2025年11月15日·1 分
在庫予測と需要計画のためのWebアプリを作る
在庫予測と需要計画のWebアプリを設計・構築するためのガイド：データ準備、予測手法、UX、統合、テスト、デプロイまでを網羅。
在庫予測と需要計画のWebアプリを設計・構築するためのガイド：データ準備、予測手法、UX、統合、テスト、デプロイまでを網羅。
在庫予測と需要計画のウェブアプリは、将来の需要予測と現在の在庫状況に基づいて、ビジネスが「何をいついくつ買うか」を決める手助けをします。
在庫予測は各SKUの将来の販売・消費を予測します。需要計画はその予測を発注点、発注数量、タイミングといった意思決定に変換し、サービス目標やキャッシュ制約に合わせます。
信頼できるシステムがないと、チームはスプレッドシートや勘に頼りがちで、通常は二つのコストのかかる結果になります：
よく設計された在庫予測アプリは、需要予測と推奨アクションの共有された基準を作り、拠点・チャネル・チーム間で意思決定を一貫させます。
信頼と精度は時間とともに築かれます。MVP（最小実行可能製品）の需要計画アプリは次のように始められます：
ユーザーがワークフローを採用したら、データ改善、セグメンテーション、プロモーション処理、より賢いモデルで精度を上げていきます。目標は「完璧な予測」ではなく、繰り返せる意思決定プロセスをサイクルごとに改善することです。
典型的なユーザーは：
アプリの評価はビジネス成果で判断します：欠品の減少、過剰在庫の削減、明確な購買判断。これらが在庫計画ダッシュボードで見えることが重要です。
在庫予測アプリは「何をサポートするか」「誰のためか」「どの詳細度でか」が明確でなければ成功しません。モデルやチャートの前に、MVPが改善すべき最小の意思決定セットを定義してください。
機能ではなくアクションとして書き出します：
画面がこれらの質問のどれにも結びつかないなら、その画面は後のフェーズに回すべきです。
リードタイムや購買リズムに合った期間を選びます：
更新の頻度も決めます：売上が早く変わるなら日次、購買が決まったサイクルなら週次。これがジョブ実行頻度と推奨更新頻度を決めます。
実際に発注・移動できるレベルが正しい粒度です：
測定可能にします：サービスレベル／欠品率、在庫回転、予測誤差（例：MAPE、WAPE）。指標は欠品防止や過剰在庫削減と結びつけます。
MVP: SKU（またはSKU-ロケーション）ごとの1つの予測、1つの再発注点計算、簡単な承認／エクスポートワークフロー。
後続: マルチエシェロン最適化、サプライヤ制約、プロモーション、シナリオプランニング。
予測は入力データ次第です。モデルや画面を選ぶ前に、どのデータがあり、どこにあり、MVPにとって「十分な品質」とは何かを明確にしてください。
最低限必要なのは一貫したビュー：
多くのチームは複数のシステムから引きます：
アプリの更新頻度（毎時、日次など）と、データが遅れて到着したり編集されたときの扱いを決めます。実用的なパターンはトランザクション履歴は不変にし、編集は上書きではなく調整レコードで適用することです。
各データセットにオーナーを割り当てます（例：在庫は倉庫オペレーション、リードタイムは調達）。短いデータ辞書（フィールドの意味、単位、タイムゾーン、許容値）を維持します。
欠損リードタイム、単位変換（each vs case）、返品・キャンセル、重複SKU、不一致なロケーションコードなどは想定しておき、MVPでは明示的に修正、デフォルト、または除外する方針を示しましょう。
アプリの信頼は「何が起きたか」（販売、受領、移動）が曖昧でないことと、「今何が真実か」（オンハンド、オンオーダー）が一貫していることから始まります。
小さなエンティティセットを定義し全体で統一します：
日次または週次を正準の粒度に選びます。すべての入力をそれに合わせるルールを明示します（例：「販売は出荷日に帰属し、日でバケット化する」）。
販売が each／case／kg のいずれであっても、元の単位と予測用の正規化単位（例：each）を保持します。収益を予測するなら元通貨と報告通貨の両方を保持し、為替レートの参照を置きます。
SKU-ロケーション-時間ごとに、オンハンドスナップショット、オンオーダー、受領、移動、調整といったイベントの系列を追跡します。これにより欠品の説明や監査が容易になります。
