在庫予測

在庫予測とは？

在庫予測とは、企業が顧客の需要を満たすために将来必要となる在庫を、過剰在庫や品切れを避けつつ予測するプロセスです。過去の販売データ、市場動向、その他の要因を分析し、特定期間に必要な在庫量を見積もります。

需要を正確に予測することで、企業は以下を実現できます：

• 在庫水準の最適化
• 保管コストの削減
• 業務全体の効率向上

在庫予測はサプライチェーン管理において重要な役割を果たします。顧客が求めるときに商品を提供できることで顧客満足やロイヤルティが向上します。正確な予測は、サービスレベルと在庫コストのバランスを取り、品切れや過剰在庫のリスクを最小化します。需要を理解し予測することで、企業は仕入れ・生産計画・リソース配分に関する意思決定を最適化できます。

在庫予測はどのように使われるのか？

企業は在庫予測を活用して、在庫水準を顧客需要と合わせながらコストを管理し、最適な在庫確保を実現しています。主な用途は以下の通りです。

品切れの最小化

• 品切れは、顧客が商品を購入できず販売機会を失う原因となります。
• 在庫予測により将来の需要を予測し、適切な在庫を維持できます。
• 販売動向やパターンを分析することで、在庫が減少しそうな時期を予測し、先回りして補充できます。

在庫保管コストの削減

• 過剰在庫は資金を拘束し、保管（倉庫、保険、陳腐化など）コストを発生させます。
• 予測により適切なタイミング・数量で発注し、不要な在庫を減らせます。
• 在庫最適化はコスト削減とキャッシュフロー改善に貢献します。

商品の廃棄削減

• 特に生鮮品では、過剰在庫が期限切れによる廃棄を招くことがあります。
• 予測によって動きの遅い商品や今後の販売見込みを把握し、発注量を調整できます。
• 実需に合った在庫を維持すれば廃棄ロスが減り、収益性も向上します。

在庫予測の主要概念

効果的な在庫予測のためには以下の概念理解が不可欠です。

リードタイム需要

• リードタイム：発注から在庫入荷までの期間
• リードタイム需要：リードタイム中に販売される製品数量

計算式：

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

例：
平均リードタイム5日、平均日販20個の場合：

lead_time_demand = 5 * 20  # 結果：100個

この場合、リードタイム中に100個の販売が見込まれます。

販売動向の測定

• 過去の販売データを分析し（季節性や成長傾向など）パターンを把握
• 今後の変化（例：繁忙期の増加）に合わせて予測を調整
• ツール例：移動平均、前年比較、統計モデルなど

発注点

• 新たな発注を行うべき在庫水準
• リードタイム需要と安全在庫を考慮

計算式：

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

例：
リードタイム5日、平均日販20個、安全在庫50個の場合

reorder_point = (20 * 5) + 50  # 結果：150個

在庫が150個になったら発注します。

安全在庫

• 需要や供給の不確実性に備えるための余剰在庫
• 変動に対するバッファー

計算式：

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

例：
最大日販30個、最大リードタイム7日、平均日販20個、平均リードタイム5日の場合

safety_stock = (30 * 7) - (20 * 5)  # 結果：110個

予期せぬ変動に備え、110個の安全在庫を確保します。

在庫予測の計算式

リードタイム需要の算出

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

リードタイム需要を正確に把握することで、補充期間中も十分な在庫を確保できます。

安全在庫の算出

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

需要・供給の変動幅を反映します。

発注点の算出

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

安全水準を下回る前に発注できるようにします。

在庫予測手法の種類

手法には定性的・定量的アプローチがあります。

定性的予測

• 専門家の意見、市場調査、主観的判断に基づく
• 過去データが乏しい場合や新製品に最適

主な方法：

• 市場調査：アンケート・インタビュー・フォーカスグループ
• デルファイ法：専門家パネルによる合意形成

定量的予測

• 数学モデルや過去データを活用
• 過去の傾向が継続すると仮定

主な方法：

• 時系列分析：過去のデータからパターンを抽出
• 因果モデル：需要に影響を与える要因との関係を分析

トレンド予測

• 販売データのパターンを把握
• 需要増加・減少・安定を予測
• 例：オーガニック商品の販売増加傾向から在庫増加を予測

グラフ予測

• 販売データをグラフ化し、傾向やパターンを視覚化
• 例：折れ線グラフで季節ごとのピークや谷を確認

活用事例と例

在庫予測におけるAIと自動化の活用

AIや自動化技術の進化で在庫予測も大きく変わっています。

機械学習アルゴリズム

• 機械学習モデルは大量のデータを分析し複雑なパターンを抽出、時間とともに精度が向上
• 過去の販売、市場動向、プロモーション、外部要因（天候・経済指標など）も考慮
• 新たなデータを継続的に学習し予測精度を向上

AI搭載在庫管理システム

主なメリット：

• リアルタイム在庫追跡：常時在庫状況を監視
• 自動発注：発注点で自動的に発注処理
• 予測分析：包括的データ分析による需要予測

AI自動化・チャットボット連携

• 顧客インサイト収集用チャットボット
  チャットボットが顧客と対話し、好みやトレンドを予測

  def gather_customer_feedback(): # 顧客の好み収集用チャットボットのコード pass

• サプライヤー自動発注
  発注業務の自動化で手間と遅延を削減

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # サプライヤーへの発注書自動作成・送信コード pass

• 予測分析との統合
  AIと分析を組み合わせて

  • 新たなトレンドを発見
  • 予測をリアルタイムで調整
  • 意思決定を高度化

事例：在庫予測におけるAI活用

ある小売企業が、販売データ・SNSトレンド・経済指標の分析にAIを活用した在庫管理を導入しました。

• 販売データ：売れ筋や季節動向を把握
• SNSトレンド：ハッシュタグや言及数から注目商品の傾向を分析
• 経済指標：消費動向の変化を予測に反映

AIシステムは自動で発注を行い、市場状況に応じて発注点も動的に調整します。

得られた効果：

• 予測精度向上（品切れ・過剰在庫の減少）
• 市場変化への俊敏な対応
• コスト削減（保管コスト減・販売機会損失の最小化）

AIと自動化を活用することで、企業は在庫を最適化し、需要に即応し、競争優位を獲得できます。

在庫予測に関する研究

在庫予測はサプライチェーン管理の要であり、コスト最小化と需要充足の両立を目指します。近年の主な研究例：

1. 不定期需要の確率的予測の組み合わせ
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • 不定期な需要予測における意思決定の不確実性に対し、確率的手法を強調
   • 複数の確率的予測を組み合わせて精度と在庫管理のバランスを取る方法を提案
   • 単独手法よりも組み合わせの方が効果的だがトレードオフも存在

2. 価値ベースの在庫管理
   Grzegorz Michalski

   • 在庫管理を企業価値最大化の視点で再構築
   • 価値最大化を組み込んだ修正版アプローチを提示
   • 在庫戦略と財務目標の整合性向上に寄与

3. 小売在庫管理における意思決定支援のための汎用フレームワーク
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • グローバル化やECによる複雑化に対応した包括的フレームワークを提案
   • 製品セグメンテーションと需要予測を統合し、複数の目標を両立

4. 特徴量に基づく不定期需要予測の組み合わせ：バイアス・精度・在庫への影響
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • 生産現場での不定期需要に対する予測組み合わせ手法に焦点
   • 精度と在庫影響の両面で改善する特徴量ベースのフレームワークを提案

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