在庫予測が必要だと考えるとき
月に数回、あるチームが Lokad にやって来て、見慣れた依頼をする: “在庫予測が必要です。理想的には3〜12か月先の予測。そして、ついでに発注予測もお願いします.”
この依頼は常に真摯に受け止めています。なぜなら、それは通常、重要なことを示しているからです。つまり、会社はスプレッドシートや計画の儀式の限界に達しており、将来をより明確に見通したいと考えているのです。しかし、長年の経験から、この表現はほとんどの場合、誤った方向を指し示していることも理解しています.
私の著書 Introduction to Supply Chain では、サプライチェーンが何よりもまず、毎日不確実性の下でより良い経済的意思決定を行うことに関わるものであると論じています。つまり、何を買うか、どこに在庫するか、どのように移動させるか、どのように価格をつけるか、といった決定です。需要予測や在庫予測は、その決定を補助するものである限りにおいてのみ有用です。予測がショーの主役になってしまったとき、何かがうまくいっていないのです.
このエッセイは、「在庫予測」や「発注予測」を求める衝動を感じる実務者のためのものです。私の意図は、あなたが不適切な言葉を使っていることを叱責することではなく、誤ったものに時間や資金、組織の注力を投じる前に、本当に必要なものを見直す手助けをすることにあります.
本能的反応：「未来を見せてくれ」
人々が「在庫予測」と言うと、通常は今後12か月間の倉庫や店舗の様子を映した映像を思い浮かべます。あらゆるSKUや拠点ごとに、整然と描かれた在庫水準の曲線と、それに並んで所定のタイミングで届くとされる発注カレンダーが表示されることを期待するのです.
その映像の背後には、いくつかの暗黙の信念が隠されています：
あなたは、予測技術が十分に賢ければ明らかにされるであろう、在庫に対する一つの「自然な」軌道が存在すると仮定しています。また、その軌道が得られれば、チームをそれに合わせることでほとんどの問題が解決すると考えています。さらに、在庫および発注予測がそれ自体でレバー、つまり直接的に作用可能な対象であると仮定しています.
この世界観は偶然の産物ではありません。これは主流のサプライチェーンのプレイブックです。従来のアプローチは計画、目標、および単一の数値予測から始まり、その数値が有効であり続けるほど世界が静止しているかのように振る舞います。ほとんどの計画ソフトウェア、S&OPの儀式、そして多くの教科書はこのイメージに基づいて作られています.
そのような世界で訓練を受けてきたなら、「在庫予測」を要求することは間違いではなく、自然な次のステップです。しかし、それは依然として誤った質問なのです.
未来の在庫に関する不都合な真実
「在庫予測」という表現を文字通り受け取ると、あなたが求めているのは次のことです：
“各拠点で、各将来期間にどれだけの在庫があるか教えてください.”
最初の問題は明白ですが、しばしば過小評価されます：未来は本質的に不確実である. どんなに多くのデータや機械学習を用いても、決定論的な世界を手に入れることはできません。予測不可能なプロモーション、競合他社の動き、規制の衝撃、サプライヤーの問題、マクロな出来事―これらはいずれも消えることはありません。ここ10年にわたるLokad自身の研究もこの結論を強化しており、古典的な時系列予測は単に不正確というだけでなく、不完全であるといえます。それらは不確実性を単一の数値に押し込め、あなたの会社をまるで天体観測者が惑星の動きを見るかのように受動的な観察者として扱います.
しかし、第二の、より深刻な問題があります。未来の在庫レベルは単に外部の世界に依存しているわけではなく、まだ下されていない意思決定にも依存しています。未来の在庫状況は、本質的な不確実性と、あなたが発行することを選ぶ発注および割り当ての両方に依存するのです。したがって、未来の在庫状態の単一の予測が『十分に正確』と見なされると仮定するのは、賢明ではなく、非常に利益を生むものではありません.