ユニット売上、オンハンド、リードタイムなどの主要指標について、どのシステムが権威かをスキーマで決めます。二つのシステムが不一致なら、どちらが勝つか、なぜかを示します。
予測UIは給餌データの品質次第です。数値が説明なく変わると、モデルが正しくてもユーザーの信頼を失います。ETLは「予測可能で、デバッグ可能で、追跡可能」であるべきです。
各フィールドの「真実のソース」を書き出し、繰り返し可能なフローを実装します：
2層を保ちます：
プランナーが「先週の需要がなぜ変わったか」と聞いたら、rawレコードとそれを変えた変換を指し示せるようにします。
最低限検証する項目：
不合格ならランを失敗にする（またはパーティションを隔離）して、悪いデータを黙って公開しないでください。
購買が週次なら日次バッチで十分なことが多いです。即時性が必要な運用（当日補充、急激なEC変動）の場合のみ準リアルタイムを選びます。これにより複雑さとアラートノイズが増えます。
失敗時にどうなるかを文書化します：どのステップが自動リトライするか、何回までか、誰に通知するか。抽出が壊れた、行数が急減した、検証が失敗したときにアラートを出し、各予測入力を監査できるランログを残します。
手法は抽象的に「優れている」のではなく、あなたのデータ・SKU・計画リズムに合うかが重要です。優れたアプリはシンプルに始め、測定し、投資効果があるところで高度化します。
ベースラインは高速で説明可能、かつ整合性チェックに最適です。最低限含める：
常にこれらと精度比較を行い、複雑モデルがこれらを上回れないなら本番投入すべきではありません。
MVPが安定したら段階的に追加：
1つのデフォルトモデルで早く出すのは速いですが、カタログに安定商品・季節商品・ロングテールが混在するならSKUごとのモデル選択（バックテストに基づいて最適ファミリを選ぶ）が効果的です。
多くのSKUがゼロを多く含むなら、それを第一級ケースとして扱います。間欠需要向けの手法（例えばCroston系）を追加し、ゼロを不当に罰する指標を避けて評価します。
ローンチ、プロモ、既知の混乱に対してプランナーがオーバーライドできる仕組みを作ります。理由、有効期限、監査トレイルを残し、手動編集が意思決定を改善するが履歴を隠さないようにします。
予測の精度は多くの場合、追加する特徴量に左右されます。目標は多数の信号を追加することではなく、ビジネスの振る舞いを反映し、プランナーが理解できる少数の特徴量を加えることです。
需要にはリズムがあります。過学習せずリズムを捉える特徴をいくつか追加します：
プロモーションが複雑ならまずはシンプルな「プロモ中」フラグから始めて精緻化します。
在庫予測は需要だけでなく供給可否も重要です。説明可能な信号としては価格変動、リードタイムの更新、サプライヤ制約の有無などが有効です：
欠品日にゼロ売上をそのまま学習させるのは危険です。一般的な方法：
新商品は履歴がありません。明確なルールを定義します：
特徴量セットは小さく保ち、アプリ内ではビジネス用語で名前を付けます（例：「祝日週」）。そうすればプランナーはモデルが何をしているかを信頼し、問いただせます。
予測は「次に何をするか」を明示したときに初めて有用です。アプリは予測を具体的でレビュー可能な購買アクションに変換するべきです：いつ発注するか、いくつ発注するか、どれだけの余裕を持つか。
SKU（またはSKU-ロケーション）ごとにまず三つの出力を用意します：
実務的な構成：
可能ならリードタイムのばらつき（平均だけでなく標準偏差）を使うと欠品が減ります。
すべての品目で同じ保護は不要です。ABC分類、マージン、重要性によってサービスレベル目標を選べるようにします：
推奨は実現可能でなければなりません。制約処理を追加します：
推奨する発注には短い説明を付けます：リードタイム中の予測需要、現在の在庫ポジション、選ばれたサービスレベル、適用した制約。これが信頼構築につながり、例外の承認を容易にします。
予測アプリは人向けのWeb体験とバックグラウンドで動く予測エンジンという二つの製品に分けると保守しやすくなります。分離はUIを高速に保ち、タイムアウトを防ぎ、結果を再現可能にします。
4つの構成要素から始めます：
