「また在庫が余ってしまった…」「急な注文に対応できず、せっかくのチャンスを逃した…」
多くの中小企業の経営者様や担当者様が、このような悩みを抱えているのではないでしょうか。
あなたの会社ではいかがでしょうか。
欠品や過剰在庫が頻発し納まらない原因は、お客様や外部環境だけではありません、担当者の勘や経験や過去の実績だけに頼った計画や需要予測です。
変化があるのは当たり前、その変化に追従しなければいけません。
変化の激しい現代市場に対応しきれず、無駄なコストや機会損失につながりかねません。
「需要予測の精度向上なんて、大企業がやることで、うちには無理…」そう思っていませんか？
ご安心ください。高度な分析システムや専門の人材がいなくても、中小企業でも需要予測の精度向上に取り組める現実的な方法はあります。
この記事では、中小企業が需要予測で抱えがちな課題から、精度向上のための具体的なステップ、役立つツール、そして成功のための体制づくりや考え方まで、網羅的に解説します。
この記事を読めば、自社に合った需要予測精度向上のヒントが見つかり、明日から具体的な一歩を踏み出せるようになるはずです。
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目次
なぜ今、中小企業に需要予測の精度向上が求められるのか？
中小企業は、資金・人材のリソースが限られているからこそ、需要予測の精度向上による「無駄の削減」と「効率の最大化」が、中小企業の持続的な成長に貢献します。
特にリソースが限られる中小企業にとって、その重要性はますます高まっています。
需要予測の精度が向上すると、以下のような経営メリットが期待できます。
- 顧客満足度の向上：欠品を防ぎ、顧客が求める商品を適切なタイミングで提供することで、信頼と満足度が高まります。
- 在庫の最適化：過剰在庫による保管コスト増や廃棄ロス、逆に欠品による販売機会損失を大幅に削減できます。
- キャッシュフローの改善：在庫の最適化によって在庫回転率が向上し、流動性が高まるため、資金繰りが改善します。
- 生産・仕入れ計画の効率化: より正確な計画に基づき、生産ラインや人員の稼働率を高められます。また、仕入れ交渉も有利に進められます。
- 人員配置の最適化：繁忙期や閑散期を予測できるため、場当たり的な急な増員や設備投資が無くなり、余裕をもって無理・ムダの無い設備投資、人員配置が可能になります。
- 機会損失の削減： 新商品導入や販促キャンペーンの効果を予測し、最大の効果を得るための準備ができます。
変化が常態化した現代において、需要予測の実施と精度向上は、企業の舵取りを安定させる羅針盤のようなものです。
中小企業に取り組みづらい需要予測よくある課題
一方で、中小企業が需要予測に取り組もうと考えても、以下のような課題に直面することが多いです。
- データの不足・不整備：そもそも正確な販売データがない、個人がエクセルで管理していて保管やデータ形式がバラバラで活用できない
- 分析ノウハウ・人材の不足：データをどう分析すればいいかわからない、専門知識を持つ社員がいない
- 時間・コストの制約：日々の業務に追われ、予測に時間をかけられない、高価な分析ツールは導入できない
- 過去の経験や勘への依存：長年の勘が一番当たる、特定のベテラン社員の経験頼みになっている
- 突発的な変動への対応困難： 突発的な大口注文や無理な要求がそもそも多い。天候不順、競合のキャンペーンなどの影響を予測に反映できない。
あなたの会社で心当たりのある課題はありましたか？
これらの「あるある」課題を認識することが、改善への第一歩となります。
【基礎知識】一般的な需要予測の全体像とプロセス、主な手法
本格的な改善に取り組む前に、一般的な需要予測の全体像とプロセス（どのような流れで行われるか）と需要予測の手法を知っておきましょう。これはPDCAサイクル（計画・実行・評価・改善）に似ています。
実際には、中小企業でこの全てのプロセスを全て完璧に行う必要はありません。
しかし、全体像と基本的な流れを理解し意識することで、自社の取り組みがどの段階にあり、次に何をすべきかが見えやすくなります。
需要予測の全体像
重要予測を行うために必要なのは、以下4点です。
データ：需要予測に必要な材料
- 十分な量：少なくとも3年分（周期性（季節や特定のイベント）を確かめるため）
- 質：精度、正確性。（質の悪いデータだと、誤ったロジックの組み立て、手法を選択してしまう可能性がある）
※多様なデータの収集と整備 POSデータ、販売実績、在庫データ、市場トレンド、競合情報、天候、イベント情報など、予測精度向上に寄与する可能性のあるあらゆるデータを収集し、分析可能な形式に整備します。