実際、唯一の在庫予測というものは存在しません。存在するのは、
- “この方針に従って意思決定を続ければ、期待される可能な在庫レベルの分布は以下の通りです.”
言い換えれば、未来の在庫は予測すべき自然現象ではありません。それは、不確実な世界とあなたの方針が相互作用した結果であり、方針が定まるまで安定した答えは存在しないのです.
自身の意思決定を予測するとは？
「発注予測」において状況はさらに奇妙です。発注は、宇宙が与えてくれるものではなく、あなた自身が下す決定です。すなわち、資金、キャパシティ、そして信用のコミットメントなのです.
発注予測を求めるとき、あなたは本質的に次のことを尋ねているのです：
“私たちが実際に決定する数か月前に、私たちが何を決定するかを予測してください.”
もちろん、方針の成果をシミュレーションすることは可能です。明確に定義された意思決定メカニズム―データが入力されると発注を出すエンジン―があれば、需要、リードタイムなどの多くの可能な未来をシミュレーションし、それぞれのシナリオでそのエンジンがどの発注を出すかを見ることができます。これは全く合理的な試みです.
しかし、操作の順序に注意してください：まず意思決定メカニズムが必要です。発注の「予測」とは、不確実性の下でそのメカニズムがどのように振る舞うかの一つの見方に過ぎません。それは、単独で最適化する独立したオブジェクトではありません.
主流のアプローチはしばしばこの論理を逆転させます。まず需要のポイント予測から始め、それをMRPまたはAPSシステムに流し込み、計画された発注をS&OPを通じて手動で調整する「基準となる未来」として扱います。これを方法論的な行き詰まりと呼ぶのは、決して何も機能しないという意味ではなく、実際に未来を創り出す意思決定を調整するのではなく、未来の描写を維持するために莫大なエネルギーが消費されるという意味です.
行動する数値と、単に記述する数値
これは実際のところ、サプライチェーンの取り組みを左右する区別、すなわち、実際に何かを行う数値と、単に何かを記述する数値との違いに繋がります.
発注、転送注文、価格の変更―これらは行動する数値です。限られた資源を特定の目的にコミットし、物質や金銭を動かします。これらは厳密な経済的意味での意思決定です.
在庫予測曲線は記述にすぎません。それ自体では何も注文したり出荷したりしません。人々が意思決定を行う際の参考にはなりますが、それはあくまで彼らの行動に影響を与える間接的なものに過ぎません.
会社が目標を「在庫予測の取得」と位置付けるとき、気付かずに、記述的な数値を行動する数値よりも優先させてしまっています。暗黙の期待は、記述が十分に正確かつ広く共有されれば、良い意思決定がどこかから生じるだろうということです.
私の経験では、逆のアプローチのほうがより信頼できるといえます：自動化および改善したい意思決定から始め、その意思決定を支えるために必要な記述的な数値を設計する. その逆ではありません.
Lokad では、これが理由で無人の意思決定エンジンについて語り、また、真剣な最適化システムは、毎朝プランナーによって救済される必要のあるダッシュボードだけでなく、最終的な意思決定を返すべきだと主張しているのです.
意思決定を第一に、予測を第二に
意思決定を第一にするとは、具体的にどういう意味でしょうか？
それは非常にシンプルですが、驚くほど稀な問いから始まります：
“我々が繰り返し行う必要のある意思決定は何か、そしてそれらが良いものであるかどうかはどのように判断すべきか?”
ほとんどの企業において、繰り返し行われる意思決定には、発注の作成、拠点間での在庫の割り当て、輸送手段の選択、制約下での顧客注文の受諾または拒否、そして価格の設定または調整が含まれます。これらの意思決定は、あなたがそれらを「サプライチェーン」と考えるかどうかにかかわらず、日々行われているのです.
次に、これらの意思決定を金銭的にどのように評価するかを決定しなければなりません。これが経済モデルであり、品切れ、在庫過多、リードタイムのバッファ、輸送の選択などを共通の単位―通常はリスクを適切に調整した利益（ドル）―に変換する方法です。Lokad はここに多大な労力を費やしています。なぜなら、トレードオフの価格設定が誤っていれば、最適化は間違った目標を忠実に追求してしまうからです.
