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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あり、正しく行うことで、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。
発注数を決定するために適した需要予測の手法の選び方は？
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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。
企業が在庫管理を効果的に維持するためには、資産である材料の調達や製品の入出庫業務をスムーズに行うための需要予測が不可欠です。在庫管理の目的としては、以下の5つが挙げられます。
企業が在庫を抱える要因には、以下の問題が考えられます。
在庫とは、生産や販売の目的で仕入れた原材料や製品のうち、まだ現金化されていないものを指します。適切な在庫管理のためには、在庫状況を把握し、在庫数や回転率、利益率の高い商品、動きのない「滞留在庫」がないかを確認し、発注やマーケティング戦略を考える必要があります。
在庫管理が不十分だと企業の利益を損なう可能性があり、売上に直結するため、在庫管理は非常に重要な業務です。保管場所での管理を怠れば、売上の減少などに繋がる可能性があるため、製造から販売、経理に至るまで、部門間の連携を強化し、企業全体で継続的に管理することが求められます。
在庫リスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事もご覧ください。
在庫を抱えることのメリットとデメリットやリスク、そしてリスクに対してどのように対応するべきかについてわかりやすい内容になっています。
在庫リスクを減らすには？在庫を持つメリットやデメリットも紹介
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。
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。
需要予測が当たらない理由と、予測の精度を上げるための方法がわかりやすい内容になっています。
需要予測が当たらない5つの理由とは？需要予測の精度を上げる方法についても徹底解説！
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。
エクセルを使った在庫予測について詳しく知りたい方は、下記の記事もご覧ください。
在庫予測の基本や、エクセルを活用した具体的な方法がわかりやすい内容になっています。
在庫予測をエクセルでする方法とは？【画像解説】
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。
AI（人工知能）は、人間の脳の働きをコンピュータ上で模倣する技術を指します。人間は複雑な状況からパターンを見つけ、未来の出来事を予測する能力を持っていますが、AIはこれを機械で実現しようとするものです。
AIは、過去のデータを学習してパターンを見出すことができます。このプロセスは機械学習と呼ばれ、AIはそれを通じて得たパターンに基づいて結果を生成します。
AIの応用範囲は非常に広く、例として音声認識技術を使ったスマートスピーカーや、画像認識技術を応用した自動運転車が挙げられます。また、AIを活用することで、商品の需要や来客数といった未来の傾向を予測することが可能です。
例えば、季節や気温が売上にどのように影響を及ぼしているのかを分析したり、販売データから人気商品の特徴を抽出することができます。需要予測には様々な手法があり、AIを使うことでより正確な予測を行うことができます。
AIによる需要予測について詳しく知りたい方は、下記の記事もご覧ください。
AIを活用した需要予測の基本知識や、注目を集める社会的背景、活用のメリット・デメリット、具体的な導入手順などがわかりやすい内容になっています。
AIによる需要予測とは？導入事例や活用手法、メリットも詳しく紹介
発注と在庫の管理をうまく行うには、発注リードタイムを短くし、在庫を適切に管理することが重要です。しかし、データを分析して正確に発注する作業を人が手動で行うと、時間や人件費がかかり、効率的ではありません。
そこで、AIを活用して需要予測を行うことで、従来人が行っていた発注業務を代替することができ、労働時間の削減や人件費の節約といった多くの問題を解決する助けになります。ここでは、需要予測システムを使用したデータ管理がもたらす具体的なメリットについて詳しく説明します。
AIを活用した需要予測により、これまでスタッフの経験や直感に頼っていた需要予測を、AIが解析することで、膨大なデータを基にした信頼性の高い分析が可能になりました。これにより、予測の精度が向上し、商品を発注する際の欠品や過剰在庫のリスクを回避することができ、企業の収益性向上に貢献しています。
これまで手作業で行われていた需要予測が、AIの力を借りて効率化されつつあります。これにより、作業時間を大幅に短縮し、人件費の削減が実現可能となりました。さらに、AIを活用した需要予測の導入は、コスト削減や労力の軽減だけでなく、発注ミスを避けるためのプレッシャーをAIが引き受けることで、担当者の心理的負担を和らげる効果もあります。
商品やサービスの発注量を正確に予測することは、ビジネスの効率を高めるために重要です。大手通信企業では、AI技術を活用して、携帯電話の位置情報や気象情報、過去の発注履歴をもとに、地域ごとの30分後の発注ニーズを予測するサービスを提供しています。この予測は、需要に応じて色分けされ、管理者が一目で確認できるため、効率的な在庫管理と発注が可能です。また、タクシー業界でも同様の技術が活用され、乗車需要を予測し、効率的な運行を支援しています。これにより、業務の効率化と顧客満足度の向上が実現します。
老舗飲食店の導入事例です。同社では、的中率9割の来客予測AIを導入し、導入前後で売上4倍・利益率10倍という驚異的な結果を出しています。
同社のAIでは、翌日の来客数・注文数を高い精度で予測可能です。これにより、翌日の来客に向けた食材の準備を無駄なく行うことができます。無駄な食材仕入れを抑えつつ、料理時間の短縮や廃棄コストの削減につながっています。
さらに、1時間単位で来客数が予測できるため、事前に最適な人員配置も計画可能です。短期だけでなく長期的な来客需要も予測できるため、従業員のシフトや休暇取得にも役立ちます。同社では実際にAIの来客予測を元に2週間連続で従業員を休ませる施策も実行しており、売上改善だけでなく従業員の満足度向上にも良い影響を与えました。
大手スーパーマーケットでは、AIを活用した需要予測により、作業時間の大幅な削減を達成しました。AIは、過去の販売データや気象情報、商品の特性に基づいて需要を予測し、各店舗における商品の発注数を自動的に決定するシステムを導入しています。以前から自動発注システムを利用していた同社ですが、賞味期限が長い食品や日用品に限られていました。生鮮食品を含む全商品をより高精度で自動発注することを目指し、AIの導入に踏み切ったのです。
試験導入を経て、現在では全国の240を超える店舗でAIによる自動発注システムが稼働しています。特に牛乳などの日配品においても、AIが高い予測精度を発揮し、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による需要の変動にも対応しています。これにより、欠品や食品廃棄の増加を防ぎ、最適な発注量の計算が可能となっています。AIの導入によって、年間でおよそ20万時間の発注業務の時間削減が見込まれています。
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。
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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。
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