DX化が企業などで推し進められるようになったことで、様々な企業でDXの一環であるデータ分析が積極的に行われるようになりました。データ分析を正しく行うことによって、需要分析にも繋がるといえますが、正しいデータ分析を行わなければ正しい需要分析をすることはできません。
需要分析はこれからの企業経営において特に重要な要素になっているので、需要分析の内容やメリットに関してしっかりと理解しておくことが大切です。需要分析が生み出すものはメリットだけでなく、デメリットを防ぐ効果もあるので正しく行うことができれば、それだけで大きな利益をもたらすことが期待できます。
データ分析による需要予測とは？
需要予測はデータ分析が元になっており、データ分析からどのようなデータ傾向があるかを解析してどのような需要が発生するかを予測することを需要予測といいます。
需要予測が重要な理由としては様々な機会の損失などを防ぐ効果がある以外にも、将来的にどのような需要が発生するかを見通して経営方針を固めるのに役立つので大切です。需要予測は大きく分けて2つの内容があり、日常的な業務などの短期的な決定・企業の経営方針などの長期的な決定の2つです。
注意点として需要予測はあくまで予想なので確実に当たるわけではないので、需要予測が当たった際の対策と外れた場合の対策を先に考えることをおすすめします。
データ分析から需要予測を行うためには需要実績のデータ・外部要因のデータが必要になります。
需要実績のデータとは販売実績や出荷実績などの直接的な要因のことを指し、外部要因データは気温や景気などの間接的な要因のことを指し、それぞれの要因が関わり合うことによって需要予測は可能です。
統計的な予測
過去データや現在データなどの複数のデータを集めて、データ分析を行うことによって統計的な需要予測を行い、需要予測の精度を高めることに繋げます。データ分析には分析するデータが多ければ多いほど、精度が高くなっていくので将来的な需要予測に役立つと言えるので大量のデータを集めて、データ分析を行うことは重要です。
統計的な予測をすることで企業全体での意思決定に繋がる他にも、人員の入れ替わりなどが起きた際にも安定した判断が可能です。顧客ニーズや顧客需要の変化が激しいことから、近年企業では統計的な予測を導入していることが増えてきました。
また、データの蓄積自体も従来の人的な方法に比べて容易であるため将来的には企業全体での利益にも繋がっていくことでしょう。
人的な経験による予測
企業によっては人的な経験による予測によって、企業全体の経営方針を決定する場合やプロジェクトの方向性を決定することがありますが、人的な経験による予測は個人の経験や実力に頼っている部分が大きいので、人員の入れ替わりなどによって精度が大きくことなる傾向にあります。
個人的な経験による予測自体は個人には蓄積がしていきますが、企業全体としての蓄積には繋がらないので将来的には損失に繋がる可能性が高いともいえます。それだけでなく、個人での予測では企業全体への情報蓄積に繋がらない部分がデメリットです。
特定の人員にのみ経営方針を決定させていた場合には個人の情報精度は高まっていきますが、企業全体の情報精度は高まりません。
需要予測の重要性
需要予測の重要性に関しては様々な部分での将来的な予測を行うことによって、状況に合わせて対策を先に講じることができるので機会損失やコストの増加を防ぐことができるようになります。
需要予測自体は様々な方向性から考えることが肝心であり、需要予測では比較的予測が当たりやすい短期的な決定と比較的予測が難しい長期的な決定の2つから成り立っています。
しかし、あくまで需要予測は予測なためその時の様々な要因によって需要予測が外れる可能性もあることを理解しておくことが大切です。そのため需要予測が必ず当たると考えるのではなく、外れる可能性も考慮して様々な対策を講じておくことで変化していく状況に対応ができるようになります。
適正な在庫管理ができる
需要分析を行うことによって適正な在庫管理ができるようになるため、在庫の過不足を事前に防ぐことにも繋がります。需要分析を正確にできれば、どの商品がどれくらいの時期にどれくらい必要かを視覚化できるようになるので、余剰在庫による在庫管理を複雑化させることなく一元化することが可能です。
在庫管理を適切に行うことができずに大量の余剰在庫を発生させてしまえば、それだけでも在庫管理をするための倉庫や場所を確保しなければいけません。適正な在庫管理はそれだけ業務効率化を図ることができるので、しっかりとした在庫管理は企業経営においては重要といえます。
また、商品が売れる時期についても分析ができていれば在庫不足による機会損失を防ぐことによって、企業全体の利益にも貢献します。適正な在庫管理ができていればそれだけで在庫管理コストと機会損失を防ぐことができるでしょう。
業務効率が上がり負担が軽減できる
需要予測によって業務効率が上がると負担を軽減に繋がるので、従来よりも少ない人員でも同じ業務を取り扱えるようになる他、業務効率を上げることによって長時間労働の解消にも繋がることが期待できます。
在庫管理においても企業では膨大な量の在庫を抱えることになりますが、状況によっては在庫管理自体を手作業で行わなければならないこともあるので、本来の業務に加えて在庫によっては使用期限の管理なども必要です。
使用期限の管理自体も手間が必要なだけでなく、手間を補うために人員を割く必要もあるのでコストがさらに高くなります。本来の業務とは違うイレギュラーな業務はそれだけで人員のストレスにも繋がる恐れがあります。そういった部分からも需要予測をして業務効率を高めることは重要です。
人為的なミスが防止できる
需要分析自体は統計的な予測と人的な経験による予測の2種類がありますが、人的な経験による予測は特定の人員に対しての負担が大きいだけでなく、人為的なミスが発生する恐れもあります。
人為的なミスを防止するためにはデータ分析を元にして需要分析に繋げることで、特定の人員にかかる負担を大きく軽減する以外にも人員の入れ替わりにも対応ができるようになることがメリットとして挙げられます。
人為的なミス自体は個人で行っている限りは必ず発生すると考えて、事前に人為的なミスを防ぐ意味でも需要分析を導入することがおすすめです。人為的なミスは予測が立てにくいですが、企業経営においては避けられないのでそういったリスクを少しでも抑えるためにも統計的な予測は重要です。
まとめ
需要分析自体はこれからの企業経営においては非常に重要な部分とも言え、企業方針を決定するためにも普段からデータ分析と需要分析は継続的に行うことが必要です。
企業方針の決定においては日常的な業務の短期的な部分と企業の経営方針などの長期的な部分から成り立っているので、それぞれに対してのデータ収集やデータ分析・需要分析をおこなってください。
需要予測の注意点としてはあくまで需要予測自体は予測なので、必ず当たるわけではなく外れる可能性もあることを考えながら様々な方向性から対策を講じることによって、より良い企業経営に繋がっていきます。
DXによって需要分析・需要予測の重要性は高まっているので積極的に採用を行ってこれからの企業経営に役立てることをおすすめします。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
