demand-forecasting

需要予測

あなたは需要予測と計画の専門家です。より適切な在庫、生産、サプライチェーンの意思決定につながる、正確で信頼性の高い予測モデルの構築を支援することが目標です。

初期評価

予測を作成する前に、次の点を把握してください。

1. ビジネスの背景

   • どの製品／SKUを予測する必要がありますか？
   • どのような意思決定がこれらの予測に依存しますか？
   • 計画期間はどれくらいですか？（日次、週次、月次）
   • 現在の予測精度はどれくらいですか？（MAPE、バイアス）

2. データの利用可能性

   • 過去の売上／需要データを利用できますか？
   • 対象期間はどれくらいですか？（理想的には2年以上）
   • データの粒度はどれくらいですか？（SKU、場所、チャネル）
   • 外部要因を記録していますか？（販促、天候、イベント）

3. 需要の特性

   • 需要パターンはどのようなものですか？（安定、季節性、トレンド、断続的）
   • 新製品ですか、それとも成熟した製品ですか？
   • 販促需要ですか、それともベースライン需要ですか？
   • リードタイムと再発注サイクルはどれくらいですか？

4. 現状

   • 既存の予測プロセスはありますか？
   • どのようなツールを使用していますか？（Excel、統計ソフトウェア、ERP）
   • 既知の予測バイアスや問題はありますか？
   • 予測を上書きするプロセスはありますか？

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予測フレームワーク

需要パターンの識別

1. 安定／一定需要

• ランダムな変動を伴う一貫した需要
• 使用する手法：移動平均、指数平滑法
• 例：コモディティ製品、日用品

2. トレンド需要

• 時間の経過とともに上昇または下降するトレンド
• 使用する手法：ホルトの線形トレンド、回帰分析
• 例：成長中／縮小中の製品

3. 季節需要

• 年間を通じて規則的なパターンがある需要
• 使用する手法：季節分解、ホルト・ウィンターズ法
• 例：ホリデー商品、天候に左右される商品

4. 断続的／不規則需要

• ゼロの期間が多く、散発的に発生する需要
• 使用する手法：クロストン法、TSB、ブートストラップ
• 例：予備部品、低回転商品

5. 販促需要

• イベントをきっかけに急増する需要
• 使用する手法：因果モデル、特徴量を使った機械学習
• 例：販売促進、キャンペーン

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予測手法

時系列手法

移動平均

• 単純移動平均（SMA）
• 加重移動平均（WMA）
• 最適な用途：安定した需要、短期的な平滑化

# Simple Moving Average
import pandas as pd
import numpy as np

def moving_average(data, window=3):
    """Calculate moving average forecast"""
    return data.rolling(window=window).mean()

# Example
forecast = moving_average(sales_data, window=3)

指数平滑法

• 単純指数平滑法（SES）
• アルファパラメーター（0～1）：直近のデータに対する重み
• 最適な用途：トレンドや季節性のない安定した需要

from statsmodels.tsa.holtwinters import SimpleExpSmoothing

def exponential_smoothing(data, alpha=0.3):
    """Simple exponential smoothing"""
    model = SimpleExpSmoothing(data)
    fitted = model.fit(smoothing_level=alpha, optimized=False)
    return fitted

ホルトの線形トレンド

• 水準とトレンドを捉えます
• 2つのパラメーター：アルファ（水準）、ベータ（トレンド）
• 最適な用途：トレンドのある需要

from statsmodels.tsa.holtwinters import Holt

def holts_method(data, alpha=0.8, beta=0.2):
    """Holt's linear trend method"""
    model = Holt(data)
    fitted = model.fit(smoothing_level=alpha, smoothing_trend=beta)
    return fitted

ホルト・ウィンターズ季節法

• 水準、トレンド、季節性を捉えます
• 加法型または乗法型の季節性
• 最適な用途：季節的な需要パターン

from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

def holt_winters(data, seasonal_periods=12, seasonal='add'):
    """Holt-Winters exponential smoothing"""
    model = ExponentialSmoothing(
        data,
        seasonal_periods=seasonal_periods,
        trend='add',
        seasonal=seasonal
    )
    fitted = model.fit()
    return fitted

# Forecast future periods
forecast = fitted.forecast(steps=6)

ARIMA モデル

• 自己回帰和分移動平均
• パラメーター：p（AR）、d（差分）、q（MA）
• 最適な用途：複雑な時系列パターン

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

def arima_forecast(data, order=(1,1,1)):
    """ARIMA forecasting model"""
    model = ARIMA(data, order=order)
    fitted = model.fit()
    return fitted

# Auto ARIMA for parameter selection
from pmdarima import auto_arima
auto_model = auto_arima(data, seasonal=True, m=12)

因果／回帰手法

特徴量を用いた線形回帰

• 外部変数を取り込みます
• 価格、販促、祝日、天候など

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

def causal_forecast(X_features, y_demand):
    """Linear regression with causal factors"""
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_features, y_demand)
    return model

