製造業/ニーズ多様化時代における、ロングテール品需要予測

2022-04-25

ニーズの個性化および多種多様化、そして製品の多品種化および少量化が進行するとともに、「ヘッド」から「テール」へと需要構造の移行が進んでいます。これに伴い、従来よりも格段に長い「テール」が売上金額の多くを占めるようになり、事業上の課題優先度は日増しに高くなっています。

重要性を増すロングテール領域への具体的かつ有効な事業戦略を立案し、現存する各種課題に優先的に取り組むことが今、製造業・小売業には求められています。

1.事業環境の変化

「ロングテール」は元来、デジタルプロダクトの文脈で、ネットビジネス関連のものとして捉えられてきました。それが昨今では、デジタルプロダクトに限らず、製造業・小売業など、さまざまなマーケット領域においてロングテール化が進行しています。

過去においても、ロングテールにニッチ需要が無かったわけではありませんが、対応可能な提供手段が無かったため、結果的に需要として現れていませんでした。しかし、ニッチ市場への柔軟な提供手段が徐々に可能になるにつれ、また多くの企業がその主戦場としてニッチ市場を捉え始めるにつれ、ロングテール品需要の本来的な姿が顕在化してきています。

また、新製品が登場する頻度の上昇、生産手段の柔軟化、商品のデジタル化、事業のストックビジネス化などによって、残り続ける商品数は増加し続けています。これを受けて「市場の細粒化」が進行しますが、今後もこの傾向はさらに進んでいくと見込まれます。

図1 事業環境の変化

さらには、予測困難な異常気象・自然災害・パンデミックの発生、それに伴う停電や物流の停滞、さらには新興国の需要急増、投機マネーのコモディティ市場流入による価格乱高下といった不確定要素の発生頻度も年々高まっています。このため、(特にコスト計画局面における)先読みの難易度が上昇し、事業生産性の維持・向上に対する大きなチャレンジとなっています。

社内環境、および、課題

今や多くの企業で、ロングテール品(低頻度品、低回転品、少量品)が取扱い商材の大半(品目数、売上額ともに)を占めるようになっています。しかしながら、ロングテール品のデータは少なく、またまばらであり、さらにはその動きの規則性の把握が困難であるため、適切な予測モデルの作成は困難と言えます。そのため大多数の企業は十分な予測や計画ができず、事業生産性が低いままの業務運営を余儀なくされています。このことからさまざまな面において、事業上の課題が発生します。

一般にみられる課題例

図 一般にみられる課題例

製造業:ストックビジネスへのシフト

製造業では、従来の「売切り型」による事業展開の限界から、顧客への永続的なサービスプロバイダーとしてのストック型/サブスクリプション型ビジネスへのシフトが進展し始めています。これは定常的な繰延収益をベースに、より安定的な収益構造を作ること、また収益性の高いアフターマーケット領域に注力することを意図するものです。

ストックビジネスへの本格シフトに向けては、自社を利用してくれる(=運命共同体として認めてくれる)顧客を数・量ともに十分に確保する必要があります。そのためには当然、既存のビジネスにおいてあらかじめ十分な顧客ロイヤルティを獲得していなければなりません。すなわち、見積りリードタイム、納品リードタイム、サービス率・即納率、価格競争力のレベルを十分に上げておく必要があります。

さらに、サービスプロバイダーとしては、顧客側で発生するであろう先々の需要サイクルを適切に分析し、ロングテール品(特に低頻度品、長サイクル品)に対してもきめ細かに、プロアクティブな提案・アドバイスができるようにしていく必要があります。

課題へのアプローチ

上述のように、ロングテール品を捉える手段が無い、業務工数的・時間制約的に取扱い商材の包括的な確認をし切れないことから、種々の課題・制約が連鎖的に発生する可能性があります。逆に考えればこのポイントをしっかりと捉え、予測可能な範囲を大幅に拡張することにより、事業全体や業務オペレーションの広範囲に改善効果をもたらすことができます。

PwCの需要予測ソリューション「Multidimensional Demand Forecasting」(以下、MDF)では、「ロングテール品」を以下のように定義しています。

条件 定義

受注頻度が低い=データ数少、間欠データ

左の条件のいずれか/複数にあてはまり、従来的な予測モデル(自己回帰モデル、平滑化モデルなど)では十分な予測算出ができないもの

受注数量/金額が少ない

時系列的動きの規則性が無い/極めて弱い

周期性が無い/極めて長い(複数年周期)

典型的なロングテール品の例(受注実績)

図 典型的なロングテール品の例(受注実績)

ロングテール品はその定義からして、従来の(ARIMAX、SARIMAX、指数平滑、移動平均などに代表される)時系列的なパターンでの予測アプローチを適用できません。

一方で、ニューラルネットワークに代表される最新のアルゴリズムは、大量のデータ(レコード数)をその学習に必要とし、やはりロングテール品に対してはあまり効果が認められません。さらに言えば、学習処理コストが莫大である(処理時間が長い)、ブラックボックス化する、事前のパラメータ投入が必要となるなどの理由から、多数の予測対象に向かって業務システムとして運用するには現実的な選択肢とはなり得ていません。

PwCは従来型と最新アルゴリズムのそれぞれの良いところを組み合せ、従来の時系列アプローチによらない、独自のロングテール品予測手法を開発しました。いままで「これは無理だろう……」とあきらめられていたロングテール品や低頻度品に対しても、多数のクライアントにおいてその有効性(実業務の計画業務として利用可能)が認められ、定常業務(計画業務)に導入されています。同時に、今後事業全体がアフターマーケット領域へのストックビジネスへと主軸をシフトさせていくための足場固めを支えています。

図 課題へのアプローチ

2.需要予測Workshopのご案内

現状「これは無理だろう……」と思われているロングテール品・低頻度品に対して、実際に予測算出がどれくらいの精度で可能なのか、理屈を聞くだけではなかなか分かりづらかったり、納得しづらかったりすると思います。そこで、“論より証拠”でその有効性を体感して頂くために、PwCでは「需要予測Workshop」をご用意しています。お客様の実データを用い、MDFソリューションの有効性を無償でお試しいただけます。

図 需要予測Workshopのご案内

「需要予測Workshop」では、予測を試してみたい対象を40ほど選んでいただき、指定のレイアウトにて簡易的なデータをご準備いただきます。データの受領から2~3週間ほどで予測の算出から結果の取りまとめまでを行います。その後、3時間ほどのワークショップを実施し、ソリューション適用の可能性や、貴社業務への適用有用性についてディスカッションを行います。詳細は以下のとおりです。ぜひご参加ください。

図 需要予測Workshopのご案内

需要予測Workshopに関するお問い合わせ先
メールでのお問い合わせはこちら

執筆者

河野 芳明

シニアマネージャー, PwCコンサルティング合同会社

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