【2025年最新】AIによる需要予測の手法と導入ポイントを事例含め解説

「AIで需要予測ができるって本当？」そう思った方も多いのではないでしょうか。

実は、小売業やメーカーなどで、AIで需要を予測し、廃棄量を20％以上削減することを掲げる企業も登場しており、今、注目の活用分野になっています※1。

この記事では、AIによる需要予測の仕組みや手法、導入事例、ツールの選び方や注意点まで、わかりやすく解説します。

自社に合った導入イメージと成果につなげるポイントを理解したい方は、ぜひ最後までご覧ください。

AIによる需要予測とは？

企業が抱える在庫過多や販売機会の損失は、予測のズレに起因していることが少なくありません。AIを活用することで、こうした課題に対し「予測の自動化」「精度の向上」「属人化の解消」が可能になります。

従来の需要予測の手法との違い

これまでの需要予測では、過去の販売データをもとに人間がExcelなどでトレンドを分析し、経験や勘に基づいて判断していました。しかし、この方法は担当者のスキルに依存しやすく、突発的な要因や季節変動を捉えるのが難しいのが実情です。

AIによる予測は、数十〜数百の変数を一度に処理し、日別・店舗別・商品別といった場面ごとの正確な予測が可能になります。

AIはどのように需要を予測するのか

AIは、「機械学習」や「深層学習（ディープラーニング）」といったアルゴリズムを用いて、膨大な履歴データを解析します。

以下のような情報から、将来の需要や売上を予測できるのが特徴です。

• 過去の時系列ごとの売上推移
• 新しいデータ
• 因果関係を理解

販売数・天気・曜日・広告施策・SNSトレンドなど、需要に影響する複数の因子を組み合わせてモデルを構築し、未知のデータに対しても高精度で需要を予測できます。

なお、生成AIツールについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

需要予測AIの活用事例

AIによる需要予測は、すでにさまざまな業界で導入が進んでいます。ここでは、食品・化学・エネルギー・日用品・エンタメといった分野における具体的な取り組み事例を紹介します。

いずれの企業も「精度向上」と「業務の効率化」に成功しており、導入検討時の参考になるはずです。

企業・団体名	業界	導入目的・課題	AI導入による成果
東京都足立区	小売	食品ロス削減	廃棄量の削減、店舗業務効率化
三井化学株式会社	化学	価格変動予測	在庫金額の数億円規模削減
株式会社ウェザーニューズ	エネルギー	電力需要予測	最大13%の誤差削減、コスト圧縮
花王株式会社	日用品	出荷量・在庫調整	廃棄量最大25%削減
Jリーグ	エンタメ	チケット価格変動制	空席リスク軽減、収益最大化

