AI需要予測で業務効率が大幅に向上！やり方やメリットについて解説

AIでの需要予測は、業務効率の向上や人員・資源の適正な分配につながります。

AIがこれまで蓄積された膨大な業務データを瞬時に読み込んで分析してくれるため、今後の動きや数値について自動で予測が立てられます。

昨今では、専門知識がなくても、ツールを用いることでだれでもAIによる需要予測が可能です。

当記事では、AIによる需要予測とは何か？実施するメリット・デメリット、活用事例について解説します。

目次

• AIによる需要予測とは？
• AIで需要予測をするメリット
• AIで需要予測をするデメリット
• AIを用いた需要予測の活用事例3選
• AIで需要予測するためにおすすめのツール3選
• 【無料期間あり】AIで需要予測するならTableau （タブロー）

自社へAIによる需要予測を導入して業務効率の向上を図る場合、その仕組みや導入すべき理由について把握することが大切です。

AIでの需要予測における概要や、早急に自社へ取り入れるべき理由を説明します。

従来の需要予測は、過去のデータをもとにした統計的な手法や専門家による分析が必要でした。

AIは、機械学習アルゴリズムにより過去の販売データ・季節性・トレンド・外部要因（天候・経済指標など）を考慮し、需要の予測モデルを自ら構築します。AIには大量のデータを瞬時に分析してパターンを見つけ出す能力があるため、需要の変動をより正確に予測できるのです。

そのためAIを導入すれば、在庫管理や生産計画などが最適化でき、コスト削減や顧客満足度の向上につながるでしょう。

AI機能が搭載された便利なツールのおかげで、AIを活用した需要予測は、専門知識がなくても実施できるようになりました。

マウスによるドラッグ＆ドロップのみで操作できるツールが登場しており、AIによるデータ分析や需要予測がだれでも簡単に実施できます。

そのため企業は、複雑なアルゴリズムや統計手法を理解する必要性や、専門知識をもった人材の雇用や育成がほぼ不要です。

たとえばアパレル業界の一部の企業では、AIによる需要予測と在庫管理システムが導入され、顧客の購買傾向を分析し、適切な在庫を維持しています。

AIによる需要予測が可能なツールは、過去のデータをもとにして予測を行うため、リアルタイムでの市場の変化にも対応できます。

AIで需要予測を実施すべき理由には下記があります。

• 人力でこなせるデータ分析量には限界があるため
• 人員不足が深刻化しているため
• 資源の無駄遣いによる企業イメージの低下を防ぐため

人力でこなせるデータ分析量には限界があるため、ビッグデータにおいては迅速かつ正確な処理が困難です。

また、人手不足は多くの業界で深刻な問題であり、製造業や小売業では限られた人員で業務を回す必要があります。AIを導入して需要予測や在庫管理の業務を自動化すれば、従業員がより重要な業務に集中できるでしょう。

そして、需要予測が不正確な場合、過剰在庫や欠品が発生し、資源の無駄遣いにつながります。結果、企業はコストが増加するだけでなく、顧客満足度やブランドイメージの低下につながるでしょう。

AIでの需要予測により、下記などの業務が自動化できるため、業務効率の向上が図れます。

• 根拠のある予算の組み立て・発注予測資料の作成
• 人員の配置計画立案
• 売り上げ予想における分析や資料作成

最適な予算の組み立てや人員配置が、ほぼ正確に実施できます。従来の手法では、経験や従業員の勘に頼ることが多く、予測精度の低下にもつながっていました。しかし、AIは大量のデータを迅速に分析してパターンを見つけ出すため、より正確な需要予測が可能です。

資源の投入や生産計画がスムーズになり、業務効率が向上します。

AIを活用した需要予測は、下記などの資源の最適化につながります。

• 人員
• 製品の在庫
• 製造のために使用する原材料

無駄な資源が発生すると、適切に分配できず追加で発注または雇用が必要です。余った在庫は、廃棄につながるでしょう。

AIによる需要予測なら、人員の適切な配置や生産の調整が可能なため、資源を効率よく活用できます。

AIの需要予測は、過去の売り上げデータから時期や時間帯ごとの販売数を予測するため、在庫を最適化できます。在庫の最適化には、下記のメリットがあります。

• 在庫の余りによる破棄が防げる
• 製品や原材料の購入が最小限で済む
• 過剰在庫を抱えずに済む
• 在庫の補充業務の回数が減らせる

AIが需要の変動をリアルタイムで把握し、適切な発注タイミングを教えてくれます。そのため、在庫回転率が向上して資金の効率的な運用も実現できるでしょう。また、顧客のニーズにも迅速に応えられるため、顧客満足度の向上にもつながります。

