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十日日記


2011-02-07

Link 需要を予測する

需要予測システムを盲信する人も否定する人も、同じ誤りに陥っている。それは、需要予測システムが当たらないと無意味だと考えている点だ。需要予測システムが実際に当たるはずはなく、大事なのは誤差と向き合ってシステムを成長させる姿勢だ。

在庫管理のための需要予測入門 キヤノンシステムソリューションズ株式会社数理技術部(編)、淺田克暢・岩崎哲也・青山行宏(著)『在庫管理のための需要予測入門』(東洋経済新報社、2004年)は、162ページという紙幅で需要予測システムについて語った概論書だ。見開きで1項目を解説する内容で、とてもよく書けている。その序章で、先の段落のような心構えが書かれていた。

同書では10種ほどの予測モデルについて解説してあり、言葉による説明が実務家の理解を助けるようにできている。たとえば時系列分析にはARIMAという著名なモデルがある。この説明は、たしか次のような具合だった。

  • ARモデル:過去の実績が時間に比例すると考えるモデル
  • MAモデル:過去の予測誤差が時間に比例すると考えるモデル
  • ARMAモデル:ARとMAとを合わせたモデル
  • ARIMAモデル:ARIMAにトレンドを加えたモデル

需要予測システムの細かい部分が実務家にとってブラックボックスだとしても、システムが行なっている内容の概略を把握しておくことは有用だろう。上のように簡単に説明してもらえれば、使う側はとても助かる。

このほか、テレビの特集で取り上げられたとか(イベントの発生)、他の商品との相関を考慮した場合とか、業務上検討しなくてはいけない項目についても触れられている。また、システム導入時のポイントについても1章が割かれている。

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渡辺 慎太郎(na@10days.org)

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