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在庫管理を適切に行うためには、商品の需要を正確に予測することが重要です。消費者ニーズが多様化し、変化のスピードが増す中で、在庫予測をして適切な在庫量を維持することは容易ではありません。在庫が過剰であれば余分なコストが発生し、不足すれば販売機会を逃してしまいます。このような背景から、適切な在庫予測と需要予測をすることが重要になります。
需要予測は、過去のデータや市場の動向を分析し、将来の需要を予測することで、最適な在庫レベルを維持するための戦略的手段です。このプロセスを適切に行うことで、企業は在庫の無駄を減らし、効率的な資源配分を実現できます。
そこで本記事では、在庫管理における需要予測の概要や重要性、具体的な方法、事例などについて解説します。
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在庫管理における需要予測とは、商品や部品の在庫数を適正化するために、商品に対する需要を予測することです。そもそも需要予測とは、自社の商品・サービスの今後の売れ行きを事前に予測する業務や取り組みを指します。
需要予測を行うことで、在庫切れの防止や過剰在庫の抑制ができ、在庫管理の適正化を図ることができます。
需要予測について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
需要予測の概要や方法、各業界の事例などが良くわかる内容となっています。
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在庫管理において、需要予測は重要な手法ですが、他にも有効な手法が存在します。ここでは、需要予測以外の手法として「標準偏差による手法」と「基準偏差による手法」を紹介します。
まず、標準偏差による手法です。この手法は、在庫データのばらつきを測定し、適切な安全在庫レベルを設定するために用いられます。標準偏差を利用することで、過去の販売データの変動を分析し、需要の不確実性を考慮した在庫量を決定できます。これにより、在庫切れや余剰在庫のリスクを効果的に軽減することが可能です。標準偏差は、特に予測が難しい商品の在庫管理において有用です。
次に、基準偏差による手法です。基準偏差は、標準偏差と似ていますが、特定の基準を設け、その基準からの偏差を評価することで在庫管理に活用します。この手法では、予め設定された期待値や目標値を基準とし、それとの差異を分析します。基準偏差を用いることで、特定の販売目標に対する現実のパフォーマンスを評価し、適切な在庫調整が可能となります。これにより、在庫の最適化と運用の効率化が図れます。
これらの手法は、需要予測と組み合わせることで、より精度の高い在庫管理を実現することができます。また、これらの手法を適切に導入することで、企業は在庫コストの削減や顧客満足度の向上といった成果を享受できるでしょう。したがって、在庫管理を行う際には、これらの手法を検討することが重要です。
在庫管理における需要予測を行うことには、いくつかの重要なメリットがあります。
まず第一に、需要予測は過剰在庫や在庫切れを防ぐための効果的な手段です。正確な需要予測を基に適切な在庫量を保つことで、無駄なコストを削減し、資源を効率的に利用することが可能になります。これにより、企業は在庫を適切に管理し、キャッシュフローを改善することができます。
第二に、需要予測は顧客満足度の向上にも寄与します。在庫切れが発生すると、顧客は他の競合企業に移る可能性が高まります。しかし、需要予測を活用することで、常に適切な在庫を保ち、顧客に迅速に対応できる体制を整えることができます。これにより、顧客の期待に応え、長期的な信頼関係を築くことができます。
最後に、需要予測はサプライチェーン全体の効率性を高める要素でもあります。需要の変動に迅速に対応できる仕組みを作ることで、サプライチェーンの各段階における無駄を削減し、全体の生産性を向上させることができます。これにより、企業は市場の変化に柔軟に対応し、競争力を維持することができるのです。このように、需要予測は在庫管理において不可欠な要素であり、企業の持続的な成長を支える基盤となります。
ここでは、在庫管理における需要予測を行うための計算方法として、以下の4つを紹介します。
時系列分析法は、時間の経過に伴う販売データなどの推移を基に、需要予測を行う方法です。時系列によって変化するデータとしては、販売データの他にも株価や為替レート、気象情報などが挙げられます。
時系列分析法では、季節変動や社会変化、流行のサイクルなども考慮しながら需要予測を行うことが重要です。
指数平滑法は、過去の予測値および実績値を使って需要予測を行う方法です。以下の計算式で表すことができます。
今回の予測値＝a×前回実績値＋（1-a）×前回予測値
aは平滑化係数と呼ばれ、前回の予測値と実績値の乖離を調整するために用いる0〜1の任意の数値です。たとえば、前回実績値：180万円、前回予測値：200万円、a：0.9とすると、今回の予測値は182万円（0.9×180万円+ 0.1×200万円）となります。
移動平均法は、在庫数に変化が生じた際に、すでに持っていた在庫と新たに受け入れた在庫の金額を合わせて移動平均単価を算出する方法です。計算式は以下となります。
平均単価＝（受入棚卸資産取得原価+在庫棚卸資産金額）÷（受入棚卸資産数量+在庫棚卸資産数量）
加重移動平均法は、移動平均法の考え方を基にしつつ、加重係数によって最新のデータに重きを置いて計算するという方法で、最新の需要変化を反映できるという特徴があります。以下のような計算式となり、過去月になるにしたがって加重係数は下がります。
加重移動平均＝（X月の加重係数×X月の販売数量）＋（Y月の加重係数×Y月の販売数量）＋…＋（Z月の加重係数×Z月の販売数量）
需要予測計算について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
需要予測の主な計算方法や、計算を手助けするツールなどがよくわかる内容となっています。
需要予測の計算方法とは?おすすめツールについても徹底解説!