AI需要予測を利用した食品ロス削減（東京都足立区）

東京都足立区では、区内のスーパーマーケットや商店街と連携し、AIを活用した食品ロス削減の実証実験が行われています。

気温や天候、過去の販売データなどをもとにAIが来店数と需要を予測し、仕入れや仕込みに反映させることで、食品ロスの削減に効果があるかを検証する試みです。

結果として、廃棄量の削減や店舗業務の効率化に貢献しており、地域密着型の小売現場でも、AIの需要予測が実践的に活用され始めていることがわかります※1。

市況商品の価格変動予測（三井化学株式会社）

三井化学は、石油由来の化学製品など、価格変動が激しい原料の需給動向をAIで予測するシステムを導入しました。

AIが過去数年の「在庫」「工場稼働率」「販売数量」などのデータを分析し、需給バランスに基づいた価格予測が正確にできるかを検証する試みです。

その結果、翌月の製品の需要予測が高精度で行えました。適正な価格を設定できたため、数億円規模の在庫金額削減が見込まれています。※2

調達戦略の高度化とコストの最適化が実現し、利益率の改善につながっています。

AIを用いた電力需要予測システム（株式会社ウェザーニューズ）

株式会社ウェザーニューズは、気象データと過去の電力使用実績を活用し、AIによって高精度な電力需要予測を行うシステムを開発しました。

このシステムは、時間帯・気温・湿度・日射量などの気象要因を細かく分析し、電力消費の変動をリアルタイムに予測するのが特徴です。

従来の予測手法と比較して、最大13％の誤差削減を実現しており、エネルギー供給の最適化だけでなく、発電コストの圧縮や需給調整の精度向上にも貢献しています。※3

電力業界におけるAIの導入が単なる効率化にとどまらず、持続可能な社会づくりに直結している好例となっています。

需要予測AIで廃棄25％削減（花王株式会社）

日用品メーカーの花王は、トイレットペーパーやシャンプーなどのトイレタリー製品の需要をAIで予測し、出荷量や在庫の調整に活用しています。

この需要予測AIにより、全国の小売店舗での廃棄量を最大25％削減することに成功しました。※4

販売実績や現場の判断に依存していた予測業務をAIが担うことで、需要の急な変化にも柔軟に対応できるようになり、これが従来と比較して大きく変わったところです。

天候や季節要因、販促キャンペーンなど、多様な変数を同時に加味して予測を行うことで、在庫過剰や欠品のリスクも低減されています。

AIを用いた精緻な予測モデルが、業務を効率化し、企業の持続性を支えている好例です。

チケット価格変動制（Jリーグ）

Jリーグでは、観客動員数や試合ごとの注目度、天候、曜日などの要素をもとに、AIがリアルタイムでチケット価格を変動させる「ダイナミックプライシング」を導入しました。

価格は、需要の高い人気カードでは上昇し、一方で平日開催や下位チーム同士の対戦などでは低価格に設定され、スタジアムの空席リスクを軽減しながら収益を最大化することが可能になっています。※5

AIを活用した需要予測が、スポーツ・エンタメ領域における観客体験と経営の両立に貢献する先進的な取り組みとして注目を集めています。

AI需要予測ツール・サービス

AIによる需要予測は、自社開発に限らず、すぐに利用できるクラウドサービスとしても提供されています。

ここでは、導入のしやすさ・操作性・対応業種などが異なる代表的なツール3つを紹介します。

サキミル

「サキミル」は、ソフトバンクが提供する企業向け需要予測・分析ツールです。

特徴は、POSデータや天気、SNSトレンドなど外部データを統合し、日別・店舗別の高精度な予測を簡単に出せる点にあります。

ノーコードで予測モデルを扱えるため、専門知識がない現場担当者でも運用が可能です。流通・小売・飲食チェーンなど、多店舗展開型の業態に適しています。

公式サイト：サキミル（ソフトバンク）

Prediction One

Prediction Oneは、ソニーグループが提供するAI予測ツールで、高精度な予測モデルをわずか数クリックで作成できることが強みです。

Excel形式のデータをアップロードするだけで、需要予測・離反予測・売上予測などを自動で出力できます。

製造業やマーケティング領域での利用実績が豊富で、PoCから本番運用までのハードルを下げたい企業に適した選択肢です。

公式サイト：Prediction One（ソニー）

Liaro需要予測AI

Liaroは、AI活用による業務最適化支援を行うスタートアップ企業で、需要予測に特化したクラウドAIサービスを展開しています。

売上・在庫・プロモーションなどのデータを一元的に処理し、「いつ・どこで・どれだけ売れるか」を予測できるのが強みです。

EC・D2C・小売事業者向けに最適化されており、在庫の自動補充提案や品切れリスクの低減など、実務に直結する出力が可能です。

公式サイト：Liaro需要予測AI

需要予測AIツール導入のポイント

AI需要予測ツールを導入する際、精度や効果を最大限に引き出すためにはいくつかの準備と視点が必要です。ここでは、実際の現場でつまずきやすいポイントを3つに絞って解説します。初期段階の検討に役立ててください。

