在庫管理での需要予測とは？メリット、計算式、方法
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在庫管理においての需要予測とは
在庫管理における需要予測とは、適正在庫を保つために自社の商品がどれくらい売れるかを予測することです。
統計データや過去の売り上げ数といったデータを参考に、どれくらい売れるかを予測することで販売機会の損失を防ぎ、売り上げの減少を回避できます。また、商品が売れた後にどれくらい補充するかといった算段を立てる際にも使用されるため、適正在庫を保つためにも重要です。
需要予測は季節性、トレンド、ノイズの3つが大きく影響します。この3つに加えて、過去の販売データや市場動向を交えて、基準在庫や安全在庫を算出します。
需要予測は必ずしも当たるとは限りません。しかし、需要予測を事前に行うことで、外れた際の対策を立てやすくなります。
需要予測をする目的
需要予測をする目的は、在庫数を適切な数に保つことで、ムダな損失を防ぐことです。需要予測を行わずに在庫管理を続けると、過剰在庫によるコストの増大や、在庫不足による機会損失を招くリスクがあります。
たとえば、冬の時期はこたつやストーブといった暖房器具の需要が高まります。とくに、北海道や東北といった寒い地方は9月から需要が高まるといったデータを持っていると、あらかじめ暖房器具を仕入れておくことで利益の向上が可能です。
反対に、沖縄のように暖かい地方では、暖房器具の需要が低い傾向にあるため、前年の販売データを参考にしながら在庫を調整することで、保管コストを減らせます。
このように、適切な在庫数にしてムダなコストを削減するために、需要予測を行います。
需要予測の重要性
需要予測は事業を拡大させ、利益を最大化させるために必要不可欠です。需要を予測して在庫管理を行うことで、経営効率の向上につながります。また、コストの削減や、顧客満足度の向上にもつながるため重要です。
たとえば、需要を予測して仕入れ数を調整すれば、適正在庫を保てます。適正在庫をキープできれば、空いた保管スペースの有効活用が可能です。また、人員を過度に配置する必要がなくなり、コア業務に集中できるようになるため、業務の効率化ができます。
また、適正在庫を保ち欠品をなくせれば、顧客が欲しいときに商品の入手が可能です。したがって、機会損失を防ぎ利益の向上ができるとともに、顧客満足度の向上につながります。
在庫管理で需要予測をするメリット
在庫管理で需要予測をするメリットは次のとおりです。
- 市場予測が可能になる
- 機会損失を防げる
- 人為的ミスを防げる
- 在庫管理を効率化できる
それぞれ詳しく解説します。
市場予測が可能になる
在庫管理で需要予測をすることで、市場予測が可能になります。需要予測は季節性、トレンド、ノイズの3つが影響するため、過去の売れ行きデータを活用するのが重要です。
たとえば、水着は夏の時期に需要が高まる商品です。しかし、沖縄のように暑い地域では海開きが早いため、他の地域と比較して早い時期から水着の需要が高まります。反対に、北海道や東北といった寒冷地域では、海開きが遅いため、水着の需要が高まる時期も遅くなります。
また、水着はファッションであるため、トレンドによって売れ行きが左右されます。流行の水着デザインをチェックすることで、需要が予測しやすくなります。
このような過去のデータを活用し、季節要因を考慮することで市場が可視化できます。市場を可視化し、過去の売り上げデータを参考にすることで適切な在庫を確保し、利益を向上できるでしょう。
機会損失を防げる
需要予測を活用することで、販売機会を逃してしまうことが減り、機会損失を防げます。顧客の需要に応じたタイミングで商品を提供できないと、売り時を逃すことにつながってしまいます。
たとえば、夏場は水分補給を多く必要とするため、スポーツドリンクの需要が高まります。需要を予測しないで在庫量を抑えてしまったら、売れたはずのスポーツドリンクの利益を失ってしまいます。
反対に、スポーツドリンクの在庫を適切に補充できる体制が整っていれば、求める顧客に対して確実に提供できます。
季節が進んで涼しくなるとスポーツドリンクの需要が減り、夏場ほどの売り上げは期待できません。在庫補充が適切でないと需要がある時期に売れなくなってしまうため、需要予測は重要です。
人為的ミスを防げる
需要予測を活用してデータを用いた在庫管理を行うことで、人為的なミスの防止が可能です。データを活用しないで勘や経験に頼った需要予測をすると、予測精度が低くなる可能性があります。また、業務の属人化にもつながります。
人為的なミスを防ぐには、次のデータを用いて統計を出すことで、需要予測の精度向上が可能です。
- 販売データ
- 季節、天候
- 曜日、時間帯
- 競合情報
- トレンド
また、データを用いた需要予測にはシステムの導入が効果的です。在庫管理システムは需要予測が備わっているシステムがあり、知識なしで需要予測ができます。また、在庫情報を一元化し、リアルタイムで在庫の変動がわかるため、業務の効率化にもつながります。
在庫管理を効率化できる
需要予測をすることで、在庫管理の効率化が可能です。需要を予測すれば、補充タイミングを最適化できたり、余剰在庫を削減できたりします。
たとえば、需要を予測して余剰在庫を削減できれば、空いた保管スペースを別の業務の作業スペースに割り当てられるようになります。
また、人員の調整も可能です。需要の予測に基づいて人員の数を調整できるため、ムダな作業工程を減らしたり人件費の節約ができたりします。
さらに、商品の保管期間を短くできるため、在庫商品の劣化を防いだり管理コストを削減できたりします。
需要予測の4つの計算式
需要予測には次の4つの計算式が使用されます。
- 時系列分析法
- 移動平均法
- 指数平滑法
- 加重移動平均法
それぞれ詳しく解説します。