実務担当者
実業務の担当者、現場の人です。
日々、顧客や仕入先とコミュニケーションを取っているため、現場の生の声、データだけでは分からない背景に隠れている事実をもっています。
専門家
データサイエンティストなど、統計学やデータ分析の専門知識を持つ人です。
適切な分析の実施や手法の選択、調整、見直しを行います。
予測モデルの継続的な評価と改善:** 定期的に予測精度を評価指標（MAPE、RMSEなど）で測定し、実績との乖離が大きい場合はモデルの見直しやパラメータ調整を行い、精度向上を目指します。
システム・手法（モデル）
システム：需要予測を行うシステム（高度で複雑な計算に耐えうる処理能力を持っている）
需要予測のプロセス
需要予測は、以下のプロセスで進めます。
- 目的設定：何のために予測するのか（在庫管理、生産計画、人員計画など）を明確にします。
- データ収集・準備： 過去の売上実績、販促活動、季節要因、市場動向など、関連するデータを収集し、分析できる形に整理します。
- 分析・モデル選択：データの傾向（トレンド、季節性など）を分析し、目的に合った予測手法（モデル）を選びます。
- 予測の実施：選んだ手法を用いて、将来の需要量を予測します。
- 評価・レビュー：実際の販売実績と予測値を比較し、予測精度（どれだけ当たったか）を評価します。なぜ予測が当たったのか、外れたのか、その原因を分析します。
- 調整・フィードバック：評価・分析結果に基づき、データ、手法（モデル）を見直し、次回の予測精度向上に繋げます。
会社全体で部門横断での連携と情報共有が必要です。
需要予測の担当者だけではなく、営業、マーケティング、生産、在庫管理など、関連部署が密に連携し、最新情報を共有しながら予測精度を高めていきます。
需要予測の主な手法
需要予測の手法は、大きく「定性予測」と「定量予測」に分けられます。
定性予測
市場調査、営業担当者の肌感覚、専門家の意見、顧客アンケートなど、数値化しにくい情報を基にする手法です。
新商品発売時や過去データが少ない場合に有効ですが、担当者の主観に左右されやすい側面もあります。
定量予測
過去の数値データに基づいて、統計的な分析を行い予測する手法です。主に以下の2つがあります。
- 時系列分析： 過去のデータのパターン（トレンド、季節性など）が将来も継続すると仮定し、そのパターンを延長して予測します。「移動平均法」や「指数平滑法」などがこれにあたり、比較的取り組みやすい手法です。
- 因果関係分析：売上（需要）と、それに影響を与える他の要因（広告費、価格、競合製品の売上など）との関係性を数式モデル（回帰分析など）で表し、予測する手法です。より高度な分析が可能ですが、必要なデータの収集や分析の難易度は高めです。
高度な需要予測では、ARIMAモデル、回帰分析、AIによる機械学習（ディープラーニングなど）のような統計的・数学的な手法を用いて、複雑な需要変動パターンを捉えようとします。
いずれも、各手法の特徴や適用条件、統計学の基礎知識といった、専門的な知識が必要です。
【実践編】中小企業が取り組める現実的な需要予測の実践と精度向上の５ステップ
ここからは、中小企業が具体的に取り組めるステップをご紹介します。
その前に！AIやシステム任せにできない理由
ここで一つ、注意しておきたい点があります。近年、AI（人工知能）技術の発展もあり、「販売データさえ用意すれば、あとはAIやシステム会社が勝手に精度の高い需要予測をしてくれる」と期待されるケースが見受けられます。
テクノロジーへの期待は自然なことですが、現実はそれほど単純ではありません。
AIや高度な予測システムも、その能力を最大限に活かすためには、次の3点が欠かせないからです。
- 質の高いデータが必要：整理され、意味づけされた質の高いデータが不可欠です。ゴミを入れてもゴミしか出てこない（Garbage In, Garbage Out）の原則は、AI予測でも同様です。
- 背景情報：特売やキャンペーン、季節イベント、競合の動きといった、データ上の数値だけでは読み取れない、需要の変動に影響を与える要素情報が必要。
- 解釈・判断：システムが計算した予測値をどう解釈し、最終的な意思決定・判断に繋げるかは、システムの役割でもなく、外部の専門家の役割でもなく、あなたの会社の役割です。「データを提供するだけで、あとはお任せ」という考え方では、期待した予測精度を得ることは難しく、かえってシステムに振り回されてしまう可能性が高いです。
だからこそ、これから説明する自社内での地道なデータ整備や、需要予測への主体的・積極的な関与が、システムや外部の専門家を活用する上でも、結局は重要になってくるのです。
