需要予測の精度を上げても在庫が減らない理由｜発注ルールと安全在庫の見直し方

需要予測を導入したプロジェクトで、「予測誤差は確かに改善した。しかし在庫金額はほとんど変わらない」という報告を受けることがあります。

この状態の原因は、ほぼ例外なくモデルの外側にあります。本記事では、予測が在庫に反映されるまでの経路を分解し、どこで断絶しているかを特定する手順を解説します。

予測は在庫を減らさない。発注ルールが減らす

まず前提を明確にします。需要予測そのものは在庫を減らしません。予測値が発注量の計算に使われ、発注量が変わり、その結果として在庫が変わります。

この経路のどこかで断絶していれば、予測をいくら改善しても在庫は動きません。断絶しやすい箇所は次の3つです。

以下、それぞれの確認手順を説明します。

確認1｜予測値は発注計算式のどこに入っているか

最初に行うべきは、現在の発注量がどう決まっているかを式として書き出すことです。多くの現場では、発注は次のような形で計算されています。

発注量 = 予測需要（リードタイム期間分） + 安全在庫 − 現在庫 − 発注残

この式のうち、需要予測が影響するのは第1項です。もしこの第1項が「過去N週間の平均」のままであれば、予測モデルは発注に一切影響していません。

確認すべきことは単純です。

1. 現在の発注計算式を、システム担当者と業務担当者の双方に確認する
2. 第1項に何が使われているかを特定する
3. 予測値がそこに入っていない場合、接続の改修規模を見積もる

この確認で「予測は画面に表示されるだけだった」と判明することは珍しくありません。既存の基幹システムの発注ロジックを変更するには開発が必要で、予測モデルの構築とは別の工数が発生します。プロジェクト計画にこの工数が含まれていないことが、断絶の根本原因になっています。

発注ロットと発注サイクルの制約

予測が接続されていても、発注ロットが大きい商品では効果が限定されます。予測が「12個必要」と示しても、ケース単位（24個）でしか発注できなければ、発注量は24個です。

このため、在庫削減の余地は商品ごとに次の要素で決まります。

予測精度の改善より、発注サイクルを週1回から週2回に変えるほうが在庫削減効果が大きいというケースは頻繁にあります。取引条件の見直しは交渉が必要ですが、投資額はゼロです。予測プロジェクトの前に、この余地があるかを確認する価値があります。

確認2｜安全在庫の前提は更新されているか

安全在庫は一般に、次の要素から算出されます。

• 需要のばらつき（標準偏差）
• 調達リードタイム
• 許容する欠品率（サービスレベル）

需要予測の導入は、このうち1番目の前提を変えます。予測が改善すれば、実需と予測の乖離は小さくなり、必要な安全在庫は下がります。この再計算を行わないと、予測が改善しても安全在庫が過去の水準のまま残り、在庫は減りません。

あわせて確認すべきは、リードタイムと欠品許容率です。

リードタイムは実測が有効です。発注日と入荷日の差を直近6か月分で集計すると、システム上の設定値と実際が数日ずれていることがよくあります。設定値が実際より長ければ、その分だけ安全在庫が過剰になっています。

欠品許容率を全商品一律にしているケースも多く見られます。欠品しても代替品で対応できる商品と、欠品が顧客離れに直結する商品を同じ基準で管理する必要はありません。ここを分けるだけで、在庫配分が適正化されます。

確認3｜現場の上書きはどれだけ発生しているか

システムの推奨発注量に対して、現場がどれだけ上書きしているかを集計します。上書き率が高い場合、システムは実質的に使われていません。

集計すべき項目は次のとおりです。

1. 上書きが発生した発注の件数と割合
2. 上書きの方向（増やしたのか減らしたのか）
3. 上書きが集中している商品グループ、担当者

方向の偏りは重要な情報です。常に増やす方向に上書きされている場合、現場は欠品を強く恐れており、その背景には過去の欠品によるトラブルがあることが多くあります。この場合、モデルの改善だけでは上書きは止まりません。欠品時の責任の所在や、欠品許容率の設定について、業務ルール側の議論が必要になります。

