[ワンデータ・トランザクションが実現するSCMの未来]

2015年11月9日(月)近藤 倫明（シグマクシス デジタルフォース グループ プリンシパル）

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　「新しい技術を上手く使って、需要計画の精度をもっと高められないのか」−−。クライアントからよく聞くフレーズである。筆者は事業の運営者として、またコンサルタントとして20年以上、SCM（Supply Chain Management）の現場に従事しているが、特に最近よく耳にするようになった。販促情報や天候・気温、競合情報などを定量化して需給計画に組み込み、「もっと科学的にアプローチしたい」という声が強まっている。

商品ライフサイクルの短命化・多品種少量生産で
従来の「需要計画」は限界に

　消費者の価値観や嗜好の多様化が進み、商品は多品種少量生産が主流になった。同時に、商品のライフサイクルは短命化の一途をたどっている。小売りによるPB（Private Brand：プライベートブランド）商品の台頭も進んでいる。需要予測が立てやすい、あるいは、その精度を維持しやすい、いわゆる「定番品」の取り扱い比率が下がり、ひたすら新商品を出し続けなければならないというメーカーの事情が、科学的アプローチを求める声の背景にある。

　ライフサイクルが長い商品を少品種で大量生産すればよかった頃は、過去の類似商品の立ち上がり実績を参考に、プランナーが経験値で調整を加えれば、ある程度の精度で需要計画を立てられた。しかし、この慣れ親しんだ手法は今、ほとんど意味をなさない。消費者の多様化した嗜好を睨みながら、次から次へと短期決戦で新商品を開発し、マーケットイン（市場投入）を繰り返さなければならないためだ。過去に類似品がない新しいコンセプトの商品にいたっては、需要計画というより、販売・マーケットサイド側の営業計画の数字を活用することになる。

　そもそも、20年ほど前にSCMが世の中に登場した時のコンセプトは、「部門間の壁を取り払って、ワンデータで計画を作り、管理することで、パフォーマンスの最適化を図る」ということだった。その意味では、需給業務側が需要計画を作る上で、営業計画の数字を活用するというのは（あるいはその逆も）、理屈の上では可能だが、いざやろうとすれば現実味がないと感じる企業がほとんどだろう。