需要予測シミュレーター

本ツールでは、MAPE（平均絶対誤差率）が最も小さい手法を「実績に最も近い手法」として自動的に表示します。まずはこの結果を参考にしつつ、実際の業務では需要変動のパターン（安定的か、トレンドがあるか）にも注目して選ぶとよいでしょう。

移動平均法はすべての期の実績を同じ重みで平均するのに対し、加重移動平均法は直近の期ほど大きな重みをつけて平均します。そのため、需要が最近変化している（トレンドがある）場合、加重移動平均法の方がその変化を捉えやすい傾向があります。

αを大きくするほど直近の実績を重視し、需要の変化に敏感に反応するようになります。逆にαを小さくすると、過去の実績を含めて滑らかに平均するため、突発的な変動に振り回されにくくなります。需要が安定していればαを小さめに、変化が大きければαを大きめに設定するのが基本です。

MAD（平均絶対偏差）は「個数」など実際の単位で誤差の大きさを表すのに対し、MAPE（平均絶対誤差率）は誤差を「%」で表すため、規模の異なる品目同士を比較する際に使いやすい指標です。特定の1品目だけを見るならMAD、複数品目を横断的に比較するならMAPEが向いています。

本ツールの3手法は、季節変動を明示的には考慮していないため、季節性が強い商品では誤差が大きくなる可能性があります。そのような場合は、季節指数を別途加味するなど、より高度な予測モデルの検討をおすすめします。