Shopify 在庫予測: 2026 年の完全ガイド

「Shopify の在庫を予測する方法」を検索すると、ほとんどの検索結果で、計算を説明する前にソフトウェアを販売したり、計算を調べても実際には加算されない数字を使って計算を説明したりするかのどちらかです。これは完全版です。予測とは何か、今週実際に手動で行う方法、カタログに適した方法はどれか、予測を注文に変える方法、予測が古くならないようにする方法。

このガイド全体を実行する例として、Cedar & Fig というキャンドル 250g が 1 日 5 個販売され、サプライヤーのリードタイムが 12 日、安全在庫バッファーが 30 個あります。これは在庫投稿全体で使用されているのと同じ例であるため、数値は毎回リセットされるのではなく、あるガイドから次のガイドまで一貫したままになります。

在庫予測とは何ですか?

在庫予測は、独自の販売履歴を使用して、将来の期間に販売される製品の量を見積もることで、必要になる前にどのくらいの在庫を用意しておくべきかを決定できます。これは推測ではなく実際の販売データから構築された数値であり、より多くのデータを入力するほど誤差の範囲が狭くなります。 「需要予測」との違いや店舗が推測を超えた兆候など、完全な定義の扱いについては、を参照してください。在庫予測の実際の意味。このガイドではそこから取り上げて、実際にそれを実行する手順を説明します。

予測は、より大きな専門分野の 1 つです。参照在庫管理の基本ガイド株式数、不一致の防止、保有している株式が適切な株式かどうかを示す指標など、全体像を把握できます。

Shopify ストアにそれが必要な理由

予測を行っていない店舗では 2 つの間違いが発生し、反対方向に引っ張られてしまいます。実際に売れている製品がなくなると、その販売は (場合によっては永久に顧客に) 在庫のある競合他社に移ります。提案された発売週数ほど売れていない製品は過剰注文され、その代金を支払った現金は、店舗が次に必要とするものに資金を供給する代わりに倉庫に眠ったままになります。

予測によってどちらの間違いも不可能になるわけではありません。予測が完全に正しいということは決してなく、予測を保証として扱うこと自体が間違いですが、直感的な数値を顧客が実際に購入した結果から構築された数値に置き換えてしまいます。それが、在庫の問題が発生してから対応するのと、数週間後に問題が起きると予想するのとの違いです。需要計画と在庫計画という用語がチーム内で曖昧に使用されている場合は、このガイドの最後にある FAQ でそれらの用語を解きほぐしてください。

段階的に予測する方法

ここではプロセスをエンドツーエンドで説明します。各ステップは実際に実行できるように十分に説明されています。この後のセクションでは、必要な部分についてさらに詳しく説明します。

1. 販売履歴を引き出します。確立された SKU の場合は少なくとも 60 ～ 90 日ですが、製品に季節パターンがあり、予測に反映させたい場合はさらに長くなります。このデータが実際に Shopify のどこに存在するか、および何かを計算する前にデータをクリーンアップする方法については、さらに下で説明します。
2. ベースライン速度を計算します。販売された総ユニット数を期間内の日数で割ります。スギとイチジク、250g は過去 90 日間で 450 個販売されました。450 ÷ 90 = 1 日あたり 5 個です。このガイドの他のすべての数値は、その単一のレートに基づいて構築されています。
3. パターンに合った方法を選択してください。横ばいの安定した売り手は、強いトレンド、季節変動、または販売履歴がほとんどない売り手とは異なる予測問題であり、適切な方法はどちらを検討しているかによって異なります。次に比較。
4. フラット平均では把握できない部分を調整します。速度の数値が安定しているということは、人生が退屈なままであると想定されますが、実際はそうではないこともよくあります。実際の季節パターンは、12 月に多くなり、7 月になくなるというものですが、単純な平均によって平滑化されます。見る季節在庫の予測代わりに季節インデックスを構築するためです。計画された昇進は一時的なスパイクを引き起こし、その後単純な平均が誤って新しいベースラインとして扱われてしまいます。参照してくださいプロモーションが在庫予測に与える影響上昇を推定し、上昇が終わったらベースラインをリセットします。また、サプライヤーのリードタイムが以下の式で想定されているほど固定されていない場合、その変動により予測に加えて必要なバッファーの量が変化します。参照してくださいサプライヤーのリードタイムが予測に与える影響メカニック向け。
5. 予測を行動できる数字に変えます。日次販売率自体が決定されるわけではありません。いつ再注文するか、そしてどれくらいの量を注文するかを知る必要があります。両方の式を以下に示します。
6. 実際に起こったことと照らし合わせて調整してください。実際の売上高と比較されることのない予測は、シーズンを通して静かに外れるだけです。最後に「Keeping It Accurate」について説明します。