その後になって、予測が登場します。私たちは、あなたがコントロールできないものの、意思決定に影響を与える世界のあらゆる要素―未来の需要、未来のリードタイム、返品、スクラップ率など―を予測します。これは、確率論が流行しているからではなく、本質的な不確実性を表現する唯一の誠実な方法であるため、確率的に行うのです.
これらの確率的な予測は、単なる美しい計画ではなく、制約を守りながら期待される経済的リターンを最大化する意思決定のセットを探索するための最適化ルーチンに供給されます。その成果は、需要計画でも在庫曲線でもなく、具体的な行動リストです。例えば、この商品の120ユニットを注文し、あの商品を40ユニット転送し、この価格を引き上げる、などです.
この仕組みが整えば、初めて未来に関する意味のある「もしも」の質問をする立場に立つことができるのです.
予測の有用性
ここで、あなたは異議を唱えるかもしれません：
“分かったとしても、私のCFOは依然として運転資本がどこに向かうのか知りたがっています。私のオペレーションディレクターは、キャパシティ飽和の状況を把握したがっています。つまり、在庫を予測すべきではないということですか?”
全くその通りではありません。Lokad は、意思決定エンジンが存在する場合、未来の在庫レベルと発注を確実に計算しています。我々のドキュメントにもそのことが明記されています.
重要なのは、これらの予測が現実の何か―完全に定義された意思決定プロセスと不確実性に対する確率的な見方―に根ざしているということです。もはや、在庫に唯一の定められた道があると仮定しているわけではありません。代わりに、次のように言っているのです：
“この意思決定方針に従い続け、かつ世界がこれらの確率的パターンに沿って動作すれば、在庫、キャパシティ、サービス、そして現金に対して期待される結果の分布は以下の通りです.”
ポリシーまたは経済モデルを変更することで、複数のシナリオを実施することができます。例えば、重要な製品ファミリーについて品切れの暗黙のペナルティを増加させたとしましょう。エンジンは、より多く、そしてより早く注文することで応答します。予測される在庫分布は上方にシフトし、運転資本の必要量は増加しますが、欠品のリスクは低下します。このトレードオフを、コミットする前に、ドル単位で明示的に確認することができます.
その意味で、在庫および発注の「予測」はツールとなります。それらは、あなたが選択した方針が不確実性の下でどのように振る舞うかを示す見解に過ぎず、毎月のコンセンサス会議で議論される単独の成果物ではありません.
自律性、待機、そして長期固定化プランの危険性
長期にわたる固定的な在庫および発注予測に警戒心を抱くもう一つの理由があります：それらは、会社の主体性を静かに蝕むのです.
サプライチェーンは一度限りの最適化問題ではありません。それは、新しい情報が入手されるにつれて行われる、長い意思決定の連続です。私の最近のシーケンシャル・ディシジョン・アナリティクスに関するエッセイでは、実際に役立つことが証明された2つの手法、つまり意思決定を判断するための「責任のウィンドウ」と、私が「待機の経済学」と呼ぶものについて述べています.
「責任のウィンドウ」という考えはシンプルです。今日コンテナを注文することが賢明であったかどうかを判断するために、丸ごと12か月分の計画を作成する必要はありません。次の数か月などの妥当な期間を設定し、その期間にその注文の財務的な影響を帰属させます。その後、後の意思決定がその責任を引き継ぎます。これにより、今日の計画がすべての変化を予見しなければならないと仮定することなく、責任の所在が明確に保たれるのです.
「待機の経済学」とは、「まだ何もしない」という選択肢が完全に正当なものであるという概念です。最良の行動の期待されるリスク調整後のリターンが、内部資本コストと翌日の追加情報を得ることのオプション価値を上回るとき、初めて行動するのです。待つことで選択肢を保ち、早すぎる行動はその選択肢を凍結させます.
