会計アプリ「会計らく～めっく」登場！KUMEC開発のツールで経理管理をもっと簡単に！
2024/10/16 GAS 活動報告
会計アプリ「会計らく～めっく」登場！KUMEC開発のツールで経理管理をもっと簡単に！
KUMECが開発した革新的な会計アプリ「会計らく～めっく」をご紹介します。日々の経理作業をストレスなく、そして直感的に行えるようになります！
直感的でストレスを感じにくいUI
このアプリの最大の魅力は、その使いやすさにあります。各ページのボタン数は最小限に抑えられ、大きな当たり判定で操作ミスも少なくなります。また、各ページで異なる形のボタンを採用することで、現在どのページにいるのか一目で分かるデザインになっています。これにより、初めての方でもすぐに使いこなせるようになります。
スマホ・iPad対応の多端末利用
「Simplify Your Accounting」は、スマホやiPad（縦・横）でも快適に利用できるよう、それぞれの端末に最適化されたUIを提供します。どんなデバイスでも、ストレスなくスムーズに操作できます。特に、外出先や移動中でも簡単にデータ入力や確認ができるため、忙しい方にも最適です。
複数端末で利用可能
複数の端末で同時に利用することができますが、データのずれを防ぐために同時入力は避けてください。アプリは、端末内のデータとGoogleスプレッドシートのデータのずれを自動でチェックし、復帰時に更新を促します。これにより、データの一貫性が保たれ、安心して利用できます。
Googleスプレッドシートとの連携
入力されたデータはすべてGoogleスプレッドシートに自動で記録されます。これにより、データの管理や取り出しが簡単に行えます。さらに、スプレッドシートに入力エラーがあった場合は、アプリ内でお知らせが表示され、問題解決もスムーズです。この連携により、複雑なデータ管理も簡単に行え、業務効率が大幅に向上します。
エラー対応も万全
設定ページでの入力エラーや通信エラーにも対応しています。ユーザーにわかりやすくエラーを通知し、適切な対処法を提示します。これにより、どんな状況でも安心して利用することができます。また、通信エラーが発生した場合でも、再開がスムーズに行えるため、データの損失や混乱を防ぎます。
各ページの機能紹介
ホーム画面
最も利用頻度が高いホーム画面では、商品ボタンをクリックするだけで簡単に商品数を追加できます。リセットや会計確定もワンクリックで行え、操作が直感的です。特に、頻繁に行う商品の追加や削除が簡単に行えるため、毎日の業務が効率的になります。
履歴画面
総売上金額の確認や商品記録の訂正・削除が可能です。訂正ボタンをクリックすることで、ホーム画面と同様の操作で簡単に訂正が行えます。これにより、ミスがあってもすぐに修正でき、正確なデータ管理が可能です。また、過去の売上データを簡単に確認できるため、ビジネスの状況を常に把握できます。
設定画面
新しい商品の追加や既存商品の名称・金額の変更が簡単に行えます。入力に誤りがある場合も、エラーメッセージが表示されるため安心です。特に、頻繁に商品の追加や変更が必要な業務において、この機能は非常に便利です。また、エラーメッセージが表示されるため、入力ミスもすぐに修正できます。
オプション機能
ユーザーの要望に応じて、以下の追加機能も提供可能です。
ウィークリーレポート送信機能
指定したメールアドレスに毎週の売上レポートを自動で送信する機能です。これにより、定期的な売上確認が簡単に行え、ビジネスの状況を常に把握することができます。
売上解析機能
売上データを詳細に解析し、ビジネスのパフォーマンスを最大化するためのインサイトを提供します。具体的な機能としては、以下の解析が含まれます：
- 業績基調とZチャート月別平均法: 長期的な業績の傾向を視覚的に把握します。
- 季節指数: 季節ごとの売上の変動を分析し、需要予測に役立てます。
- パレート図とABC分析: 売上の重要度に基づいて商品を分類し、重点管理が可能です。
- 売上交差率と利益貢献率: 商品ごとの利益貢献度を分析し、効率的な販売戦略を策定します。
- CSポートフォリオ: 顧客満足度に基づいた商品ポートフォリオを構築します。
