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需要予測、「当たらないからやめた!」の落とし穴

2021年05月13日 最終更新
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需要予測、「当たらないからやめた!」の落とし穴

需要予測は企業の生産管理や在庫管理に際して使われる分析手法です。しかし、「需要予測システムでの予測は当たらないから導入しなくてもいい」と思っていませんか?需要予測システムを導入したとある企業では、欠品や在庫の発生を数割程度抑えられる予定でした。しかしある製品の需要が急激に伸び、欠品によるクレームが殺到しました。

予測が当たらずに、すぐに解約してしまうケースが多い需要予測システム。でも、待ってください。とてももったいないことをしていますよ。

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需要予測が必要になった背景

まず、需要予測がなぜ必要なのかを考えましょう。

戦後から高度経済成長期にかけて、日本は大量生産・大量消費を行っていました。モノを作れば売れる時代です。今まで培ってきた経験と勘で生産計画を作成し、生産し続けても問題ありませんでした。

しかし、ものが十分に行き渡り、作れば売れる時代は終わりました。したがって、消費者がどの程度購入するかを予想して生産しないと、商品が大量に余ってしまいます。一方で、廃棄商品を危惧して少ない生産に切り替えると欠品が出てしまいます。欠品も廃棄も少なく抑えられるような予測方法が必要なのです。

「多品種小ロット」などと言われていますが、複数の種類の商品を一定数生産し、需要の移り変わりを見定めて生産量を変更することが求められています。需要予測が必要なのはこういった理由があります。

その需要予測システムの認識は間違っている!?

需要予測システムに対するユーザの意見はさまざまです。「需要予測システムを導入すれば、高精度な予測が可能になる。だから効果的な在庫管理ができる!」という意見もあれば、「需要予測システムを導入しても、その予測の精度が高くないから効果が出ない」という意見もあります。

残念ながら、どちらも間違っています。需要予測システムは過去の販売データから統計をとって予測するものなので、どうしても市場や周囲の環境に左右されてしまいます。それでも、需要予測システムが必要な理由とは何でしょう?2つあるのではないかと考えられます。

1 より正確な需要予測のしくみを構築するため

需要予測システムのデータは、過去の販売データの数字のみではなく、市場動向やその日の天気などによって左右されます。予測する商品によって、どんな要素が需要を変動させるのかを加味した上で予測しなくてはいけません。これは1度や2度の予測で分かるものではなく、長期の分析期間を設けないと、効果的な結果を得ることはできません。トライアンドエラーを繰り返して、自社商品に適した予測方法を組み立てていく必要があります。

したがって、需要予測システムを導入したからといってすぐに結果が出るわけではありませんし、すぐに結果が出ないからといってそれは需要予測システム導入の失敗ではないのです。

2 「予測が当たらない場合」の対策がしやすい

それでも予測が当たらない時は往々にしてあります。「予測が当たらないとダメではないか」と思うかもしれませんが、需要予測システムは完璧な予測を行うためのシステムではありません。欠品も廃棄もない、効果的な商品生産を行うためのシステムです。

需要予測を担当者の経験と勘で行う場合、その予測は当たるか当たらないかわかりませんし、毎回どの程度の精度で予測されているのかわかりません。需要予測システムを使用すると、予測精度が上がっていく様子や、予測が当たらなかった時の対策を明確にすることができます。データを元に「対策を練る」ということが重要で、ここが欠けてしまうと需要予測システムをうまく運用しているとはいえません。

したがって、需要予測システムを効果的に用いるためには、 「予測、対策考案→販売→効果検証→対策練り直し」 のPDCAサイクルを回していく必要があります。

SCMと需要予測との切り離せない関係

SCMとは、企業の受注から納入までのサプライチェーンを、ネットワークを介して一元管理するシステムです。販売計画、生産計画、原料の調達計画までを自動化できます。需要予測は販売計画の一要素です。

需要予測をしない企業もあります。しかし、サプライチェーンの計画段階からデータに基づく行動を取ることで、より確実な、そして改善しやすくなります。需要予測1つで、その後の事業が大きく変わるのです。

まとめ

需要予測システムを導入する際には、たとえ予測を誤ったとしてもトライアンドエラーを繰り返して精度を上げていく根気強さが必要です。また、需要予測したデータを販売計画にどう生かすかは社員自身にかかっています。

とはいえ、データに基づいた需要予測は欠かせません。過不足なく効率的な商品生産のためにも、需要予測システムを検討してみてはいかがでしょうか。

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