供給計画の完全ガイド：需要予測からリスク対策まで（実務で使える手法とKPI）

2025年12月29日 最終更新日時 : 2025年12月29日 エバープレイ編集部

はじめに：供給計画とは何か

供給計画（Supply Planning）は、製品やサービスを顧客に安定的かつコスト効率よく届けるために、需要と供給のバランスをとる業務プロセスです。原材料の調達、生産スケジュール、在庫管理、配送計画までを包含し、企業の収益性と顧客満足度に直結します。本稿では実務で使える概念、手法、指標、技術、導入上の注意点を詳しく解説します。

供給計画の目的と重要性

目的は大きく分けて次の3点です。

  • 顧客サービスレベルの維持（納期遵守、OTIFなど）
  • 在庫最適化によるコスト削減（保管費、陳腐化リスクの低減）
  • 生産・調達能力の有効活用（キャパシティ最適化、過剰生産の回避）

供給計画が適切でないと、欠品や過剰在庫、緊急調達コスト、顧客不満足による機会損失が生じます。

主要構成要素

  • 需要予測：需要の量と時期を見積もる。統計モデル（時系列分析、ARIMA、指数平滑法）、機械学習、ヒューマン・ジャッジメントを組み合わせる。
  • 在庫政策：安全在庫、発注量（EOQ）、発注点（ROP）を決める。安全在庫は一般に「サービスレベルに対応するz値 × リードタイム中の需要の標準偏差」で算出される。
  • 生産計画：マスタースケジュールと詳細生産スケジューリング（finite loading）を整合させる。負荷平準化やリードタイム短縮が鍵。
  • 調達計画：サプライヤーの納期リードタイム、ロットサイズ、最小発注数を考慮して発注スケジュールを策定する。
  • 配送・物流計画：倉庫配置、ピッキング方式、配送頻度を最適化する。

代表的な手法とツール

  • MRP（Material Requirements Planning）：生産BOMと需要予測を基に、部品の発注時期と数量を決める。部品レベルの供給計画に強みがある。
  • DRP（Distribution Requirements Planning）：流通ネットワーク全体の在庫分配を計画する。
  • S&OP（Sales & Operations Planning）：営業・財務・生産が合意する中長期の計画プロセス。需給バランスの経営判断を支える。
  • APS（Advanced Planning and Scheduling）：制約条件を考慮した最適スケジューリングを行うツール。
  • CPFR（Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment）：サプライチェーンパートナー間での予測と補充の協調。

リスクとその対策

供給計画で直面する主なリスクと対応策：

  • 需要変動（ボラティリティ）：複数モデルのブレンディングと定期的なリフォーキャスト、プロモーションの影響をシナリオ分析する。
  • サプライヤーリスク：サプライヤーの多様化、ローカル／代替供給網の確保、長期契約とパフォーマンスモニタリング。
  • リードタイム変動：リードタイム可視化、リードタイム短縮活動（工程改善、事前発注）、安全在庫の見直し。
  • サプライチェーン断絶：BCP（事業継続計画）、緊急対応フロー、代替部材の設計検討。

KPI（主要業績評価指標）

  • OTIF（On Time In Full）：納品の完全性と時間遵守を同時に測る指標。
  • フォーキャスト精度（MAPE、MAE）とバイアス：予測の信頼性を評価。
  • 在庫回転率／在庫日数：在庫効率を示す。
  • 欠品率・フィルレート：顧客満足度に直結する指標。
  • キャパシティ稼働率・スループット：生産の稼働効率を見る。

実務でのプロセス設計（ステップ）

  1. 現状分析：需要パターン、在庫構成、リードタイム分布、サプライヤーパフォーマンスを可視化する。
  2. 目的設定：サービスレベル、在庫目標、リードタイム目標を定める。
  3. モデル選定とパラメータ設計：需要予測手法、在庫モデル（定期発注 or 継続レビュー）、安全在庫計算式を選ぶ。
  4. ツール導入：ERP/APS/DDS（DemandSensing）等を連携し、データフローを確立する。
  5. S&OPの運用：定期会議で需給案をレビューし、経営意思決定に反映する。
  6. 継続改善：KPIをモニタリングし、PDCAで計画精度とコストを改善する。

よくある失敗と回避策

  • 単一モデル依存：需要の特性に応じて複数モデルやヒューマン判断を組み合わせる。
  • データ品質の軽視：マスター情報（BOM、リードタイム、ロットサイズ）を整備しないと計画は無意味になる。
  • 短期と中長期の分離不足：日次のオペレーションと月次／四半期の戦略を分けて管理する。
  • 部門間サイロ：S&OPやCPFRで部門横断の合意形成プロセスを作る。

デジタル化と最新トレンド

AI・機械学習による需要予測（ディープラーニング含む）、リアルタイムデータを用いたデマンドセンシング、ブロックチェーンによるトレーサビリティ、クラウドERPの連携が進んでいます。これによりリードタイム短縮や在庫削減、意思決定の迅速化が期待できますが、導入にはデータガバナンスと人材育成が不可欠です。

導入チェックリスト（実務向け）

  • 需要予測のヒストリカルデータが整備されているか
  • BOM、リードタイム、MOQ（最小発注量）が正確か
  • S&OPの定期会議と意思決定者が明確か
  • KPIを定義し可視化するダッシュボードがあるか
  • シナリオ分析とBCPが整備されているか

まとめ：実行可能なアクション

供給計画は単なる数式ではなく、組織横断のプロセスです。まずは現状の可視化、明確なサービスレベル設定、現場と経営をつなぐS&OP体制の構築から着手してください。その上で適切なツールとKPIを導入し、継続的に改善を回すことが成功の鍵です。

参考文献

ASCM: Sales and Operations Planning（S&OP）概要

Wikipedia: Material requirements planning (MRP)

Wikipedia: Economic order quantity (EOQ)

GS1: Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR)

ASCM: Safety stock（安全在庫）

Wikipedia: Bullwhip effect（鞭のような変動増幅）

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