BigQueryで需要予測！無料公開データで未来を予測

2024年9月21日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

需要予測
在庫管理の最適化
売上予測
マーケティング戦略
ビジネスチャンスの発見
無料データの活用

【解消できるお悩み】

需要変動に対応できず、機会損失が発生してしまう…
適切な在庫量を見積もるのが難しい
来期の売上を予測したい
データに基づいて、より効果的なマーケティング戦略を立案したい
新しいビジネスチャンスを見つけたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

ビジネスにおいて、将来の需要を予測することは、在庫管理、生産計画、マーケティング戦略など、様々な意思決定に不可欠です。的確な需要予測は、機会損失を防ぎ、売上増加、コスト削減に貢献します。しかし、需要予測は複雑な要素が絡み合い、従来の方法では精度に限界がありました。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、強力な分析機能と機械学習機能を備えており、無料公開データと組み合わせることで、高度な需要予測を実現できます。この記事では、BigQueryを使った需要予測の手法、無料公開データの活用方法、そして具体的な事例を紹介します。データ分析初心者でも、BigQueryを活用すれば、未来を予測し、ビジネスを成功に導くための強力な武器を手に入れることができるでしょう。

需要予測とは？
BigQueryで需要予測を行うメリット
需要予測に役立つBigQueryの無料公開データ
BigQueryで需要予測を行う手順
BigQueryを使った需要予測例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで需要予測を行い、ビジネスの未来を創造しよう！

1. 需要予測とは？

需要予測とは、過去のデータや市場トレンドなどを分析し、将来の需要量を予測することです。需要予測は、製造業、小売業、サービス業など、あらゆる業界において、重要な役割を果たしています。

需要予測の主な目的は、以下のとおりです。

適切な在庫管理： 過剰な在庫や在庫不足を防ぎ、在庫コストを削減します。
効率的な生産計画： 需要変動に対応した生産計画を立案し、生産効率を高めます。
効果的なマーケティング戦略： 需要に応じた販売促進活動を行い、売上を最大化します。

2. BigQueryで需要予測を行うメリット

BigQueryは、需要予測に最適なツールです。その理由は、以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大な過去の売上データや外部データを高速に分析し、精度の高い需要予測モデルを構築できます。
様々なデータソースとの連携： 自社データ、公開データ、外部データなど、様々なデータソースを統合して分析できます。
強力な機械学習機能： BigQuery MLを使って、SQLで簡単に機械学習モデルを構築することができます。専門的な知識がなくても、需要予測モデルを作成できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、安心してデータを管理できます。

3. 需要予測に役立つBigQueryの無料公開データ

BigQueryには、需要予測に役立つ様々な無料公開データセットが用意されています。以下は、その一例です。

Google Trends： 特定のキーワードの検索ボリュームの推移を分析できます。製品やサービスに対する需要の変化を捉えるのに役立ちます。
気象データ： 気温、降水量、風速などの気象データを分析できます。天候に左右される商品の需要予測に役立ちます。
経済指標： GDP、失業率、消費者物価指数などの経済指標を分析できます。経済状況の変化が需要に与える影響を分析するのに役立ちます。
人口統計データ： 人口、年齢構成、世帯収入などのデータを分析できます。将来の需要予測に必要な人口動態を把握するのに役立ちます。

4. BigQueryで需要予測を行う手順

BigQueryで需要予測を行う手順は以下の通りです。

4.1 1. データ収集

まず、需要予測に必要なデータを収集します。過去の売上データ、商品情報、顧客情報、経済指標、気象データなど、需要に影響を与える可能性のあるデータを集めます。BigQueryの無料公開データセット、自社データ、外部データなどを利用します。データ収集の際には、データの正確性、網羅性、最新性に注意する必要があります。

4.2 2. データ加工

収集したデータは、分析しやすいように加工する必要があります。例えば、データのクリーニング、変換、集計などを行います。BigQueryは、SQLを使ってデータ加工を行うための様々な関数を提供しています。

4.3 3. 予測モデル構築

加工したデータを使って、需要予測モデルを構築します。BigQuery MLを使用すれば、SQLを使って簡単に機械学習モデルを構築できます。線形回帰、ロジスティック回帰、時系列モデルなど、様々なモデルから、分析の目的に合わせて適切なモデルを選択することができます。

4.4 4. 需要予測の実行

構築した予測モデルを使って、将来の需要を予測します。BigQuery MLでは、`ML.PREDICT`関数を使って、簡単に予測値を計算することができます。

4.5 5. 評価と改善

予測モデルの精度を評価し、必要に応じてモデルを改善します。BigQuery MLでは、`ML.EVALUATE`関数を使って、モデルの精度を評価することができます。予測精度が低い場合は、データを追加したり、モデルのパラメータを調整したりすることで、モデルを改善することができます。

5. BigQueryを使った需要予測例

ここでは、BigQueryの無料公開データセット「NYC Taxi Trips」簡単な需要予測例を紹介します。

NYC Taxi Tripsデータセットには、ニューヨーク市のタクシー乗車に関する情報が格納されています。

BigQuery分析例：時間帯別乗車需要

SELECT
  EXTRACT(HOUR FROM pickup_datetime) AS pickup_hour,  -- 乗車時間の時間帯
  COUNT(*) AS trip_count                     -- 乗車数
FROM `bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2022`
GROUP BY pickup_hour
ORDER BY pickup_hour

【BigQuery SQLコード解説】

EXTRACT(HOUR FROM pickup_datetime) で乗車時間の時間帯を抽出します。
COUNT(*) で時間帯ごとの乗車数をカウントします。
GROUP BY 句で時間帯ごとに集計します。
ORDER BY 句で時間帯順に並べ替えます。

【需要予測への活用例】

時間帯ごとの需要パターンを把握することで、タクシー配車の最適化やドライバーのシフト調整に役立ちます。
曜日や祝日などの影響も考慮することで、より精度の高い需要予測モデルを構築できます。

BigQuery分析例：地域別乗車需要

SELECT
  pickup_location_id,  -- 乗車地域
  COUNT(*) AS trip_count   -- 乗車数
FROM `bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2022`
GROUP BY pickup_location_id
ORDER BY trip_count DESC;

【BigQuery SQLコード解説】

pickup_location_id を使って乗車地域を特定します。
COUNT(*) で地域ごとの乗車数をカウントします。
GROUP BY 句で地域ごとに集計します。
ORDER BY 句で乗車数の降順に並べ替えます。

【需要予測への活用例】

地域ごとの需要パターンを把握することで、タクシーの配置最適化や営業エリアの選定に役立ちます。
イベント情報や天候データなどと組み合わせることで、需要変動を予測するモデル構築に役立ちます。

6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？

A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？

A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。

Q3. SQLの学習には、どのような教材がありますか？

A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。

7. まとめ：BigQueryで需要予測を行い、ビジネスの未来を創造しよう！

BigQueryは、需要予測を行うための強力なツールであり、無料公開データと組み合わせることで、その効果を最大限に発揮することができます。BigQueryを活用することで、データに基づいた意思決定を行い、ビジネスの成功確率を高めることができるでしょう。

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

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