受注予測とは？代表的な手法からシステム導入のメリット、精度向上のポイントまで解説

受注予測は、生産計画や在庫管理、経営判断の精度を左右する重要なプロセスです。しかし、多くの企業では担当者の経験や勘に頼った予測がおこなわれており、属人化や精度のばらつきが課題となっています。特に市場環境の変化が激しい昨今、より科学的なアプローチが求められるようになりました。

本記事では、受注予測の基本から代表的な手法、システム導入のメリット、精度向上のポイントまで解説します。自社の受注予測を見直す際の参考にしてください。

受注予測とは

受注予測とは、未来における受注の見込み（数量・金額）を予測するプロセスです。顧客からの注文がいつ、どの程度入るかを事前に見積もることで、生産計画や在庫管理の精度を高めることができます。

似た概念として「需要予測」や「売上予測」がありますが、それぞれ目的が異なります。需要予測は市場全体の消費動向を予測するもので、マーケティング戦略に活用されることが多い一方、受注予測は自社への具体的な注文を予測するため、生産管理や在庫管理に直結するものです。

また、売上予測は主に経営戦略や財務計画に用いられ、より広範なデータを必要とします。受注予測が重要視される理由は、製造ラインの稼働計画や資材調達、人員配置の最適化に不可欠だからです。

予測精度が低いと、欠品による機会損失や過剰在庫によるコスト増加を招き、経営全体に悪影響を及ぼします。

受注予測が企業にもたらすメリット

受注予測の精度を高めることで、企業はさまざまなメリットを享受できます。単なる在庫管理の改善にとどまらず、生産効率の向上や経営判断の精度向上にもつながるものです。

ここでは、受注予測が企業にもたらす主なメリットを3つの観点から解説します。

• 在庫の最適化と欠品・過剰在庫の防止
• 生産計画・人員配置の効率化
• 経営判断・営業戦略の精度向上

在庫の最適化と欠品・過剰在庫の防止

精度の高い受注予測により、適正な在庫水準を維持できるようになります。これにより、欠品による販売機会の損失と、過剰在庫による保管コストや廃棄ロスの両方を削減可能です。

在庫管理において、欠品と過剰在庫はトレードオフの関係にあります。欠品を恐れて多めに仕入れれば在庫が膨らみ、在庫を絞れば欠品リスクが高まるものです。受注予測の精度が向上すれば、このバランスを最適化できます。

特に生鮮品や日配品など、販売期間が短い商品を扱う業種では、予測精度の向上が廃棄ロス削減に直結します。

生産計画・人員配置の効率化

受注予測に基づいて製造ラインの稼働計画を立案することで、生産効率を大幅に向上させることができます。予測に応じて繁閑のリズムを把握し、人員配置を最適化すれば、残業コストの削減や労働環境の改善にもつながるものです。

たとえば、繁忙期に向けて事前に人員を確保したり、閑散期にはシフトを調整したりといった対応が可能になります。場当たり的な対応ではなく、計画的なリソース配分ができる点が大きなメリットです。

さらに、リードタイムの短縮や納期遵守率の向上も期待できます。顧客からの信頼獲得にも寄与する重要な要素といえます。

経営判断・営業戦略の精度向上

受注予測は、売上見込みに基づく予算配分や投資判断にも活用できます。将来の受注を見通すことで、設備投資のタイミングや新規事業への参入判断など、経営上の重要な意思決定の精度が高まるものです。

また、営業活動においても、受注確度の高い顧客への優先的なアプローチが可能です。限られたリソースを効率的に配分し、成約率の向上につなげられる点もメリットといえます。