時系列分析法
時系列分析法とは、時間の経過によって変化するデータを統計的に分析する方法です。季節変動による変化やトレンドも分析要素に入りますが、過去の販売データを用いるのが一般的です。
たとえば、クリスマスケーキのような特定の時期に売り上げが大きく上がる商品が挙げられます。クリスマスケーキの需要は12月25日までは高いですが、26日以降は大きく需要が減ります。前年の売り上げや販売数を参考に在庫を決めるといった使い方が効果的です。
注意点は予想が必ず当たる訳ではないことと、データが少ないと精度が落ちることです。そのため、予測が外れた際のリスクヘッジやデータの量を考慮することが求められます。
移動平均法
移動平均法とは、すでに在庫として抱えている商品の原価と、新しく仕入れた商品原価の平均を算出し、需要予測をする方法です。
商品を仕入れると商品原価全体の平均額が変わるため、移動平均法を用いる際は仕入れのたびに計算が必要なのが特徴です。頻繁に計算をするため、いつでも在庫の単価把握ができ、精度の高い予測ができます。
したがって、仕入れ額の変動に左右されない在庫管理ができるようになり、適正在庫の確保が可能です。
移動平均法は次の計算式で求められます。
移動平均単価＝（受入棚卸資産の評価額＋在庫棚卸資産の金額）÷（受入棚卸資産数量＋在庫棚卸資産数量）
指数平滑法
指数平滑法とは、過去の予測と実績をもとに需要を予測する計算方法です。計算式は次のとおりです。
予測値＝α×前回の実際データ値＋（1-α）×前回予測
計算式のaは平滑定数、平滑化係数と呼ばれており、必ず0以上1未満の数字となります。分析者が任意で設定可能です。
指数平滑法は直近のデータを重視するため、高い精度であるのが特徴です。たとえば、ダウンジャケットのように冬に需要が高まり、それ以外の季節では需要が下がる季節変動がある商品の場合、前回のデータを重視することで、翌年の冬における需要予測ができるようになります。
また、計算式がシンプルであるため、データ分析に慣れていない方が取り組みやすい点がメリットです。
加重移動平均法
加重移動平均法とは、時系列データを用いた分析手法のひとつです。直近のデータに重みを与えながら、過去データも参考にして需要を予測します。直近のデータに重みを置くため、変動が反映されやすく、より正確にトレンドを把握できるといった点がメリットです。
デメリットは平滑化するため、急激にトレンド変化した際に変化を捉えにくくなる可能性があることです。
加重移動平均法は、需要予測以外に金融市場における株価データの分析に使用されたり、在庫補充量の設定に使われたりします。
在庫管理の需要予測を行う方法
在庫管理の需要予測を行う際は次の方法を活用するのが一般的です。
- AIを活用する
- Excelで関数を利用する
- 在庫管理システムを利用する
それぞれ詳しく解説します。
AIを活用する
近年、需要予測をするためにAIを活用する企業が増えています。AIは過去の大量のデータを参考にして、自動で需要予測をしてくれます。AIを活用するメリットは、季節やトレンドを考慮した需要予測ができることです。
たとえば、全国展開をしているコンビニは地域やイベント開催状況に合わせて仕入れを行う必要があります。大規模なイベントが開催される場所にある店舗では、他の店舗よりお弁当や飲み物を多く仕入れる必要がありますが、どれくらいの量を仕入れるべきかをAIが判断してくれます。
また、仕入れ担当者が発注数やタイミングを考える必要がなくなり、業務の効率化やヒューマンエラーが防止できるのもメリットです。
Excelで関数を利用する
需要予測に限らず、分析を行う際に多く用いられるのがExcelです。そのため、気軽に始めやすいといった特徴があります。Excelで需要予測を行う際は関数を使用し、過去のデータを当てはめることで予測可能です。
用いられる関数で代表的なものは回帰直線を用いるFORECAST関数や、重回帰分析で予測するTREND関数、過去のデータを用いて売上金額の平均的な伸長率を求めるSLOPE関数などがあります。
また、関数以外にも予約シート機能を用いることでも需要予測が可能です。
気軽に始められやすい反面、関数の理解や慣れが必要であることや、外的要因を考慮した需要予測が難しいといったデメリットもあります。
在庫管理システムを利用する
在庫管理システムの中には、需要予測ツールを備えているサービスがあります。在庫管理システムとは、在庫の数や仕入れから入荷までの商品情報といった情報をリアルタイムで管理できるシステムです。
たとえば、スキャナーを使用してバーコードを読み取るだけで、現在どこに商品があるのかがわかります。また、在庫を移動した際はその位置情報がリアルタイムで自動反映されます。
システムを利用して需要予測をすることで、効率的かつ正確な予測が可能となりますが、在庫管理システムのメイン機能ではないため、導入前に需要予測の機能があるかの確認が必要です。
在庫管理システムは、在庫情報の可視化と需要予測を同時にできるシステムであるため、業務の効率化もしたい企業は導入を検討するといいでしょう。
在庫管理システムの導入で在庫を正確に予測しよう
在庫管理において需要予測は、在庫数を適切に保ち、ムダな損失を防ぐために重要な要素です。需要予測を行わずに在庫管理をすると、過剰在庫や機会損失につながる可能性があります。一方で、需要予測を行うことで正確な市場予測が可能になり、人為的ミスの防止にも寄与します。
在庫管理の需要予測を行う方法にはAIを活用する、Excelで関数を利用するといった方法がありますが、需要予測や在庫予測を正確にする手段が在庫管理システムです。在庫管理システムを活用すれば需要予測だけでなく業務効率化や収益改善も期待できます。
システムを選ぶ際は各システムを比較し、気になるシステムの資料をダウンロードして自社に合うのか検討してみましょう。
