在庫管理の需要予測とは

需要予測の目的

まず在庫管理の目的は、適正在庫を保つことです。
在庫を持ちすぎれば不良在庫として無駄なコストが発生し、在庫が不足すれば需要に応えきれずに機会損失を起こしてしまう可能性が有ります。

そこで必要になるのが在庫管理の為の需要予測です。
需要予測の目的は、市場の需要を予測し、在庫状況を適正な状態にコントロールすることにあります。

需要予測の重要性

需要予測を正しく行うことができると、過不足無い適正在庫を確保することができ、不要なコストの増加や機会損失のリスクを減らすことができます。

この需要予測によって利益を最大化することで、確保した資金を元にマーケティング活動やIT投資などの取り組みといった競争力増加の為の投資に繋げることができます。

需要予測以外の在庫管理の手法

在庫管理を行う手法は需要予測以外にも存在します。
ここでは以下2つの手法について紹介します。

標準偏差による在庫管理

この手法は標準偏差によって安全在庫量を調整する方法です。
標準偏差は需要のばらつきの大きさを表す為、標準偏差が大きい場合は安全在庫を多く持ち、標準偏差が小さい場合は安全在庫を少なく持てばよいことになります。

計算式としては以下のようになります。

安全在庫＝標準偏差×安全係数×√（発注間隔＋調達期間）

この安全係数とは「どの程度の欠品リスクなら許容できるか」を係数にしたものです。
例えば、「100回のうち5回は欠品しても許せる」という場合は欠品許容率5％になります。
一般的には欠品許容率5％（安全係数1.65）が用いられます。

基準在庫による在庫管理

この手法は基準在庫（適正在庫）を保つことで、最小限の在庫数を確保しつつも、欠品を出さないようにする方法です。

具体的には、商品の出荷量（需要）と商品を作る為の生産能力（供給）を考慮し、発注を行うタイミングで将来どれだけ商品が出荷、もしくは供給される量と供給までのリードタイムを含めて発注（在庫を確保）すべき量を決定します。

例えば毎月1日に発注を行うとすると、次月1日までの需要と次月に発注をしてから供給されるまでのリードタイムを考慮して基準在庫を決定し、発注（在庫を確保）します。

在庫管理において需要予測を行うメリット

在庫管理における需要予測ができると享受できるメリットには様々なものがあります。
今回は以下3つのメリットをご紹介します。

来客者数の予測ができる

1つ目のメリットは需要予測によって来客数の予測ができることです。
来客数の予測ができると、確保しなければならない在庫の量や必要なスタッフの人数も予測できます。
これによって無駄なコストを削減することが出来ます。

市場予測ができる

2つ目のメリットは市場予測ができることです。
市場予測ができると今後ニーズが発生する商品やサービスを予測することができ、新商品の開発や仕入れに役立てることが出来ます。

販売機会の損失を防止する

3つ目のメリットは販売機会の損失防止です。
需要予測が出来ていると、需要に対する必要な在庫量が分かり、適切な発注量などを決定することが出来ます。

需要予測の４つの計算式

需要予測を行うためには、過去の在庫推移や現在の在庫状況などを、在庫管理の為の計算式に割り当て計算を行う必要があります。

今回は計算式の中でもよく使われているものについてご紹介します。

移動平均法

移動平均法は在庫に変化があるたび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して取り扱う計算法です。
1月に100個の商品を１万円で仕入れ、2月に50個の商品を5000円で仕入れた際の計算式は以下のようになります。

(2月仕入れ金額5,000円＋在庫10,000円)/（仕入れ個数50個＋在庫個数100個）＝100円

時系列分析法

時系列分析法は時間によって変化するデータをもとに需要を予測する方法です。
例えばお店への来客数、株の値動きなどのデータが時系列によって変化するデータとして挙げられます。

加重移動平均法

加重移動平均法は過去になるに従い、加重係数（重み）を等間隔で減少させていく平均方法で、直近のデータほど重く扱います。
計算式としては以下のようになります。

加重移動平均＝（任意の月の加重係数×任意の月の販売数量）＋　…

指数平滑法

指数平滑法は過去の予測値と実績値を用いて需要予測をする方法です。
この手法では前回実績値が前回予測からどれだけ外れたかを算出し、それに任意の係数aをかけて修正値を求めることで、前回の予測値に加減して予測値を算出します。
計算式としては以下のようになります。

予測値＝a×前回実績値＋（1-a）×前回予測値

aには0以上1未満の任意の数字を設定します。
aの設定値は１に近いほど実績データの中でも新しいデータを重視した予測になり、0に近いほど過去データの傾向を重視した需要予測が行えます。

需要予測の精度を上げる３つのツール

需要予測をご自身で計算して行う方法について先述しましたが、ツールによって需要予測を行う方法も存在します。今回は一般的に用いられているツールを3つご紹介します。

エクセル（Excel）

Microsoft社の表計算ソフトであるExcelでも需要予測を行うことが可能です。
様々な企業で既に導入済みであることが多い為、始めやすさがメリットです。
うまく使いこなすには関数の知識や統計、データ可視化の知識が必要な場合があります。

在庫管理システム

在庫管理システムに搭載されている需要予測機能を使うことで在庫の適正化も可能です。
在庫管理システムはあらゆる在庫を一元管理できるようなシステムであるため、リアルタイムな在庫データを入手可能です。この方法を用いれば常に最新の在庫データを用いた需要予測が可能になるでしょう。

AI（人工知能）

近年ではAI（人工知能）を用いて需要予測を行う方法も登場しています。
企業が蓄積してきた大量の過去データを用いて、AIが自動的に予測値を算出してくれます。
初心者向けのものから、玄人向けのものまで様々なサービスがあるため、使いこなせるかをよく吟味してから利用するとよいでしょう。

需要予測におけるAIの有効な活用方法については、こちらのリンクをご覧ください。
AIによる需要予測とは？メリットとデメリットも解説

まとめ（需要予測で適切な在庫管理をしよう）

今回は需要予測の目的とメリット、需要予測の計算方法とツールをご紹介しました。
需要予測を行う方法やツールは複数あるため、まずはお抱えの課題や目的に応じて、導入しやすいものから検討してみてはいかがでしょうか。