- コンジョイント分析: 顧客の選好に基づいて商品特性を最適化します。
- 需要曲線を用いた価格の弾力性: 価格設定の最適化に役立てます。
- 損益分岐点: 収益性の高いポイントを見つけ、経営戦略を強化します。
- 需要予測: 移動平均法、指数平滑法、ARIMAモデル、LSTM、Prophetなどの手法を用いて、精度の高い需要予測を実現します。
- 発注方式の4分類: 効率的な発注方式を導入し、在庫管理を最適化します。
- 経済的発注量: 在庫コストを最小限に抑える発注量を計算します。
- 生産計画問題: 効率的な生産計画を策定し、コスト削減と生産性向上を図ります。
- ロットサイジング問題: 最適なロットサイズを決定し、製造効率を向上させます。
これらの解析機能により、ビジネスの全体像を把握し、戦略的な意思決定をサポートします。
売上のデータ分析手法概論
2. 業績基調とZチャートについて
業績基調とは、企業の経営状況を時系列で把握するための概念です。Zチャートは、この業績基調を視覚的に表現する手法の一つです。
具体例：
ある小売店の月次売上データを使ってZチャートを作成してみましょう。
- 1月: 100万円
- 2月: 120万円
- 3月: 150万円
3月のZチャートの値は：
累計売上高（100 + 120 + 150 = 370）
+ 移動合計売上高（12ヶ月分の合計、ここでは3ヶ月分で370とします）
+ 当月売上高（150）
= 370 + 370 + 150 = 890万円
このように、Zチャートは累積、トレンド、現在の状況を一度に把握できる便利なツールです。
売上高とZチャート
3. 月別平均法と季節指数について
月別平均法は、時系列データから季節変動を取り除くための手法です。季節指数は、各月の平均的な変動を示す指標です。
具体例：
ある観光地の月別訪問者数データを使って季節指数を計算してみましょう。
- 1月: 1000人
- 2月: 800人
- 3月: 1200人
- 年間平均: 1000人
1月の季節指数：1000 ÷ 1000 × 100 = 100
2月の季節指数：800 ÷ 1000 × 100 = 80
3月の季節指数：1200 ÷ 1000 × 100 = 120
この結果から、2月は平均より20%少なく、3月は20%多い訪問者数があることがわかります。
4. パレート図とABC分析について
パレート図は、問題の重要度を視覚化するツールです。ABC分析は、パレート図の考え方を在庫管理などに応用したものです。
具体例：
ある会社の商品別売上データを使ってABC分析を行ってみましょう。
- 商品A: 500万円 (50%)
- 商品B: 300万円 (30%)
- 商品C: 100万円 (10%)
- 商品D: 70万円 (7%)
- 商品E: 30万円 (3%)
ABC分析の結果：
Aランク（上位70%）：商品A、商品B
Bランク（次の20%）：商品C
Cランク（残り10%）：商品D、商品E
この分析により、重点的に管理すべき商品（AランクとBランク）が明確になります。
5. 売上交差率と利益貢献率について
売上交差率と利益貢献率は、商品やサービスの収益性を評価するための指標です。
利益貢献率 = 粗利益 ÷ 売上高 × 100
具体例：
ある商品の売上と利益のデータを使って計算してみましょう。
- 前期売上高: 1000万円
- 当期売上高: 1200万円
- 当期粗利益: 300万円
売上交差率：(1200 - 1000) ÷ 1000 × 100 = 20%
利益貢献率：300 ÷ 1200 × 100 = 25%
この商品は前期と比べて20%売上が増加し、売上の25%が粗利益として貢献していることがわかります。
売上交差率と利益貢献率の分析
6. CSポートフォリオについて
CSポートフォリオ（Customer Satisfaction Portfolio）は、顧客満足度と重要度を組み合わせて分析する手法です。
具体例：
レストランのサービス評価をCSポートフォリオで分析してみましょう。
- 料理の味（満足度: 4.5、重要度: 0.4）
- 接客態度（満足度: 4.0、重要度: 0.3）
