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2024.12.10 640 views

物流需要予測の重要性と今後の展望

• 全体サプライチェーン最適化
• 物流センター内改善
• 物流戦略策定

コンサルタント

木下　正崇

プロフィール 関連トピックス

需要予測の重要性

物流は、製品やサービスの供給と消費者の需要をつなぐ重要な役割を担っています。この過程を効率的に運営するためには、需要の予測が必要不可欠となっています。物流の需要予測とは、将来的に発生する物流量を見積もるプロセスを指し、これによりサプライチェーン全体の効率化や顧客満足度の向上が図られます。正確な需要予測が可能になると、在庫の過剰保有や不足を防ぐことができ、結果として倉庫コストや廃棄ロスを削減できます。さらに、需要予測結果に基づく効率的な配車計画を立てることも可能となり、輸送コストの削減も見込むことができます。一方でコストメリット以外にも繁忙期や特定の需要ピークにも柔軟に対応できることによる、顧客満足度・企業信頼性の向上も見込めます。このように需要予測は物流業務を最適化するだけでなく、サプライチェーン全体へのメリットが期待できます。

需要予測の手法とアプローチ

物流の需要予測には、主に過去のデータを分析する定量的手法と経験や直感を活用する定性的手法があります。各手法の特徴を記述しますので、状況に応じた使い分けを検討してみてください。

１．定量的手法

時系列分析

過去のデータを基に、需要のトレンドや季節性などの傾向を分析し、将来を予測する手法です（例：移動平均法、指数平滑法など）。時系列分析は安定した周期性を持つデータに対して有効です。

回帰分析

経済指標や天候、マーケティングキャンペーンなど、需要に影響を与える外的要因と需要量の関係を数値モデル化し、その因果関係を基に予測を行う手法です。

機械学習

従来の手法では捉えきれなかった膨大なデータを基に複雑なパターンを学習し予測を行います。例えば、顧客の購買履歴、天候データ、地域ごとの消費動向を組み合わせて予測モデルを構築するも可能です。

２．定性的手法

デルファイ法

専門家、有識者の意見を収集・統合することで、不確実性の高い需要を予測します。デルファイ法は特に、過去のデータが少ない場合や新製品の需要予測に有効です。

市場調査

消費者へのアンケートやインタビューを通じて、需要動向や購買意欲を直接把握します。市場調査は定量データを補完する目的で活用されることが多いです。

３．ハイブリッド手法

定量的手法と定性的手法を組み合わせることで、精度の高い予測が可能になります。例えば、過去データを基にした統計的予測を行い、その結果を社内の有識者の経験で補完することが挙げられます。

需要予測精度の低下要因

今回は定量的手法に関しての予測精度の低下要因をご紹介させていただきます。定量的手法による予測において重要な要素となるのが「データの質と量」です。予測の精度は、過去のデータに依存するため、不完全または偏ったデータでは正確な予測を行うことができません。また、需要が外部要因（例：天候、経済状況等）の影響を受ける場合は高い予測精度を維持することが難しくなります。特に、新型コロナウイルスのような突発性の社会変化は予測精度を大きく低下させる要因となります。

さらに、需要予測にリアルタイム情報を反映させることも難点の一つです。需要が急激に変化する市場環境においては、短時間で精度の高い予測を行う必要がありますが、リアルタイムの情報を需要予測に反映するまでに時間を要してしまうケースが多く見受けられます。

今後の展望と技術革新

上述した課題を克服するために、技術革新が重要な役割を果たしています。ビッグデータやIoTの普及により、センサーやGPSデバイスを通じてリアルタイムの情報収集が可能になってきております。リアルタイムの物流データを解析することで、従来以上に精度の高い即時予測が可能になります。
また、AI技術の進化により、需要予測モデルの性能はさらに向上しています。AIは膨大なデータを処理し、従来の手法では捉えられなかった微妙なトレンドやパターンを反映することを可能にします。例えば、気象情報と地域ごとの購買動向を組み合わせたAIモデルにより、天候変化が物流に与える影響を正確に予測することが可能なモデルもあります。
さらに、サプライチェーン全体のデータ統合が進む中で、物流業者、メーカー、小売業者が連携することで、需要予測の精度の向上が見込まれています。

最後に

物流の需要予測は、効率的な物流運営と供給チェーンの最適化に欠かせない要素です。技術の進化により、需要予測の精度は向上しておりますが、一方でデータの質と量、外部要因への対応といった課題も依然として残っています。これらを克服するためには、ビッグデータ、AI、IoTといった先進技術の導入とサプライチェーン全体の連携が大きな鍵になります。

一方で、需要予測の行う企業については、まずは需要予測をする目的、目標を明確にすること必要です。上述の通り、需要予測精度を向上させることは重要ではありますが、需要予測はあくまでも意思決定をするツールであり、どのレベルの需要予測精度を担保できれば意思決定が可能になるかを社内で協議し取り決めることが、需要予測を導入する前にまずやるべきこととなります。社内取り決めの結果、需要予測の活用が必要と判断された際に、今回の内容が少しでもお役に立てば幸いです。

（この記事は2024年11月29日時点の状況をもとに書かれました。）