Demand forecasting（需要予測）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

需要予測には、専門家や顧客の意見を用いる定性的手法と、時系列データや統計モデルを用いる定量的手法があります。AIや機械学習を使う場合は、過去の需要に加えて、リアルタイムデータ、天候、経済指標などを分析し、複雑な傾向や変化を予測に反映できます。予測結果は在庫、調達、生産、配送、要員配置などの判断材料になります。ただし、将来を確実に当てるものではありません。不完全・不正確なデータ、急な市場変化、十分な履歴がない新商品などは精度を損なう要因です。AIの導入には既存システムとの統合や専門知識が必要になる場合があり、モデルの変化を監視して継続的に見直す必要があります。

02 / IN PRACTICE

Demand forecastingの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

予測の対象、期間、利用目的を先に定め、入力データの完全性や異常値を確認します。複数の手法を比較し、予測と実績の差や市場環境の変化を継続的に監視してください。