KPIや目標設定の面でも効果を発揮します。根拠のある数値に基づいた現実的な目標を設定することで、営業チーム全体のモチベーション向上にも貢献するものです。

受注予測の代表的な手法

受注予測の手法は大きく3つに分類できます。それぞれにメリットとデメリットがあり、自社の状況や予測対象に応じて使い分けることが重要です。

ここでは、代表的な3つの手法について解説します。

• 定性的予測（人的予測）
• 定量的予測（統計的手法）
• AI・機械学習による予測

定性的予測（人的予測）

定性的予測は、担当者の経験や勘、業界知識に基づいて予測をおこなう方法です。顧客との関係性や市場動向、競合の動きなど、数値化しにくい情報を加味した柔軟な判断ができる点が特徴といえます。

この手法は、過去のデータが不足している新製品の需要予測や、突発的な市場変化への対応に向いています。ベテラン担当者の知見を活かせるため、短期的な予測には一定の有効性があります。

ただし、予測の根拠が個人の主観に依存するため、属人化しやすいデメリットも存在します。担当者の異動や退職によって予測精度が大きく低下するリスクも無視できません。

定量的予測（統計的手法）

定量的予測は、過去のデータを基に数学的・統計的モデルで予測をおこなう方法です。主な手法としては、移動平均法、指数平滑法、回帰分析、時系列分析などがあり、客観的で再現性の高い予測が可能です。

移動平均法は直近のデータを平均化して予測する手法で、計算が簡単な点がメリットです。指数平滑法は直近のデータに重みを置く手法で、トレンドの変化を捉えやすい特徴があります。回帰分析は複数の要因との関係性を分析し、より精緻な予測を可能にするものです。

一方で、過去のパターンに基づく予測であるため、外部要因の急変には対応しにくいデメリットも存在します。

AI・機械学習による予測

AI・機械学習による予測は、ビッグデータを活用して複雑なパターンを学習し、高精度な予測を実現する手法です。天候、イベント、SNSトレンドなど多変量を考慮した予測が可能で、従来手法では捉えられなかった微妙な関連性やパターンの発見もできます。

たとえば、気象データと販売データの相関を学習することで、天候変化に応じた需要の増減を予測できます。人間では気づきにくい複雑な因果関係を発見できる点が、AI予測の大きな強みです。

導入には一定のコストと準備が必要ですが、中長期的には予測精度の向上と業務効率化の両面でリターンが期待できます。

受注予測システム導入のメリット

受注予測システムを導入することで、予測業務の効率化と精度向上を同時に実現できます。手作業での予測と比較して、多くのメリットがあるものです。

ここでは、システム導入によって得られる主なメリットを解説します。

• 予測業務の自動化・工数削減
• 属人化の解消と予測精度の標準化
• リアルタイムデータに基づく迅速な意思決定

予測業務の自動化・工数削減

受注予測システムを導入すれば、データ収集から分析、レポート作成までの一連の作業を自動化できます。ある導入事例では、発注作業時間が60%削減されたというケースもあり、大幅な工数削減効果が期待できます。

手作業でExcelにデータを入力し、計算式を設定して予測値を算出するという従来の方法は、時間がかかるうえにミスも発生しやすい点が課題でした。システム化によってこうした手間を削減できれば、担当者はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。

定型業務から解放されることで、分析結果の解釈や改善施策の立案といった、人間にしかできない業務に時間を割けるようになる点も大きなメリットです。

属人化の解消と予測精度の標準化

システムを導入すれば、ベテラン担当者の経験や勘に依存しない予測が可能になります。誰が担当しても同じロジックで予測がおこなわれるため、予測精度の標準化を実現できるのです。

属人化が進んだ組織では、担当者の異動や退職によって予測精度が大きく低下するリスクを抱えています。長年の経験で培われたノウハウが個人に蓄積されたまま、組織として共有されていないケースは少なくありません。

システム化によって予測ロジックを可視化・標準化することで、こうしたリスクを回避し、安定した予測精度を維持できるようになります。

リアルタイムデータに基づく迅速な意思決定

受注予測システムでは、最新の販売データや在庫データを即時に反映した予測が可能です。市場環境の変化に迅速に対応できるため、機会損失や在庫リスクを最小限に抑えることができます。

