当てるより、外れ幅を知って備える。
需要予測は魔法ではありません。過去の傾向と季節、販促、天候などの影響を整理し、「来月はこの範囲に収まりそうだ」という見通しを作る作業です。当社は点の予測値だけでなく、80%の確率で収まる幅と、崩れやすい条件を必ず併記します。
導入前に、現在の発注方法（担当者の勘や前年同月比）を基準として予測精度を比較します。基準より改善しないなら、複雑な手法は採用せず、単純な方法をお勧めします。
予測を何に使うか（発注、人員、資金繰り）と、許容できる誤差を決めます。
実績を整理し、予測に必要な外部データ（休日、気象など）を揃えます。
複数手法を作り、過去検証で比較します。結果を報告会で共有します。
実際の発注と並行して予測を出し、2〜3サイクル差を確認します。
担当者への説明、予測の更新手順の引き継ぎ、半期ごとの見直し日程を決めます。
対象商品数、データの整備状況、試験運用の長さで変わります。予測の精度を約束するものではなく、検証結果に基づき利用可否を判断します。見積りは個別です。
| プラン | 費用の目安 | 内容 |
|---|---|---|
| 診断・分析のみ | 60万円〜120万円 | データ診断と要因分析、改善余地の見立て |
| 予測モデル作成 | 200万円〜450万円 | 主要商品群の予測、過去検証、確認画面 |
| 試験運用つき | 400万円〜800万円 | 3か月前後の並走、発注への反映支援を含む |
費用はあくまで目安です。内容を伺ったうえで、お見積書をご提示します。
季節の傾向を捉えるには最低でも2周期が望ましく、2年分は最低ラインです。新商品は類似商品の動きを参考にしますが、幅を広めに示します。
機械学習も必要なら使います。ただし、説明のしやすさと運用の手間を重視し、単純な手法と同程度の精度ならそちらをお勧めします。
外れた要因を一緒に調べ、モデルの更新か、そもそも予測できない事象かを切り分けます。これは試験運用中の重要な作業です。
発注は担当者の経験に頼り、欠品と廃棄が同時に発生していた。予測を試したことはあったが、外れた理由が説明できず、現場に定着しなかった。…
クーポン配信の効果を売上の増加量だけで評価しており、配信しなくても買っていた顧客への値引きが多い疑いがあった。判断の基準が社内になかった。…
何から手をつければよいか分からない段階でも構いません。現状をお聞かせください。