ステップ1：まずは「データの整備」から始める
需要予測を料理とするならば、データは素材です。
需要予測の基礎はデータです。しかし、最初から完璧なデータを揃える必要はありません。
最初に集めるべきデータ
まずは過去の出荷・売上実績データ（何が、いつ、いくつ売れたか？）を整理しましょう。
POSレジデータや販売管理システムがあれば活用し、なければExcelでの記録でも構いません。
可能であれば、特売情報やイベント実施日などの情報も紐づけられると、後々の分析に役立ちます。
データの整理の仕方
出荷・売上実績データは、一つの表（テーブル）にまとめ一元化する必要があります。
もし、担当者が個別でエクセル管理をしているような場合は、フォーマットがまとまっていないことが多いので、以下の点を実施して、フォーマットを統一しデータをひとつの表に集約します。
表記ゆれを統一する（漢字・ひらがな・カタカナ、半角・全角、言葉の意味）、日付や数量の形式を揃えるなど、基本的な整理から始めましょう。
データ整備のポイント
「今あるデータで何ができるか」という視点で、スモールスタートすることが重要です。
ステップ２：シンプルな予測手法（時系列分析）を試してみる
複雑な統計モデルは不要です。まずはExcelでも計算できる簡単な手法から試しましょう。
- 移動平均法：最も基本的な手法の一つ。例えば「過去3ヶ月の月間売上の平均値」を翌月の予測値とする方法です。計算が簡単で理解しやすいのがメリットです。
- 指数平滑法：移動平均法よりも直近のデータに重みをつけて予測する手法です。Excelの分析ツールや簡単な関数で計算できる場合もあります。
- 季節調整：もし商品に明確な季節性（夏によく売れる、年末に需要が集中するなど）があれば、前年同月の売上実績を参考に、今年の状況を加味して予測するだけでも精度は向上します。
予測方法選択のポイント
予測選択で最も重要なのは、自分達で理解・運用できる方法を選ぶことです。
自社の商品特性を頭の中で思い浮かべつつ、合いそうでなるべくシンプルな方法を選択します。
ステップ3：「現場の知見（定性情報）」を積極的に組み合わせる
データだけでは見えない、生きた情報を活用しましょう。
現場の知見には以下のようなものがあります。
- 営業担当者の声： 顧客の動向、競合の情報、新商品の感触など、最前線の情報は貴重です。
- マーケティング情報：これから実施するキャンペーン、広告出稿計画などは需要を変動させる要因です。
- 顧客からのフィードバック：クレームや要望の中に、需要変化のヒントが隠れていることもあります。
ポイント
データ（定量情報）と現場感（定性情報）を融合させることで、予測の精度と納得感が高まります。
現場の知見がまだ整理されておらず使いづらい場合は、たとえば、地域に分けてみる、気温で分けてみる、性別で分けてみる・・・といったような切り口を組み合わせてみるだけでも効果的です。
ステップ4：予測と実績の「比較・分析」する
予測は「やりっぱなし」では意味がなく、いつまで経っても精度は向上しません。
精度向上には、予実管理（定期的な予測値と実際の販売実績の比較）を実施して誤差の原因分析（なぜ予測が当たったのか、あるいは外れたのか、その要因を探る）が必要です。
例えば、キャンペーンの効果が想定以上だった、競合の新商品発売の影響を受けた、天候不順で客足が鈍ったなど、具体的な理由を考えます。
ポイント
精度向上のためには、データ分析（検証・評価）が欠かせません。「なぜその結果になったのか」を理解しなければいけません。
ステップ5：分析結果を「次の予測」に活かす（フィードバック）
ステップ４の検証・評価して終わりではなく、必ず次のアクションに繋げましょう。
プロセスの見直し: 誤差の原因分析に基づき、「データの項目を追加する」「予測手法を変えてみる」「現場からの情報収集方法を改善する」など、予測プロセス自体を見直します。
ポイント: 失敗から学び、改善し続ける文化を作ることが、長期的な精度向上に繋がります。
改善サイクルをまわして精度を向上させる
ステップ１～５を繰り返す「予測→実績比較→原因分析→改善」というサイクルを回し続けることで、継続的に精度が向上していきます。
需要予測はピンポイントで当てるのではなく「幅」を許容する
どんなに頑張っても、需要予測が100%当たることはありません。
そこで重要になるのが、予測に「幅」を持たせるという考え方です。例えば、「予測値は100個だが、最低でも80個、多くても120個は売れる可能性がある」といった具合です。
- 「最低でも」は、安全在庫でカバーし欠品を予防します。