方法の選択

売上が安定していて傾向のない確立された SKU のほとんどについては、単純移動平均 (過去数週間の売上の平均) で十分であり、ほとんどの小規模カタログではこれがデフォルトとなります。製品の売上が上昇傾向または下降傾向にあると、単純な平均は移動傾向を追跡するのではなく遅れをとっているため、この値は崩れます。移動平均の詳細な分析式を詳しく説明し、どこで機能が停止するかを正確に確認します。メソッドの完全な比較指数平滑法などの代替手段をカバーしています。指数平滑法は、ノイズが多くなりますが、最近数週間により速く反応します。

上記のどれも、販売履歴のない真新しい SKU には役に立ちません。これは別の方法による別の問題です。つまり、まだ存在しない履歴を平均するのではなく、新製品をカタログにすでに存在する同様の製品と比較するということです。参照新製品の在庫予測それがどのように機能するかについて。

必要なものを計算する

予測自体は、1 日あたりのレート、単位です。それを決定に変えるということは、2 つの異なる質問に答えることを意味し、それらを混同することは、このクラスターで最もよくある間違いの 1 つです。

1つ目はいつ再注文するか— 再注文ポイント。

再注文ポイント = (平均日販 × リードタイム日数) + 安全在庫

Cedar & Fig に戻ると、250g: 1 日あたり 5 ユニット、サプライヤーのリードタイムは 12 日、安全在庫バッファーは 30 ユニットです。再注文ポイント = (5 × 12) + 30 = 60 + 30 = 90 単位。在庫が 90 に下がると、購入注文は早くも遅くも発行されません。より人気のある売り手や信頼性の低いサプライヤー向けに安全在庫バッファーのサイズを設定する方法を含む完全な公式は、次のとおりです。再注文ポイントガイド。

2つ目はいくら注文するか— 目標在庫レベルであり、上記の再注文ポイントと同じ数値ではありません。予測、リードタイム、および必要なバッファの量がわかれば、その数量は独自の計算となり、次の手順で説明します。どのくらいの在庫を保持する必要があるか。

Shopify 販売データの使用

すべての予測は実際の売上高から始まり、Shopify はそれらをいくつかの異なる場所に分散させます。注文 → エクスポート管理画面では、生のバージョン、すべての品目、すべての SKU、すべての日付が CSV として提供されます。の製品別売上高合計そしてバリエーション別の総売上高レポートはざっと読むのが早いですが、選択した日付範囲全体を製品ごとに 1 行に集計するため、単独では日ごとの傾向を把握できません。実際の時系列を取得するには、より短いウィンドウで繰り返し実行するか、次を使用します。一定期間にわたる総売上高製品列が追加されました。

どのレポートを取得するか、どこまで遡って確認するか、何か (一括注文、テスト注文、返金) を計算する前に何を消去するかは、独自のガイドになります。Shopify の販売データを使用した需要の予測。

