発注は多めにするか、少なめにするか。見込みの「幅」の見方と、幅が広すぎる日にやること

予測範囲と品目の条件から、多め・少なめの目安を決める

発注時には「どのくらい売れそうか」と「余った場合、足りない場合にどう対応するか」の両方を考えます。これらを分けて整理すると、毎回の感覚だけに頼らず、品目ごとの基準で発注量を決めやすくなります。

見込みは、範囲で確認します。「金曜のこの品目は9から15」のように、下側と上側のある数です。そのうえで、余っても翌日に持ち越せる品目か、足りなくなった日に近くで買い足せる品目か、の2つで幅のどちら側を取るかを決めます。持ち越せて買い足せない品目は上側、持ち越せず買い足せる品目は下側です。

この記事では、予測範囲の考え方、範囲を外れた日の記録、発注量を決めにくいときの見直し方を説明します。廃棄と品切れの損失を金額で比べる方法は、発注量を決める3つの数字の記事で解説しています。

過去の販売数のばらつきから、数量の範囲を考える

ある品目の金曜の販売数が、直近4週で9・12・10・15だったとします。小さい順に並べると9・10・12・15なので、中央値は11、最小は9、最大は15です。この9〜15を、最初の目安として使えます。記録を増やすと傾向を確認しやすくなりますが、最小と最大の差が小さくなるとは限りません。

当社が開発中の手軽に使える需要予測AIは、日付と数量の2列のCSVから28日先までの予測を範囲つきで出します。ここで説明する過去の最小・最大による目安と、予測モデルが計算する範囲は区別してください。予測範囲が広い場合は、販売数のばらつきだけでなく、記録の不足やモデルが捉えていない条件も確認します。

天気予報でも、予報の値と不確かさは分けて示されます。ただし、複数の条件で計算する気象庁のアンサンブル予報と、店の過去の販売数を並べる方法は異なります。共通するのは、1つの数字だけで判断せず、予測に不確かさがあることも考慮する点です。

たとえば数量が11と表示されても、実際には9程度の日も15程度の日もあり得ます。中心となる数量と範囲を一緒に確認し、どこまで準備するかを品目の条件に合わせて決めます。

翌日も使えるか、当日に追加できるかを確認する

まず、余った分を翌日以降に使えるか、足りなくなった日に買い足す・作り足すことができるかを確認します。この2つで大まかに分類したうえで、保存場所や追加調達の費用も考えます。

品切れに備えて余裕を持つ場合も、予測範囲の上限をそのまま発注量にするとは限りません。現在の在庫、納品までに使う量、発注単位を確認し、必要な余裕を加えます。安全在庫は、需要や納品のばらつきに備えて確保する在庫として考えましょう。

4つのうち迷うのは、持ち越せず買い足せもしない品目です。保存の利かない看板料理や、当日限りの弁当がここに入ります。このような品目では特に、廃棄と品切れによる損失を金額で比べ、数量を決めます。廃棄した材料費と、品切れで断った数に粗利を掛けた額を月に1回並べる方法は、発注量の記事に書いたとおりです。

予測範囲を外れた日は、起きたことを記録する

予測範囲は、販売数が必ずその中に収まるという保証ではありません。多めに準備しても品切れになることや、少なめにしても余ることがあります。範囲から外れた日も含めて記録を残してください。

どの程度の頻度で範囲を外れるかは、範囲の計算方法や店の売れ方によって変わります。「必ず3回に1回は当たる」といった固定の割合では考えません。過去の予測と実績を比べて、自店での外れ方を確かめます。

範囲を外れた日は、団体予約、近隣の催し、大雨、テレビでの紹介など、販売数に影響しそうな出来事を残します。条件が明らかに違う日は、通常日と分けて比較します。単に予測を外れたという理由だけで記録を除外しないでください。記録の付け方は、特売・催しの日の記事でも紹介しています。

予測範囲が狭くても、実績が繰り返し外れるなら、範囲の取り方や予測方法を見直す必要があります。逆に、広い範囲だからといって予測が役に立たないとは限りません。実績がどの程度収まっているかと、発注判断に使えるかの両方で確認します。

予測範囲が広く、発注量を決めにくいときの見直し方

予測が9〜15なら、どの数量を目安にするかで廃棄や品切れのリスクが変わります。判断しにくい場合は、次の3点を確認します。これらを見直しても、必ず範囲が狭まるわけではありません。

1つ目は、記録を増やすことです。同じ曜日が4回しかない場合より、記録が多いほうが普段の傾向と特別な日の違いを確認しやすくなります。ただし、販売数自体のばらつきがなくなるわけではありません。必要な期間の考え方は、記録の期間の記事で説明しています。

2つ目は、仕入先への連絡や作業に間に合う範囲で、確定時刻を見直すことです。直前の予約や天気、売れ行きを確認してから決められる場合があります。詳しくは仕込み量の締切の記事を参照してください。3つ目は、催しや特売の日を通常日と分けて比較することです。条件が違う記録を混ぜていないか確認します。

見直しても範囲が広い場合は、量を後から調整できる方法を考えます。当日に追加できる品目なら少なめに始め、残数を見て補います。朝・昼・夕方の便に分けて決める方法もあります。便に分ける手順は惣菜の製造数の記事、追加量を出品者と相談する例は直売所の補充依頼の開発プランで紹介しています。

紙やExcelで試し、品目が増えたらシステム化を考える

まずは品目を1つ選び、直近4週の同じ曜日の販売数を紙や手元のExcelに並べます。最小・中央値・最大を書き、翌日も使えるか、当日に追加できるかを確認します。専用システムを導入する前に、判断の手順を試せます。

品目が増えて集計の負担が大きくなったら、自動化を検討します。当社の手軽に使える需要予測AIは開発中です。日付と数量の2列のCSVを使い、予測に使える記録かを確認する相談と試験予測を、リリース前は無料で受け付けています。

発注表をシステム化する費用は、対象品目数、品目ごとの判断基準、レジや仕入先システムとの連携によって変わります。日持ちや追加調達の可否を使う例は飲食店の発注表アプリの開発プランで紹介しています。期限表示に加え、実際の残り日数や保管条件も考える例は食料品店の日配品の発注表の開発プランを参照してください。

まとめ

予測範囲と、品目ごとの日持ちや追加調達の条件を確認して、発注量の目安を決めます。過去の最小・最大は簡単な参考値であり、AIなどが計算する予測範囲とは区別して使います。

実際の販売数が範囲を外れることもあります。その日の条件を記録し、同じ傾向が続く場合は、予測方法と発注量の両方を見直します。

まず、発注量に迷う品目を1つ選び、直近4週の同じ曜日の販売数を並べてみてください。最小・中央値・最大を参考に、余った場合と足りなかった場合の対応を考えます。