- 「多くても」は、最悪売れ残っても良いと考える数値を設定します。
需要予測の幅を認識し管理すれば、需要予測が外れた場合のリスク（欠品による機会損失や、過剰在庫によるキャッシュフロー悪化）を最小限に抑えることができます。
ステップ１～５を繰り返し、精度が向上すれば、「幅」を小さくしていくことができます。
需要予測を完璧に当てる、一発必中の予測を目指すのではなく、変動はあって当然と考え、起こりうる変動に対応できる計画を立てることが、中小企業にとっての現実的な需要予測と言えるでしょう。
分析ツールとシステムは身の丈に合ったものを導入する
予測作業を効率化し、精度を高めるために分析ツールやシステムの活用も有効です。
需要予測に必須であるデータを適切なかたちで大量にほぞんするために絶対に導入しておきたいのは、在庫管理・販売管理システムです。
需要予測に必要なデータは、関係者が共有・活用できるように一元管理します。
個別管理だと、「データの整備」で解説したように、データがまとまらない＝需要予測に使えない原因になります。
在庫管理110番が支援に入る際にも、まずやるのはエクセルによるデータ保管の禁止です。
分析ツールはエクセルで十分！
ほとんどの中小企業で導入されており、関数やピボットテーブル、分析ツールアドインを使えば、基本的なデータ整理、集計、簡単な予測モデルの実装が可能です。まずはエクセルを使いこなすことから始めるのが現実的です。
※需要予測用の関数も用意されています。（FORECAST.LINEAR、FORECAST.ETS、TREND、GROWTHなど）
BIツール（無料/低価格プラン）: Tableau PublicやPower BIの無料版、Google Looker Studio（旧データポータル）など、データを可視化し、多角的な分析をサポートするツールもあります。Excelより高度な分析やレポート作成が可能です。
ポイント
いきなり高機能・高価格なツールを導入するのではなく、自社の状況やスキルレベルに合った、スモールスタートできるツールから検討しましょう。
【体制編】需要精度向上を支えるための「協力体制」と「考え方」
需要予測の精度向上は、担当者一人だけで成し遂げられるものではありません。従業員の考え方、組織全体として取り組む協力体制が不可欠です。
協力体制の構築
需要予測の共通認識の醸成するためにはなぜ需要予測が重要なのか、その目的とメリットを関係者間で共有・教育し、協力体制の土台を築きます。
- 部門横断での連携：専門部署がなくても、営業、製造、仕入れ、マーケティングなど、関連部署が「自分ごと」として協力する意識が重要です。
- 定期的な情報共有の場を作る：週に一度、15分でも良いので、各部署が持つ情報を共有する簡単なミーティングを設定しましょう。
- シンプルな情報集約：共有フォルダやビジネスチャットなど、特別なツールを使わなくても、情報を一元化し、関係者が必要な時にアクセスできる仕組みを作ります。
- 役割分担（兼務でOK）： 誰がデータを取りまとめ、誰が予測を作成し、誰がレビューに参加するのか、既存の業務の中で無理なく役割を決めます。
継続するための考え方
「需要予測＝当てるためのもの、当てなければならないもの」と考えては絶対に成功しません。
とにかく完璧を目指さない！
ある大学教授に聞いたところ、「需要予測は、当たらないもの。外れを減らすものと考えるべき」とおっしゃっていました。
100%当たる需要予測は不可能です。目標を持つことは大切ですが、予測が外れることを前提に、誤差を小さくしていく、あるいは誤差が出ても対応できる準備をしておく、という姿勢が重要です。
ここで、身近な「天気予報」を例に考えてみましょう。
私たちは日々の天気予報を参考に生活や仕事の計画を立てますが、予報が100%的中するわけではないことを経験的に知っています。
特に、1か月予報や3か月予報といった長期予報になると、「〇月〇日は晴れ」といったピンポイントの予報ではなく、「平年より気温が高めの傾向」「降水量は多い見込み」といった大まかな傾向（トレンド）を示すものになります。
気象予報士という専門家がいて、スーパーコンピューターを使ってもピンポイントに当てることは不可能なのです。
実は、需要予測もこれと似ています。
市場の動向、競合の動き、消費者の心理、予期せぬ出来事など、多くの不確実な要因が絡み合います。
したがって、特に数か月以上先の長期的な需要予測においては、「完璧に当てる」ことよりも、「将来の傾向を掴み、起こりうる変化に備える」という意識が重要になります。
