予測精度の低さがもたらす隠れたコストとその解決策

ジョージア・パシフィック、ゼップ、クロロックスといった信頼できるブランドで数十年にわたりサプライチェーンのリーダーを務めてきた者として、私は予測ミスがいかに静かに収益性を損なっていくかを目の当たりにしてきました。需要予測の誤りにより、企業は毎年何十億ドルもの損失を出しており、その結果、在庫切れ、過剰在庫、コスト増、顧客の不幸、収益機会の逸失を招いている。

私がketteQのエグゼクティブ・アドバイザリー・ボード（EAB）に参加したのは、確率論的モデリング、マルチパス・シナリオ・プランニング、AIを活用したフォーキャスト（予測）に対するketteQのアプローチが、どのようにゲームに変化をもたらしているかを目の当たりにしたからです。EABメンバーとして、製造、サービス、流通の各分野の大企業が、サプライチェーン・プランニング・システムをketteQにアップグレードすることで、予測精度の低さにどのように真正面から取り組んでいるかを目の当たりにする機会に恵まれました。

不正確な予測の高い代償

予測ミスは単なる厄介者ではなく、無言の利益キラーである。以下の驚異的な統計について考えてみよう：

• 平均的な企業は20～50％の予測精度を経験し、収益の損失と非効率につながる（出典：ガートナー）。

• 不正確な予測は、陳腐化した在庫、急ぎの出荷、過剰生産など、世界全体で1兆1,000億ドルのサプライチェーンの無駄につながっている（出典：マッキンゼー・アンド・カンパニー）。

• 小売業者だけでも、品切れや過剰在庫によって年間1兆7,500億ドルの損失が出ている（出典：IHLグループ）。

ぎりぎりの利益率で経営している企業にとって、この数字は気になるだけではなく、持続不可能だ。予測ミスは単に収益に影響を与えるだけでなく、業務全体に波及し、コストを増大させ、顧客をいらだたせ、信頼を損なう。予測ミスは単に収益に影響を与えるだけでなく、業務全体に波及し、コストを増加させ、顧客をいらだたせ、信頼を損なう。  

1.在庫切れと売上損失

予測が甘いと、需要が急増したときに棚が空っぽになってしまう。納品できなければ、顧客は他へ流れてしまう。

• 例えば、NCR Voyix。ketteQに切り替える前は、需要の変動に悩まされ、納期遅れや売上ロスにつながっていました。ketteQに切り替える前は、需要変動に悩まされ、納期遅れや売上ロスが発生していました。AIを活用した予測により、今ではより確実な納品が可能になり、より多くの売上を獲得できるようになりました。

2.過剰在庫と評価損

裏を返せば、需要を過大に見積もることは、肥大化した在庫に資金を拘束することになる。本来なら成長のために再投資できるはずの資金が、倉庫に眠ったままになっているのだ。

• キャリアは膨大なスペアパーツ事業でこの課題に直面した。マルチパス・シナリオ・プランニングを使用することで、在庫レベルを最適化し、無駄を省き、顧客が必要とする可用性を維持することができました。

3.迅速な配送と生産コスト

予測が外れた場合、企業は奔走する。航空貨物、緊急生産、土壇場のサプライヤーとの交渉が、コストの高騰を招く。

• トリンブル・トランスポーテーション社は、ketteQに切り替えることで生産性が10%向上し、コストのかかる手作業がなくなり、需要予測能力が向上しました。

4.サプライチェーン全体の混乱

予測の不正確さは社内業務に影響を与えるだけでなく、サプライヤー、流通業者、ロジスティクス・パートナーにストレスを与える波及効果を生み出す。

• ジョンソンコントロールズ（JCI）は、誤った予測がいかにコストのかかるサプライチェーンの混乱を引き起こすかを目の当たりにした。AIを活用した需要計画により、サプライヤーの協力体制が改善され、過剰在庫が削減され、より確実な意思決定ができるようになりました。

伝統的な予測手法が失敗する理由

レガシーなプランニングツールは、硬直した時代遅れの仮定に依存している。学習も調整もせず、さまざまな需要シナリオの確率も考慮しない。

これがketteQのアプローチの特徴です。ketteQは、1つの静的な予測が成立すると仮定する代わりに、あらゆる可能性に備えるために何千もの需要シミュレーションを実行します。

ketteQはどのように予測エラーを修正するか

1. よりスマートな予測のための確率的モデリング

• ketteQは1つの結果を予測するのではなく、何千ものシナリオを分析して需要の変動性を評価し、リスクを最小限に抑える。

• ACGはこのアプローチで予測精度を高め、過剰在庫を削減した。

2. 精度を高めるマルチパス・シナリオ・プランニング

• 予測を一度だけ行う従来のツールとは異なり、ketteQはリアルタイムで新しいデータに対応しながら、予測を継続的に改良していきます。

• コスメティカ・ラボはこれを利用して、在庫を顧客の需要に合わせることで、ボトルネックを減らし、対応力を向上させた。

3. AIによるリアルタイム予測調整

• ketteQのAIは、需要の変化、供給の制約、外部からの混乱に適応し、問題が発生する前に軌道修正を行います。

• Trimbleは、AIを活用したデマンド・センシングを導入した後、予測精度が直ちに向上した。

結論：ketteQはサプライチェーン・プランニングの未来だ

クエーカー・ホートンのチーフ・サプライチェーン・オフィサーとして、私は、従来のシステムやプロセスが今日の複雑性に対応できるように構築されていない場合、予測を改善することがいかに難しいかを知っています。だからこそ、多くの企業がketteQの適応型サプライチェーン・プランニング・ソリューションにアップグレードしているのです。

ketteQのエグゼクティブ・アドバイザリー・ボードのメンバーとして、私は製造業、流通業、サービス業など、予測が不正確であることにこれ以上リスクを負えないという理由でketteQに移行する企業が増えていることを目の当たりにしています。なぜなら、ketteQのテクノロジーは単に優れているだけでなく、不確実な世界における組織の計画、リスクモデル、実行方法を根本的に変えるものだからです。

もしあなたのビジネスがまだ時代遅れの予測に頼っているのであれば、あなたはお金をテーブルの上に置き去りにしていることになります。競合他社に先を越される前に、アプローチを見直す時です。

ketteQの成功事例をご覧ください。