予測の単位
SKU・店舗・週など、実際に発注できる粒度で設計。少量品や新商品は既存品と分けます。
RETAIL & COMMERCE / CAPABILITY
予測を、
仕入れの判断へ。
販売履歴、欠品、販促、納期を整理し、発注判断に使える需要予測を検証します。予測値に幅を持たせ、担当者が補正した理由も残します。
具体的な支援内容を見る ↓OPERATING MODEL設計例
- 01POS・EC・在庫
- 02商品と取引を統合
- 03粗利・需要を確認
- 04仕入れと販促を決定
業務とデータのつなぎ方を示す概念図。導入範囲に合わせて設計します。
この業務で、
難しいところ。
売れなかった日には、需要がなかった場合と欠品で売れなかった場合があります。販売数をそのまま需要と扱う前に、在庫状況と販売可能日を分けます。
THE SHORT ANSWER
販売履歴、欠品、販促、納期を整理し、発注判断に使える需要予測を検証します。予測値に幅を持たせ、担当者が補正した理由も残します。
DESIGN & DELIVERY
仕組みを、業務の順に設計する。
比較対象を作る
前週・前年同週・移動平均などの基準と比較。複雑なモデルが簡単な方法を上回るか確かめます。
発注条件へ接続
納期、発注単位、最低ロット、保管制約を反映。欠品と過剰在庫のどちらを重く扱うかを合意します。
DATA READINESS
必要なデータと、確認する条件。
形式が揃っていることと、業務に使えることは別です。原データの意味、更新、例外を担当者と確認し、未取得・欠測はそのまま分かる状態にします。
| データ | 用意する項目 | 確認したい点 |
|---|---|---|
| 販売履歴 | 日付・SKU・販売数 | 休業・欠品・販売終了 |
| 販促 | 価格・広告・イベント期間 | 予測時点で既知の情報か |
| 調達 | 納期・最小発注量 | 仕入先の遅延と分納 |
EVALUATION
成果は、業務の指標で確かめる。
以下は評価指標の候補です。現状値を測り、対象データと期間、目標、対象外を着手前に合意します。削減率や精度の実績値ではありません。
| 指標 | 評価の方法 |
|---|---|
| 予測誤差 | 商品群・販売量別に基準予測と比較 |
| 欠品・過剰在庫 | 同じ補充条件で評価し、費用の置き方を明示 |
| 補正負荷 | 推奨値を担当者が直す件数と理由 |
初期段階は発注候補の提示までに留め、発注確定は担当者が行います。季節変動の検証には十分な履歴が必要です。
納品物と、
受入条件を明確に。
データ対応表、業務フロー、試作画面、照合・評価結果を確認し、本開発で実装する範囲を決めます。接続先の権限や利用契約によって実現方法が変わるため、見積もりでは前提を分けて示します。
一商品群・限定チャネルで、集計基盤または週次の需要予測を評価。
QUESTIONS BEFORE YOU START
ご相談前のよくある質問
Shopifyと実店舗のデータを合わせられますか？
商品IDや返品処理、取得できる項目を確認して統合方法を設計します。現状はCSV出力だけでも相談できます。
売上が少ない商品のAI予測は可能ですか？
データが少ないほど評価が不安定になります。商品群単位の予測、ルールによる補充、担当者の判断を組み合わせる方法も比較します。
RELATED FIELD GUIDE
RETAIL & COMMERCE / GUIDE
小売・ECの需要予測を始める前に：欠品・返品・販促データの整理
販売履歴を集めただけでは、仕入れに使える予測にはなりません。売れなかった理由と、予測時点で分かる情報を分け、発注条件まで評価する進め方を解説します。
解説を読む ↗YOUR OPERATION / OUR STARTING POINT
いまの業務から、具体化する。
対象業務、使っているシステム、困っている資料や集計をお聞かせください。必要なフェーズ・成果物・前提条件を整理してご提案します。
小売・ECの課題を相談する 費用・見積もりの考え方 ↗