移動平均法・指数平滑法による需要予測とは？
移動平均法・指数平滑法による需要予測とは、時系列データから将来の需要を見積もる代表的手法。移動平均法は直近n期の平均を予測値とし、nを大きくするほど変動が平滑化される。指数平滑法は「次期予測＝今期実績×α＋今期予測×(1−α)」の形で、過去のデータに指数的に減衰する重みを与える。平滑化定数αが大きいほど直近を重視する。
いどうへいきんほう・しすうへいかつほうによるじゅようよそく
移動平均法・指数平滑法による需要予測の意味
時系列データから将来の需要を見積もる代表的手法。移動平均法は直近n期の平均を予測値とし、nを大きくするほど変動が平滑化される。指数平滑法は「次期予測＝今期実績×α＋今期予測×(1−α)」の形で、過去のデータに指数的に減衰する重みを与える。平滑化定数αが大きいほど直近を重視する。
移動平均法・指数平滑法による需要予測の具体例
今期予測1,000個・実績1,200個でα＝0.3なら、次期予測は1,200×0.3＋1,000×0.7＝1,060個。季節変動の大きい商品でαを大きくすると予測が実績を追いかけて振れ、在庫が過剰と欠品を繰り返すため、季節指数で調整したうえで平滑化するといった使い分けが必要になる。
移動平均法・指数平滑法による需要予測は試験でどう引っ掛けられる？
指数平滑法は保持するのが直前の予測値と実績値だけで済み、移動平均法のように過去n期分のデータを保持しなくてよいのが利点。αを大きくすると「予測が安定する」「予測が正確になる」とする選択肢は逆で、直近への感度が上がりノイズにも過敏に反応する。逆に移動平均法や小さいαは急変への追随が遅れ、実績に対してラグが出る。
移動平均法・指数平滑法による需要予測と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。