少数の予測は異なる：パート1

動きの速い商品と動きの遅い商品に関する売上予測を扱う場合、達成可能な精度のレベルを大きく左右する、相対的な予測の不確実性と販売率の非比例的なスケーリングを考慮する必要があります。

• 同じ予測品質の場合、動きの遅い品目の予測では、動きの速い品目の予測よりも、絶対誤差は必然的に低くなりますが、相対誤差は高くなります。単純なスケーリングの罠を避ける: 売りが遅い銘柄の予測がうまくいかない場合は、低速に向かうときに相対誤差がどの程度増加すると予想されるかを評価します。
• 「遅い」動きと「速い」動きの間には明確な境界はありません。項目を異なる評価方法に分類するのではなく、評価ですべての予測販売率が適切に扱われるようにしてください。
• 分析中に、動きが非常に遅い項目が多数見つかりますか?その評価に疑問を投げかけ、集約の時間スケールがビジネスの現実と一致していることを確認します。非消耗性のスロームーバーについては、日常的なビジネス上の決定を下すことはありません。

海外では、地元の新鮮で腐りやすい食べ物を試してみてください

パンデミックの時代に旅行するのは簡単ではありませんが、他の文化や風景について学び、もちろんおいしい料理を楽しむ機会でもあります。多国籍小売業者が地球上のあらゆる場所であらゆる要望を瞬時に満たそうと努める、つながりが強くグローバル化された今日の世界においても、特定の製品は場所によってはまったく提供されていないことがあります。統計を数えるブログ記事でこのようなアドバイスを期待する人はいないかもしれませんが、以下の議論の直接的な帰結は次のようになります。海外旅行で料理を最大限に楽しむには、非常に傷みやすい新鮮な特産品を探求しましょう。リオデジャネイロの新鮮なフルーツ、ミュンヘンのオーブンで焼いたプレッツェル、釜山の生の魚介類をお試しください。

実際、釜山では伝統的なバイエルンのプレッツェルを見つけるのは難しく、リオデジャネイロでは生のナマコを買うのは不可能だ（私たちの知る限り）。また、南米からの旅行者は北欧のスーパーマーケットで新鮮な果物の選択肢が限られていることに面白がっている。これらの製品の共通点は何ですか?どちらも腐りやすいので、本来の場所以外で販売されるとニッチな市場になってしまうでしょう。実際、キムチの漬物、オクトーバーフェストビール、カシャッサは世界中に輸出されています。しかし、小売業者が「超新鮮」（非常に傷みやすく、1日程度しか保存できない）かつ「売れ残り」（特定の日に売れない可能性が高い）と呼ぶ商品は、どこにも決して提供されていません。

何故ですか？ブラジルのスーパーマーケットは、確かに小さいながらも確実に存在する生ナマコの需要を満たそうとしないのはなぜでしょうか?釜山の店では毎日100匹のナマコが売れ、リオデジャネイロでは1日1匹の需要があるのに、前者の大きな需要は韓国の小売業者によって満たされているのに、後者はブラジルの店では満たされていないのはなぜでしょうか。ヨーロッパのイチゴのように早く売れる生鮮食品と、ブラジルの生ナマコのように売れ行きの遅い生鮮食品との間には、根本的な違いが何があるのでしょうか。

小売業者が需要の極端に低い商品を販売しないのは、実際の需要を正確に予測できず、廃棄と在庫切れ状況のバランスの中で利益を生む最適なポイントを見つけられないためであることが判明しました。一般的に、小売業者のビジネスは、消費者の需要を実際の売上に変えることです。何をどれだけ在庫しておくべきかを知るためには、従来の人間の直感に基づく方法、最新の統計、さらには機械学習を活用した予測など、将来の需要を可能な限り正確に予測する必要があります。数年前まで、サプライチェーンにおける予測は、ある地域での 1 か月間の乳製品の総売上など、粗いスケールでの大量のデータを対象としていました。扱われる典型的な数字は、少なくとも数百から数千に及ぶ規模でした。今日の計算リソースでは、より詳細なレベルでの予測が可能であり、予測は特定の場所における 1 日の個々の項目を参照します。そのレベルでは、私たちが扱う典型的な数字は 100,000 ではなく、5、1、または 0.1 のように小さいこともあります。予測評価のために確立されたツールを「大きな数字の世界」から「小さな数字の世界」に移すことはできるでしょうか?

技術的には、問題は発生しません。大きな数値向けに作成されたコンピュータ プログラムは、小さな数値でも実行できます。しかし、機能的には注意が必要です。少数の体制に移行すると、売れ行きの速い体制では安全に無視できた統計的な特異性が、関係するようになり、さらには支配的になることもあります。売れ行きの悪い商品に目を向けると、予測テクノロジーの限界を感じ始めます。あらゆるテクノロジーと同様に、予測には根本的に克服できない限界があります。予測の精度（予測値の周りの実際の需要の広がり）と予測の正確さ（体系的に大きい値または小さい値への偏りがない）はどちらも、統計法則によって決まる特定の値を一貫して克服することはできません。ここでは、予測精度の下限、つまり可算量の予測で避けられないレベルのノイズに焦点を当てます。この境界は規模に依存することが判明しました。つまり、売れ行きの遅い銘柄で対処しなければならない相対的な不確実性は、売れ行きの速い銘柄の場合よりも大きいのです。これは、私たちの予測評価方法が規模を考慮したものでなければならないこと、そしてリオデジャネイロでは新鮮なナマコが提供されないことを意味します。