できるだけ質が高いデータを準備する

AIの予測精度は、学習に使うデータの質に大きく左右されます。誤入力や抜けが多いデータ、粒度がバラバラなデータでは正確な予測は困難です。

企業が保有する一次情報によって、AIの分析結果は大きく異なります。社内に散在する販売・在庫・プロモーション情報を整備し、可能な限り「正確かつ一貫性のあるデータ」を用意しましょう。

目的を定義することが重要

AIを導入する目的が曖昧なままでは、適切なツール選定や効果測定ができません。自社にとってのKPIやユースケースを事前に明確にしておくことが必要です。

KPIの設定として、以下のような目的が考えられます。

• 在庫削減
• 需要の変動に対応する組織の構築
• 短時間でデータを分析することによる業務効率化
• 売上の機会損失の防止

目的がはっきりすることで、運用体制やデータ収集の方針もブレなくなります。

検証・改善を繰り返す

AIの予測モデルは、一度構築したら終わりというものではありません。

実際の業務データと照らし合わせて予測のズレを把握し、定期的な再学習やパラメータの調整を行うことで、精度を高めていく必要があります。

また、ビジネス環境や顧客行動、季節要因などは時間とともに変化するため、継続的な検証体制を持ち、分析チームや現場担当者とのフィードバックループを構築することが重要です。

AIは万能ではなく、「育てて使う道具」と捉えるべきでしょう。

なお、AI導入プロセスの失敗を防ぐ方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

AIによる需要予測の注意点

AIによる需要予測は非常に有効な手段ですが、万能な魔法のような存在ではありません。導入前に押さえておくべき注意点を理解しておくことで、現場でのトラブルや期待外れを防げます。

まとまったデータ量が必要

AIは「学習」によって予測精度を高めていく仕組みです。そのため、導入時にある程度まとまった過去データが求められます。

最低でも1〜2年分の販売履歴や在庫情報、さらには気象やキャンペーンなどの変動要因もそろえておくと、学習効果が高まります。

逆に、データが少ない・整っていない場合は、予測モデルの構築がうまくいかず、期待した効果が得られないリスクがあります。

AI需要予測は当たらないこともある

AIは統計的に「もっとも起こりやすいパターン」を予測しますが、未来の全てを正確に当てられるわけではありません。

急な市場変化、流行、災害、競合の動きなど、学習データに含まれていない事象には弱く、予測が外れることもあります。

そのため、AIの出力を「絶対」とせず、現場の判断や経験と組み合わせて使う姿勢が重要です。あくまで参考情報として活用し、意思決定の材料の1つとして扱うことで、リスクを最小限に抑えられます。

ChatGPTは需要予測に使えるのか？

ChatGPT自体は時系列予測や数値解析を専門としたツールではありませんが、需要予測に関連するデータの要約・レポート作成・アイデア抽出には十分活用できます。

例えば、予測結果のレポートを自動生成したり、KPIの変動要因を仮説ベースで提示させたりするなど、人間の意思決定を補助するAIアシスタントとしての役割が期待できます。

一方で、精緻な予測モデルの構築には専用の機械学習アルゴリズムやツールの活用が不可欠です。

ChatGPTは予測そのものよりも、予測を活用するプロセスで力を発揮する存在といえるでしょう。

AI×需要予測で業務効率化し属人的な判断から脱却しよう

AIによる需要予測は、従来の属人的な判断を脱却し、在庫の最適化や発注精度の向上を実現できる手段として注目されています。

実際に、小売・製造・エネルギー・スポーツなど幅広い業界で導入が進んでおり、精度・業務効率・コスト削減といった成果も明らかです。

導入にあたっては、目的の明確化やデータ整備、継続的な改善運用が重要となります。

WEELでは、他業種・他業界の支援を行っており、貴社の課題に合わせたAI需要予測の導入をサポートしています。

まずはお気軽にご相談ください。

最後に

いかがだったでしょうか？

AI需要予測の導入で在庫最適化やコスト削減を実現し、持続的な成長へ踏み出すヒントを見つけませんか？