Prophetを使った薬房在庫管理の需要予測

Prophetを使った薬房在庫管理の需要予測

はじめに

薬房における在庫管理は、効率的な運営のために非常に重要です。過剰在庫は無駄なコストを生み、不足在庫は顧客満足度の低下につながります。これらの課題を解決するために、適切な在庫量を予測することが求められます。今回は、Facebookが開発した時間系列予測ライブラリ「Prophet」を使用して、薬房在庫の需要予測を行う方法を紹介します。

Prophetとは？

Prophetは、時間系列データの予測に特化したライブラリであり、トレンド、季節性、および特定のイベント（例えば祝日）の影響を考慮したモデルを簡単に構築できます。主に以下の3つの要素から成り立っています：

1. トレンド（Trend）：データの長期的な傾向を捉えます。例えば、特定の薬品が時間とともに需要が増加する場合、線形または非線形のトレンドとしてモデル化します。

2. 季節性（Seasonality）：データに繰り返し現れる周期的なパターンを捉えます。例えば、季節性の風邪薬の需要は、冬にピークを迎えることが多いです。

3. 休日効果（Holiday Effects）：特定の日付や休日に関連した需要の変動を捉えます。例えば、年末年始には特定の薬品の需要が増加するかもしれません。

Prophetを用いた薬房在庫の需要予測

次に、具体的に薬房の在庫管理にProphetを適用する例を示します。

データの準備

まずは、薬品の販売データを準備します。このデータには、日付と販売数量が含まれています。

import pandas as pd

# CSVファイルからデータを読み込む
df = pd.read_csv('pharmacy_sales.csv')  # データ形式: date, sales
df['ds'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['y'] = df['sales']

Prophetモデルの構築

次に、Prophetを用いてモデルを構築し、将来の需要を予測します。

from fbprophet import Prophet

# モデルの初期化
model = Prophet()

# モデルの適用
model.fit(df[['ds', 'y']])

# 未来の予測期間を指定（例えば30日間）
future = model.make_future_dataframe(periods=30)

# 予測を実行
forecast = model.predict(future)

予測結果の可視化

予測結果を可視化して、今後の在庫管理に役立てます。

# 予測結果のプロット
model.plot(forecast)

これにより、30日間の予測に基づいた薬品の需要量を確認できます。ピーク時の需要を予測することで、在庫を適切に調整し、欠品や過剰在庫を防ぐことができます。

まとめ

Prophetを使用することで、薬房における在庫管理を効率化し、需要に基づいた在庫の最適化を行うことが可能です。シンプルな設定と強力な予測能力により、Prophetはビジネスの様々な場面で役立つツールとなるでしょう。ぜひ、自分のデータで試してみてください。