需要予測（Demand Forecasting）

需要予測（Demand Forecasting）とは、過去の販売データや市場動向、季節変動などの情報をもとに、将来の製品やサービスの需要量を予測する手法や技術のことです。 機械学習や統計解析、AIを活用することで、より高精度な予測が可能となり、在庫管理や生産計画、販売戦略の最適化に役立っています。 需要予測は、小売業、製造業、物流、Eコマース、エネルギー管理など幅広い分野で利用されており、過剰在庫や品切れのリスク低減、コスト削減、顧客満足度向上に寄与します。 代表的な予測モデルや手法には以下があります： • 時系列解析（ARIMA、季節調整） • 回帰分析 • 機械学習モデル（ランダムフォレスト、XGBoostなど） • 深層学習モデル（LSTM、Transformerベースのモデル） • 因果推論や強化学習を用いた動的予測 需要予測は、企業の経営判断やサプライチェーンマネジメントにおいて効率的な資源配分と競争力強化の鍵となる重要技術です。