需要予測とは、組織が提供する商品やサービスがどれだけの需要を得るかを短期的・長期的に予測することです。
需要の変動は、水平成分、周期成分、傾向成分、季節変動、不規則詩文(ノイズ)などの要素に分解して予測します。これらの要素を組み合わせる方法として、加法も出ると乗法モデルがあります。
目次
需要予測の目的
- 計画策定: 需要予測は、生産計画、在庫管理、販売戦略などの計画に基づいて、適切な資源配分を行うために必要です。
- コスト管理: 正確な需要予測は、過剰在庫や欠品を防ぎ、コストを削減します。
- リスク管理: 需要の変動を事前に把握することで、リスクを軽減することができます。
需要予測する目的は製造業で考えるとイメージしやすいと思います。製造した商品が顧客まで届くプロセスは、「製造」と「調達」の2つの観点に分けられます。
「製造」に関して需要予測することで、工場の生産量最適化が可能です。
「調達」の観点からは、仕入れの際に必要部品の調達量最適化が可能です。
つまり、「必要な時に」「必要なモノを」「必要な量だけ」顧客に供給するために、需要予測は必要です。
人間の力で予測しようとすると、突き詰めると経験豊富な担当者による、職人技的な「勘」に頼ることになります。
ヒトが行う以上、不注意によるミスも避けられませんし、担当者がいなければ需要予測はできません。
過去の情報に基づいて数理モデルによって需要計画を立てることで、このようなリスクは回避できます。
主な需要予測モデルに、移動平均法、加重移動平均法、指数平滑法があります。
主な手法
需要予測には、様々な手法がありますが、主に以下のようなものが使用されます。
移動平均法
- 概要: 過去のデータの平均を取り、将来の需要を予測します。特定の期間のデータを使って算出します。
- 例: 過去3ヶ月の売上データを平均し、次月の予測を行う。
加重移動平均法
- 概要: 過去のデータに対して異なる重みを付けて計算する方法です。最近のデータに重みを多く割り当てることが一般的です。
- 例: 最新の月のデータに50%、前月に30%、2ヶ月前に20%の重みを付けて予測を行う。
指数平滑法
- 概要: 最新のデータに対して高い重みを付け、過去のデータの影響を指数的に減少させて予測を行います。
- 例: 指数平滑法を使って、前月の需要を重視しつつ、過去のデータを考慮に入れる。
注意点
- データの品質: 過去のデータの品質が高くないと、予測結果に影響を及ぼすため、データのクリーニングや整備が重要です。
- 市場環境の変化: 市場や経済環境の変化が予測に影響を与えるため、柔軟に対応することが求められます。
- 予測誤差: どの手法を用いても予測には誤差が伴うため、予測精度の検証と改善が必要です。
メリット
- 計画性の向上: 正確な需要予測は、計画の精度を高め、効率的な資源配分を可能にします。
- リソースの最適化: 過剰在庫や欠品を防ぎ、コストを削減します。
- リスク軽減: 市場の変動に迅速に対応できるため、リスクを軽減します。
デメリット
- 予測の不確実性: 予測には必ず誤差が伴い、実際の需要が予測から大きく外れることがあります。
- 外部要因の影響: 経済状況や競合の動向、季節要因など外部要因が予測に影響を与えることがあります。
- データ収集のコスト: 過去データの収集や分析には時間やコストがかかることがあります。
適用事例
- 小売業: 季節商品やプロモーションの需要予測に移動平均法や指数平滑法を活用することが一般的です。
- 製造業: 生産計画の立案において、過去の販売データに基づいた需要予測が行われます。
- サービス業: レストランやホテルなどの業界では、客数の予測に移動平均法が使用されることがあります。
まとめ
需要予測は、企業の戦略的な意思決定において重要な役割を果たします。様々な手法があり、それぞれの特性やメリット・デメリットを理解し、適切な手法を選択することが、予測精度の向上とビジネスの成功につながります。
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