2022.01.24

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

企業が効率的な経営を行う上で、需要予測は欠かせないものとなっています。将来的に見込まれる商品の販売数やトレンドを予測することで、発注や在庫の最適化を実現でき、ビジネスの生産性を大きく向上できます。

従来、需要予測は人間が手作業で行なっていましたが、最近では AI を活用した AI 需要予測があらゆる分野において広まっています。本記事では、 AI 需要予測の概要、メリット、注意点、成功事例などを一挙にご紹介します。

AI 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ると言えるでしょう。

これまでの需要予測では、従来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、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ったのです。

そして、需要予測の精度を高めるために、近年では AI の活用が注目されています。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が可能になりました。

詳しくは次章でご説明しますが、 AI 需要予測は企業に多くのメリットをもたらします。現在、あらゆる業界で AI 需要予測の活用が進んでおり、いまや企業経営において欠かせない要素の一つとなっています。

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AI 需要予測のメリット

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。

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AI 需要予測における注意点

大量のデータが必要になる

AI 需要予測は過去の数値や傾向をもとに将来の値を算出するものであるため、精度の高い予測を実施するには大量のデータが必要になります。加えて、単にデータが存在しているだけでは不十分であり、データのフォーマットが統一されていることで初めて AI 需要予測に活用できます。そのため、 AI 需要予測を行う際は自社のデータを蓄積し、かつ、適切に管理しておくことが重要になります。

予測は当たらないこともある

AI 需要予測は過去データに基づく精度の高い予測が可能ですが、あくまで参考値であることを理解してください。これは AI 需要予測に限らず、人間の手作業による需要予測でも共通して言えることですが、算出された結果が必ず正しいとは限りません。つまり、戦略検討において AI 需要予測は有効な手段ですが、鵜呑みにせずに慎重な判断を行うことが大切です。

AI 需要予測の成功事例

現在、数多くの業界で AI 需要予測が活用されています。

本章では、 AI 需要予測を活用した成功事例を業種別にいくつかご紹介します。

ゲームアプリ

とあるゲームアプリ開発企業では、 AI 需要予測を活用して顧客の生涯価値アップを実現しています。近年、スマートフォン向けゲームアプリの競争は激化しており、中長期的な目線でユーザーを増やし、利益を担保する必要があります。

このような状況において、同社は新しいスマートフォン向けアプリをリリースする際、 AI 需要予測を用いて既存の有料ユーザーを分析し、「将来的に有料ユーザーになりそうな人」を予測することで、広告配信の効果を最大化しました。その結果、アプリ内の LTV （顧客生涯価値）を約1.7倍にまで引き上げることに成功しました。

回転寿司

大手回転寿司チェーンでも AI 需要予測が活用されています。「どのメニューがいつ食べられたのか？」と「どの食材をいつ廃棄したのか？」というデータを解析し、過去のデータや店内状況と照合することで、効率的な店舗運営を実現しています。

具体的には、需要予測によって得られたデータをもとに1分後と15分後に必要な握りネタと数を常に予測し、顧客の食べたいメニューを迅速に提供しています。 AI 需要予測の導入により、長時間回転する皿の数が減り、メニューの廃棄率を75％も削減することができました。

スーパーマーケット

とあるスーパーマーケットでは、全国の店舗で AI 需要予測による自動発注システムを導入しています。これは販売実績や気象情報などのデータをもとに、日々の発注数を自動算出するものであり、発注の自動化による工数削減を実現しています。

コロナ禍においては需要と供給が激しく変動しますが、 AI 需要予測の活用により、商品の欠品や廃棄ロスの悪化を防ぎ、適切な発注量を算出しています。同社では、 AI 需要予測による自動発注システムを使うことで、対象商品の発注作業時間を5割超削減することを目指しています。

タクシー

タクシー業界も AI 需要予測が有効活用されている業界の一つです。近年、 AI タクシーと呼ばれるものが登場しており、人口統計データとタクシー運行データなどをもとにして、未来のタクシー乗車台数をエリアごとに予測しています。

AI が算出した需要予測にもとづき、タクシーが先行して現地に向かうことができるため、顧客の待ち時間を短縮できます。また、新人ドライバーでも経験や土地勘に関わらず一定の業務品質を担保できるため、人手不足に悩む業界の活性化が期待されています。

アパレル

とあるアパレル企業では、 AI 需要予測で算出したトレンドを商品企画に活用しています。世界中から収集したファッションのビッグデータ画像を解析し、カラーや着こなしなどのトレンドを予測するものです。

アパレル業界は市場トレンドの影響を大きく受けるため、トレンド予測や在庫問題が大きな課題として顕在化していました。しかし、同社では AI 需要予測を活用することで、売上・利益の最大化と在庫の適正化を実現しています。

コールセンター

とあるコールセンターでは、 AI 需要予測を活用することでコールセンターの入電数を予測しています。コールセンターにおける入電数は放置率（顧客の電話を受けられない割合）やオペレーターの人件費に直結する要素であるため、とても重要な指標になります。

従来はコールセンターの担当者が知見や経験をもとに入電数を予測していましたが、 AI 需要予測を導入することで過去の入電数データから高精度な予測を実現することが可能になりました。結果として、放棄率の改善やオペレーターのシフト配置の最適化に貢献しています。

製剤メーカー

とある漢方製剤メーカーでは、 AI 需要予測を活用することで99％以上の高精度な予測を実現しており、算出された値をもとに薬の生産計画や調達計画に役立てています。さらに投資のタイミングを判断するための参考情報としても活用しており、配送センターから各拠点に送る数量も AI 需要予測の算出結果をベースとして運用しています。

店舗型飲食店

とある企業では老舗料理店などを経営しており、店舗運営の一環として AI 需要予測を活用しています。 AI による来店客数の予測システムにより、来客数やメニュー別の発注量を時間帯ごとに予測し、スタッフの最適配置に役立てています。また、大枠の発注量を予測することで食品廃棄ロスの大幅削減にも成功しています。

農業

一次産業である農業にも AI 需要予測の技術が導入されています。農作物の生育から出荷までのデータを一元管理し、生産予測 AI で3週間先までの生産量を予測しています。さらに、生産性と品質向上に向けた営農指導にも活用されており、安定的な農作物の生産や大口取引の増加が期待されています。

AI 需要予測には Google Cloud （GCP）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）がオススメです。

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。

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。

これらのサービスは需要予測の手法の一つである時系列分析を効率化し、誰でも簡単に直感的な操作だけで精度の高い予測を行うことができます。以下の記事で Google Cloud （GCP）を活用した時系列分析の具体的な手順を解説していますので、どれだけ簡単に実現できるのかをぜひご確認ください。

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！

さらに Google Cloud （GCP）には、 BigQuery という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）が搭載されています。 AI 需要予測には適切なデータ管理が必要だとお伝えしましたが、 Google Cloud （GCP）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。

Google Cloud （GCP）には、他にも様々な機能が搭載されているため、あらゆるシーンで自社の生産性向上に寄与します。自社の利益を最大化するためには、 Google Cloud （GCP）がとても有効な武器になると言えるでしょう。

BigQuery に関しては、以下の記事で詳しく解説しています。
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