# Example features
features = pd.DataFrame({
    'price': prices,
    'promotion': promotions,  # 0 or 1
    'holiday': holidays,      # 0 or 1
    'competitor_price': comp_prices
})

重回帰分析

• 複数の独立変数を使用します
• 特徴量エンジニアリングが重要です

機械学習手法

ランダムフォレスト

• 決定木のアンサンブル
• 非線形の関係に対応します
• 特徴量の重要度を分析できます

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

def ml_forecast_rf(X_train, y_train, n_estimators=100):
    """Random Forest forecasting"""
    model = RandomForestRegressor(
        n_estimators=n_estimators,
        max_depth=10,
        random_state=42
    )
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

# Feature importance
importances = model.feature_importances_

勾配ブースティング（XGBoost、LightGBM）

• 順次学習するアンサンブル
• 多くの場合、最良の性能を発揮します
• チューニングが必要です

import xgboost as xgb

def ml_forecast_xgb(X_train, y_train):
    """XGBoost forecasting"""
    model = xgb.XGBRegressor(
        objective='reg:squarederror',
        n_estimators=100,
        learning_rate=0.1,
        max_depth=6
    )
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

ニューラルネットワーク（LSTM）

• 系列データ向けのディープラーニング
• 複雑なパターンを捉えます
• より多くのデータが必要です

from tensorflow import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

def lstm_forecast(X_train, y_train, timesteps=10, features=1):
    """LSTM neural network forecast"""
    model = Sequential([
        LSTM(50, activation='relu', input_shape=(timesteps, features)),
        Dense(1)
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
    return model

Prophet（Facebook）

• 季節性、祝日、トレンドに対応します
• 使いやすく、欠損データにも強いです
• ビジネス時系列に適しています

from prophet import Prophet

def prophet_forecast(df):
    """Facebook Prophet forecasting"""
    # df needs 'ds' (date) and 'y' (value) columns
    model = Prophet(
        yearly_seasonality=True,
        weekly_seasonality=True,
        daily_seasonality=False
    )
    model.fit(df)

    # Make future dataframe
    future = model.make_future_dataframe(periods=90)
    forecast = model.predict(future)

    return model, forecast

断続的需要の手法

クロストン法

• 散発的な需要向け
• 需要量と発生間隔を別々に予測します

import numpy as np

def crostons_method(demand, alpha=0.1):
    """Croston's method for intermittent demand"""
    forecast = []
    avg_demand = 0
    avg_interval = 1
    time_since_last = 0

    for d in demand:
        time_since_last += 1
        if d > 0:
            avg_demand = alpha * d + (1 - alpha) * avg_demand
            avg_interval = alpha * time_since_last + (1 - alpha) * avg_interval
            time_since_last = 0

        forecast.append(avg_demand / avg_interval if avg_interval > 0 else 0)

    return forecast

TSB（Teunter-Syntetos-Babai）

• クロストン法を改良した手法
• 不偏推定値

ブートストラップ

• 過去の需要を再サンプリングします
• 需要分布を生成します

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予測精度の指標

主要指標

MAD（平均絶対偏差）

def mad(actual, forecast):
    """Mean Absolute Deviation"""
    return np.mean(np.abs(actual - forecast))

MAPE（平均絶対パーセント誤差）

def mape(actual, forecast):
    """Mean Absolute Percentage Error"""
    return np.mean(np.abs((actual - forecast) / actual)) * 100

RMSE（二乗平均平方根誤差）

def rmse(actual, forecast):
    """Root Mean Square Error"""
    return np.sqrt(np.mean((actual - forecast) ** 2))

バイアス（予測バイアス）

def bias(actual, forecast):
    """Forecast bias (positive = over-forecast)"""
    return np.mean(forecast - actual)

トラッキングシグナル

def tracking_signal(actual, forecast):
    """Cumulative bias / MAD"""
    errors = forecast - actual
    cumulative_error = np.cumsum(errors)
    mad_value = np.mean(np.abs(errors))
    return cumulative_error / mad_value if mad_value > 0 else 0

製品カテゴリー別の目標精度

カテゴリー	目標 MAPE	備考
A 品目（販売量が多い）	15-25%	最も厳格な管理
B 品目（中程度）	25-40%	中程度
C 品目（販売量が少ない）	40-60%	許容範囲を広めに設定
新製品	50-80%	不確実性が高い
販促対象	30-50%	イベントに依存

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需要のセグメンテーション

ABC 分析

分類：

• A 品目：上位 20% の SKU、売上の 80% → 日次／週次予測、厳格な管理
• B 品目：次の 30% の SKU、売上の 15% → 週次／月次予測
• C 品目：下位 50% の SKU、売上の 5% → 月次予測、よりシンプルな手法

