「在庫予測の方法：Excel活用ガイド」

在庫予測の方法

在庫予測は、企業が適切な在庫レベルを維持し、顧客の需要に応えるために非常に重要なプロセスです。在庫が不足すると販売機会を逃し、在庫が過剰になるとキャッシュフローに影響を与えます。この問題を解決するためのいくつかの実用的な予測方法を以下に示します。

データクリーニングの重要性

予測を行う前に、まずデータのクリーニングが必要です。データに不整合があると、予測エラーが30%に達することもあります。以下のステップでデータを整理しましょう。

1. 過去6〜12ヶ月間の販売履歴を集める。
2. 一時的なスパイク（例：キャンペーンや大量注文）を除去または調整する。
3. データを一定の期間（週次または月次）で統一する。

正確なデータは、効果的な予測の基盤となります。

予測方法

1. 移動平均法

　移動平均法は、最近のデータを使って近い未来を予測する手法です。例えば、過去3ヶ月の販売数量の平均を取ります。この方法は、ランダムな fluctuations を平滑化するため簡単に説明できますが、急激な変化や季節性を見逃す可能性があります。

2. 指数平滑法

　指数平滑法では、最近のデータにより高い重みを与え、過去のデータには低い重みを与えます。この方法では、データを「α」つの重みで計算し、最近の販売動向をより強調します。

3. ABC分析

　ABC分析は、商品の年間消費価値に基づいて優先順位を付けます。最も価値の高い上位80%の製品には詳細な予測が必要で、残りの製品には簡易な予測を行います。

4. 季節性インデックス法

　季節性のある製品（例：エアコンなど）は、特定の季節に需要が急増します。過去3年間の月間データを基に季節性インデックスを計算し、各月の需要を予測します。

安全在庫とリードタイム

在庫予測においては、不確実性に対応するための安全在庫が重要です。安全在庫は、最大日販売数に最大リードタイムを掛け、平均日販売数に平均リードタイムを掛けたものを引いたものとして計算します。これは、供給者の課題（例：発注から納品までの時間）にも柔軟に対応できるようにするためです。

結論

在庫予測は、単に売上の期待を反映するだけのものではなく、販売計画と生産計画をつなぐ重要な要素です。適切な販売予測があれば、必要な商品が適時に適切な場所に置かれることを保証します。最終的には、過剰在庫や欠品を防ぐことが目標です。

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