需要予測に基づく発注最適化の実践方法

企業の在庫管理や発注業務において、需要予測は欠かせない重要な要素です。適切な需要予測ができなければ、過剰な在庫を抱えてしまったり、逆に欠品によって販売機会を逃してしまうリスクが高まります。特に昨今は消費者の嗜好変化や市場環境の変動が激しく、単純な過去実績の延長線上だけでは正確な予測が難しくなっています。そこで、AIや統計的手法を活用した高度な需要予測が注目されており、それを活かした発注最適化は、企業の競争力強化に直結しています。本コンテンツでは、需要予測の基礎知識から具体的な手法、そして予測結果を実際の発注業務に反映させるためのプロセス設計までを体系的に解説します。さらに、実践的な成功事例を交えながら、発注の効率化と在庫リスクの低減を両立させるためのポイントもご紹介します。これにより、在庫コストの削減や顧客満足度向上を目指す企業担当者にとって、実践的なノウハウを提供します。

需要予測の基本と発注業務への影響

需要予測とは、過去の販売実績や市場動向、季節性などのデータを分析し、将来の製品やサービスの需要量を予測するプロセスです。発注業務においては、この予測結果が適切な発注量の決定に直結し、欠品や過剰在庫といったリスクの低減に大きく貢献します。特に、需要の変動が激しい市場では、正確な予測が欠如すると、販売機会損失や在庫コストの増加を招きやすくなります。また、発注ミスや納期遅延の原因にもつながるため、企業の利益や顧客満足度に直接影響を及ぼします。本章では、需要予測の基本的な考え方や主要な指標、発注業務との関係性を整理し、なぜ予測精度が経営にとって重要なのかを解説します。さらに、需要予測の失敗例を通して、発注計画における課題を具体的に示し、最適化の必要性を理解することを目的としています。

需要予測の手法と精度向上のポイント

需要予測の精度向上は発注最適化の鍵であり、適切な手法の選択と運用が重要です。まず、需要予測の手法には大きく分けて定量的手法と定性的手法があります。定量的手法では、過去の販売データを基に移動平均法や回帰分析、さらにはAIや機械学習を活用した予測モデルが用いられます。これらは大量のデータを処理し、パターンを抽出することで精度を高めます。一方で、定性的手法は販促活動や季節変動、経済動向など定量データでは捉えきれない要素を考慮し、専門家の知見を取り入れることで補完します。精度を向上させるためには、正確かつ多様なデータ収集が不可欠であり、データの前処理や欠損値の補完、外れ値の処理なども重要なステップです。また、モデルの定期的な見直しや検証を行い、変化する市場環境に対応することが求められます。本章では各種手法の特徴と活用ポイント、そして実務での精度向上に役立つ具体的なテクニックを紹介します。

需要予測と発注の連携プロセス設計

需要予測の結果を効果的に発注業務に反映させるためには、両者を連携させる明確なプロセス設計が不可欠です。まず、需要予測から算出された数量をそのまま発注に反映するのではなく、安全在庫やリードタイムを考慮した発注点の設定が重要です。これにより、予測の不確実性を緩和し、欠品リスクを減らすことができます。次に、発注サイクルの最適化も欠かせません。例えば、週次・月次といった発注頻度を見直し、需要の変動に柔軟に対応できる体制を整えます。また、予測データと発注管理システムの連携をシームレスにするため、ERPやWMSなどのシステム統合や自動発注機能の導入も効果的です。さらに、発注ミス防止のための多重チェックや承認フローの設計も重要なポイントです。本章では、需要予測と発注業務をつなぐ具体的なプロセス設計の手法と、システム連携のポイント、運用面での注意点を詳細に解説します。

発注最適化の成功事例と継続的改善のポイント

発注最適化を実現した成功事例を分析することで、実務での具体的な効果や導入のヒントが見えてきます。たとえば、ある小売業ではAIを活用した需要予測を導入することで、欠品率を大幅に減少させると同時に、過剰在庫の削減にも成功しました。これにより、在庫回転率が向上し、キャッシュフローの改善につながっています。また、製造業の事例では、予測精度の向上に伴い発注頻度の見直しや安全在庫の最適化を図り、納期遅延を減らすとともに生産効率を高めました。成功の背景には、データの継続的な見直しとPDCAサイクルの徹底的な運用があります。改善点を定期的に洗い出し、予測モデルや発注ルールをアップデートし続けることで、環境変化に柔軟に対応可能となります。本章では、こうした成功事例を紹介しながら、継続的に発注最適化を進めるためのポイントや運用体制の構築方法についても詳しく解説します。

在庫分析ツール「LTV-Zaiko」

在庫分析/可視化できる在庫分析ツール「LTV-Zaiko」について詳しく紹介します。

LTV-Zaikoとは

企業のMD（マーチャンダイザー）、EC担当、DB（ディストリビューター）が継続的に、より簡単に「余剰在庫の最小化」の工夫を行うことができ、値引き施策のみに頼らない「粗利最大化」を支援し効率化する為に開発された在庫分析ツールです。

LTV-Zaikoの主な機能

LTV-Zaikoには、在庫分析/可視化に関する機能が多く備わっています。

• ZPM分析
• 消化予測機能
• 商品番号/SKU機能切替機能
• 消化状況、現在庫確認機能
• チャネル（店舗/EC/モール）の販売数値表示機能
• キャンペーン/施策効果検証機能　など

価格や無料デモなどについては、LTV-Zaikoまでお気軽にお問い合わせください。

AIによる需要予測が可能！

URL：LTV-Zaiko AIによる需要予測システム

LTV-Zaiko「AIによる需要予測システム」とは、全店舗・全SKUの過去注文情報をもとに適正なタイミングで適正な需要を予測するシステムです。発注業務に関する時間を大幅に削減し、発注リストを自動生成可能です。欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

特徴１：発注業務に関する時間を大幅に削減

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、考慮できる項目を多く含んでおります。
発注商品ピックアップおよび発注量の計算に多くの時間を割いている場合、発注リストが自動生成され、発注精度もあがり、発注業務時間を大幅に削減することができます。

特徴２：安全在庫、発注点、補充点、販売予測により欠品を防ぎます。

LTV-Zaikoでピックアップする商品は、安全在庫係数および各商品毎のリードタイム、今後の販売予測も考慮した上で発注点、補充点、推奨発注数が算出されますので、欠品および過剰在庫を防ぐことができます。

特徴３：定番品、シーズン品に分けて、発注リストを自動生成可能！欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、欠品を防ぐ定番品と過剰在庫、売り逃しを防ぐシーズン品に分けて生成することが可能です。さらに、今後の販売予測を考慮した上で、推奨発注数量も算出するため、欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。