需要予測・売上予測

需要予測・売上予測とは

需要予測とは、ある目的や物について短期的または長期的な傾向を捉えて、未来の傾向を予測することです。需要の変動は、トレンドなど時間推移によって変化する「傾向変動」、景気などサイクルを描くように変化する「循環変動」、12か月を周期として現れる「季節変動」、偶発的要因によって起こる「不規則変動」などに分解され、これらの変動を組み合わせて、需要を予測します。需要予測は企業活動の基本となるもので、仕入、生産、資金、投資、販売、発注、在庫管理などの、あらゆる計画や活動を行なう際に用いられます。近年、企業では様々なビッグデータを収集できるようになり、その実際のデータを活用して、商品やサービスに関連する需要要因を分析して市場調査や予測モデルを開発する動きが活発化しております。

売上予測とは、投資したコスト(人件費や販促費、材料費など)に対して販売・営業活動を実施した場合に将来的にどれだけの売上を得られるかを、過去の実績(データ)に基づき予測することです。売上予測は、会社別、地域別、店舗別、商品別などのセグメントで分析することもできるので、短期的・長期的な経営目標などに用いられます。また、売上予測はROI(投資したコストに対する効果を見る指標)やROAS(投資した広告費に対する売上を測る指標)といった重要指標を算出する際に必要な分析となるので、マーケティング戦略でもご活用いただけます。

需要予測(イメージグラフ)

予測と時系列分析

予測を行なう際は、統計解析手法として「時系列分析」が用いられる場合が多くあります。時系列分析では一般的に「移動平均モデル」「自己回帰モデル」「自己回帰移動平均モデル」が活用されておりましたが、こうした従来モデルではデータの前処理が非常に面倒なことが多くまた、理論自体も複雑に構成されているという問題がありました。

近年、時系列分析を行なう方法として「状態空間モデル」が注目されています。状態空間モデルを時系列分析に活用することで、従来のモデルでは対応が難しかった多様なデータや、非線形な挙動をする時系列も扱うことができるので、欠測値の扱いが容易にでき、モデリングの柔軟性・増減要因の解釈性が向上しました。

需要予測・売上予測の活用シーンと実績

業種 活用シーン 利用データ 実績
メーカー 新製品販売数の需要予測
  • ・製品性能データ
  • ・競合データ
  • ・広告データ
  • ・受注数データ
  • ・webデータ
  • ・経済指標データ
複数のモデルを構築し精度向上することで、販売数が少ない製品でも高い予測精度を実現
金融・保険 中期経営戦略における、売上と新規契約の需要予測
  • ・契約推移データ
  • ・売上データ
  • ・商品データ
  • ・広告データ
  • ・人口統計データ
対象商品×部門の組合せでの需要予測を実施し、 平均絶対誤差率(MAPE)が0.15~0.2程度の精度を実現
電気 電力需要量の予測
  • ・エリア毎の電力データ
  • ・エリア毎の天候データ
  • ・曜日データ
  • ・気温の時系列データ
  • ・湿度の時系列データ
過去の電力需要と曜日・祝日・少数の気象データで高精度な予測を実現
情報通信 店舗の契約手続き数の需要予測と効率的な人員配置
  • ・店舗、従業員マスタ
  • ・契約手続き履歴データ
  • ・来店データ
  • ・新商品発売などのイベント情報
予測モデルの当てはまりは、実績値に対して約80%の精度で予測を実現
外食チェーン 売上予測に基づく食材調達の最適化
  • ・売上データ
  • ・商品情報データ
  • ・店舗情報データ
  • ・天候データ
過去5年分の売上データを予測モデルに適用した結果、決定係数0.88の高い精度を実現

その他多数の業界において、事例・支援実績がございます。

ALBERTでは、多数のデータサイエンティストの豊富なスキルと分析経験を活かし、需要予測・
売上予測に問題を抱えている企業に対し具体的な分析プロジェクトを提供することが可能です。

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