在庫管理における需要予測を行うための具体的な方法としては、以下の3つがあります。
最も身近で簡単な方法としては、エクセルを使った需要予測が挙げられます。エクセルにはFORECAST関数やTREND関数といった需要予測に使える関数があるため、簡易的な分析であればエクセルだけでも対応可能です。
エクセルであれば多くの企業で導入済であるため、追加費用なくすぐに利用できるでしょう。ただし、エクセルを使って需要予測を行うためには、ある程度のエクセル関数の知識や統計の知識が求められます。
在庫管理システムは、企業の在庫データを一元管理できるシステムであり、リアルタイムでの在庫状況の把握などが可能です。在庫管理システムを活用することで、常に最新の在庫データに基づく需要予測ができます。
在庫管理システムの導入にあたっては、導入コストや運用コストが発生するため、あらかじめ社内で予算を確保しておくことが必要です。
在庫管理における需要予測には、AI（人工知能）を使った方法もあります。AIでは、過去の膨大なデータを学習して傾向や規則性などを分析し、今後の予測値を自動的に導き出すことが可能です。
それにより、人間が判断する場合よりも高精度な在庫管理を実現でき、機会損失の回避や在庫コストの削減が期待できます。
AI予測について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
AI予測の仕組み、メリットデメリット、活用事例などがよくわかる内容となっています。
AI予測とは?今知っておきたい仕組みやメリットを解説
在庫管理における需要予測にAIを活用することで、以下に挙げるようなメリットを享受できます。
在庫管理における需要予測にAIを活用することで、予測の精度を向上できる可能性があります。
AIによる需要予測では、商品別や地域別の販売実績など自社が保有するデータに加え、経済指標や気象情報などの外部データも参考に需要予測を行うので、高い予測精度が期待できます。
需要予測の精度について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
精度が上がらない原因や、精度を上げるための方法などがわかりやすく解説されています。
需要予測の精度を上げる方法とは?精度が上がらない原因から解決方法まで解説!
人による予測の場合、データ量が多いと処理が膨大になり、現場の情報をリアルタイムで予測に反映するのは難しいです。そのため、迅速な判断が難しくなってしまうケースがあります。
それに対してAIを活用した需要予測では、大量のデータを短時間で高精度に予測することができるため、判断の迅速化が期待できます。
在庫管理における需要予測にAIを用いることで、業務効率化が図れます。AIを使えば今後の予測値を自動で算出できるため、在庫数の予測を行うために担当者が膨大な情報収集や調査を行う手間が省けます。
これまで在庫管理に多くの時間や手間を費やしていた担当者は、在庫管理業務だけで1日が終わってしまう日もあったでしょう。しかし、AIによって業務を効率化することで、空いた時間を他の業務に割り当てることが可能です。
在庫管理における需要予測にAIを用いるメリットには、人的ミスの防止も挙げられます。担当者が在庫数の計算や今後の予測値の算出を行う場合、どうしても計算ミスや外部要因の考慮漏れなどが生じるリスクがあります。
一方で、AIであればさまざまな要因や変数が存在していても正確に分析・計算を行えるため、人的ミスによる計算誤りなどを防げるでしょう。
AIを活用した在庫管理の需要予測によって、顧客のニーズに適切に対応できるようになります。AIによって高精度な需要予測を行うことで、在庫切れリスクを低減し、常に顧客の需要を満たすための商品供給を行える可能性が高まるからです。
顧客にとっては欲しいタイミングで欲しい商品を購入できるようになるため、商品や企業に対する満足度・信頼度の向上につながるでしょう。
AIを用いた在庫管理の需要予測は、さまざまな業界で活用されています。ここでは、AIを用いた在庫管理の需要予測事例について、以下の業界の事例を紹介します。
ある流通系のグループ企業は、他社と共同でAI分野の事業強化を図っており、AIを活用した店舗における顧客数や売上の需要予測を行っています。小売業は展開する商品数が多く、同じブランドの店舗でも地域によって客層にバラつきがあるため、販売実績や売上を高精度に予測することが重要です。
あるアパレルメーカーは、需要予測の精度向上を図るため、AIを活用した自動発注システムを導入しました。アパレル業界においてはトレンドを反映した商品展開が重要になるため、過去の販売データなどを解析することで、適切な発注量の自動計算をしています。また、気温など気象状況によっても洋服の販売量が変わるので、気象情報を加味した需要予測を行っています。
ある薬品メーカーでは、生産計画や仕入れ計画の精緻化を図るために、AIを用いた需要予測システムを導入しました。AIによる高精度な需要予測を行うことで、仕入れ量や生産量、各販売拠点へ配送する商品量の適正化を実現しています。
在庫過多にならないかつ、在庫不足による機会損失を発生させない生産量を実現するためには、精度の高い需要予測に基づいて、仕入れ・生産・流通の総合的なコントロールが求められます。
製造業における需要予測について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
適正在庫を維持するための計算方法などがわかりやすい内容となっています。
製造業における適正在庫とは?計算方法や活用方法について解説!
在庫管理における需要予測とは、在庫量や仕入れ量を適正に保つために、商品に対する需要を予測する取り組みや業務を指します。需要予測によって、機会損失の回避や在庫コストの削減、資金の有効活用につながります。
在庫管理における需要予測を行うための具体的な方法としては、エクセルや在庫管理システム、AIを用いた方法があります。なかでも、AIを用いた需要予測を行うことで、業務効率化や人的ミスの防止、顧客満足度の向上などのメリットが期待できるでしょう。
AIを用いた在庫管理の需要予測は、さまざまな業界で活用されています。
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