需要予測AI（Demand Forecasting AI）とは？図解で学ぶAI・DX・セキュリティ用語集

需要予測AIとは、過去の販売データや外部要因を機械学習で分析し、将来の需要を高精度に予測するシステムのこと。在庫最適化・ダイナミックプライシング・サプライチェーン管理に活用される。

需要予測AI（Demand Forecasting AI）とは、過去の販売データや気象・イベント・経済指標などの外部要因を機械学習で分析し、将来の需要を高精度に予測するシステムのことである。在庫の過不足解消、ダイナミックプライシングによる収益最大化、サプライチェーン全体の最適化など、幅広いビジネス領域で活用されている。

従来手法との決定的な違い

かつての需要予測は、担当者の経験則や単純な移動平均・季節調整といった統計手法に頼っていた。これらの手法は変数が少ない安定した市場では機能するが、消費者行動の急変や突発的な外部ショックには対応しきれないという弱点を抱えていた。

需要予測AIが変えたのは、扱えるデータの種類と量だ。POSデータ・在庫履歴・SNSのトレンド・競合の価格動向・天気予報・祝日カレンダーといった多様なシグナルを同時に処理し、非線形な相関関係を自動的に学習する。人間のアナリストが見落としがちな微細なパターンを発見できる点が、従来手法との本質的な差異といえる。

主な技術アーキテクチャ

需要予測AIで採用される主要なモデルは以下の通りだ。

時系列モデル（ARIMA / Prophet系）: 周期性・トレンドの分解に強く、説明可能性が高い
勾配ブースティング（XGBoost / LightGBM系）: 特徴量エンジニアリングとの相性が良く、表形式データに強い
深層学習（LSTM / Transformer系）: 長期依存関係の学習に優れ、複数系列の同時予測が可能
ベースモデル（Foundation Model）の応用: 近年は汎用的な時系列基盤モデルも登場し、少ないデータでも高精度な予測を実現しつつある

モデルの学習・デプロイ・監視を継続的に回す仕組みはMLOpsの実践と密接に結びついており、予測精度の劣化（ドリフト）を検知して自動再学習するパイプラインの整備が不可欠だ。また、予測に使う特徴量を一元管理するフィーチャーストア（Feature Store）の導入も、運用品質を左右する重要な要素となる。

活用が進む3つの領域

小売・EC: 商品ごとの需要予測に基づいて発注量を自動調整し、欠品と過剰在庫を同時に抑制する。季節性の強いアパレルや食品では、予測精度の向上が廃棄ロスの削減に直結する。

製造・サプライチェーン: スマートファクトリー（Smart Factory）の文脈では、需要予測AIが生産計画・部品調達・物流スケジューリングを連動させる中核エンジンとして機能する。ERP（エンタープライズ・リソース・プランニング）との統合により、需要シグナルがリアルタイムで生産指示に反映される構造も実現しつつある。

ホテル・航空・エネルギー: 需要の変動に応じて価格を動的に調整するレベニューマネジメント（Revenue Management）では、需要予測AIが価格最適化アルゴリズムの入力として直接使われる。