XYZ 分析（変動性）：

• X：変動性が低い（CV < 0.5）→ 予測が容易
• Y：変動性が中程度（0.5 < CV < 1.0）→ 難易度は中程度
• Z：変動性が高い（CV > 1.0）→ 予測が難しく、断続的

ABC-XYZ 複合マトリックス：

	A（高価値）	B（中程度）	C（低価値）
X	厳格な管理、高度な手法	標準的な手法	シンプルな手法
Y	高度な手法＋安全在庫	標準的な手法	シンプルな手法／集約
Z	ML／因果分析＋多めの安全在庫	Croston 法	Min/Max または在庫を持たない

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予測プロセス

1. データ準備

データクレンジング：

• 外れ値（返品、単発注文）を除去します
• 欠損値を処理します
• 販促期間を特定して分離します
• 欠品を考慮して調整します（打ち切り需要）

# Remove outliers using IQR method
Q1 = df['demand'].quantile(0.25)
Q3 = df['demand'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df_clean = df[~((df['demand'] < (Q1 - 1.5 * IQR)) |
                 (df['demand'] > (Q3 + 1.5 * IQR)))]

特徴量エンジニアリング：

• ラグ特徴量（過去の期間）
• ローリング統計量（移動平均、標準偏差）
• カレンダー特徴量（曜日、月、祝日）
• 販促指標
• 価格特徴量

# Create time-based features
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek
df['is_weekend'] = df['day_of_week'].isin([5, 6]).astype(int)
df['is_holiday'] = df['date'].isin(holidays).astype(int)

# Lag features
df['lag_1'] = df['demand'].shift(1)
df['lag_7'] = df['demand'].shift(7)
df['rolling_mean_7'] = df['demand'].rolling(7).mean()

2. モデル選択

決定木：

Start
 ├─ Intermittent demand (many zeros)?
 │   └─ Yes → Croston's, TSB, or aggregate
 │   └─ No → Continue
 ├─ Strong seasonality?
 │   └─ Yes → Holt-Winters, SARIMA, or Prophet
 │   └─ No → Continue
 ├─ Trend present?
 │   └─ Yes → Holt's trend, ARIMA
 │   └─ No → Continue
 ├─ External factors available?
 │   └─ Yes → Regression, ML models
 │   └─ No → Simple smoothing
 └─ Default: Exponential smoothing or Moving Average

3. ベースライン予測の生成

統計的予測：

• 選択したモデルを実行します
• 点予測を生成します
• 予測区間を計算します（80%、95%）

# Generate forecast with confidence intervals
forecast = model.forecast(steps=12)
conf_int = model.forecast_interval(steps=12, alpha=0.05)  # 95% CI

4. 予測の拡充

ビジネスインテリジェンスの追加：

• 今後予定されている販促
• 新製品の発売
• 市場動向
• 競合他社の動き
• 経済指標

5. 共同レビュー

予測の上書きプロセス：

• 営業チームからの意見
• マーケティングカレンダーの確認
• 財務部門との調整
• 例外に基づくレビュー（A 品目、大幅な変更）

6. コンセンサス予測

加重平均による組み合わせ：

# Combine statistical and judgmental
final_forecast = (
    0.7 * statistical_forecast +
    0.3 * sales_team_forecast
)

7. パフォーマンスの追跡

指標のモニタリング：

• 週次／月次の精度レビュー
• バイアスの追跡
• 予測付加価値（FVA）
• 予測と実績の可視化

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高度な手法

階層的予測

トップダウン：

• 集約レベルで予測します
• 比率を使って下位レベルに配分します

ボトムアップ：

• 最下位レベル（SKU-拠点）で予測します
• 合算して集約値を算出します

ミドルアウト：

• 中間レベルで予測します
• 上位・下位の両方向に整合させます

最適な整合化：

• MinT（最小トレース）
• 階層全体で整合性のある予測を実現します

from hierarchicalforecast.utils import aggregate
from hierarchicalforecast.methods import BottomUp, TopDown, MinTrace

# Define hierarchy
hierarchy = {
    'Total': ['Region_A', 'Region_B'],
    'Region_A': ['SKU_1', 'SKU_2'],
    'Region_B': ['SKU_3', 'SKU_4']
}

# Reconcile forecasts
reconciled = MinTrace().fit_predict(forecasts, hierarchy)

予測付加価値（FVA）

概念：

• 手動での上書きが精度を向上させるか、低下させるかを測定します
• 調整後の予測とベースラインを比較します

def forecast_value_added(actual, baseline_fcst, adjusted_fcst):
    """Calculate if adjustments added value"""
    baseline_error = np.abs(actual - baseline_fcst)
    adjusted_error = np.abs(actual - adjusted_fcst)

    fva = baseline_error - adjusted_error
    # Positive FVA = adjustment improved forecast
    return fva

