在庫発注で需要予測のやり方！予測計算の誤差をなくす方法や自動化も解説

現在では、さまざまな企業がAIを用いた需要予測システムの導入を実践し、在庫ロス、労働時間の軽減、業務効率化などに役立てています。しかし、AIの需要予測にはさまざまな手法があるため、目的や課題に合わせた方法を選ぶなど、予測の制度を高めるためにおさえておきたいポイントがいくつかあります。

本記事では、需要予測を用いた在庫発注の方法、また予測ミスを防ぐために計算の誤差をなくす方法や自動化についても解説していきます。

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需要予測による発注で在庫管理を効率化

近年では、多品種、少量生産が主流になったことから、需要より製品の供給が高くなり「モノ余り」になりやすい時代です。社会の流れや需要を把握した上で予測を行わないと、企業が在庫を抱える可能性があります。

そこで、AIによる需要予測を行うことにより、イベントなどの外的要因も加味した上で分析を行えるようになり、より精度の高い分析ができるようになることから、在庫管理を適切に行えるようになるなどのメリットがあります。

では、在庫発注で起こりがちな問題、課題には具体的にどのようなものがあるのでしょうか？需要予測による発注、在庫管理の目的、在庫を抱える問題点について改めて解説していきます。

在庫管理の目的とは？

在庫管理を適切に維持していくには、企業の資産となる材料調達、完成品の入庫や出庫の業務を適切に行うための需要予測を行う必要があります。在庫管理を行う目的には、売上の増加、顧客満足度の向上、コスト削減、キャッシュフローの向上（在庫は現金であるため)、品質の安定などが挙げられます。

在庫が増える原因と問題点

企業が在庫を抱える原因には、以下の問題が挙げられます。

• 発注数が多すぎる
• 製造から販売、経理部門の連携がとれていない
• マーケティングがされていない
• 在庫の保管場所の管理がおろそかになっている

在庫とは、生産や販売のために仕入れられた原材料や製品のうち、まだ現金化されずに保管されているものを意味します。適正に在庫管理するには、在庫の現状を分析し、在庫数や在庫の回転率、利益のある商品、放置したままでは売れない「滞留在庫」がないかなどを調べた上で発注、マーケティングを行う必要があります。

在庫を適切に管理できないと企業益の損失に繋がる可能性があるため、売上を出すためにも在庫管理は重要な作業と言えるでしょう。在庫の保管場所での管理がおざなりになってしまうと売上の軽減などに繋がるため、製造から販売、経理部門の連携を取りつつ車内全体で継続的に管理することが大切です。

解決には需要予測による発注が必要

上記で紹介した発注数過多、連携ミスなどの問題を解消するには、適切な在庫管理をおこなう必要があります。小売業で適切な在庫管理を行うには、AIによって過去の売り上げ、イベント、災害などの外的要因を含めた膨大なデータから需要を予測し、商品を発注することが望ましいです。小売業などでの在庫の発注を予測する方法には、定量発注、定期発注、ダブルビン法といった方式を用いることができます。

ダブルビン法発注での需要予測

ダブルビン方法とさ、ひとつの在庫に対して2つの置き場（入れ物）を用意し、在庫管理をしていく発注方法です。ダブルビン方法は、ツービン法や複棚法、2棚方式とも呼ばれることがあり、定期発注点方式、定量発注点方式よりも簡単な在庫管理ができる需要予測です。ダブルビン方法の具体的な解説、メリットや課題について説明していきます。

ダブルビン法とは？

ダブルビン法は、2つの置き場（入れ物）のうち一方は常に在庫が満タンになっている状態から、１つの容器がなくなったり、一定量になったら部品を発注する手法です。もう一方から在庫を出庫するようにすることにより、在庫不足を防いでいきます。

メリットと課題

ダブルビン法は目でみて在庫の量がわかる、先入先出しができる、などのメリットがあります。発注伝票の作成が簡単、さらに在庫台帳も不要であり、単価の安い部品には効率的と言えるでしょう。ただし、アイテム数が増えると在庫が増え、スペースが必要となるなどのデメリットも抱えています。

定期発注方式での需要予測の計算方法

定期発注方式では、決まった発注のリードタイム（間隔）での「発注量」を予測していく計算方法です。定期発注方式では、毎回計算するために一定期間ごとの発注を行います。定期発注方式の計算方法、メリットや課題について説明していきます。

定期発注方式の計算

定期発注方式の計算は、以下の計算式で算出します。現在の在庫量は発注時点で使用可能な在庫量、現在の発注残は前月発注したものでまた納入していないものを意味します。

発注量=（発注間隔+調達期間）×平均使用予定量+安全在庫–現在の在庫量–現在の発注残　

また、安全在庫の算出方法は以下の計算式で行います。安全在庫係数は、欠品を許容できる欠品率＝注文に対して商品を供給できなかった割合に対する数値をあらわしています。

安全在庫=安全係数×需要数の標準偏差×√（納入リードタイム＋発注間隔）

欠品率と安全係数の対比は、以下の表の通りとなります。

欠品許容率（％）
安全係数
1
2.33
5
1.65
10
1.29
20
0.85
30
0.53

メリットと課題

定期発注方式では、あらかじめ発注日、入庫日が決まっていることから計画が立てやすく、発注忘れを防げるなどのメリットがあります。さらに、一定の時期に数量を指定して発注すると決まっていることから、在庫過多の時は発注量を減らす、または需要のある時期に発注量を増やすなど、柔軟な対応ができます。