- 価格（満足度: 3.5、重要度: 0.2）
- 雰囲気（満足度: 4.2、重要度: 0.1）
CS指数：
料理の味：4.5 × 0.4 = 1.80
接客態度：4.0 × 0.3 = 1.20
価格：3.5 × 0.2 = 0.70
雰囲気：4.2 × 0.1 = 0.42
この結果から、料理の味と接客態度が顧客満足度に大きく貢献していることがわかります。価格の改善が次の課題となるでしょう。
7. コンジョイント分析
コンジョイント分析は、製品やサービスの各属性が消費者の選好にどの程度影響を与えるかを分析する手法です。
具体例：
スマートフォンの製品設計にコンジョイント分析を適用してみましょう。
- 画面サイズ：5インチ(0.5), 6インチ(1.0), 7インチ(0.8)
- バッテリー容量：3000mAh(0.6), 4000mAh(1.2), 5000mAh(1.5)
- カメラ画素数：12MP(0.7), 48MP(1.3), 108MP(1.6)
ある製品の効用値：
6インチ画面(1.0) + 4000mAhバッテリー(1.2) + 48MPカメラ(1.3) = 3.5
この分析により、消費者が最も重視する属性や、最適な製品構成を特定することができます。
8. 需要曲線を用いた価格の弾力性
価格弾力性は、価格の変化に対する需要量の変化の度合いを表す指標です。
具体例：
あるプロダクトの価格と需要量のデータを使って価格弾力性を計算してみましょう。
- 初期価格: 1000円、需要量: 100個
- 価格変更後: 1100円、需要量: 90個
需要量の変化率：(90 - 100) ÷ 100 = -10%
価格の変化率：(1100 - 1000) ÷ 1000 = 10%
価格弾力性：|-10% ÷ 10%| = 1
この結果から、価格が1%上昇すると需要が1%減少することがわかります。弾力性が1の場合、需要は弾力的であると言えます。
9. 損益分岐点
損益分岐点は、総収入と総費用が等しくなる売上高または販売数量を指します。
損益分岐点（金額） = 固定費 ÷ (1 - 変動費率)
具体例：
ある製品の損益分岐点を計算してみましょう。
- 固定費: 100万円/月
- 単価: 1000円/個
- 変動費: 600円/個
損益分岐点（数量）：1,000,000 ÷ (1000 - 600) = 2,500個
損益分岐点（金額）：2,500 × 1000 = 250万円
この企業が利益を出すためには、月に2,500個以上、または250万円以上の売上が必要であることがわかります。
10. 需要予測の概論
需要予測は、将来の需要量を推定する重要な経営手法です。適切な需要予測は、生産計画、在庫管理、マーケティング戦略などの意思決定に不可欠です。
10-a. 移動平均を用いた需要予測
移動平均法は、過去の一定期間のデータの平均を取ることで、短期的な変動を平滑化し、トレンドを把握する手法です。
具体例：
ある商品の過去6か月の売上数量データを使って、3か月移動平均を計算してみましょう。
- 1月: 100個
- 2月: 120個
- 3月: 110個
- 4月: 130個
- 5月: 140個
- 6月: 150個
3月の3か月移動平均：(100 + 120 + 110) ÷ 3 ≈ 110個
4月の3か月移動平均：(120 + 110 + 130) ÷ 3 = 120個
5月の3か月移動平均：(110 + 130 + 140) ÷ 3 ≈ 127個
6月の3か月移動平均：(130 + 140 + 150) ÷ 3 ≈ 140個
この結果から、売上数量が徐々に増加傾向にあることがわかります。
10-b. 指数平滑法を用いた需要予測
指数平滑法は、過去のデータに重み付けを行い、より新しいデータにより大きな重みを与える予測手法です。
ここで、Ft+1は次期の予測値、Ytは今期の実績値、Ftは今期の予測値、αは平滑化係数（0 < α < 1）
具体例：
ある製品の月間売上データを使って、指数平滑法で予測を行ってみましょう。平滑化係数α = 0.3とします。
- 1月実績: 100個
- 2月実績: 120個
