AIBR プレミアム
拓海さん、お忙しいところすみません。部下から『需要予測のデータが足りないからAIが効かない』と言われて困っています。こういう時に参考になる論文というのは、経営判断にどう生かせるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！需要予測の精度が上がれば在庫コストや廃棄ロスが減り、投資対効果（ROI）が直接改善できますよ。今日は『在庫切れによって観測されない需要（検閲される需要）』を正しく扱う研究を、経営視点で分かりやすく整理しますね。
在庫切れの話は現場でも聞きます。ただ、観測できない需要があるとなると、そもそもデータが信用できないのでしょうか。それが原因で過少発注になっているのですか。
その通りです。観測記録がゼロでも、それが本当に需要ゼロなのか、販売できる在庫がなかっただけで需要は存在したのかが区別されていないと、モデルは『需要が少ない』と誤学習してしまいます。これがシステム的な偏りを生み、結果的に継続的な過少発注に繋がるのです。
なるほど。でも、現場の記録は日報や在庫引当のログだけで、そこから需要の欠損をどうやって見つけるんですか。特別なデータが必要なのですか。
いい質問です。キーは時間粒度と在庫切れ注釈です。論文で紹介されるようなデータセットは、時間を細かく刻んだ販売記録（例えば時間単位）と、各時点で『その商品が売り切れていたかどうか』を明確にラベル付けしているのです。これにより『真の需要が観測されていない期間』を直接特定できますよ。
これって要するに、売れていなかったのではなく『売れたはずなのに売れなかった分』を復元するということですか？
その通りですよ。要点を三つにまとめると、第一に正しい時間粒度のデータがあること、第二に各時点の在庫状態（stockout）が注釈されていること、第三にそれらを使って『潜在需要（latent demand）』を復元し、復元後のデータで予測モデルを学習することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
現場でそれをやるとき、やはり大きな投資が必要になりますか。データの整備やラベリングにどれくらい手がかかるのか、経営的には気になります。
投資対効果（ROI）の観点で見ると、最初は現場ログの出力を整備するコストが主になります。ただし、多くの場合は既存の販売端末やPOSのログに手を加えるだけで、時間粒度と在庫状態を追加可能です。重要なのは段階的に進めることで、まずは主要店舗・主要SKUから試すことを勧めます。
段階的というのは分かりました。最後に、まとめとして私の言葉で言うとどういうことになるか確認させてください。
素晴らしい締めです！ぜひ一言でまとめてください。要点が明確なら、会議での意思決定が一気に楽になりますよ。
分かりました。要するに『時間を細かく取って、在庫切れの時を注釈し、本当の需要を復元してから予測することで、過少発注のバイアスを取り除ける』ということですね。これなら現場でも段階的に進められそうです。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究の最大の意義は、時間粒度の高い販売データと明示的な在庫切れ注釈を組み合わせることで、在庫切れにより観測されない『潜在需要（latent demand）』を直接に復元し、それを用いた需要予測で体系的な過少推定バイアスをほぼ解消した点にある。これにより、鮮度や廃棄が重要な生鮮小売業における発注・補充の意思決定に対して、実践的かつ定量的な改善余地を提供する。
背景として、従来の小売データは日次集計や在庫ログの断片化により、在庫切れの影響が埋もれていた。観測されるゼロ販売が需要ゼロなのか在庫不足によるものかが区別できないため、機械学習モデルは需要を体系的に過小評価してしまう。これが繰り返されると、在庫管理の悪循環が生じ、廃棄や販売機会損失が拡大する。
本研究が提供するデータセットは、生鮮商品を対象に時間単位の販売データと在庫切れラベルを合わせて五万系列規模で公開するものであり、従来データの欠点を直接的に埋める。経営的には、これにより需要推定の精度が上がり、発注数量や陳列戦略の見直しといった短期的効果に加え、廃棄削減という長期的コスト削減効果が見込める。
位置づけとしては、既存の一般的な小売需要データベンチマークと比べて、時間解像度と在庫切れ注釈という二つの次元で差別化される。これは単なる学術的改良にとどまらず、実運用での意思決定に直接結びつく改善であるため、経営層による投資判断の正当化がしやすい。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは日次集計データや売上の断片的なログを用い、在庫切れ情報を間接的に推定する手法に頼ってきた。これらは在庫切れをMissing Not At Random（MNAR）（非ランダム欠損）として取り扱う理論的知見を活用するものの、実際の注釈がないため推定に不確実性が残る。結果として、実運用で再現性の高い改善を示すことが難しかった。
本研究の差別化は三点に集約される。第一は時間粒度の細かさ、第二は明示的な在庫切れ注釈、第三はこれらを用いた二段階のモデリング戦略である。特に在庫切れ注釈は、ゼロ観測の原因が在庫切れか需要不足かを直接区別できるため、復元手法の精度を飛躍的に高める。
比較対象として挙げられる既存データセットは、シリーズ数やサンプル数で優れるものも存在するが、時間解像度が粗く在庫情報が欠落している点で実用性が限られていた。本データセットはその欠点を補い、時間帯別の購買パターンや瞬間的な需要ピークを観測可能にする。
経営的観点から見ると、在庫切れ注釈があることで短期的な補充タイミング最適化や、時間帯別の品出し体制の見直しが定量的に可能になる。つまり、単に予測精度が上がるだけでなく、現場オペレーションの再設計にも直接寄与する点で従来研究と一線を画す。
