？

本記事では、アパレル業界・スポーツ用品業界の2つに焦点を当てて、業界を取り巻く現状や利益率改善の実例、具体的な需要予測の内容まで一挙にご紹介します。コロナ禍を生き抜くためには欠かせない内容になるので、ぜひ最後までご覧ください。

アパレル業界・スポーツ用品業界の現状

昨今、新型コロナウイルスの感染拡大防止の観点から、全国的に外出自粛が強く叫ばれています。これに伴い、リアル店舗での接客が主な販促活動であるアパレル業界やスポーツ用品業界は大幅に消費が落ち込んでいます。

東京商工リサーチの調査によると、2020年3月以降、新型コロナウイルスの影響によるアパレル関連企業の倒産が毎月発生しており、倒産した会社数全体における新型コロナウイルス起因の倒産比率は増加傾向にあります。

アパレル倒産
※引用：東京商工リサーチ『「アパレル関連の倒産動向」調査（2021年1-5月）』

また、矢野経済研究所が発表した「スポーツ用品市場に関する調査」では、スポーツ用品業界が新型コロナウイルスの影響を大きく受けていることを示しており、同市場における2020年の国内出荷金額は前年比90％未満と厳しい結果となっています。

このように、新型コロナウイルスの感染拡大はアパレル業界・スポーツ用品業界に深刻なダメージを与えており、業界全体に暗い影を落としています。

多くの店舗では、チャンスロス（在庫不足による販売機会の損失）を恐れて在庫を豊富に揃えているケースが見受けられますが、新型コロナウイルス感染拡大の影響で外出自粛が叫ばれているいま、消費者がリアル店舗に足を運ぶ機会は激減しており、その結果として在庫余剰が発生し、業績が低迷しているのです。

需要予測による利益率改善の実例

アパレル業界・スポーツ用品業界における業績不振は、在庫余剰が大きな要因の一つとなっていますが、数あるアパレル・スポーツ用品店の中には、需要予測を活用して利益率の改善を実現している企業も存在します。

本章では、アパレル業界・スポーツ用品業界での需要予測による利益率改善の実例をご紹介します。

需要予測とは？

需要予測とは、過去の販売実績や在庫状況、市場動向などのデータを分析し、将来の販売数や需要の変化を予測することです。需要予測を行うことで不要な発注や過剰在庫を避けることができ、利益の最大化に繋がります。

需要予測は仕入れや生産、販売、人員配置、設備投資、資金調達などの計画策定を大きく左右するものであり、企業活動の根幹に関わる重要な業務です。実際、多くの企業において需要予測が活用されており、効率的な経営を行うためには必要不可欠なものとなっています。

つまり、新型コロナウイルス感染拡大の影響を踏まえて、精度の高い需要予測を行うことで、自社の在庫を最適化することができ、結果として利益率の改善を実現できるというわけです。

アパレル業界における需要予測の活用事例

UNIQLO （ユニクロ）や GU （ジーユー）などを運営する株式会社ファーストリテイリングでは、適正在庫を判断するために AI を活用した需要予測を活用しています。

衣料品の販売は天候に左右されやすく、需要の不安定さが課題の一つとなっていますが、精度の高い需要予測を行うことで適正な在庫管理を実現し、在庫余剰を最小限に抑えています。さらに、需要予測の効果は在庫の適正化だけではありません。

需要予測の結果は、販売計画や生産計画を立てる際の参考材料としても活用できるため、生産効率化やコスト削減にも繋がります。その結果として、自社の利益率改善に繋がり、どのような状況でも生き抜いていける磐石な経営基盤を構築できます。

スポーツ用品業界における需要予測の活用事例

数多くのスポーツ用品を取り扱うヨネックス株式会社では、業務の標準化と効率化を目的に需要予測を活用しています。

スポーツ用品は市場のトレンドによって売上が左右されやすい業界です。在庫の欠品は販売機会を損失し、過剰は利益を圧迫するため、適正在庫の算出は業界全体を通して大きな課題となっていました。

そこで、同社ではシステムによる需要予測を導入し、システムでカバーできない部分は人による補正を行うことで、うまく自動と手動を融合して適正在庫を実現しています。その結果、在庫処分セールなどを実施する必要がなくなり、利益率を改善することができました。

AI を活用した需要予測の普及

これまでの需要予測では、過去の数値を踏襲して使ったり、勘や経験を重視して行う傾向にありましたが、精度の面で課題を残していました。需要予測における判断ミスはビジネスの機会損失や過剰在庫に直結するため、必ず避けなければいけません。

加えて、企業が保有するデータ量は年々増加しており、市場ニーズも刻一刻と変化しています。このような背景から、現在では膨大なデータに基づいた精度の高い需要予測が求められるようになり、その解決策として AI を活用した需要予測が大きな注目を集めています。

従来は人間が行なっていた作業を AI に任せることで、高精度かつ手間のかからない需要予測を実現できます。前章でご紹介した株式会社ファーストリテイリングも AI を活用した需要予測を経営に役立てている実例になります。