- 3月実績: 110個
2月の予測（1月の実績を初期値とする）：F2 = 100個
3月の予測：F3 = 0.3 × 120 + (1 - 0.3) × 100 = 106個
4月の予測：F4 = 0.3 × 110 + (1 - 0.3) × 106 ≈ 107個
この方法により、過去のトレンドを考慮しつつ、直近のデータにより重きを置いた予測が可能となります。
10-c. ARIMAモデルを用いた需要予測
ARIMA（自己回帰統合移動平均）モデルは、時系列データの自己相関性を利用した高度な予測手法です。
p: 自己回帰項の次数
d: 階差の次数
q: 移動平均項の次数
具体例：
月次売上データにARIMA(1,1,1)モデルを適用する場合を考えてみましょう。
(1-φB)(1-B)Yt = (1+θB)εt
ここで、
- B: 後退演算子（BYt = Yt-1）
- φ: 自己回帰パラメータ
- θ: 移動平均パラメータ
- εt: 誤差項
このモデルは、1期前のデータと誤差項を用いて予測を行います。実際の適用には統計ソフトウェアを使用し、パラメータの推定と予測を行います。
10-d. LSTMを用いた需要予測
LSTM（Long Short-Term Memory）は、深層学習の一種で、長期的な依存関係を学習できる特徴を持っています。
ft = σ(Wf · [ht-1, xt] + bf)
it = σ(Wi · [ht-1, xt] + bi)
ot = σ(Wo · [ht-1, xt] + bo)
c̃t = tanh(Wc · [ht-1, xt] + bc)
ct = ft * ct-1 + it * c̃t
ht = ot * tanh(ct)
具体例：
ある小売店の日次売上データをLSTMモデルで予測する場合を考えてみましょう。
- 過去30日分の売上データを入力として使用
- LSTM層（50ユニット）を2層積み重ねる
- 全結合層で出力（翌日の予測売上）を生成
このモデルは、季節性や長期的なトレンドを自動的に学習し、高精度な予測を行うことが期待できます。実装にはPythonのKerasなどのライブラリを使用します。
10-e. Prophetを用いた需要予測
ProphetはFacebookが開発した時系列予測ライブラリで、季節性や休日の影響を考慮した予測が可能です。
ここで、
g(t): トレンド関数
s(t): 季節性関数
h(t): 休日効果
ε(t): 誤差項
具体例：
オンラインショップの日次アクセス数を予測する場合を考えてみましょう。
- 過去2年分の日次アクセスデータを準備
- 週次の季節性と年次の季節性を設定
- 主要な祝日の影響を追加
- Prophetモデルを構築し、将来30日分を予測
Prophetを使用することで、複雑な時系列データの傾向を容易に捉え、信頼区間付きの予測結果を得ることができます。
需要予測手法の比較
11. 発注方式の4分類について
発注方式は、在庫管理における重要な概念で、主に4つに分類されます。
4つの発注方式：
- 定期定量発注方式: 一定の期間ごとに、一定量を発注する方式
- 定期不定量発注方式: 一定の期間ごとに、必要量を発注する方式
- 不定期定量発注方式: 在庫が一定水準を下回ったら、一定量を発注する方式
- 不定期不定量発注方式: 在庫が一定水準を下回ったら、必要量を発注する方式
例えば、コンビニエンスストアのおにぎりの発注を考えてみましょう。
- 定期定量：毎日朝7時に50個発注
- 定期不定量：毎日朝7時に、前日の売上に基づいて必要量を発注
- 不定期定量：在庫が10個を下回ったら、50個発注
- 不定期不定量：在庫が10個を下回ったら、翌日の予測売上量を発注
各方式には長所と短所があり、商品の特性や需要の安定性に応じて適切な方式を選択することが重要です。
12. 経済的発注量
経済的発注量（EOQ: Economic Order Quantity）は、総在庫コストを最小化する最適な発注量を求める手法です。
ここで、
D: 年間需要量
S: 1回あたりの発注コスト
H: 単位あたりの年間保管コスト
具体例：
ある商品の経済的発注量を計算してみましょう。