従来の手法では、需要予測を人力で行う場合、業務経験が豊富な従業員による予測に頼っていたため、属人化が課題でした。

しかし、昨今のAI機能が搭載された需要予測ツールであればだれでも利用できるため、需要予測における属人化問題が解消されます。また、勘や根拠のない予測による経営判断も防げるでしょう。

さらに、AI機能が搭載されたツールを操作して需要予測を行うため、だれでも同じ精度が期待できます。結果、需要予測業務の標準化が進み、チーム全体での情報共有が促進されます。

AIを用いた需要予測ツールの導入には初期費用が発生します。初期費用には、ツール自体の料金やライセンス料、ハードウェアの整備、システムの設計・開発にかかる費用も含まれます。

また、多くのツールが直感的に操作できるとはいえ、ある程度のトレーニングが必要です。そのため、人材育成にもコストが発生します。新しいツールの導入にともなう初期投資は、とくに中小企業にとっては大きな負担でしょう。

さらに、導入後もシステムのメンテナンスやアップデートにともなうコストが発生するため、長期的な視点での費用対効果の評価が必要です。

AIによる需要予測は、過去のデータをもとに行うため、十分な量のデータが必要です。データが不足している場合、予測精度が低下するおそれがあります。

とくに新規事業や新商品においては、過去のデータが用意できないため、AIの効果を十分に実感できない場合もあるでしょう。

また、データの質も重要であり、誤ったデータや不完全なデータが含まれていると予測結果に悪影響をおよぼす可能性があります。したがって、ある程度のデータ収集や管理体制の検討が不可欠です。

AIによる需要予測は、あくまで過去のデータにもとづいて実施されるため、未来の状況を正確に予測できるわけではありません。

市場の変動や消費者の嗜好の変化、突発的なイベント（自然災害や経済危機など）によって、予測が外れることがあります。とくに、急激な市場の変化に対しては、AIモデルが適応できず、誤った予測をする場合もあります。

AIによる予測結果を完全に鵜呑みにせず、現場や実際の業務に携わっている従業員の意見と組み合わせて判断する必要があるでしょう。

実際に、AIによる需要予測を導入したことで、業務効率の向上や負荷削減につながった企業が多く存在します。株式会社セールスフォース・ジャパンが提供する、AI機能が搭載された「Tableau（タブロー） 」を例に、導入した企業の成功事例を3つ紹介します。

三菱UFJ銀行では、AI機能が搭載された需要予測ツールの導入で、顧客ニーズの変化に迅速に対応できる体制を整えました。AIは需要予測だけでなく、在庫の最適化や販売戦略の策定にも使われています。結果、過去のデータをもとにした予測精度が向上し、在庫の過剰や不足防止につながりました。

株式会社 三菱UFJ銀行による成功事例の詳細は、下記よりご覧ください。

導入後4年でユーザー1万人、年間8万時間の業務負荷削減を達成｜株式会社三菱UFJ銀行

ウイスキーや缶チューハイなどのスピリッツ商品に注力しているサントリーでは、AIの活用により、6ヶ月先までの需要予測に成功しています。また、需要予測やデータが扱える人材育成も推進しています。

サントリーホールディングス株式会社による成功事例の詳細は、下記よりご覧ください。

手厚い人材育成と伴走支援でデータ活用を定着化｜サントリーホールディングス株式会社

学校法人 玉川学園では中学3年生の特別授業でTableauを使用し、データ可視化を体験させることで、学生が実際のデータを扱う能力を養うことを目指しています。学生はデータの分析や解釈を行う際に、AIが提供する視覚的な情報を活用し、より深い理解を得られるようになりました。

学校法人 玉川学園による成功事例の詳細は、下記よりご覧ください。

中学3年生の特別授業で Tableau によるデータ可視化を体験｜学校法人 玉川学園

AIを用いた需要予測なら、これまで蓄積された膨大なデータを瞬時に分析して、より正確な予測が可能です。

人による経験や勘に頼らないため、需要予測を行う従業員への属人化が解消されると同時に、データの精度も向上するでしょう。

はじめてのAIによる需要予測なら、サポート体制が整っており、直感操作が可能なTableau（タブロー） がおすすめです。

データの収集から資料作成まで自動化できるうえ、データの動きからわかる結果の回答や経営戦略の提案までAI機能が代替します。

無料お試し期間中に、AIによる需要予測をご体感ください。