フォアキャストは、過去データや外部要因から将来の需要・売上・在庫などを予測し、計画や意思決定に落とし込む取り組みです。単なる将来値の当て物ではなく、予測期間（ホライズン）と粒度、前提条件を明示して「どのくらい外れる可能性があるか」まで扱う点が実務の肝になります。
需要予測では、時系列モデルや回帰、勾配ブースティング、深層学習などを用途に合わせて使い分けます。評価は未来のデータでのバックテストを基本にし、MAPEやWAPE、RMSEなどを「欠品コストと過剰在庫コストのどちらを重く見るか」に合わせて選ぶのが現実的でしょう。
運用でつまずきやすいのは、季節性や販促の影響を前提に入れないまま精度だけ追い、現場の発注・生産・人員計画に使えない予測が量産されることです。外れ値の扱い、欠損、ゼロが多い指標、説明変数のリーケージ（未来情報の混入）、モデル更新頻度、予測値の信頼区間の扱いまで決めておくと、意思決定の根拠として使いやすくなります。会議体やS&OPの締め日に合わせて予測を更新し、予測誤差の原因を定例でレビューする仕組みを作ると、フォアキャストが改善ループとして回りやすいでしょう。
