在庫ロスを減らす！アパレルにおける精度の高い需要予測の実践方法

アパレル業界では、シーズンやトレンドの移り変わりが早く、商品の需要予測が非常に難しい分野とされています。その結果として、売れ残りによる在庫ロスや、逆に人気商品が品切れとなる機会損失が発生し、収益性の低下を招いてしまうケースが少なくありません。こうした課題を解決するカギとなるのが「需要予測の精度向上」です。

近年では、過去の販売実績だけでなく、天候、イベント、SNSトレンドなど多様なデータを活用し、より高度な予測を行う企業が増えてきています。さらに、AIや機械学習を用いた分析手法も登場し、これまで属人的だった判断をデータドリブンな意思決定へと変える動きが加速しています。

本記事では、アパレル業界における在庫ロスの現状と課題を整理したうえで、実際に精度の高い需要予測を実践するための方法や必要なデータ、そして成功事例をご紹介します。明日から使える実践的なノウハウを通じて、在庫の最適化と利益率向上を目指しましょう。

アパレル業界における在庫ロスの現状と課題

アパレル業界では、トレンドのサイクルが短く、商品のライフサイクルも限られているため、在庫管理が非常に難しいという特徴があります。売れ残った商品はシーズン終了とともに価値が下がり、大幅な値引きや廃棄を余儀なくされるケースも多く、これが「在庫ロス」として企業の収益を圧迫しています。一方で、人気商品の欠品や再入荷の遅れにより、販売機会を逃す「機会損失」も頻発しており、適切な在庫量を保つことが重要な経営課題となっています。

こうした課題の背景には、「需要の読み違い」が大きく関係しています。過去の販売実績や経験に基づいた属人的な予測では、市場の急激な変化や消費者行動の多様化に対応しきれず、精度の高い発注・在庫管理が難しくなっているのが現状です。また、製造リードタイムの長さや、仕入れから販売までのプロセスが複雑なことも、柔軟な対応を妨げる要因となっています。

このような状況を打開するには、より高精度な需要予測と、それに基づいた在庫最適化が必要不可欠です。次章では、その実現に向けてどのようなデータや指標を活用すべきかを解説していきます。

精度の高い需要予測に必要なデータと指標

精度の高い需要予測を実現するためには、感覚や過去の経験だけに頼るのではなく、複数のデータと定量的な指標を活用することが不可欠です。まず基本となるのは、過去の販売実績データです。商品別・サイズ別・カラー別の売上データを時系列で把握することで、シーズンや曜日、イベントによる売れ行きの傾向が見えてきます。加えて、在庫データやリードタイム情報も、欠品や過剰在庫を防ぐ上で重要な要素です。

さらに、近年では外部データの活用も進んでいます。たとえば、天候データ、SNS上のトレンド、Google検索ボリューム、ファッションイベントの開催情報などが、需要の変動を予測する有力な材料となります。また、販促キャンペーンや広告の効果も事前に予測に織り込むことで、より現実的な予測精度が得られます。

指標としては、在庫回転率や販売消化率、**需要予測誤差（MAPEやRMSE）**などを定期的にモニタリングし、モデルの精度を検証・改善することが求められます。これらのデータと指標を組み合わせることで、より正確で柔軟な需要予測が可能になります。

需要予測手法の選定と実践ステップ

アパレル業界における需要予測の精度を高めるには、自社のビジネス特性や取り扱い商品の性質に適した予測手法を選定し、段階的に実践していくことが重要です。まず、比較的予測がしやすい定番商品やロングセラーアイテムには、**時系列分析（例：移動平均法、ARIMAモデルなど）**が有効です。一方、トレンドの影響を強く受けるシーズン商品や新作アイテムには、**AI・機械学習モデル（例：ランダムフォレスト、XGBoostなど）**を活用することで、複数要因を加味した高精度な予測が可能になります。

手法の選定後は、以下の4つのステップで実践を進めます。
① データの収集と整備：販売実績、在庫、販促、外部要因データを統合
② モデルの構築と選定：自社課題に合った予測モデルを開発・比較
③ 予測精度の検証：MAPEやRMSEなどの指標で精度を評価
④ 現場への実装とPDCA：在庫発注や販売計画に反映し、継続的に改善

このように段階的に手法を導入・運用することで、属人的な勘に頼らず、在庫ロスを最小限に抑える体制を構築することができます。

アパレルブランドの成功事例と導入のポイント

需要予測の精度向上によって在庫ロス削減に成功したアパレルブランドの事例を通じて、実践的なポイントを学びましょう。ある大手ファッションブランドでは、過去販売データに加え、SNSトレンドや天候情報を組み合わせたAIベースの需要予測モデルを導入。結果として、欠品率を大幅に減少させると同時に、売れ残り在庫を30％削減し、利益率の向上に成功しました。こうした成功の背景には、現場担当者とデータサイエンティストが密に連携し、予測結果を定期的に検証・改善していることが挙げられます。

導入時のポイントとしては、まず小規模なカテゴリや店舗でパイロット運用を行い、モデルの精度や業務適合性を確認することが重要です。また、予測結果をもとに発注や生産計画を柔軟に調整できる組織体制の構築も欠かせません。さらに、従来の経験則とデータ分析の両輪で意思決定を行うことで、社内の理解と協力を得やすくなります。

こうしたステップを踏むことで、需要予測の実践が単なる数値管理に終わらず、持続的な在庫最適化と収益改善につながります。

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。