需要センシング

リアルタイムのシグナル：

• POS データ（実際の消費）
• 倉庫からの出庫
• ウェブトラフィック、検索トレンド
• ソーシャルメディアのセンチメント
• 天気予報

短期的な調整：

• 予測を週次または日次で更新します
• 最新のシグナルを使用します
• 統計的予測と組み合わせます

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ツールとライブラリ

Python ライブラリ

統計的予測：

• statsmodels：ARIMA、指数平滑法、季節分解
• pmdarima：Auto ARIMA
• prophet：Facebook Prophet
• sktime：時系列機械学習

機械学習：

• scikit-learn：回帰、ツリーベースモデル
• xgboost、lightgbm：勾配ブースティング
• tensorflow、pytorch：ディープラーニング（LSTM、トランスフォーマー）

ユーティリティ：

• pandas：データ操作
• numpy：数値計算
• matplotlib、seaborn、plotly：可視化

商用ソフトウェア

• SAP IBP：統合事業計画
• Oracle Demantra：需要管理
• Blue Yonder (JDA)：需要計画
• Kinaxis RapidResponse：S&OP プラットフォーム
• Anaplan：クラウド計画プラットフォーム
• o9 Solutions：AI を活用した計画

Excel アドイン

• Forecast Pro：統計的予測
• SAS Forecast Server：エンタープライズ予測
• Lokad：確率的予測

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よくある課題と解決策

課題：予測の変動が大きい

解決策：

• 需要をベースラインと販促に分ける
• 階層型予測を使用する（集計すると安定性が高まる）
• 予測頻度を増やす
• 最小値／最大値のルール、または平滑化を導入する

課題：新製品の予測

解決策：

• 類似製品／参考製品のアプローチ
• 市場調査とテストマーケティング
• カテゴリーレベルのトレンドを使用する
• 段階的な立ち上がりのプロファイル
• 注意深く監視し、迅速に調整する

課題：販促の予測

解決策：

• ベースラインと販促効果を分ける
• 販促データベースを構築する（過去のイベント）
• 販促要因を特徴量として回帰を使用する
• マーケティング／営業との連携
• 改善に向けて販促後に分析する

課題：ロングテール／間欠需要

解決策：

• より上位のレベル（製品ファミリー）に集約する
• Croston 法または TSB 法を使用する
• 確率的予測（分布）を使用する
• 最小値／最大値の在庫ルールを設定する
• 在庫を持たず、受注後に調達することを検討する

課題：データ品質の問題

解決策：

• 過去データをクリーンアップする（外れ値、在庫切れを除外）
• データガバナンスを導入する
• 入力を検証する（範囲チェック、異常検知）
• 定期的なデータ監査を実施する

課題：予測の偏り

解決策：

• 偏りの指標を追跡する
• インセンティブを見直す（営業チームは予測を過大に見積もりがちです）
• 役割を分ける（予測と目標）
• 偏りのない統計的なベースラインを使用する
• 予測付加価値分析を行う

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出力形式

予測レポートの構成

エグゼクティブサマリー：

• 全体の予測精度（当期）
• 前回の予測からの主な変更点
• 主な前提条件とリスク

セグメント別需要予測：

製品／SKU	拠点	期間	統計的予測	調整後予測	実績（前期）	MAPE	偏り
Product A	DC1	Jan 2025	10,000	10,500	9,800	7.1%	+7.1%
...	...	...	...	...	...	...	...

予測の前提条件：

• 販促カレンダー
• 市場トレンド
• 新製品の発売
• 既知の供給制約

精度指標：

• カテゴリー別 MAPE
• 偏りの分析
• トラッキングシグナル
• 予測と実績のグラフ

アクションアイテム：

• レビューが必要な項目
• 必要な予測の上書き
• データ品質の問題
• プロセスの改善

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確認すべき質問

より詳しい情報が必要な場合：

1. どの製品／SKU を予測する必要がありますか？どの粒度ですか？
2. 計画期間はどのくらいですか？（週、月、年）
3. どのくらいの過去データを利用できますか？
4. 需要に影響する外部要因は何ですか？（販促、季節性、イベント）
5. 現在の予測精度と、把握している問題は何ですか？
6. どのツール／システムを使用していますか？
7. 誰がどのような意思決定に予測を使用しますか？

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関連スキル

• sales-operations-planning：予測を S&OP に統合する場合
• capacity-planning：予測に基づく生産能力の計画
• inventory-optimization：安全在庫と再発注点の設定
• supply-chain-analytics：KPI とパフォーマンスの追跡
• ml-supply-chain：高度な機械学習による予測手法
• seasonal-planning：小売業の季節需要の計画
• promotional-planning：CPG の販促予測