昨今、あらゆる業界で AI 需要予測の活用が加速しており、多くの企業が業務効率化や生産性向上を実現しています。企業が保有するデータのビッグデータ化が進む現代において、 AI 需要予測の重要性は年々高まっていると言えるでしょう。

AI に関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。
【あなたは知っている？】AI（人工知能）の仕組み、作り方、活用事例まで徹底解説！

AI 需要予測の活用事例は以下の記事で詳しく解説しています。
AI 需要予測とは何か？概要やメリットに加えて9つの成功事例を一挙にご紹介！

AI需要予測のメリット

需要予測に AI を活用することで、企業は多くのメリットを享受できます。

本章では、 AI 需要予測の代表的なメリットをご紹介します。

業務効率化を実現できる

AI 需要予測の導入は自社の業務効率化に直結します。従来は人が手作業で行なっていた仕事を AI に置き換えることで、社員はさらに生産性の高い業務に集中することが可能になります。 AI で業務の自動化を図り、社員の負荷軽減を実現できる点は AI 需要予測の大きなメリットの一つだと言えるでしょう。

在庫量の最適化に繋がる

利益を最大化するためには、在庫量を最適化して無駄なコストを削減する必要があります。 AI 需要予測は過去の売り上げや顧客属性、為替、天候など、様々なデータを自動で分析し、最適な在庫量を算出することができます。さらに、 AI 上には膨大なデータが蓄積されるため、需要予測を行うたびに精度が上がっていく点も重要なポイントです。

データドリブンな経営が可能になる

従来の需要予測では、担当者の勘や経験に依存する部分がありましたが、 AI 需要予測は自社が保有する膨大なデータをもとに将来の販売数や需要の変化を算出します。つまり、データに裏付けされた的確なアクションを取ることができ、会社としてデータドリブンな経営を実現可能になります。

AI 需要予測には Google Cloud （GCP）の BigQuery MLがオススメ

市場には AI 需要予測を行うためのサービスが数多く存在します。サービスごとに特徴は異なりますが、せっかく導入するのであれば Google Cloud （GCP）の BigQuery というサービスがオススメです。

本章では、アパレル業界・スポーツ用品業界における需要予測に BigQuery MLがオススメな理由をご説明します。

Google Cloud （GCP）とは？

Google Cloud (GCP) は Google が提供しているパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の Azure や Amazon 提供の AWS などが挙げられます。

Google Cloud (GCP) は「 Gmail 」や「 YouTube 」などの有名サービスで実際に動いているプラットフォーム技術をそのまま使用でき、非常に高いインフラ性能を誇ります。コンピューティングやストレージをはじめ、様々な機能が搭載されています。

BigQuery とは？

BigQuery は Google Cloud （GCP）に内包されているビッグデータ解析サービスです。直感的に使える操作性や高速データ処理が特徴のサービスであり、世界中で多くの企業が BigQuery を使用してデータを分析・活用しています。

本来、需要予測を実行するには専門的な知識や煩雑な作業が必要になりますが、この Google Cloud （GCP）に内包されている BigQuery ML や AutoML Forecasting を活用することで、手間なく需要予測を行うことが可能になります。

アパレル業界・スポーツ用品業界にオススメな理由

アパレルやスポーツ用品店では、市場のトレンドや季節要因が消費量に大きく影響しますが、 BigQuery を活用することで、これらの要素を加味した上で適正な需要予測を実行可能になります。例えば、 NTT ドコモが公表している外出人口の増減データを使用すれば、精度の高い予測モデルを構築できます。

また、 BigQuery は需要予測などのデータ分析を行うだけではなく、自社の膨大なデータを格納・管理するためのデータウェアハウス（DWH）としても機能するサービスです。 AI 需要予測を行うためには適切なデータ管理が必要になりますが、 BigQuery を活用することで、データの管理から需要予測の実行まで一気通貫で行うことができます。

新型コロナウイルスの影響で業界全体の業績不振が続くアパレル・スポーツ用品店では、需要予測にかかるコストを極力抑える必要があります。しかし、データウェアハウス（DWH）とデータ分析（需要予測）をそれぞれ別サービスで契約した場合、コストが跳ね上がってしまいます。

その観点では、一つのサービスですべてのプロセスを完結できる BigQuery はとても魅力的なサービスであると言えるでしょう。さらに、 Google Cloud （GCP）には、他にも様々な機能が搭載されており、あらゆるシーンにおける自社の生産性向上を実現します。

このように、新型コロナウイルスという激しい向かい風を乗り越え、需要予測によって自社の利益率を改善するためには、 Google Cloud （GCP）がとても有効な武器になります。

Google Cloud （GCP）に関しては、以下の記事で詳しく解説しています。
Google Cloud Platform™ （GCP）とは

BigQuery に関しては、以下の記事で詳しく解説しています。
超高速でデータ分析できる！専門知識なしで扱えるGoogle BigQueryがとにかくスゴイ！

Google Cloud （GCP）を活用した需要予測のやり方は、以下の記事で詳しくご説明しています。
こんなに簡単にできるの？ Google Cloud （GCP）を活用した時系列分析のやり方を徹底解説！