- 年間需要量(D): 10,000個
- 1回あたりの発注コスト(S): 1,000円
- 単位あたりの年間保管コスト(H): 20円
EOQ = √((2 × 10,000 × 1,000) / 20) ≈ 1,000個
この結果から、1回あたり1,000個発注するのが最も経済的であることがわかります。この方式を採用すると、年間10回の発注で済むことになります。
13. 生産計画問題について
生産計画問題は、限られた資源を効率的に配分し、需要を満たしながらコストを最小化する問題です。
制約条件:
- 生産量 + 前期在庫 ≥ 需要量
- 生産能力の制約
- 非負制約
具体例：
ある工場の3か月間の生産計画を考えてみましょう。
- 月間通常生産能力: 1000個
- 残業での追加生産: 最大200個/月
- 通常生産コスト: 100円/個
- 残業生産コスト: 150円/個
- 在庫保管コスト: 10円/個/月
- 需要予測: 1月 1100個、2月 1300個、3月 900個
この問題は線形計画法を用いて解くことができます。目的関数と制約条件を定式化すると：
目的関数：
Minimize 100(x1 + x2 + x3) + 150(y1 + y2 + y3) + 10(s1 + s2 + s3)
制約条件：
x1 + y1 = 1100 + s1
x2 + y2 + s1 = 1300 + s2
x3 + y3 + s2 = 900 + s3
0 ≤ xi ≤ 1000, 0 ≤ yi ≤ 200, si ≥ 0 (i = 1, 2, 3)
ここで、xi は通常生産量、yi は残業生産量、si は月末在庫量です。
この問題を解くと、最適な生産計画が得られます。例えば：
- 1月：通常生産 1000個、残業生産 100個、月末在庫 0個
- 2月：通常生産 1000個、残業生産 200個、月末在庫 0個
- 3月：通常生産 900個、残業生産 0個、月末在庫 0個
この計画により、総コストを最小化しながら需要を満たすことができます。
14. ロットサイジング問題
ロットサイジング問題は、生産や発注の際に、どのタイミングでどれだけの量を生産・発注するかを決定する問題です。
制約条件:
- 在庫量 + 生産量 = 需要量 + 次期在庫量
- 生産能力の制約
- 非負制約
具体例：
ある製品の4週間の生産計画を考えてみましょう。
- 週間生産能力: 100個
- 単位生産コスト: 50円/個
- 段取りコスト: 1000円/回
- 在庫保管コスト: 5円/個/週
- 需要予測: 1週目 30個、2週目 50個、3週目 40個、4週目 60個
この問題は動的計画法や混合整数計画法で解くことができます。最適解の一例：
- 1週目：生産 80個（30個使用、50個在庫）
- 2週目：生産 0個（50個使用、0個在庫）
- 3週目：生産 100個（40個使用、60個在庫）
- 4週目：生産 0個（60個使用、0個在庫）
この計画では、段取りコストと在庫保管コストのバランスを取りながら、需要を満たしています。
15. まとめ
本ブログでは、経済学とデータ分析の重要なトピックについて深堀りしてきました。これらの概念や手法は、ビジネスの様々な場面で活用されています。
- 需要予測：移動平均、指数平滑法、ARIMA、LSTM、Prophetなど、状況に応じて適切な手法を選択することが重要です。
- 在庫管理：適切な発注方式の選択や経済的発注量の計算により、効率的な在庫管理が可能になります。
- 生産計画：線形計画法やロットサイジングの考え方を用いることで、コスト最小化と需要充足の両立が図れます。
- 価格戦略：需要の価格弾力性を考慮することで、適切な価格設定が可能になります。
- 顧客分析：パレート図やABC分析、CSポートフォリオなどを活用し、効果的な顧客戦略を立てることができます。
これらの手法を適切に組み合わせることで、データに基づいた意思決定が可能となり、ビジネスの効率化や競争力の向上につながります。しかし、どの手法も万能ではありません。実際の適用に当たっては、ビジネスの特性や環境を十分に考慮し、必要に応じて専門家の助言を得ることが重要です。