小売りを救う“緊急事態対応”！ 進化する需要予測の「4つのカギ」：石角友愛とめぐる、米国リテール最前線（1/3 ページ）

コロナ禍では、急な感染拡大や緊急事態宣言などの発令により、消費者の行動が大きく変わる。そんな中、小売り企業はどのように備えるべきなのか──“緊急事態”の需要予測を成功に導く「4つのカギ」を紹介する。

[石角友愛，ITmedia]

　コロナ禍をきっかけに、企業のDXが加速しています。だからこそ、生まれる課題もあります。

　本記事では、緊急事態宣言などがいつ発令するか分からない状況下で、新しい形の需要予測のニーズが増えていることと、その理由について考察します。

通常とは違う購買行動が起こりやすいコロナ禍で、新たな需要予測のニーズが生まれている（提供：ゲッティイメージズ）

コロナ禍で急速に進むAI導入と、その課題

　2020年、米国の大手飲料メーカーのペプシコ傘下である、スナック菓子メーカー最大手のフリトレーでは、5年間かけて行うと計画していたデジタル・データドリブン化の構想をたった6カ月で行いました。

　同社のチーフグロースオフィサーであるマイケル・リンゼイ（Michael Lindsey）氏は、この件に関して「D2Cビジネスの初めの立ち上げは、わずか30日間という計画にない速さで実現しました。われわれチームはパンデミックにより鼓舞され、想像を超えるスピードで前進しました」と述べています。

　また、同年10月にコンサルティングファームのPwCが、米国企業のAI戦略に携わる役員など1032人を対象に実施した調査の結果によると、52％の企業が「コロナを理由にAI導入計画を加速させた」、86％が「2021年にAIが自社で“主流の技術”になる」と回答しています。

　このように企業が急速にAI導入を行う中で、現在新しい課題が生まれているのをご存じでしょうか。その一つが、需要予測です。

需要予測でできること

　需要予測とは、通常、対象となる商品やサービスの過去の売れ行きなどのデータを使って、将来の需要を予測する取り組みを指します。生産管理の現場で過剰生産を防いだり、小売店舗の受発注プロセスにおいて機会損失をなくしたりするための課題解決目的で使われることが多い技術です。

　以下は、需要予測モデルが活用できるビジネス現場の課題の一例です。

• 店舗ごとの売り上げ予測に基づき工場への発注を行い、機会損失やロスを減らす
• 消費者需要に基づき出荷量を調整し、生産計画を立てることで過剰生産や過剰在庫を減らす
• 工場からの商品出荷量を予測し、物流トラックなどの積載量やトラック数を最適にする
• お客さまセンターへの需要を予測し、対応スタッフの人数や配置を決め、労務管理の最適化をする

　これらの例から分かるように、需要予測はビジネスの業務フローの上流工程に位置することが多いです。需要予測モデルが出力する値は、その後の業務（労務管理や在庫獲得、物流管理など）にも大きく影響を与える、大事な指数なのです。

　このように、ビジネスの中心にもなりうる需要予測ですが、今、多くの企業がコロナで激変した消費者の行動に合わせるために需要予測モデルを見直しています。

なぜ今“緊急事態対応型”の需要予測モデルが必要なのか

　実際に、コロナ禍でどれくらい消費者の行動が変わったのでしょうか。

　マッキンゼーの調査では、コロナ禍で劇的に消費傾向が変わった商品カテゴリーにトイレットペーパーなどの生活用品（19年と比べて20年の3月の3週間で78％アップ）や缶詰などの保存できる食品（同3週間で46％アップ）などがあることが分かりました。逆に、携帯電話の部品などは36％ダウンしたとのことです。

コロナ禍での消費の変化　出典：マッキンゼー・アンド・カンパニー

　コロナ禍の初期に、商品棚からキッチンペーパーなどが消えたことは記憶に新しいですが、これは緊急事態下で生活必需品の買いだめをする消費者心理の現れであると言えます。

　また、買いだめだけではなく単純にコロナ禍で需要が増えた除菌ジェルなどの商品や、巣ごもり需要により増加したニーズ（例：お酒、お菓子などの趣向品やよりリラックスした洋服など）も当てはまります。