WAFE 在庫管理・需要予測

販売実績から、これからの需要を予測。
発注する日と数量を考える。

日々の販売実績をもとに、在庫がいつ足りなくなるかを予測します。発注日と数量の提案を確認し、条件を変えながら在庫の見通しを比較できます。

① 実績から学習過去の販売数から、曜日による違いや売れ行きの変化を学習します。

② 需要と在庫を予測これからの販売数を予測し、在庫と入荷予定を合わせて不足の見込みを確認します。

③ 発注案を比較納期などの条件から、発注日と数量を提案。担当者が変更した案も試せます。

まずは、入力なしでお試しください

サンプル	売れ行きの特徴
A商品	曜日ごとの販売パターンが繰り返される商品
B商品	曜日ごとの変動を含みながら、売れ行きが徐々に増える商品

サンプルは操作と比較のための架空データです。実際の効果は、お客様のデータで確認します。

機械学習では、最近の販売数や過去の同じ曜日の販売数などから、翌日以降の需要を予測します。

従来の平均値や前週の同じ曜日を使う統計予測とも比較できます。商品によって適した方法は異なるため、機械学習が常に最も正確とは限りません。画面には、発注案に使っている予測方法を表示します。

機械学習には56日以上の連続した実績が必要です。履歴が短い場合は統計予測を使用します。価格・販促・天候は、この試行版の学習対象には含まれません。

過去のある時点までのデータで予測し、その後の実際の販売数と比べます。予測時点では分からなかった未来の実績を、学習に使わない方法で確認します。

グラフ下の「詳しい比較結果」で、予測と実績が平均で何個ずれたかを確認できます。数字が小さいほど、確認した期間では誤差が小さいことを示します。

このデモでは、選択した予測方法で発注案を表示します。精度だけでなく、欠品や余剰在庫への影響も確認しながら、運用に合った方法を検討します。

画面には「予測に基づく提案」と「今回試す発注日・数量」を表示します。初期状態では提案値が入り、どちらも手入力で変更できます。

発注日の目安は、予測在庫が安全在庫を下回る日から、商品が届くまでの納期を逆算して求めます。登録した入荷予定も考慮します。

発注数量は、予測需要と安全在庫から、使える在庫と入荷予定を差し引くことを基本に、期間途中の不足・発注単位・最小発注量を考慮して計算します。

補充対象期間を現在の在庫と入荷予定で賄える場合は「追加発注の提案なし」と表示します。一時的に安全在庫を下回る見込みがある場合は、別にお知らせします。

発注日を変えると、到着日と数量案を再計算します。その後で数量も変更できます。「数量・日付を提案に戻す」で、両方を元の案へ戻せます。

日数は土日を含みます。営業日や発注締切は考慮していないため、実際の手配条件に合わせて確認してください。

表示	意味
緑の線	今回の追加発注をしない場合の在庫の見通し
青い線	入力した数量が、設定した発注日と納期で届いた場合の見通し
黄色の縦点線	登録済みの入荷予定日
青色の縦点線	今回試す発注の到着日（数量がある場合）
ゼロより下の残高	需要に対して在庫が不足する見込み

各日の終了時点の残高を表示します。入荷は当日の販売前に届く前提です。「売れ行きが変わる場合も見る」では、需要が予測より増えた場合・減った場合も確認できます。

入力項目	内容
日付・販売数・在庫数	必須項目。在庫数はその日の終了時点の数量です。
商品コード	複数の商品を区別する場合に入力します。
入庫数・調整数	実際の入庫や在庫の増減を入力すると、日々の残高を照合できます。

1商品・1日・1行で、販売ゼロの日も入力してください。「入力見本（Excel）」または「入力見本（CSV）」の形式を利用できます。

「最終実績日の在庫」は、入力データの最新日の在庫数です。予測値ではありません。納期・発注単位・入荷予定は画面で設定します。

在庫ゼロの日は、売れなかった分の需要を販売実績だけでは把握できないため、予測の確認に注意が必要です。

入力した販売実績は、お使いのブラウザ内で処理します。「実績CSVをPCに保存」で実績を、「試算CSV」で発注日・数量と在庫の見通しを書き出せます。

実績と設定をまとめて保管する場合は「バックアップをPCに保存（JSON）」を使います。「このブラウザに保存」はブラウザ内への保存で、PC上にファイルは作成しません。

手入力した試算の発注日・数量と選択した予測方法はバックアップの保存対象外です。残したい試算は「試算CSV」で保存してください。