移動平均法は、過去データの平均を算出し、導き出した数値を予測値とする考え方です。
データの重みづけが時期によらず均等で、過去のデータも直近のデータも同等に扱います。
考え方や計算式がシンプルなため、扱いやすい手法です。
移動平均法には、次のような特徴があります。
・偶然性に起因する需要変動（ノイズ）を取り除いて予測できる
・需要の変化（傾向・周期）への対応が遅れる
・需要変動の傾向成分、周期成分を抽出できる
算出が簡単なため、市場の変化や仕入額の変動など何かしらの変化があるたびに計算すればよいので、変化に対して柔軟に対応できます。一方で、変化が多くなると計算を行う回数が多くなるため、担当者の負担は大きくなります。
10日間を例にとった重み係数の推移は次のようになります。
目次
移動平均法の計算例: 7月の需要予測
| 月 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 6月 | 7月 |
| 出荷量 | 63 | 52 | 59 | 58 | 42 | ？ |
7月の需要予測計算式
$$\frac{63+52+59+58+42}{5}=55$$
