--- title: "需要予測とは｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/glossary/demand-forecasting/ description: "需要予測とは、過去の販売実績などのデータから、将来の需要量を見積もる取り組みのことです。需要予測は、過去の販売数に加えて、季節、曜日、天候、販促の予定、価格などの要因をもとに、将来どれだけ売れるか、どれだけ必" publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [AIの基本](https://www.ai-ready.jp/glossary/#basics) # 需要予測 じゅようよそく／ Demand Forecasting 定義 需要予測とは、過去の販売実績などのデータから、将来の需要量を見積もる取り組みのことです。 需要予測は、過去の販売数に加えて、季節、曜日、天候、販促の予定、価格などの要因をもとに、将来どれだけ売れるか、どれだけ必要になるかを見積もる取り組みです。小売や飲食の発注、製造業の生産計画、物流の人員配置などで使われ、在庫の過不足や廃棄を減らすことが期待されます。AIを使うと多くの要因を同時に扱えますが、新商品や急な環境の変化のように過去のデータが少ない場面では、精度が下がりやすくなります。予測の数字をそのまま使うのではなく、担当者の知見で補正する手順を残し、予測と実績の差を定期的に確かめると、精度を保ちやすくなります。 需要予測の流れ 過去の販売数季節・曜日・天候・販促の予定・価格などの要因 将来どれだけ売れるか、必要になるかを見積もる 発注・生産計画・人員配置 精度を保つ工夫 - 担当者の知見で補正する手順を残す - 予測と実績の差を定期的に確かめる 新商品や急な環境の変化のように過去のデータが少ない場面では、精度が下がりやすくなります。 自社のAI活用の準備度は？[7つの柱で、10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) ## 関連する用語 - [時系列分析](https://www.ai-ready.jp/glossary/time-series-analysis/) - [回帰（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/regression/) - [説明変数と目的変数](https://www.ai-ready.jp/glossary/explanatory-and-target-variables/) - [ドリフト（モデルの劣化）](https://www.ai-ready.jp/glossary/model-drift/) ## この用語が出てくる記事 - [需要予測にAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-demand-forecasting/)ガイド - [購買・調達業務でのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-procurement/)ガイド - [農業のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-agriculture/)ガイド - [EC（ネット通販）のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-ecommerce/)ガイド - [物流・運送業のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-logistics/)ガイド - [製造業のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-manufacturing/)ガイド - [飲食業のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-restaurant/)ガイド - [小売業のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-retail/)ガイド - [卸売業のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-wholesale/)ガイド - [在庫管理へのAIの使い方：需要の予測を発注と在庫の判断につなげる](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-inventory-optimization/)ガイド - [AIの運用（MLOps・LLMOps）の基本：作った後に品質を保ち続ける仕組み](https://www.ai-ready.jp/guide/mlops-llmops-basics/)ガイド - [サステナビリティとAI](https://www.ai-ready.jp/column/ai-and-sustainability/)コラム - [オープンデータとAI：公的なデータを自社の分析に生かすには](https://www.ai-ready.jp/column/open-data-and-ai/)コラム - [価格設定とAI：判断の材料を増やし、決めるのは人](https://www.ai-ready.jp/column/pricing-and-ai/)コラム 最終更新 2026-11-13 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「需要予測とは｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/glossary/demand-forecasting/