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100%の精度で未来を予測することは誰にもできないが、だからといって、とにかくやってみないことには意味がない。ビジネスの成功の多くは、先の見通しを立てることで成り立っている。これには、次年度の財務予測から、24時間後の天候が出荷に与える影響まで、あらゆることが含まれます。予測には様々な形がありますが、それを最大限に活用することは、ビジネスにとって非常に重要です。

賢い予測は、どの市場に参入するか、在庫をどのように管理するか、利益をどこに投資すべきかなどを決定するために不可欠である。しかし、地図をチェックするために道路から目を離す瞬間はすべて、「今、ここ」に対処しないために費やされる時間であり、だからこそ時系列予測活動の適切な周期を決める必要があるのです。定期的なチェックイン以上の必要がない分野に集中しすぎると、効率が悪くなる可能性がある。緊急性の高い他の分野に目を向けることを怠ると、精度が低下し、不適切なリソース配分やその他の問題につながる可能性があります。要するに、日次、月次、四半期、年次のどのタイミングで予測が必要かを判断する必要があるのです。適切なリズムを見つけることで、重要なことに集中しながら、次に起こることに備えることができるのです。

日次予測:メリット、課題、ユースケース

日次予測は天気予報以外にも応用できる。サプライチェーンに支障をきたすような暴風雨が予想されるかどうかを知るだけでなく、日々の予測は株式市場の動向やEコマースサイトの注文量を理解する上でも役立ちます。状況が急速に変化し、その変化が日々の意思決定に影響を与える可能性があるため、これらの指標を日々チェックすることが重要です。

一方で、日々の予測に気を配りすぎないことも重要だ。日々の予測チェックリストに項目を増やしすぎると、自分自身の立場を悪くしかねない。例えば、今必要でないデータ分析に時間をかけすぎてしまうかもしれない。また、予測のためにどれだけのリソースを割り当てる必要があるかという問題もありますし、日々の予測が多すぎることで、より緊急な問題から注意をそらしてしまう可能性もあります。最後に、短期的な変動に過剰に反応するリスクも常にある。

週間予測と月間予測:適切なバランスを見つける

日次予測のようにすぐに詳細がわかるわけではありませんが、それでも週次予測や月次予測は御社のビジネスにとって良いリソースとなります。実際、日次予測のきめ細かさと、それほど頻繁ではないチェックによる効率性のバランスがとれているため、これらの予測モデルは多くのビジネスにとってスイートスポットとなっている。

週間予測は、ジャストインタイム在庫や賞味期限の短い商品に適しています。市場環境が定期的に変動することが知られている非常にダイナミックな業界で働いている場合、週次予測は競合他社に取り残されることなく、それに応じて対応するのに十分な時系列データと時間を提供することができます。また、一般的には、キャッシュフローを週単位で予測し、潜在的な問題が御社の経営を混乱させる前に発見することをお勧めします。

季節的なトレンドの特定に関しては、月次予測が最善の策である可能性が高い。これは、急激な変動がない、あるいは即座に反応する必要がない指標に最適です。売上やその他の指標を月ごとにモニタリングすることで、毎日または毎週分析に時間とエネルギーを割く必要なく、特定の数値がどのような傾向にあるのかのスナップショットを得ることができます。

四半期予測と長期予測戦略的プランニングとリスク管理

長期的なプランニングに関して、多くの企業は、一般的な意味での将来の見通しを提供するために、四半期または年次予測を選択する。四半期予測は、比較的安定した業界の財務計画に最も頻繁に使用され、長期的な視野を持ちながら短期的な意思決定を行うことができるからです。年間予測は、ビジネスリーダーが年間予算を作成するための重要なリソースであり、変化がより緩やかなペースで起こる業界で最も有用である傾向がある。  

多くの企業は、長期的な予測活動を補完するために、市場の温度を測ったり、数字がまだ予想された方向にトレンドがあることを確認したりするために、より頻繁にチェックインすることが有用であると考えている。こうすることで、リソースを節約しつつ、状況の変化に対する一定の対応力を維持することができる。  

さまざまなセクターにわたる業界別予測

当然ながら、予測活動の周期は特定の業界の需要に大きく左右されます。競合他社に遅れを取らないということは、適切な時期に適切な数字を把握し続けるということであり、また、リソースの配分方法を賢くするということでもあります。

例えば、小売企業は、注文やマーチャンダイジングに影響を与える多くの需要変動と戦わなければならない。そのため、週次や月次の売上予測を注視し、最適な在庫水準を確保しなければならない。金融セクターの場合、需要はさらに高く、市場は日ごと、さらには時間ごとに変化する。つまり、企業は投資リスクを回避するために、できるだけ多くの情報を確保するために、様々な面で日々の予測を行う必要がある。一方、製造企業は長期的な視点を持つことができる。在庫を生産レベルや消費者の需要予測と同期させるために、ローリングフォーキャストを行うのである。

ketteQで予測に最適なケイデンスを決定する

予測頻度を適切に設定することで、業務に負担をかけることなく、ビジネスに必要なインテリジェンスを提供することができます。予測の自動化を実現するketteQの強力なサプライチェーン・プランニング・ソリューションにより、貴社のビジネスは長期的な成功を確実なものとするため、予測アプローチを改善するために必要なツールを得ることができます。

最新の人工知能と機械学習技術で構築されたketteQのソフトウェアソリューションは、革新的なPolymatiQ™ソルバーツールを搭載しています。これにより、何千ものシナリオを同時に自動的にシミュレートすることが可能になり、最も情報に基づいた意思決定を行うために必要な実データに基づいた実用的な洞察を得ることができます。PolymatiQは、お客様が将来を予測する必要がある頻度にかかわらず、事実上あらゆる事態に備えることを可能にします。

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著者について

マーク・バルテ
マーク・バルテ
プロダクト・マネジメント担当副社長

マークは38年以上にわたるサプライチェーンの経験を持ち、先見性のある技術革新をリードすることで、クライアントに財務的・定量的な大きな成果をもたらす変革的なプロセス改革を推進している。複雑なサプライチェーンの課題を解決するためにテクノロジーを応用した先見性のある戦略的ロードマップを策定するユニークな能力で有名。

ketteQ入社以前は、Logilityで研究開発、製品管理、アナリストリレーション、ソートリーダーシップ、企業買収の総責任者を含む主要幹部職を歴任。

セワニー(南部大学)で数学の理学士号を、ジョージア工科大学でオペレーションズ・リサーチの理学修士号を取得。