3.中核となる技術的要素
技術的な核は、まず高頻度な時間単位データの収集である。時間単位のtime series（時系列）データを得ることで、朝夕の購買ピークや通勤時間帯の需要変化といった一日の細かな動きを捉えられる。次に、stockout（在庫切れ）注釈を各時点に付与することで、観測ゼロの原因分析が可能になる。
その上で採用される手法としては、二段階モデルが採られている。第一段階でlatent demand recovery（潜在需要回復）を行い、在庫切れによって欠落した販売量を推定する。第二段階で復元された需要を用いて需要予測モデルを再学習し、将来の発注計画に反映させるアプローチである。
重要な専門用語について補足する。MNAR（Missing Not At Random）（非ランダム欠損）とは、欠損がデータの観測対象自体に依存する性質を指し、在庫切れのように欠損が発生するメカニズムを無視すると推定が歪む。SKU（Stock Keeping Unit）（商品単位）という概念は、商品別の細かな管理単位であり、SKUごとの時間変化を捉えることが精度向上に直結する。
これらを合わせると、技術的には『注釈付き高頻度データ』と『欠損復元→再学習の二段階戦略』が中核であり、実務導入ではまず主要SKUと主要店で試験運用を行い、効果を見ながら横展開することが現実的である。
4.有効性の検証方法と成果
検証は二段階で行われる。まず在庫切れ期間の潜在需要をどれだけ正確に復元できるかを評価する。次に復元後のデータで学習した予測モデルが、従来手法と比較して発注精度や需要推定のバイアスをどれだけ改善するかを確認する。
実験結果では、復元を行ってから予測モデルを学習する手法が予測精度を数パーセント改善し、従来観測に基づく学習に比べて平均7%程度あった過少推定バイアスをほぼゼロに近づけたことが報告されている。これは発注数の調整や廃棄削減に直結する実務的な改善である。
評価指標には、予測精度（例えばMAEやRMSE）に加え、バイアスの方向性を示す指標が用いられる。重要なのは単なる誤差減少だけでなく、システム的に偏っていた方向性を正す点にある。経営的にはこれが正味の販売機会損失削減に直結する。
検証は多都市・多数店舗・多数SKUの実データで行われているため、単一店舗における過学習ではない汎用性が示唆される。ただし、導入環境やログ整備の違いによる適用差異は注意が必要である。
5.研究を巡る議論と課題
まずデータ整備のコストが現場負担として課題になる。POSや販売端末から時間単位のログと在庫状態を安定的に出力できる体制が前提であり、それが整わなければ注釈付きデータの利点は発揮できない。現場とIT部門の共同作業が不可欠である。
次に、潜在需要の復元はモデル化の仮定に依存するため、仮定が誤っている場合に誤った補正を招くリスクがある。ここではMNAR（非ランダム欠損）の取り扱いや外部要因（促販・天候変動など）の適切な説明変数の取り込みが重要だ。
また、SKUごとの特性や店舗間の異質性をどう扱うかも議論の的だ。階層構造やクラスタリングを導入して店舗群や商品群ごとのパラメータ差を吸収する設計が実務的には有効だが、データ量と計算コストのバランスを取る工夫が求められる。
最後に、運用面では段階的導入が現実的である。まずは主要SKU・主要店舗で検証を行い、効果が確認できればシステム改修と教育を順次拡大する。これにより初期投資を抑えつつ、ROIを段階的に改善していくことが可能である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究や実装で重点を置くべきは三点である。第一に、より少ない注釈コストで在庫切れ期間を推定する半教師あり手法の開発である。第二に、外部データ（気象情報や地域イベントなど）を統合し、突発的な需要変動に対応するロバストなモデル設計だ。
第三に、実運用におけるリアルタイム性の向上である。時間単位での補充判断や陳列最適化を行うには、復元と予測を短時間で行うパイプラインが必要になる。クラウドやエッジの活用、既存POSとの連携設計が実務上の鍵となる。
経営層への提案は明快である。まずはパイロットで効果を測り、費用対効果が確認できれば段階的にシステムを拡張する。小規模な成功事例を積み上げることで、現場の抵抗感を下げつつ投資回収を加速できるからだ。
最後に、検索に使える英語キーワードを列挙しておく。Fresh retail, stockout annotation, censored demand, latent demand recovery, hourly sales data, perishable forecasting。これらを手がかりに論文やデータセットを参照すれば、具体的な実装手順やコード例にたどり着けるだろう。
会議で使えるフレーズ集
「この施策は在庫切れによる観測欠損を補正することで、需要の体系的な過少評価を解消します。」
「まずは主要SKUと主要店舗で時間単位のログと在庫状態を整備し、パイロットでROIを確認しましょう。」
「注釈付きデータを用いた二段階復元→再学習の手法で、短期的な廃棄削減と長期的な発注最適化の両方を狙えます。」
参考文献：Y. Wang et al., “FreshRetailNet-50K: A Stockout-Annotated Censored Demand Dataset for Latent Demand Recovery and Forecasting in Fresh Retail,” arXiv preprint arXiv:2505.16319v1, 2025. 論文PDF: http://arxiv.org/pdf/2505.16319v1
