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原材料や部品などの発注数を決めるうえでは、適切に需要予測を行うことが重要です。正しく需要予測を行うことで、過剰在庫の抑制や販売機会の損失回避などにつながります。しかし、小売業や製造業の発注担当者のなかには、「なんとなくで発注数を決めてしまっている」という方もいるのではないでしょうか。
そこで本記事では、発注業務における需要予測の重要性や手法、需要予測モデルなどを解説します。
おすすめの需要予測ツールについても理解できる記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
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発注業務において原材料や部品の発注計画を立てる際に、経験や勘で発注数を決めている担当者も少なくないでしょう。しかし、人による判断だけでは市場動向を十分に捉えることができず、発注数が多すぎたり少なすぎたりしてしまうおそれがあります。
需要予測の結果に基づいて発注業務を行えば、市場動向に関するさまざまなデータを総合的に加味し、発注業務の精度は高まります。それにより、過剰在庫の抑制や販売機会の損失回避などを実現することが可能です。在庫の適正化によって企業の利益が拡大し、さらなる事業発展につなげていくことができるでしょう。
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続いて、発注業務における発注タイミングや発注量を決めるために一般的に活用される3つの手法について解説します。
ダブルビン法とは、ひとつの在庫に対して2つの置き場を用意し、在庫管理をしていく発注方法です。「ツービン法」や「複棚法」、「2棚方式」とも呼ばれます。ダブルビン法を用いることで、目視での在庫量の判別や在庫の先入れ・先出しができるようになります。また、発注伝票の作成を効率化したり、在庫台帳が不要になったりすることもメリットです。
その一方で、在庫の品目数が増加するにつれて在庫量も増え、広い保管スペースが必要となる点がデメリットです。
定期発注方式は、発注リードタイム（発注間隔）を決めたうえで、「発注量」を予測していく計算方法です。定期発注方式の主なメリットは、事前に発注日・入庫日が決まっているため発注計画が立てやすく、発注忘れを防げることです。また、その時の在庫量や市場動向に応じて発注量を柔軟に調節できるメリットもあります。
その反面、毎回の発注業務でその時の在庫状況を確認したり、需要予測を行って発注量を計算したりしなければならない手間がデメリットです。定期発注方式は発注量を調節できるため、単価が高く消費期限が短い商材などに向いているといえるでしょう。
定量発注方式は、発注量を事前に固定したうえで、在庫量に応じた発注点（発注するタイミング）を予測していく計算方法です。先ほどの定期発注方式は「毎月1回」のように発注時期が決まっているのに対し、定量発注方式は「在庫が○○個以下になったら△△個発注する」のように発注量が決まっている点が大きな違いです。
定量発注方式のメリットとしては、発注量が毎回固定であるため、定期発注方式のように発注を行う度に需要予測を行う手間がかからない点などが挙げられます。
一方で、発注量が固定であることから、急激な需要の変動が発生した際に柔軟に対応しにくい点はデメリットです。定量発注方式は、単価が安く需要が安定している商材などに向いているといえるでしょう。
ここでは、在庫管理における需要予測モデルとして、以下の4つを紹介します。
移動平均法は、在庫の仕入れの度に平均単価を算出して売上原価とし、棚卸資産の評価額とする計算方法です。仕入れの度に平均単価を算出し直すため、市場動向の変化や仕入価格の増減などが生じた際でも柔軟に対応できる点がメリットです。
ただし、平均単価の計算回数が多くなるため、担当者の負担が大きくなる点がデメリットとなります。移動平均法は、短期間でのトレンド変化や季節変動を平準化したい場合などに効果的な手法であるといえるでしょう。
指数平滑法は、前期の実績値や予測値をもとに、今期の予測値を求めていく手法です。市場のトレンドや需要の不規則な変動にも対応しやすく、発注業務では短期間の正確な需要予測を必要とする場合などに有効です。
市場動向の変化に対応しやすいことから、指数平滑法は定期発注方式における発注量の予測に活用されるケースが多くなります。