上書きを禁止してはいけない

上書きが多いことを問題視して禁止する対応は、短期的には在庫を減らしますが、長期的には失敗します。上書きの背景にある情報がシステムに入らないまま失われるためです。

推奨するのは、上書きの理由を選択式で記録する運用です。選択肢の例は次のとおりです。

• 販促・イベントの予定がある
• 競合の動向（出店、閉店、セール）
• 大口注文の見込みがある
• 天候・季節要因
• 前回欠品したため多めに確保
• 在庫が過剰なため抑制

3か月ほど蓄積すると、分布から次の打ち手が見えます。販促要因が多ければ販促計画をシステムに取り込むべきですし、「前回欠品したため」が多ければ、欠品許容率の設定を見直すべきです。

予測の評価指標が、在庫の実感とずれる理由

「予測誤差は改善した」という報告と、在庫の実感が食い違う原因のひとつに、評価指標の選び方があります。

需要予測の評価によく使われるMAPE（平均絶対パーセント誤差）は、全SKUの誤差率を単純平均します。この指標には2つの弱点があります。

在庫金額の削減を目的にしているなら、評価も金額で重み付けすべきです。誤差を数量ではなく金額換算し、在庫金額に占める割合の大きい商品群での誤差を重視します。

実務では、次の3つを併記すると議論が噛み合います。

1. 金額加重した予測誤差（在庫への影響を表す）
2. 在庫金額の上位20%商品での誤差（改善余地が集中する層）
3. 欠品発生件数と、その商品の粗利影響

指標を1つに絞ろうとすると、必ずどこかの実態が見えなくなります。予測の良し悪しではなく、在庫と欠品への影響を測るための指標として設計し直すことが、評価のずれを解消する近道です。

拠点が複数ある場合は、偏在から確認する

複数拠点で在庫を持っている場合、全社の在庫金額を見ているだけでは原因が特定できません。よくあるのは、全社では適正でも、拠点間で偏っているという状態です。

A拠点で欠品している商品が、B拠点では過剰在庫になっている。この状態では、予測精度を上げても解決しません。必要なのは拠点間の在庫移動ルール、あるいは配分ロジックの見直しです。

確認手順は次のとおりです。

1. 商品ごとに、拠点別の在庫日数を算出する
2. 同一商品で在庫日数が大きく開いている組み合わせを抽出する
3. その商品について、拠点間移動の実績があるかを確認する

移動の実績がほとんどない場合、移動コストや手続きの煩雑さが障壁になっている可能性があります。この場合、予測モデルへの投資より、移動の判断ルールを作るほうが効果が早く出ます。「在庫日数が◯日を超え、他拠点が◯日を下回っていれば移動を検討する」という単純なルールでも、偏在は目に見えて改善します。

経営への説明で使う数字の作り方

在庫削減の効果を説明する際、在庫金額の減少額だけを示すと、「欠品が増えただけではないか」という指摘を受けます。以下の3点をセットで示す構成が説得力を持ちます。

3番目の廃棄・値下げは見落とされやすい指標です。在庫金額が同じでも、廃棄額が減っていれば在庫の質が改善しています。とくに賞味期限のある商品や季節商品では、在庫金額より廃棄額のほうが改善を敏感に反映します。

効果はいつ現れるか

発注ルールを変更しても、在庫はすぐには動きません。既存の在庫が消化され、新しい発注ルールでの入荷に置き換わるまでに時間がかかるためです。

導入直後に効果が見えないことを理由に打ち切ると、在庫が入れ替わる前に判断していることになります。商品グループごとに評価時期を分けて設定し、高回転商品で先に効果を確認してから、低回転商品の評価に進む段取りが妥当です。

見直しの実行順序

1と2は投資をほとんど伴わずに実行できます。この2つを済ませずに5から着手するプロジェクトが少なくありませんが、順序としては逆です。先に土台を整えたうえでモデルに投資するほうが、効果を正しく評価できます。

まとめ

需要予測を導入しても在庫が減らないとき、確認すべきはモデルの精度ではありません。予測値が発注計算式に接続されているか、安全在庫の前提が更新されているか、現場の上書きがどれだけ発生しているか。この3点を順に確認すれば、断絶している箇所はほぼ特定できます。

そして多くの場合、投資を伴わない見直しだけで在庫は動き始めます。

Pactomでは、発注ルールの可視化と安全在庫の再設計から、予測モデルの構築・接続までを一貫して支援しています。

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参考

• 国土交通省「物流政策」https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/index.html
• 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DXの推進」https://www.ipa.go.jp/digital/dx/index.html