需要予測とは。物流現場での使いどころ

需要予測という言葉は、メーカーや小売の生産計画・発注の文脈で語られることがほとんどです。ただ、同じ考え方は倉庫や配送の段取りにもそのまま使えます。この記事では、需要予測の意味と主な手法、当たり具合の測り方を押さえたうえで、物流の現場ではどこに使うのかを順に整理します。

需要予測とは何か。過去の実績と要因から、先の需要量を見積もること

需要予測は、これから先にどれだけの量が求められるかを、過去の実績をもとに数字で見積もる作業です。単に去年の数字を眺めるのではなく、「月曜は多い」「連休明けは跳ねる」「雨の日はネット注文が増える」といった、量を動かしている要因を一緒に扱うところに意味があります。

もう一つ大事なのは、どのくらい先を読むかによって、予測で決められることが変わる点です。数年先の予測は拠点や設備の判断に、翌日の予測はその日の人の割り振りに使います。同じ「需要予測」でも、求められる細かさと当たり具合はまったく違います。

物流の現場でいちばん効いてくるのは、下の2段、つまり1〜2週間先から翌日までの予測です。ここが読めないと、シフトも車の手配も前日や当日の判断になり、そのぶん割高で慌ただしい手当てが増えます。

物流で読みたいのは、売れる数ではなく「出荷物量」

メーカーや小売が予測するのは、お客さまが買う数、つまり販売数量です。一方で、3PLや物流センターは、その結果として荷主から届く出荷指示を受け取る側にいます。現場の段取りに必要なのは「何個売れるか」ではなく、「明日センターから何ケース、何行、どの方面に出ていくか」です。

そのためMatrixFlowでは、物流の現場で使う予測を出荷物量予測と呼んでいます。考え方は需要予測と同じですが、読む対象がケース数、ピッキングの行数、重量、方面別の個口といった、作業量と車の量に直結する単位になります。

もう一つの違いは、使える手がかりです。3PLは店頭の売れ行きを直接見られないことが多い一方で、前日の受注件数、荷主から届く販促やセールの予定、曜日や祝日の並び、月末の締めといった情報は手元に集まります。出荷物量はこうした要因にかなり素直に反応するため、販売数量よりもむしろ読みやすい面があります。

実際、MatrixFlowでサンプルデータを使って日別の出荷ケース数を予測させたところ、AIが重く見た要因の順番は、現場のベテランが毎朝気にしている順番とほとんど同じでした。

需要予測の主な手法は5つ。違いは「要因を入れられるかどうか」

需要予測の手法は、大きく分けると過去の数字の並びだけを使うものと、量を動かしている要因まで式に入れるものがあります。前者は手軽で、後者は手間がかかるぶん、祝日や販促のような「いつもと違う日」に強くなります。

多くの現場で今も主流なのは、いちばん上の「前年や前週の横引き」に、担当者の経験で上乗せや割り引きをする方法です。これは担当者が優秀なうちはよく当たりますが、その人が休んだり異動したりした途端に再現できなくなります。手法を新しくする目的は、精度を上げること以上に、読みの根拠を人の頭の外に出すことにあります。

逆に、手法だけを最新にしても、日別の実績が残っていない、祝日や販促の予定が記録されていないという状態では、どの手法を使っても当たりません。手法を選ぶより先に、手元のデータを確かめるほうが早道です。WMSを入れている現場なら、溜まった出荷実績がそのまま材料になります（WMSとは。出荷実績データは何に使えるのか）。

予測の当たり具合は、「ずれの大きさ」と「ずれの向き」で見る

予測がどれくらい当たっているかは、実績と予測のずれで測ります。よく使われるのは、ずれを実績で割って割合にし、その平均を取る方法で、MAPE（平均絶対パーセント誤差）と呼ばれます。「平均して何パーセントずれたか」という形になるので、荷主や品目が違っても比べやすいのが利点です。

ただし、物流の数字にそのまま当てはめると困る場面があります。出荷がゼロの休日は割り算ができませんし、出荷の少ない日は数ケースのずれでも大きな割合になって、全体の数字を悪く見せます。現場で使うなら、次の2つをあわせて見るほうが実態に合います。

一つは、ずれをケース数のまま平均した「1日あたり平均でどれくらいずれたか」です。これなら人数に置き換えて考えられます。もう一つは、ずれの向きです。多めに外れる癖があるなら人が余り、少なめに外れる癖があるなら残業と応援で埋めることになります。同じ平均のずれでも、どちらに外れやすいかで、現場の痛みはまったく違います。ずれを何人分の過不足に直して、どこまでなら許せるかを決める計算は、需要予測の精度の測り方と当たらない原因を書いた記事で例を使って示しています。

物流の現場では、出荷物量から人数と台数を前もって決めるのに使う

物流の現場で需要予測がいちばん効くのは、人と車の段取りです。どちらも前日や当日になってから手当てすると、割高になるうえに確保そのものが難しくなってきています。

国土交通省などの「持続可能な物流の実現に向けた検討会」では、何も対策を打たなかった場合、トラックの輸送能力が2024年度に14.2%、2030年度には34.1%不足するという試算が示されました。車を直前に探すほど捕まらなくなる、という流れは今後も続くと見ておいたほうがよさそうです。国が2030年度までにどんな目標を置いているかは物流業界の今後で整理しています。

一方で、段取りを決める側の実情はどうか。LOGISTICS TODAYが2021年に物流企業と荷主を対象に行った調査（有効回答904件）では、配車計画の課題として「属人化」を挙げた回答が64.9%で最も多くなりました。台数も人数も、ベテランの経験で決めている現場がまだ多いということです。

ここに出荷物量の予測を入れると、段取りの順番が変わります。数日先の物量が先に出て、そこから工程別の必要人数と、方面別の必要台数が決まる。人はシフトや派遣の依頼に、車は自社便と傭車の事前手配に回せます。

人員の側の考え方は、出荷物量から必要人員を決めるのページで、1日の流れに沿って説明しています。

制度の面からも、この順番は求められつつあります。改正物流効率化法では、荷主に積載効率の向上や荷待ち時間の短縮が求められるようになりました。積載率を上げるにも、荷待ちを減らすにも、まず先の物量が読めていることが出発点になります。

最後の2つは見落とされがちですが、予測は出して終わりではありません。見て決める人がいなければ現場は変わりませんし、外れた理由が残っていなければ次に活かせません。

よくある質問

需要予測は、過去の実績と要因から先の量を見積もる考え方です。物流の現場に置き換えると、読むべきは販売数量ではなく出荷物量で、その使い道は人と車の段取りを前倒しすることにあります。

手法の選び方はそのあとの話です。まずは日別の実績が残っているか、要因の予定を受け取れているかを確かめるところから始めると、どこまで読めそうかの見当がつきます。システムを入れる場合に、何を比べて選べばよいかは需要予測システムの選び方で説明しています。

参考：持続可能な物流の実現に向けた検討会「最終取りまとめ」（2023年8月、国土交通省・経済産業省・農林水産省）／LOGISTICS TODAY「配車計画『属人化』への危機感浮き彫りに」（2021年8月23日）
図2はMatrixFlowのサンプルデータによる学習結果です。本記事は2026年9月時点の公表情報に基づきます。