回帰分析法は、ある結果に対して、要因となるさまざまな事象がどの程度影響しているのかを明らかにするための統計的手法です。具体的には、需要（結果）に影響を与えるさまざまな要因（価格・プロモーション・季節性・経済指標など）を特定し、要因に基づいて需要予測を行います。
発注業務においては、たとえば特定のプロモーション施策を行った商品の需要予測などに適しています。
加重移動平均法は、移動平均法で算出された値に期間別の情報を加味し、最新データに比重を置いて算出する手法です。直近の市場動向やトレンドをより重視したい場合などに用いられます。
発注業務では、季節性の影響を受けやすい商品や、直近の市場動向・トレンドによる影響が大きい商品などに適しています。
現状の需要予測においては、以下のような課題が存在しています。
需要予測の課題に関しては、こちらの関連記事も併せてご確認ください。
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需要予測のモデルの選定にあたっては、需要予測モデルに対する深い理解が必要です。発注業務において需要予測をどのように行っていくのか要件を決めたうえで、目的に応じた適切な需要予測モデルを採用し、需要予測モデルを正しく活用していく知識やスキルが求められます。
適切な需要予測モデルを選定・活用できていない場合は、十分な予測精度が得られなくなるため注意が必要です。
発注業務などにおける需要予測は、人が経験と勘によって実施しているケースも多くなります。人の経験と勘に依存した予測の場合、時には予測が当たることもあるかもしれませんが、高精度な需要予測を持続的に行っていくことは困難です。
また、担当者によって予測精度のばらつきなどが生じたり、特定の担当者に依存した属人的な需要予測になったりする課題も挙げられます。
前述のような需要予測の課題を解決し、発注数の適正化を実現していくうえでは、以下の方法を用いることが効果的です。
オーソドックスな数値管理や計算を行いたい場合は、エクセルの活用が有効です。また、エクセルには機能として需要予測に使用できる関数が搭載されており、エクセル関数を用いて需要予測を行うことも不可能ではありません。
ただし、エクセルでの需要予測には限界があるため、エクセルはあくまでも数値の管理・計算を行うためのツールとして利用したほうがよいでしょう。
高精度な需要予測を実現したい場合は、需要予測AIツールの活用が有効です。需要予測AIツールを使えば、専門知識がなくても簡単にオリジナルAIモデルの構築・運用ができ、予測結果の出力も画面のクリックによって迅速に行えます。
需要予測の目的やインプットするデータに合わせて、最適なアルゴリズムを自動で組み合わせることができ、高精度な予測が可能です。発注業務においても、需要予測AIツールの活用により、発注数の予測精度を上げることができるでしょう。
発注業務で需要予測AIツールをお探しの担当者には「Deep Predictor」がおすすめです。Deep Predictorは、専門知識がなくても誰でも簡単に活用できる需要予測AIツールであり、データに合わせて複数のアルゴリズムで学習を行います。そして、それぞれのアルゴリズムの長所を活かしたオリジナルのAIモデルを構築することで、高精度な予測を実現することが可能です。
Deep Predictorを使えば、過去の来店データや天候情報・祝日などの外部要因に関するデータを収集し、過去のパターンをモデル化することができます。それによって高精度な需要予測を行えるとともに、最適な施策とその根拠、定量的な効果も導き出せるため、生産管理やマーケティングなどさまざまな場面で有効活用できます。
発注業務においては、過剰在庫の抑制や販売機会の損失回避のために、適切な発注数を予測することが重要です。しかし、人の経験と勘による属人的な予測になっているケースも多く、担当者の知識・スキルに依存せずに高精度な需要予測を行うことが求められます。
発注数の適正化を実現していくうえでは、需要予測AIツールを活用することが有効です。発注業務における需要予測の精度向上を実現するにあたっては、「Deep Predictor」の活用がおすすめです。
Deep Predictorでは、過去の需要データや天候データ、カレンダー情報、市場トレンドといったさまざまなインプットデータを総合的に解析し、高精度な需要予測を実現することが可能です。プログラミング不要のノーコードツールであり、直感的なユーザーインターフェースを備えているため、誰でも簡単に画面操作や予測結果の出力、施策の検討などができます。
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