需要駆動型サプライチェーンリスクを管理するトップ5ツール

サプライチェーンリスクを分析する際、ロジスティクスマネージャーは環境災害やパンデミックなどの広範な混乱に焦点を当てがちです。確かに、これらのイベントがエンドユーザーに最も直接的に影響し、メインストリームメディアの注目を集めます。

しかし、目立たないものの同様に強力な変化が、準備のできていないサプライチェーンを脱線させる可能性があります。その中には、消費者行動の急激な変化によって引き起こされる需要主導型サプライチェーン混乱があります。需要駆動型サプライチェーン経済において、このタイプの混乱も計画する上で同等に重要です。

性質は異なりますが、需要主導リスクは供給リスクの影響を受けることがあります。例えばCOVID-19パンデミックの結果、消費者市場にはデザイナーマスク、HEPA空気清浄機、手指消毒剤が殺到しました。

消費者の食習慣と購入先も、ロックダウンの結果変化しました。EITの最近の研究によると、2020年には自宅での食事、デリバリー注文、オンライン食料品購入が増加しました。外食する都市部の人々は、大手チェーンより地元の独立系レストランを選びました。対面買い物では、スーパーより小規模店舗を選ぶ人が多かったです。

多くのロジスティクスマネージャーは、環境災害後の供給源リスクには精通しています。見落としがちなのは、こうしたイベントが長期的な消費者需要に与える影響です。気候変動の現実に直面し、多くの購買者はより持続可能な製品とサービスを選ぶようになっています。今日の顧客は、「自分が欲しい製品により持続可能なバージョンはないか」「本当に明日そのアイテムが必要か」「そもそもその製品が必要か」を自問しています。

需要が最も速く変化する方法の一つは、ポップカルチャーを通じてです。セレブリティインフルエンサーがストリートやレッドカーペットで撮影されるだけで、消費者が欲しい衣類や化粧品の種類が一瞬で変わります。露出の恩恵を受けたブランドが売上急増に備えて計画していなければ、バックログに直面し、より準備の整った競合にビジネスを奪われる可能性があります。

これらのトレンドを予測するのは必ずしも容易ではありません——誰がフィジェットスピナーが流行ると予想できたでしょうか？——しかし、特定の業界内部者は市場を読み解き、ほとんどの人より早く変化を察知する術を身につけています。

幸い、需要主導リスクは供給リスクより予測しやすいです。利用可能なデータソースが幅広く、そのデータを処理するための分析テクノロジーが設計されているからです。サプライチェーンの成熟度に応じて、これらのツールを効果的に活用するためにプロセスと人材を変更する必要があるかもしれません。以下は、リスク軽減戦略に組み込むべき5つの必須アプローチです。

新しい需要インプットの取得

需要予測は通常、約30〜90日先を見ます。しかし、このウィンドウでは広すぎて実用的なインサイトを得られません。短期的な売上履歴と関連する需要因果関係を追跡することで、企業は月内のニアリアルタイムなインサイトを得て、より適切な予測が可能になります。

企業は収集するデータソースの量と種類も最大化すべきです。ソーシャルセンチメント、POS（販売時点情報管理）、在庫、棚卸し在庫状況などの詳細は、短期需要の可視性を高めます。

需要モデリング

需要モデルは、過去の経験に基づいて将来の顧客行動を予測するのに役立ちます。モデルに組み込む外部ソースが多ければ多いほど、精度と予測力が高まります。外部ソースには、ソーシャルメディアフィード、競合情報、天気予報、POSデータなどが含まれます。売上履歴、プロモーション、新製品導入などの内部データソースと組み合わせることで、過去の行動と将来のトレンドをより正確に描けます。

確率的予測

予測が複数の変数に基づく場合、古い「単一数値」の決定論的アプローチは単純すぎます。対照的に、確率的（ストキャスティック）予測プロセスは不確実性を考慮し、リスク管理を助けます。確率的予測では、高度なアルゴリズムが複数の需要変数を分析し、各可能な結果の確率を計算し、最も起こりそうなものを特定します。需要パターンが変動する場合、受注履歴が限られる場合（新製品など）、季節性などの要因が絡む場合に、より信頼性の高い予測方法となります。

需要予測ソフトウェア

収集したデータを効果的に分析するには、適切なソフトウェア選定が鍵です。確率的アプローチを採用した需要予測ソフトウェアは、個々のアイテムのボトムアップ需要を自動的にモデリングします。受注明細を分析し、過去の需要数量と需要頻度の両方をモデリングして、ボラティリティの正確な推定を行います。適切なシステムは、「20個を一括注文」と「同一製品を20回単品販売」の違いを理解します。また、予測困難な間欠的な「ロングテール」需要も処理します。トレンドや季節性などの市場要因、需要喚起プロモーション、新製品、予測バイアス、ブルウィップ効果などの組織要因も計画に組み込みます。

人間の洞察とクロスファンクショナルな計画

ベースラインの確率予測を生成したら、ビジネスの人々が知識と専門性を加えてそれを洗練させる必要があります。消費者行動の矛盾など、複雑な需要要因は、人間のアナリストチーム全体で解きほぐすのが最適です。

ファッション業界の例を取りましょう。Z世代の購入者は持続可能性を重視し、「アップサイクル」された古着を好みます。同時に、変化するトレンドに追いつくため「ファストファッション」企業から購入する可能性が最も高い層でもあります。このような矛盾を理解するには、トレンドを分析するファッションバイヤーと、実際の売上数字に近いマーチャンダイザーがノートを比較する必要があります。あらゆるサプライチェーンにおいて、財務、マーケティング、営業、運営、チャネルパートナーなど、より多くの人々を需要予測の洗練に巻き込むほど、時間とともに予測精度は高まります。

サプライチェーンのグル、マーティン・クリストファー氏がかつて言ったように、「個々の企業はもはや独立した実体として競争するのではなく、サプライチェーンとして競争する。」この感情が今日ほど真実だったことはありません。需要変動を最もよく感知し、反応できるサプライチェーンを持つ企業は、リスクに対して最もレジリエントであるだけでなく、最高の総合的なビジネス成果を確保できるでしょう。

デビッド・バートン氏は、ToolsGroupのアメリカ大陸担当ジェネラルマネージャーです。