在庫管理における需要予測 | ４つの手法・予測精度を上げる３つのツール

在庫管理における需要予測とは

ここでは、在庫管理における需要予測について解説します。効率的な在庫管理のためには需要予測が欠かせません。

在庫を適正化するための予測

需要予測とは、市場内でヒットしそうなものやブームになりそうなモノ・コトを予測することです。一般的には、これまでの販売統計データや直近の人々の行動をもとに基準在庫や安全在庫を算出し需要予測が行われます。

需要予測は在庫管理において重要であり、これに基づいて商品を仕入れれば適正在庫を保つことが可能です。逆にいえば、ただ何となく商品を仕入れるだけではいつまでも不良在庫を抱えることになりかねません。

予測が当たらなくてもリスクは最小限

需要予測ですが、「従っておけば必ず当たる」というものではありません。そのため、過信しすぎないということも念頭に置いておきましょう。

しかし「当たらない需要予測はまったく意味がない」というわけではありません。需要予測に基づいて在庫を管理しておくことで、予測に反して売り上げが伸びなかった際の対策を事前に立てておくことが可能です。その結果、損害を最小限に抑えられます。

需要予測の４つの手法

ここでは需要予測に使われる４つの計算方法を簡単にご紹介します。これらの手法は、需要予測ができるツールを使えば一発で解決するものですが、予備知識として学んでおきましょう。

１．時系列分析法

今までの販売実績を時間経過に沿ってデータ分析する方法です。計算法によっては過去の流行なども分析の要素に入るため、一般的には販売データが長年にわたって残っている場合に用いられます。

ひとくちに「時系列分析」と言っても、季節による売れ行きの違いを加味するか、過去の流行が再燃すると仮定するかなどの要素の有無によって、一般的には４つの手法が使われています。

• ■非季節手法
• ■季節手法
• ■ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル
• ■重回帰分析

２．移動平均法

過去の売上から算出される「移動平均」をもとに需要予測をする手法です。一般的には昨年の売上データの平均を利用して求めます。

移動平均は、仕入れた時点の商品（受入棚卸資産）と在庫棚卸資産の平均原価を計算することによって求めます。なおこの計算方法を用いる場合、仕入れの都度計算する必要がある点に注意してください。

移動平均法の計算式は以下の通りです。

移動平均単価＝（受入棚卸資産の評価額＋在庫棚卸資産の金額）÷（受入棚卸資産数量＋在庫棚卸資産数量）

３．指数平滑法

過去の販売の予測値と実績値を割り出すことによって導き出される「予測値」を用いて需要を予測する手法です。計算式は以下の通りです。

予測値＝a×前回の実績値＋（１‐a）×前回の予測値　（0≦a＜1）＝前回予測値＋a×（前回の実績値－前回の予測値）

計算式の中に出た「a」は、平滑定数または平滑化係数と呼ばれるものです。予測値は、前回の実績値が予測値からどれだけ離れていたか、平滑定数aを掛け修正値を求めることによって算出されます。

４．加重移動平均法

移動平均法の一種で、移動平均法よりも最新の需要変動の影響を加味した手法です。「加重移動平均」は、各月の販売数量に加重係数をかけ合わせることによって求められます。場合によっては移動平均法よりも正確な結果が期待できます。

加重移動平均法の計算式は以下の通りです。

加重移動平均＝（〇月の加重係数×〇月の販売数量）＋（△月の加重係数×△月の販売数量）＋…＋（◇月の加重係数×◇月の販売数量）

ちなみに、加重係数の合計は１です。

需要予測の精度を上げる３つのツール

ここでは、需要予測の精度を上げるツールを３つご紹介します。深刻なヒューマンエラーを無くして効率的な在庫管理を進めるために、ぜひ参考にしてみてください。

エクセル（Excel）

データの分析をするとき最も身近な存在と言えばエクセルではないでしょうか。エクセルには回帰直線を使って予測するFORECAST関数や重回帰分析を使って予測するTREND関数などの関数が標準機能として備わっています。

自社の過去の在庫や出荷データが一定量ある場合は、エクセルの関数を使用して需要予測をしてみましょう。エクセルは企業のパソコンのほとんどにインストールされているため使用に際してコストもかからず、需要予測を始めやすいでしょう。

在庫管理システム

「需要予測ツール」という需要予測に特化した製品があります。こちらの製品もおすすめではありますが、在庫データをリアルタイムで捉えつつ、需要予測を同時にできる在庫管理システムの方が根本的な問題解決に役立ち、長い目で見ておすすめです。

システムを有効活用することによって、需要予測をはじめとした在庫管理に関わる業務を効率化し、より正確な情報を帳簿に反映しましょう。

製品によっては導入に必要な費用は異なるため、予算や使いやすさなどをしっかりと確認したうえで選ぶことが大切です。在庫管理システムについて詳しく知りたい方は下の記事をご覧ください。

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AI（人工知能）

AI（人工知能）は、需要予測ならびに在庫管理の分野においても大きな力を発揮してくれるものです。

たとえばコンビニのように各地に多数の店舗を構えている場合を想定しましょう。出店地の立地や天気、近隣で開催されるイベントなどの要素を総合して、各店舗で仕入れるべき商品の数をAIが予測してくれます。それによって、無駄な在庫や廃棄しなければならない商品を最小限にすることが期待できます。

需要予測で適切な在庫管理をしましょう

この記事では「在庫管理における需要予測」に焦点を当て、基本的な情報や具体的な計算方法、在庫管理業務を効率的に進めるツールをご紹介しました。適切な在庫管理のために需要予測は欠かせません。

自社の利益を最大化すべく、在庫管理システムを用いて「需要」を念頭に置いた仕入れを行いましょう。