予測はUIリクエスト内で実行してはいけません。ジョブキュー（またはスケジュール）に載せ、run IDを返し、UIで進捗をストリーミングします。
プロトタイプを早く作るには、Koder.aiのようなプロトタイピング支援プラットフォームが有効なことがあります：ReactベースのUI、GoのAPI、PostgreSQL、バックグラウンドワークフローを短期間で試作し、整ったらソースコードをエクスポートして本番化できます。
システム・オブ・レコード（テナント、SKU、ロケーション、ラン設定、ラン状態、承認）は主要データベースに保持します。日別予測、診断、エクスポートなどの大容量出力は分析向けテーブルかオブジェクトストレージに置き、run IDで参照します。
複数事業部や顧客を相手にするなら、APIとDBスキーマでテナント境界を強制します。簡単な方法は全テーブルに tenant_id を付け、UIでロールベースのアクセスを実装することです。単一テナントのMVPでも将来的なデータ混在防止のために有益です。
API表面は小さく明確に：
POST /data/upload（またはコネクタ）、GET /data/validationPOST /forecast-runs（実行開始）、GET /forecast-runs/:id（状態）GET /forecasts?run_id=...、GET /recommendations?run_id=...POST /approvals（受諾／オーバーライド）、GET /audit-logs予測はコストがかかります。特徴のキャッシュ、設定不変時のモデル再利用、週次のフル再学習＋日次の軽量更新などで重い処理を減らし、UI応答性と予算の安定化を図ります。
良いUXは「表の数字」を「次にすべきこと」に変えます：何を買うか、いつ買うか、今注視すべきことは何かがすぐ分かることが重要です。
日々のプランニング課題に対応する少数の画面から始めます：
ナビゲーションは一貫させ、例外からSKU詳細へ、戻る操作をコンテキストを失わずに行えるようにします。
プランナーは頻繁にデータをスライスします。日付範囲、ロケーション、サプライヤ、カテゴリでのフィルタを即時にし、賢明なデフォルト（例：過去13週、主要倉庫）を用意し、ユーザーの最後の選択を記憶します。
予測が変わった理由を示して信頼を築きます：
UIで複雑な数理を見せるのではなく、平易な括弧やツールチップで説明します。
軽量なコラボ機能を追加します：インラインノート、高影響発注の承認ステップ、変更履歴（誰がいつオーバーライドしたか、なぜ）を残すことで監査性を保ちつつ日常の意思決定を遅くしません。
多くのチームはファイルを共有します。きれいなCSVエクスポートと印刷向けの発注サマリ（品目、数量、サプライヤ、合計、希望納期）を提供し、購買が再フォーマットせずに実行できるようにします。
予測はそれを更新できるシステムと、それを信頼する人がいて初めて運用に移ります。統合、アクセス制御、監査トレイルは早期に設計してください。
在庫意思決定を動かすコアオブジェクトから始めます：
各フィールドの真実のソースを明示します（例：SKUステータスとUOMはERP、予測オーバーライドはあなたのアプリ）。
今すぐ動く道筋と将来スケールする道筋を用意します：
どの方法でもインポートログ（行数、エラー、タイムスタンプ）を保存し、ユーザーがエンジニアリングの助けなしに欠損データを診断できるようにします。
ロケーションや部門に沿った権限を定義します。一般的なロールは Viewer、Planner、Approver、Admin です。パラメータ編集やPO承認といった重要操作は適切なロールで保護します。
誰が何をいつ変更したかを記録します：予測オーバーライド、再発注点編集、リードタイム調整、承認決定。差分、コメント、影響を受けた推奨へのリンクを残します。
予測KPIを公開する場合は、アプリ内で定義にリンクするか /blog/forecast-accuracy-metrics を参照できるようにします。導入計画には /pricing に基づく段階的アクセスモデルが役立ちます。
予測アプリは「コードが動くか」だけでなく「予測と推奨が成果を改善するか」を証明できなければなりません。テストは精度の証明と、性能低下を検知する仕組みを含みます。