短期的な予測では精度を追求しつつも、長期的な視野では大局観を持つ。天気予報との付き合い方と同じように、需要予測とも「完璧ではないもの」として上手に付き合っていくという考え方が、現実的な精度向上と継続の鍵となるのです。
スモールスタート
最初から全商品を対象にする必要はありません。まずは主要商品や、予測が特に難しいと感じる商品から試してみましょう。
継続は力なり
一度や二度の挑戦で諦めず、地道に改善サイクルを回し続けることが、着実な成果に繋がります。
データに基づいた意思決定
勘や経験も尊重しつつ、客観的なデータを判断材料に加え、より根拠のある意思決定を心がけましょう。
経験と勘に頼りすぎない意思決定は、効率化・生産性向上にも大きく貢献します。
予測に幅を持たせる
改めて確認！精度向上によって得られる５つのメリット
これまで見てきたステップや体制づくり、考え方を実践することで、当初に挙げたようなメリットが現実のものとなります。
- コスト削減：無駄な在庫が減り、倉庫スペースや管理コストが削減される。
- 機会損失の回避：欠品が減ることで、販売機会損失を防ぎ、売上アップに貢献する。
- キャッシュフローの改善：在庫回転率が高まり、新たな投資や事業展開の余力が生まれる。
- 業務効率化：生産や仕入れ、発注業務が効率化され、現場の負担軽減や残業時間の削減に繋がる。
- 納期改善：顧客を待たせることなく商品を提供でき、リピート率や企業イメージが向上する。
需要予測の精度向上は、単なる業務改善ではなく、企業の競争力強化と持続的成長に直結する重要な経営戦略なのです。
まとめ
本記事では、中小企業が需要予測の精度向上に現実的に取り組むための方法を解説してきました。
需要予測の精度向上は、リソースの限られる中小企業にとってこそ、経営安定と成長に不可欠です。
一般的なプロセスや手法を理解しつつも、最初から完璧を目指す必要はありません。
中小企業の現実的なステップは、
- データ整備
- シンプル手法の採用
- 現場知見の組み合わせ
- 予実管理
- 結果のフィードバック
という現実的なステップを踏むことが重要です。
システムの導入はデータの一元管理として必須、分析ツールはエクセルで十分です。
また、担当者任せにせず、会社として部門横断での協力体制を築き、継続的な改善マインドを持つことが成功の鍵となります。
需要予測の精度向上は、一朝一夕に達成できるものではありません。
しかし、この記事で紹介したステップを参考に、まずは「自社の過去の売上データを見直してみる」ことから始めてみませんか？
小さな一歩の積み重ねが、必ずや未来の大きな成果へと繋がるはずです。
従業員のデータリテラシーを高める
需要予測を実施していくためには、内製化・外注化問わず、あなたの会社の従業員のデータリテラシーがとても重要です。
もし、「データをAIに丸投げすれば、需要予測をやってくれると思っている」と思っている場合は、残念ながらどんな方法であれ需要予測がうまく立ち上がる可能性は極めて低いでしょう。
従業員のデータリテラシーを高めることができれば、仮に需要予測を外注化したとしても、需要予測に役立つデータの収集や選定に役立ちます。
在庫管理110番では、データリテラシーを高めるための研修「エクセルだけでできる！中小企業のためのデータ分析研修」を実施しています。
データの基本から、エクセルのデータ分析の方法が学べます。サンプルデータではなく、あなたの会社のデータを使いますので、自分事としてとらえることができます。
データ分析の基本と実践が学べる
在庫管理システムを導入する
まだ在庫管理システムを導入していない場合は、在庫管理システムを導入しましょう。
多機能で高度なシステムを導入する必要はありません。まずは入出庫が記録できるくらいのシンプルで使いやすいシステムで良いでしょう。
もし、せっかく在庫管理システムを導入するならこの機会に業務効率化も考えたい・・・という場合は、在庫管理110番が開発した成長する在庫管理システムをご検討しても良いでしょう。
在庫管理110番では、自社開発した在庫管理システム「成長する在庫管理」を提供中です。
自社の業務に必要な機能を低コストでしかも短期間で導入できる在庫管理システムです。
これまで500社以上の相談やコンサルティング経験のある在庫管理の専門家が、導入前から導入後までサポートします。
低コストで自社に必要な機能を持ったシステムが導入できる
在庫管理に関するご相談、お問い合わせ
在庫管理110番では、在庫管理の専門家による無料個別相談を実施中です。
システムの選定や業務改善のご相談など、幅広く受け付けています。いろんな課題があってどこから手を付ければ良いのか分からない・・・という場合もお気軽にご相談ください。
些細なことでも遠慮なくご相談ください！