需要予測における異常値対応 ～需要予測における販促イベントや大口発注の影響について～コラム

昨今、経済・社会環境は急激に変化し続けています。それによっておこる社会課題やトレンドに対し、需要予測・需給計画は柔軟に対応していく必要があります。
そこで本コラムでは、需要予測・需給業務の担当者や最新のトレンドを学びたい方向けに、今後必要とされる需要予測・需給計画の取り組みやポイントについて、弊社コンサルタント独自の視点で解説します。

コロナ前と後では生活パターンも変わり、モノの売れ行きが変わってきました。ステイホームで売り上げが増えた商品もあれば、減った商品もあります。コロナ前を日常とすれば、コロナ後は非日常と言えます。

いつ、前の日常に戻れるのか、本当に前と同じなのか、いろいろ考えさせられます。通常と異なる需要（異常需要）が発生すれば需要予測にも影響を与えます。

本コラムでは、需要予測における異常値対応について考えていきたいと思います。

販促活動においては、下記のようなことがよく発生します。

このようなことが起きると、需要実績は一時的に増減し、それまでの需要傾向とは異なる動きになります。このような需要実績を異常値と呼ぶこととします。異常という言い方は少し強めの言い方のような気がしますが、平均的な需要傾向から大きく外れているということで、ご容赦ください。

需要実績に異常値があると予測モデルによる予測値にどのような影響を与えるでしょうか？需要が販促イベントなどで増えると、予測モデルは今後も増える傾向かと認識して予測値が大きくなります。逆に需要が減っていると、予測値は小さくなります。しかし、需要増減は一時的なものなので、この期間が終わればもとの需要傾向に戻るため、予測精度が低下します。下の図は移動平均モデルで予測した例です。販促イベントの需要増の影響を受けて、予測値が上振れしていることがわかります。

また、季節性を考慮した予測モデルの場合、前年同月に異常値があると、その異常値の実績の波動を季節変動と認識することがあるため、予測精度が低下します。例えば、１年前の2月に他社販促イベントがあり需要が減った商品は、今年の2月の予測が去年と同じ傾向で通常よりも減った予測になる可能性があります。

異常値があるとわかっているのにそのままにしていては、需要予測の精度が低下することがお分かりいただけたと思います。それでは、どのように対応すればいいのでしょうか？

一時的にはこれで解決です。ただし、季節性がある商品は来年に再度手で修正する必要があります。なんだか忘れそうですね…

他の人にも共有できますし、担当が変わるかもしれませんので、情報を残すのは非常に重要です。ただし、そのメモを参照しなければ、また、参照できる仕組みになってなければ情報の持ち腐れです。リマインド機能があれば忘れなくていいですね。

さて、問題はどうやって異常値を見つけるかです。販促イベント情報が営業担当者から連携されていればいいのですが、なかなかそうもいかないことが多いかと思います。

では、一品ずつチェックするのでしょうか？毎週、毎月チェックするのは大変ですね。やはり、システムで自動的に検出できると効率的です。

では、どうやったら検出できるのでしょうか？一般的なのは平均と標準偏差を使った統計的手法です。需要実績の平均、標準偏差を求め、下式で上限値、下限値を算出します。

このように指定した上下限の範囲外となる需要実績の日を検出して担当者がチェックすれば手間は省けるかと思います。ただ、月・週別のデータの場合は季節変動、日別のデータの場合は曜日変動があると、この方法では難しい場合があります。変動を除去したデータを用いて検出するなどの工夫が必要になります。

今回は異常値を検出、補正して需要予測の精度を落とさないことを考えてきました。これらの対応を担当者それぞれが手作業のみで行うのは困難です。

異常値検出・補正を業務・ITの両面で支援する仕組みづくりが重要になります。

FOREMAST担当コンサルタントが執筆した需要予測入門書です。
どのような需要予測システムを導入すればよいかお悩みの方のために、実務に精通したコンサルタントが基本知識からシステム導入時に考慮すべきポイントまでをやさしく解説しています。