需要予測には、在庫管理や生産、調達、ロジスティクスといったサプライチェーンマネジメント（SCM）のトリガーとしての役割が求められてきました。近年では日本においても、S&OP（Sales and Operations Planning）を通じた経営への貢献において、需要予測の重要性が再認識され始めています。一方で、その高度化に向けた検討は場当たり的なものが多い印象となっています。
本稿では、前稿(https://ycp.com/ja/insights/whitepaper/ai-demand-planning)で、筆者らが開発した需要予測オペレーションの診断フレームワークを用いた４つの診断事例をとりあげ、高度化の方向性を示しています。
また、高度化した需要予測が、S&OPにおいてどのような価値を生み出すかを、海外の研究知見に依拠しつつ考察することで、今後の需給マネジメントのシナリオについて想定していきます。
需給予測の高度化で重要となる要素や、それを設計、導入するための条件が整理されている場合は多いものの、実際のビジネスで全ての条件を推進することは困難となっています。本稿で紹介している診断フレームワークを用いることにより、自社の特徴を可視化することが可能となり、どのような方向性で高度化を目指していくべきかが明確になります。
S&OPの土台となる需要予測の精度を高めるには、組織風土が重要であることが指摘されています。具体的には、マネジメント層の需要予測への関心、プランナーの採用、育成やトレーニング、キャリアパス、予測精度の評価メトリクスや予測ツールであり、これらの要素が高度なプロセスの設計、支援システムの導入、プランナーのスキルアップを支えています。こうした需要予測の高度化を合理的かつ効率的に進めるためにも、本稿で紹介している診断フレームワークが有効となります。
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