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Envision ワークショップシリーズ1の最新作である ワークショップ #4: 需要予測 が公開されました。対象は、サプライチェーン分野の研究者、教育者、大学生、そして実務家です。このワークショップでは、Lokad の サプライチェーンサイエンティスト(SCS)が、Lokad の 定量的サプライチェーン という視点とツールを使って、サプライチェーンにおける需要予測へどう取り組むかについて、実践的な知見を提供します。需要予測は、リスク調整済みの在庫判断を最適化するうえで極めて重要であるため、このワークショップは特に重要です。

A blended image of a part of color coded Envision script loading the data and respective data schema.

このワークショップも前作と同様に、小売業界を舞台にした架空のケーススタディ2という形式を取っています。受講者には、将来需要を見越した需要予測を作成し、小売企業の財務リスクを最小化するタイムリーな在庫判断につなげるために必要な情報、ガイダンス、データが一式提供されます。

教育者にとっても、このワークショップは現代的なサプライチェーン計画を教えるための魅力的で実践的な教材一式を提供します。そこには、リレーショナルなデータスキーマを持つデータセット、対話型の作業環境、そして受講者が関連する Envision コードや機能を見つけて使えるように埋め込みリンクを備えたケーススタディが含まれています3

A screen of tiles and dashboards displaying 確率的予測s and their accuracy metrics.

これらのワークショップの主な目的は、受講者に 現代のサプライチェーン を分析するための体系的な指針を与えることです。この流れは、Lokad のサプライチェーンサイエンティスト(SCS)が日々推奨事項を作成している実際の業務状況を模倣しています。また、Lokad がクライアントと共に進めるサプライチェーン施策の展開過程も再現しています。各ワークショップは単独でも利用できますが、いずれも同じ架空企業のデータを用い、それぞれ異なる側面に焦点を当てているため、提示された順番に学ぶことにも価値があります。

ワークショップは、架空企業の概要、主要用語と定義の導入、そして詳細なデータ説明から始まります。この包括的な説明は、Lokad におけるあらゆるサプライチェーン施策の基礎文書である、実務上の Joint Procedure Manual(JMP)を模倣したものです。

この新しいワークショップは、サプライチェーンの予測担当者や需要プランナーにとって、とりわけ興味深いはずです。確率的予測 について学ぶ機会を提供するからです。確率的予測は、将来の不確実性を最も包括的に扱う方法です4。また、予測生成を日次で完全自動化するために Lokad がどのようなツールを使っているかも示しています。 この自動化には、サプライチェーンサイエンティストによる 数値レシピ の丁寧な設計が必要です。私たちは、この技能が将来のあらゆるサプライチェーン実務者に必要になると考えています。

私の考えでは(そして現在私たちの教材を使っている教授陣も同意していますが)、主流のサプライチェーン教育課程は、今日のサプライチェーンですら効果的に運営できる実務家を育てられていません。まして、より複雑で動的な明日のサプライチェーンはなおさらです。サプライチェーンという学問分野には、こうした課題へ正面から向き合う適切な教育教材がふさわしいと私は考えています。そして、私たちの継続的な貢献が、より多くの将来のサプライチェーンサイエンティストの育成に役立つことを願っています。

In closing, I would like to extend my enormous gratitude once again to Paul Jan5 for his significant past and ongoing contributions to this project. Without his efforts, this workshop series would not have been as successful, nor as high-quality as I believe it is.


  1. All published workshops as well as other practical exercises can be found in Envision Gallery section of Lokad’s public documentation. ↩︎

  2. Supply Chain Personae は、実際のサプライチェーンを研究し、従来のケーススタディの欠点に対処するために Lokad が開発した代替アプローチです。 ↩︎

  3. An answer sheet is available upon request↩︎

  4. 図が示すように、確率的予測は通常、ガウス分布のような見映えのする形にはなりません。計算効率と精度の両方を満たすように予測を最適化すると、正規分布に見られる目を引く対称性は意図的に失われます。さらに、サプライチェーンのデータや問題は、そもそも正規分布に従いません。なぜそうなるのかは、実際の ワークショップ教材 を参照してください。 ↩︎

  5. Paul Jan is, amongst other things, an Associate Professor at University of Toronto’s Rotman School of Management, where he teaches Operations and Supply Chain Management. He has more than 19 years of experience in the fields of education, manufacturing, and supply chain. ↩︎