正確さを保つ

予測は 1 回限りの計算ではありません。販売速度は変動し、サプライヤーはあなたに何も言わずにリードタイムを変更し、製品は急速に広まったり、ひっそりと販売を停止したり、1 月に一度作成された予測は、誰もが気づいたかどうかに関係なく、6 月には間違っています。予測を有効に保つ習慣は、予測を実際に起こったことと比較して調整することであり、何かがおかしいと感じるたびに最初から再計算するのではありません。予測精度を向上させる方法そのギャップの測定を分かりやすく説明します。よくある予測の間違い同じ問題のチェックリスト版です。

これらすべてを手作業で行うと、予測は一度設定したスプレッドシートの作業ではなくなり、繰り返しの作業になります。ベロシティを再計算し、すべてのサプライヤーの実際のリードタイムをチェックし、各 SKU を独自の再注文ポイントと照合して監視します。これは、たとえ 100 個の SKU が含まれるカタログ全体でも、繁忙期に入ると、実際に続けている人はほとんどいない毎週のタスクです。それが何ですストックキュー無料を含むすべてのプランで、ストア独自の注文履歴から季節性を考慮した需要予測を自動的に再計算し、Growth では「なぜこの数量なのか?」が追加されます。提案されたすべての注文の背後にある内訳を確認できるため、数字はブラックボックスではありません。

次にどこに行きますか

このガイドの詳細なトピックはすべて 1 か所にまとめられています。

• 予測が実際に何を意味するのか、さらに詳しく
• 独自の Shopify 販売データの使用
• 予測方法の比較
• 移動平均の計算式はうまくいきました
• 実際に必要な在庫量
• サプライヤーのリードタイムの予測
• プロモーションに関する予測
• 季節需要の予測
• 新製品の予測
• 予測精度の向上
• 避けるべきよくある予測ミス

よくある質問

在庫予測とは何ですか?

在庫予測とは、店舗が独自の販売履歴に基づいて、将来の期間に製品がどれだけ売れるかを推定することで、事前に準備しておくべき在庫量を決定できます。これは推測ではなく実際の販売データに基づいて構築されており、保証された数値ではなく誤差の範囲が含まれています。通常、出力は再注文ポイントと注文数量に直接入力されます。

Shopify ストアの在庫予測を開始するにはどうすればよいですか?

ベストセラー SKU の少なくとも 60 ～ 90 日間の販売履歴を取得し、それぞれの 1 日あたりの平均売上を計算します。その 1 つの数値が作業ベースラインベロシティとなります。そこから始めるには、単純な移動平均と再注文ポイントの式で十分です。基礎が整うと、より高度な方法やトレンドや季節性の調整が可能になります。

在庫予測は需要予測と同じですか?

実際、Shopify ストアでは、これらの用語は同じ意味で使用されます。技術的には、需要予測は顧客が何を購入したいかを予測し、在庫予測はその予測を仕入れの決定に変えますが、ほとんどの単一店舗またはオンラインのみの店舗では、これらは同じ計算に組み込まれます。

需要計画と在庫計画の違いは何ですか?

需要計画では、顧客がどれだけの量を望むかを推定します。在庫計画では、リードタイム、現金、保管場所と合わせてその見積もりを使用して、実際に何を注文して保持するかを決定します。 1 つ目は番号を生成し、2 つ目はそれを発注書に変換します。ほとんどの小規模な Shopify ストアでは、両方を 1 つの動作 (多くの場合、同じスプレッドシート タブ) にまとめますが、両方の質問 (いくらで売れるか、いくら保有する必要があるか) が答えられる限り、問題はありません。区別が重要になり始めるのは、各ステップを異なる人が担当する場合です。そのような場合は、予測が正しくても、順序が依然として間違っている場合があるからです。

Shopify で在庫を予測するには特別なソフトウェアが必要ですか?

いいえ。販売履歴と移動平均または再注文ポイントの計算式を含むスプレッドシートによって、実用的な予測が得られます。手作業では追いつかないほど多くの SKU にわたって計算式を再計算する場合、または販売パターンの変化に応じて予測を自動的に更新したい場合には、ソフトウェアが活躍します。