ただし、定期発注方式では毎回正しい在庫数の把握、需要の予測を立てて発注量を計算しなければならず手間がかかるといった課題を抱えています。

定量発注方式での需要予測の計算方法

定量発注方式とは、発注の目安となる在庫量から在庫の残量がいくつに減ったら発注するかを検討し、「発注点」を予測する計算方法となります。定量発注方式での需要予測の計算方法、メリットや課題について説明していきます。

定量発注方式の計算

定量発注方式の計算式は、以下の方法で算出します。

調達期間中平均使用量＋安全在庫＝1日の在庫平均使用量ｘ調達期間＋安全在庫

発注点とは、在庫が何個になったら発注するかという個数であり、安全在庫は、安全を見越して余分に在庫を持つ数量のことです。たとえば、調達期間が3日で「平均使用量」「安全在庫」ともに2個の場合は、発注点は平均使用量（2個）ｘ調達期間（3日）＋安全在庫（2個）=8個となり、在庫が8個になった時点で発注となります。

メリットと課題

定量発注方式は、発注する量が毎回同じであることから、需要の予測を立てるなどの手間がかからず効率化を図れるメリットがあります。ただし、需要が増減した時には素対応が難しいデメリットがあります。需要予測には、変動が少なく安定している製品、単価の安いものが向いています。

発注の誤差をなくすには？需要予測の方法と注意点

前述した方法で需要予測を行うともなると、事務処理の手間がかかります。また、複雑な計算式を利用することから人為的な計算ミス、余剰在庫が発生してしまうなどのケースも少なからずあるでしょう。

その発注誤差をなくすには、実際の発注量と内示数（仮数量）の差を減らすことが大切です。需要予測と実際の需要の差を減らす発注をすることにより需要予測の精度が向上しますのためには、より多くのデータとその分析が必要となります。発注の誤差をなくすために必要な、需要予測の方法と注意点について紹介します。

経験値での予測

人的な予測では、受注の状況、見込み客数などのデータを考慮し、担当者が経験と勘によって予測を行います。ベテランによる経験値での予測は、統計的な予測よりも短いスパンでの見直しができるため、近い将来の予測に向いています。

人的な予測には突発的な状況変化に対応しやすいメリットがあるものの、ベテラン従業員の経験や勘などを頼りにして意思決定を行ってばかりいると、属人的な作業が多くなることから、会社全体に知見が蓄積されず、属人化が進むなどのデメリットがあります。

時系列データ分析での予測

時系列データ分析とは、移動平均法、指数平滑法に季節変動やお客様からのデータを入れ、時間の経過に沿って需要予測をシミュレーションする手法です。時間の経過に沿って指標を分析し、将来の予測を立てる分析のことを指し、別名タイムシリーズ分析（Time-SeriesAnalysis）とも言われています。さらに時系列データを一定区間ごとの平均値を連続的に求めて平滑化することを、移動平均法と呼びます。

横断面データ分析での予測

横断面データ分析とは、回帰方程式などで一時点での複数間の関連を断面的かつ数量的に分析する方法です。時間の経緯に沿って変動する事象をある一定時点で断面的に切り取り、複数の変数や指標の関係を分析することを意味します。別名クロスセクション分析（Cross-SectionAnalysis）とも呼ばれています。

専門知識を持った人材が必要

需要予測はExcelによる手入力でも可能であるものの、その作業を行うには情報統計学やプログラム言語が使える分野の人材、またはデータサイエンスが必要になるでしょう。

そのため、Excelで需要予測を行うのであれば、AIの知識を持つ人財が欠かせません。もし自社のスタッフに任せるのであれば、予測スキルを持つ若手の育成をしていかなければなりません。このように、Excelによる需要予測には限界があるため、AIを活用したシステムを導入する必要が求められることになるでしょう。

発注を自動で行う需要予測システム導入のメリット

発注在庫管理のコツは、発注リードタイムの短縮と適正な在庫管理をすることとなります。ただし、データ分析からの正確な発注を人の手で行っていては、時間や人的なコストがかかってしまい現実的ではありません。

そこでAIを需要予測に活用することで、人の手によって行われていた発注作業などを代替し、労働時間、人的なコスト削減など、さまざまな問題の解消に役立てることができます。需要予測システムを用いたデータ管理のメリットについて、具体的にどのようなメリットがあるかについて解説していきます。

発注予測の精度が向上

需要予測をAIで行うことにより、これまでスタッフが積み重ねた経験や勘に頼りがちだった需要予測をAIで行うことで、膨大なデータから根拠に基づいた分析ができるようになり、予測精度を高めています。予測制度を高めることにより、商品発注時の欠品、または余剰在庫を抱えるリスクを防止できるようになり、企業収益の最大化に貢献していきます。

作業時間の短縮

これまで人の手によって行われていた需要予測をAIによって代替できるようになり、作業時間の短縮、人件費の削減か可能になりました。さらに、AIによる需要予測を導入することで、人件費、労力を削減できるだけでなく、需要予測を外すプレッシャーをAIが肩代わりすることにより、発注担当者の心理的負荷が軽くなります。

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まとめ

「いつ、どのくらい売れる見込みがあるか」など、将来的な需要を過去のデータから予測する取り組みを、需要予測と呼びます。近年では小売業、製造業、流通業など、さまざまな分野にてAIによる需要予測をする流れが広まっています。

需要予測を適切に行うことにより、労働時間、人件費のカット、在庫ロスが実現し、売上の貢献にも役立つでしょう。ただし、AI導入にはコスト面、AIスキルの人材が求められるなど課題も少なからずあります。

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