2030年までに大規模企業の70％がAIを活用した需要予測を導入する
米調査会社ガートナーは2025年9月16日、2030年までに大規模企業の70％がAIを活用した需要予測を導入すると予測しました。
背景には、供給網の不確実性や需要変動の激化があります。従来の統計的手法では予測精度に限界があり、商品ライフサイクルの短期化やプロモーション効果の把握など、複雑化する環境に対応しきれない現状があります。
AIを基盤とする需要予測は、膨大な時系列データや外部データを組み合わせて「タッチレス予測」を実現し、精度とスピードを両立できる可能性を持ちます。一方で、データの完全性や組織の慣習といった導入障壁も残されています。
今回は、AI需要予測がもたらす価値、導入に向けた課題、ガートナーが提示する成功の条件、そして今後の展望について整理したいと思います。
AIがもたらす「タッチレス予測」の価値
ガートナーによると、AIによる需要予測の最大の特長は「タッチレス化」です。頻繁な人手の入力や修正を減らし、システムが自律的に学習し続ける仕組みを整えることで、予測の精度を保ちながらスケーラブルに運用できるといいます。
これにより、企業は次のような成果が期待されています。１つ目は、迅速な市場変化への対応です。需要の急激な変動や新製品投入の影響を即座に反映でき、戦略的意思決定を支えます。次に、部門間連携の高度化です。予測結果を共通基盤として利用すれば、営業、生産、物流が一体となった計画策定が可能になります。そして、従来の「平均的な予測」から脱却し、地域別やチャネル別といったきめ細やかな粒度での予測を自動生成できる点も大きな利点といいます。
導入を阻む現実的な課題
現時点でAI需要予測の導入は限定的にとどまっています。最大の要因はデータの問題です。過去の販売データのみでは、新製品や特別キャンペーンなど予測困難な事象をカバーできません。外部データを取り込む仕組みが不可欠ですが、品質やガバナンスを担保するには社内外の調整が必要です。
また、従来の業務フローに慣れた担当者がAIに不信感を抱くことも多く、導入過程での抵抗感が見られます。さらに、経営層やサプライチェーン計画部門がAI活用の意義を十分に説明できない場合、プロジェクトが戦略的優先事項にならず、中途半端な形で終わるリスクもあります。技術的な進歩があっても、組織文化やプロセスが追随しなければ成果は限定的となります。
成功への道筋 ― ガートナーが提言する5つのステップ
ガートナーは「タッチレス予測」実現に向け、5つの具体的なアプローチを提示しています。まず、現行の業務プロセスやツールを分析し、改善余地を明確にする「ビジョンの定義」です。次に、予測を企業戦略に直結させる「業務変革の枠組みづくり」が必要となります。その上で、内部データに加えて取引先や市場データを統合する「データ戦略の構築」が欠かせません。さらに、技術投資とスキル習得を支える「技術ロードマップの策定」、最後にAI予測を現場に根付かせるための「導入プロセス管理」が求められます。
この導入プロセスでは、予測が持つ不確実性を組織的に理解し、AI予測と従来モデルの比較検証を行うことが信頼醸成につながると指摘されています。
需要予測の再定義と組織の変革
AI需要予測の真価は、精度向上だけにとどまりません。ガートナーのアナリストは「需要計画全体の再定義」を強調しています。例えば、新製品投入時にAIが自動的に外部市場データを学習し、売上の立ち上がりパターンを推定することが可能になれば、マーケティングや生産の意思決定スピードは格段に高まります。また、プロモーション施策の効果を逐次予測しながら在庫配分を動的に調整できれば、廃棄ロス削減や機会損失回避につながります。
このように、AIは需要予測を「未来を読むための仕組み」から「未来を共創する経営資源」へと転換する可能性を秘めています。そのためには、経営陣が明確なビジョンを打ち出し、従業員がその変化を主体的に受け入れる組織文化の醸成が不可欠です。
今後の展望
2030年に向けてAI需要予測の普及は加速するとみられます。AIの導入は人間の役割を不要にするわけではなく、むしろ、AI予測の解釈や意思決定への橋渡しといった新たな役割が計画担当者に求められます。
経営者はAIを「補助的なツール」としてではなく、企業戦略を支える基盤として位置付け、組織横断的な変革を推進する必要があります。AI需要予測は、精度の高い数字を導き出すだけでなく、変化への俊敏な対応力と持続的成長を支える鍵として、これからのサプライチェーン戦略において中心的な役割を果たすことになるでしょう。