従来の手作業による予測では、データの収集から分析、レポート作成までにタイムラグが発生し、意思決定が遅れがちでした。クラウド型のシステムであれば、複数拠点のデータをリアルタイムで統合し、常に最新の情報に基づいた判断が可能になります。

変化のスピードが速い現代のビジネス環境において、迅速な意思決定は競争力の源泉となります。

受注予測の精度を高めるポイント

受注予測の精度は、一朝一夕に向上するものではありません。継続的な改善活動を通じて、徐々に精度を高めていく必要があります。

ここでは、予測精度を向上させるための具体的なポイントを解説します。

• データの質と量を確保する
• 外部要因を予測モデルに組み込む
• 予測と実績を比較し継続的に改善する

データの質と量を確保する

受注予測の精度を高めるためには、まず正確な売上データや在庫データの蓄積が欠かせません。データの欠損や不整合があると、どれほど優れた予測手法を用いても精度は低下してしまいます。

たとえば、日付形式が統一されていない、単位がばらついている、表記揺れがあるといった問題は、予測モデルの精度を下げる原因となります。入力ルールやフォーマットを統一し、データ品質を担保する仕組みを整えることが重要です。

また、予測に必要なデータ量を確保するためには、継続的にデータを収集・蓄積していく体制づくりも必要となります。

外部要因を予測モデルに組み込む

内部データだけでは捉えきれない需要変動を反映するために、外部要因を予測モデルに組み込むことが効果的です。天候、イベント、祝日、競合動向といった要素を考慮することで、予測精度を大幅に向上させることができます。

たとえば、小売業では天候によって来店客数や購買行動が大きく変わります。経済指標や業界トレンドとの相関を分析することで、マクロ環境の変化を予測に反映させることも可能です。

こうした外部データを取り込むには、データソースの選定やシステム連携の整備が必要ですが、投資に見合う効果が期待できます。

予測と実績を比較し継続的に改善する

予測をおこなったら、それで終わりではありません。予測値と実績値の差異を定期的に分析し、予測が外れた原因を特定してモデルを調整していくことが重要です。

なぜ誤差が生じたのかを細かく分析することで、予測モデルの改善点が見えてきます。特定の時期や商品カテゴリで誤差が大きい場合は、その要因を探り、モデルに反映させなければなりません。

このPDCAサイクルを継続的に回すことで、予測精度は着実に向上していくものです。一度構築したモデルに固執せず、常に改善を続ける姿勢が成功の鍵となります。

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B-Luckは、食品スーパー、ドラッグストア、ホームセンターなど、幅広い業種に対応しています。専任のデータ管理人による強力なサポート体制を備えており、導入から運用まで安心して任せることが可能です。

各企業の業務特性に合わせた柔軟なカスタマイズにも対応しており、既存の業務フローを大きく変えることなく導入できます。一部店舗からのスモールスタートも可能で、導入効果のシミュレーションも実施しています。受注予測の精度向上や発注業務の効率化を検討している方は、ぜひB-Luckの導入を検討してみてください。

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まとめ

受注予測は、生産計画や在庫管理、経営判断の精度を左右する重要なプロセスです。予測精度が低ければ、欠品による機会損失や過剰在庫によるコスト増加を招き、企業経営全体に悪影響を及ぼします。

予測手法には、担当者の経験に基づく定性的予測、統計的モデルを用いる定量的予測、ビッグデータを活用するAI予測など、さまざまな選択肢があります。それぞれにメリットとデメリットがあるため、自社の状況や予測対象に応じて最適な手法を選択することが重要です。

システム導入によって属人化の解消や工数削減、予測精度の標準化を同時に実現できます。さらに、データの質を高め、外部要因を取り込み、継続的な改善サイクルを回すことで、予測精度はさらに向上していきます。

自社の受注予測における課題を明確にし、段階的に改善を進めていきましょう。