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需要計画

需要計画


在庫の最適化のためには、不良在庫が発生するほど多すぎず、欠品を起こすほど少なすぎずといった微妙な調整が必要です。このような調節を可能にするためには、発注量を決める際の根拠となる需要計画が必要です。需要計画業務では、複数の方法を用いて算出された需要予測から、もっとも誤差がすくないと思われるものを採用する、あるいは、複数の予測値の組み合わせからもとめられた値を採用し、最終的には、担当者の判断で需要計画を作成します。クラウドERPを選択する際には、この需要予測を実現する機能を確認する必要があります。

需要予測とは

需要予測とは、売れる量を前もって推測することです。なぜ前もってこのような推測を行なう必要があるのでしょうか。基本的には、顧客が商品やサービスを手に入れるまで我慢できる時間より、調達/生産して顧客の手に届けるまでの時間のほうが長いため、事前に在庫を準備しておく必要があります。しかし、在庫が多すぎるとコスト/資金繰りに悪影響を与え、少なすぎると機会損失につながります。そのため、過不足を起こさないようにちょうど良い量を事前に推測し準備しておくのです。

需要予測の方法は、大きく2 つに分類できます。1 つは「統計的な予測」、もう1 つは「人的な予測」です。統計的な予測では、過去の実績を基に数学的なモデルを駆使して未来の予測値を弾き出します。モデルには、移動平均法や指数平滑法、回帰分析など多数存在しますが、一般的な業務担当者には理解しづらいものが多いのも実情です。

人的な予測は、顧客数や見込み客、商談や受注状況に関するデータを積み上げて予測する方法です。ここにはある程度、人の経験と勘が反映されます。統計的な方法に比べると、近い将来をより正確に予測できますが、状況は刻々と変化するため、短いスパンで見直しを図れることがポイントとなります。

ところで、統計的な需要予測は果たして当たるのかどうかと言えば、これは必ずと言って良いほど誤差が発生します。必ず当たるという前提で予測を鵜呑みにすれば痛い目に遭いますが、何もしないより良い結果になる可能性もあります。また、多くの品目を扱う場合などは、担当者の経験と勘が優れていたとしても、それだけでは判断ミスや見落としが発生しやすくなります。したがって、統計的予測は「当たらない」ということを前提にシンプルに計算し、後は人的な予測で補完したり、見直しのサイクルを短くしたりすることで、人の経験と勘、意思を反映させながら需要予測を業務に落とし込んでいく、という考え方がもっとも現実的な需要予測の方法といえます。

クラウドERPでは、統計的な需要予測と人的な需要予測の双方に対応し、そこで得られた結果を組み合わせて需要計画をたてる機能が必要です。

統計的な需要予測

ここでは、統計的な需要予測の方法の中でも、もっとも一般的な移動平均法と指数平滑法について説明します。

●移動平均法

少しずつ移動しながら平均をとっていく方法を移動平均法といいます。例えば、過去3 ヶ月で移動平均をとるとした場合、当月(第n 期)の売上予測をそこから見て過去3 ヶ月(第n - 1、n - 2、n - 3 期)の平均で求め、来月(第n + 1 期)をそこから見て過去3 ヶ月(第n、n - 1、n - 2 期)の平均で求めることを指します。以下の表は、移動平均法による需要予測の実行例です。

クラウドERP

この例では、移動平均の対象期間を3ヶ月、4ヶ月、5か月と変化させてそれぞれの結果を比較できるようにしています。

●指数平滑法

前期の実績値と前期の予測値を利用し、重み付けをしたうえで、今期の予測をする方法を指数平滑法といいます。最も単純な指数平滑法による予測の計算式は次のとおりです。

クラウドERP

係数αを平滑化指数と言います。この式では、αが1 に近いほど直前の実績重視の予測 となり、0 に近いほど過去の経過を重視した予測となります。前期予測値に何を利用するかについて明確な基準はありませんが、多くの場合、過去の実績の平均値などを利用します。以下の表は、指数平滑法による需要予測の実行例です。

クラウドERP

この例では、平滑化指数を0.2、0.4、06と変化させてそれぞれの結果を比較できるようにしています。

クラウドERPでは、これらの統計的な手法による需要予測を実行し、複数の手法や係数を用いた結果を比較できる機能が必要です。

人的な予測

人的な予測手法とは、具体的には営業フォーキャストによる予測のことを意味します。たとえば、月ごとに(もしくは月の途中で)、売上確定した案件、受注まで確定した案件、見積もりの提出までした案件、引合までの案件ごとに分類して、それぞれ例えばA(売上確定)~D(引合)ランクごとの色分けをし、金額や該当する数量を積み上げます。

クラウドERP

売上予定日を軸に、向こう何ヶ月、何週間先の売上見込を把握し、過去の経験/実績などから大体これくらいが売上確定に結び付くのでは、と予測する方法です。先の図に示した例は売上確度別のものですが、見込み客数などで行なう場合もあります。

営業フォーキャストのデータの内容は、業種・業態によりさまざまですが、いずれにせよ、一般的には在庫管理システムとは別のSFA、CRMといった別のシステムか、あるいは、システム化されていないExcelファイルのような形式で存在しています。したがって、営業フォーキャストを元にした人的な需要予測には、これらのデータの統合が行われる必要があります。

クラウドERPには、営業フォーキャストデータを統合し、人的な需要予測の結果を直接需要計画に反映できる機能が必要です。

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