さて、自問してみてください：経営陣によって承認された非常に詳細な12か月の在庫および発注計画が、一度文化的にどのような影響を及ぼすのでしょうか?
たとえ誰もが知性的にそれが間違っていると認識していても、人々はその計画をコミットメントとして扱い始めます。進路変更の要求は、新しい情報に対する通常の反応ではなく、逸脱と見なされます。「計画に固執する」こと自体が目的となり、今日分かっている情報に基づいて最良の意思決定をすることとは別のものとなってしまうのです.
そのような環境では、長期的な予測は単に意思決定の参考にとどまらず、非常に修正が困難な方法でそれらを形成してしまいます。会社は、安定した未来という幻想と引き換えに、次第に自らの主体性―現実の進展に対応する能力―を失っていくのです.
質問のより良い表現方法
では、「在庫予測が必要だ」というのが誤った質問であるならば、代わりに何を尋ねるべきでしょうか?
より実りある出発点として、次のような問いが考えられます：
“不確実性の中で、資本とリスクを完全に可視化しながら、購買および割り当ての意思決定の質と自動化を向上させる必要があります。これを実現するエンジンを構築するには何が必要で、そしてそのエンジンの今後3〜12か月の挙動をどのように検証できるでしょうか?”
この表現は、意思決定こそが主たる成果物であって、予測ではないと仮定しています。また、不確実性が常に存在することを前提としているため、単一の数値ではなく、確率的な視点が必要であるとしています。さらに、成功の判断は代理KPIではなく、財務的影響に基づくべきであると仮定しています.
問題をこのように定式化すると、異なるプロジェクトの姿が浮かび上がってきます：
主要な繰り返し意思決定を特定し、関連するトレードオフに価格を付ける経済モデルを設計します。次に、関連する不確実性を確率的に見積もる予測レイヤーを構築または採用し、それらの予測と価格を具体的な意思決定に変換する最適化レイヤーを実装します。その運用は、平凡なケースに対しては無人で動作し、本当に例外的なケースについては人間のレビューが介入できるように展開されます。そして初めて、結果として得られる方針を理解し、ストレステストする手段として在庫および発注の予測を生成し始めるのです.
ご注意いただきたいのは、最終的に、当初想像していたものに非常に似た画面―時間経過に伴う在庫レベルのグラフ、予測される発注の表、様々な仮定の下でのシナリオ―になるかもしれません。しかし、これらの成果物は、実際の作業からの下流に位置するものであって、作業そのものと誤解されるものではありません.
実務者への実践的な一息
このエッセイからもし一つだけ学ぶとすれば、それはこれです:
意思決定こそが成果であり、予測は単なる道具にすぎない。
壮大な「在庫予測」取り組みを委託する前に、一度立ち止まって、いくつかの具体的な質問を自分自身に問いかけてみましょう。
自動化または支援したい意思決定がどれであるかは明確ですか？ サービスレベルや予測精度だけでなく、経済的観点からそれらの意思決定をどのように評価するかをご存じですか？ 未来が一本の線ではなく、複数の可能性あるシナリオの集まりであると受け入れる覚悟はありますか？ そして、事実が展開していく中で、意思決定エンジンがその推奨事項を修正することを許容する準備はできていますか？
これらの質問に対する答えが「いいえ」であるなら、どれだけ優れた在庫予測もあなたを救うことはありません。せいぜい、習慣や交渉による意思決定を続けながら眺めるための見栄えの良いグラフが得られるだけです。最悪の場合、それらの習慣が固定化して硬直したスクリプトへと変わってしまうでしょう。
もし答えが「はい」であるなら、従来の意味での「在庫予測」が必要なわけではありません。あなたに必要なのは、意思決定、不確実性、そして金銭面を考慮する方法を学んだサプライチェーンです。予測は自然と付いてくるでしょうし、最終的にはあなたがずっと望んでいた意味を持つようになるはずです。
