ビジネスKPI連動評価

ML指標とビジネスKPIの対応

主要ビジネスKPI

1. 在庫回転率

def inventory_turnover(annual_sales, average_inventory):
    """在庫回転率 = 年間売上 / 平均在庫"""
    return annual_sales / average_inventory

# 目標: 食品12回→15回、家電6回→8回
current = inventory_turnover(600_000_000, 50_000_000)  # 12回
target = inventory_turnover(600_000_000, 40_000_000)   # 15回
print(f"現在: {current:.0f}回 → 目標: {target:.0f}回")
print(f"在庫削減額: {50_000_000 - 40_000_000:,}円")

2. 欠品率

def stockout_rate(stockout_days, total_days):
    """欠品率 = 欠品日数 / 全営業日数"""
    return stockout_days / total_days * 100

# 目標: 8% → 3%
before = stockout_rate(24, 300)  # 8%
after = stockout_rate(9, 300)    # 3%
opportunity_cost = (24 - 9) * 500_000  # 1日あたり50万円の機会損失
print(f"欠品率: {before:.0f}% → {after:.0f}%")
print(f"機会損失削減: {opportunity_cost:,}円/年")

3. 廃棄率

def waste_rate(wasted_units, total_units):
    """廃棄率 = 廃棄数量 / 総仕入数量"""
    return wasted_units / total_units * 100

# 目標: 5% → 2%
before_waste = waste_rate(5000, 100000)  # 5%
after_waste = waste_rate(2000, 100000)   # 2%
waste_cost_savings = (5000 - 2000) * 200  # 1個200円の原価
print(f"廃棄率: {before_waste:.0f}% → {after_waste:.0f}%")
print(f"廃棄コスト削減: {waste_cost_savings:,}円/年")

KPIダッシュボード設計

def generate_kpi_dashboard(actual_data, predictions, inventory_data):
    """ビジネスKPIダッシュボードを生成"""

    dashboard = {
        'period': '2017年8月',
        'ml_metrics': calculate_metrics(actual_data['sales'], predictions),
        'business_kpis': {
            '在庫回転率': {
                'current': 13.2,
                'target': 15.0,
                'previous': 12.0,
                'status': '改善中',
            },
            '欠品率': {
                'current': 4.5,
                'target': 3.0,
                'previous': 8.0,
                'unit': '%',
                'status': '大幅改善',
            },
            '廃棄率': {
                'current': 3.2,
                'target': 2.0,
                'previous': 5.0,
                'unit': '%',
                'status': '改善中',
            },
            '発注コスト': {
                'current': 2_800_000,
                'target': 2_500_000,
                'previous': 3_500_000,
                'unit': '円/月',
                'status': '改善',
            },
        },
        'cost_impact': {
            '欠品損失削減': 7_500_000,  # 月間
            '廃棄コスト削減': 1_800_000,
            '保管コスト削減': 2_000_000,
            '合計月間削減': 11_300_000,
            '年間削減見込': 135_600_000,
        }
    }

    return dashboard

ROI計算

def calculate_roi():
    """需要予測システムのROIを計算"""

    # 投資コスト
    development_cost = 5_000_000    # 開発費
    infrastructure_cost = 1_200_000  # 年間インフラ費（サーバー、API）
    maintenance_cost = 2_400_000     # 年間保守費（人件費込み）
    total_investment = development_cost + infrastructure_cost + maintenance_cost

    # 年間コスト削減効果
    annual_savings = 135_600_000  # 月間1,130万 × 12

    # ROI
    roi = (annual_savings - total_investment) / total_investment * 100
    payback_months = total_investment / (annual_savings / 12)

    print(f"総投資額: {total_investment:,}円")
    print(f"年間削減効果: {annual_savings:,}円")
    print(f"ROI: {roi:.0f}%")
    print(f"回収期間: {payback_months:.1f}ヶ月")

まとめ

チェックリスト

• ML指標とビジネスKPIの対応関係を説明できる
• 在庫回転率、欠品率、廃棄率を計算できる
• コスト削減効果を定量化できる
• ROIと回収期間を計算できる

次のステップへ

ビジネスKPI連動評価を学んだ。次は演習でモニタリング計画を策定しよう。

推定読了時間: 15分