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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。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。
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在庫管理において需要予測を行うべき理由としては、主に以下が挙げられます。
自社商品に対する需要が増加した場合、売上を拡大する大きなチャンスとなります。しかし、その際に需要に応えるだけの在庫がなければ、せっかくのチャンスを逃すことになってしまうでしょう。
反対に、いつでも販売できるように大量の在庫を抱える場合、商品の保管費用などのコストなどが大きくなります。加えて、使用期限のある商品の場合、売れ残った商品は廃棄することになり、無駄なコストが生じてしまいます。
需要予測によって常に必要な分だけの在庫数に保つことで、無駄な在庫コストを抑制し、より多くの資金を捻出することが可能です。そして捻出した資金をマーケティング活動やIT投資などに有効活用することで、さらなる企業利益の拡大を目指すことができるでしょう。
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。
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。
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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