インテリジェントな需要計画によってサプライチェーンの信頼が築かれる仕組み

現代のグローバルサプライチェーンは紛れもなく複雑です。その予測がますます難しくなっているということは、従来の予測が不十分な場面が多いということです。このような動きの激しい環境に対処するには、需要計画に対して統合されたデジタルアプローチを採用して、市場の変化への対応力と供給の信頼性を改善する必要があります。 

一般的に効果的とされている方法は、継続的な改善を通じ、セールス・事業計画（S&OP）とセールス・事業執行（S&OE）を緊密に統合するように方法を進化させていくというものです。その目的は、需要の兆候を捉える高度な方法を開発し、よりまとまりのある先進的なシステムを提供することです。 

このような先進的な需要計画アプローチで、市場の不確実性と顧客が期待する信頼性の高い供給のギャップを埋めることができるでしょうか?

効果的な需要計画を立てるためには、基本的な予測にとどまらず、S&OPフレームワークとS&OEフレームワークの統合が必要です。これらのシステムは、需要の把握を優先し、包括的な見通しを得るために内部と外部のさまざまなデータを活用します。その際に中心的な役割を果たす要素が、さまざまなデータソースを1つにまとめることです。

人工知能（AI）によって強化された統計予測では、定量的な根拠が示されます。社内のセールスチームと製品管理チームは市場に関する重要な背景情報を提供します。顧客との直接的やり取りからは、将来の見通しを示唆する情報が多く得られます。IHS、ムーディーズ、ロイターなどのプロバイダーから提供される外部インテリジェンスを活用すると、より幅広い視点が加わります。このようなさまざまなデータソースを集約することで、信頼性の高い予測を作成できます。その予測は「想定される予測の幅」として表現されることが多く、通常は3～18か月の戦略期間を対象としています。そして、この予測から供給に関するアクションと収益予測が導き出されます。

AIと高度なアナリティクスの価値を早い段階から認識していると、予測精度とプランナーの効率が向上するという明らかなメリットが得られます。特に、過去のみを対象とするモデルから脱却する場合はそれが顕著です。先見的な組織は、多くの場合、よりダイナミックで予測的なシステムを目指して統計手法にAIツールを活用しています。AIは、注文の傾向や経済予測など将来に関する変数を統合し、過去のデータ分析だけでは不可能な将来の予測を強化することができます。 

このような状況でAIを活用すると、古い統計手法と比べて予測精度が大幅に向上する可能性があります。さらに、AIによって多くの部品の予測を自動化できるため、リソース計画の最適化に役立ちます。そうすることで、プランナーは、より深い分析と顧客やセールスとの直接的な話し合いが必要になる複雑な項目に専門知識を活かして集中的に取り組むことができます。このような高度なツールを活用して業務を遂行するには、十分に発達したデータインフラストラクチャと、外部データの検証に関する継続的な学習が不可欠です。 

需要計画の真の価値は、アナリティクスだけでなく、組織内での信頼や計画の数値に対する全社的な信念が得られることにあります。成功を収めている組織は、協力しながら総意に基づいたプランニングを行うことで、この信頼を醸成しており、その手段として透明性の高い統合プラットフォームの力を頻繁に借りています。この方法では、共通の取り組みとして計画が策定されるため、その結果得られる予測は孤立した計算とは見なされません。これは、責任の共有を推進する方向への転換を表します。 

総意に基づいたプランニングの効果的なモデルは、関係チームが認識と方向性を統一するために取り組む定期的な共同ミーティングを中心に展開されます。そのミーティングでは、予測を丁寧に見直し、需要要因を精査します。この共同作業によって信頼の水準を合わせることができ、足並みがしっかりと整います。統合プラットフォーム（Kinaxisなど）が中心となり、販売予測や顧客予測、製品管理のインサイト、AIを活用した統計など、すべてのインプットを1つのビューで提供します。このシステムは過去のインプットの精度を追跡し、データに基づいて議論を進められるようにします。このように透明性があるため、下流チームは予測の背景にある「理由」を把握でき、推測を繰り返す必要がなくなります。その後、素材、人員、生産能力に関するリソースの判断は、この合意した需要指標に基づいて行われます。 

事業のアジリティを高めるには、柔軟な計画期間とさまざまな予測更新頻度を用いて、リアルタイムの実行データと将来の市場に関するインサイトの両方を活用する必要があります。このようなプランニングシステムは、長期戦略の視点（S&OP）と、現在の注文への対応のための短期的な事業状況（S&OE）を区別することがよくあります。顧客の注文の推移など日々の業務遂行から得られた情報はシステムに戻されます。明確なパターンが現れた場合は、より広範な需要計画の調整方法を検討する際に活用できます。 

予測の更新頻度は、市場の状況によっても変化します。たとえば、高速データなど変化のペースが速い市場は、市場のスピードに後れを取らないようにプラントに毎日の更新情報を直接送信することでメリットが得られる可能性があります。対照的に、予測可能な業界は、多くの場合、月に一度の頻度を維持します。ここでの重要な目標は、トレンドを追うだけでなく、市場の変わり目を予測し、そのような重要な市場の転換点を見つけることです。信頼度マトリックスはそのための価値あるツールになる可能性があります。客観的なデータと現場の専門知識を総合して予測の確実性を評価し、在庫と生産能力に関するリスクベースの判断を的確に下すことができます。