小さな指標セットで始めます：
これらをSKU、カテゴリ、ロケーション、予測期間（次週 vs 来月）ごとに報告します。
本番運用を模したバックテストを行います：
精度が急落したとき、入力が不正なとき（売上欠落、重複注文、異常スパイク）にアラートを出す監視パネルを /admin に用意しておくと数週間分の誤発注を防げます。
本格展開前に小規模プランナー／購買担当でパイロットを行います。推奨が採用されたか、拒否されたかとその理由をトラッキングし、そのフィードバックをルール調整やデフォルト改善に使います。
予測アプリは販売履歴、サプライヤ価格、在庫状況、今後の購買計画など機密情報に触れることが多いです。セキュリティと運用は製品機能として扱ってください。1つの漏洩や夜間バッチの破綻が信頼を失わせます。
最小権限の原則で保護します。Viewer、Planner、Approver、Admin などのロールでページだけでなくアクション（コスト閲覧、パラメータ編集、推奨承認、エクスポート）をゲートします。
SSOを導入する場合はグループをロールにマッピングしてオフボーディングを自動化します。
可能な限り通信と保管の暗号化を行います。HTTPSを徹底し、APIキーのローテーション、環境ファイルではなく管理されたシークレットボールトの利用、DBの保存時暗号化とアプリ／ジョブランナーのみが接続できるネットワーク制限を実施します。
アクセスと重要操作（エクスポート、編集、承認）をログに残します。構造化ログで：
これは書類仕事ではなく、在庫計画ダッシュボードのサプライズをデバッグする方法です。
アップロードと履歴ランの保持ルールを定義します。多くは生データを短期間（30〜90日）、集約結果は長期保持します。
インシデント対応とバックアップ計画を用意します：オンコールは誰か、アクセス撤回の方法、DB復旧手順。API、ジョブ、ストレージの復旧時間目標を文書化し、定期的に復元テストを行っておきます。
まず改善すべき意思決定を定義します：どれだけ発注するか、いつ発注するか、どこへ発注するか（SKU、ロケーション、チャネル）。次に、実務に合った現実的な計画期間（例：4〜12週間）と、購買・補充のリズムに合う時間粒度（日次または週次）を決めます。
プロモーションやシナリオプランニング、多段階最適化は後のフェーズに残します。
どれかが不安定なら、MVPではギャップを可視化（デフォルト、フラグ、除外）して、勝手に推測しないようにしましょう。
簡潔なデータ辞書を作り、次を厳密に管理します：
パイプラインでは、欠損キー、負の在庫、重複、外れ値に対する自動チェックを入れ、影響のあるパーティションは隔離（隔離テーブル／失敗扱い）して公開しないようにします。
在庫はイベントとスナップショットとして扱います：
これにより「何が起きたか」が監査可能になり、「今何が正しいか」が一貫します。ERP、WMS、POS間の不一致も説明しやすくなります。
初期は説明しやすいベースラインを常に残す：
バックテストでベースラインを上回ることを確認できないモデルは本番に載せないでください。クリーンな履歴や有益な説明変数が揃っているときに、より高度な手法（Prophet系の季節性、ARIMA、勾配ブースティング等）を段階的に追加します。
欠品日の売上ゼロをそのまま学習ターゲットに入れると、モデルは「需要が消えた」と学習してしまいます。一般的な対処法：
要点は、可用性の問題があっただけで需要が消えたと模型に教えないことです。
これらのルールはUIで明示して、いつプロキシベースの予測なのかをプランナーが分かるようにします。
その上で、MOQやケース単位での切り上げ、予算上限、倉庫容量などの現実制約を適用します。推奨には「なぜその数量か」を短く示して信頼を得ましょう。
UIと予測エンジンを分離します：
予測はUIリクエスト内で実行してはいけません。ジョブキューやスケジューラで実行し、run IDを返して進捗をUIで表示します。大規模な出力（日次予測、診断）は分析向けストレージに置き、run IDで参照する設計が現実的です。
バックテストは生産環境の運用に忠実に（ランダムシャッフルせず、時系列の後続区間で評価）行い、複数のローリングウィンドウで検証します。精度低下や入力異常時のアラートも設定しておきます。