知の融合で想像する

需 要 予 測のイノベーション

第1回

マーケティングプロフェッショナルの感覚を可視化する【需要予測×オペレーションズリサーチ】
㈱資生堂

山口 雄大

本コラムのテーマ

イノベーションとは知の融合である

はじめまして。本コラムを担当させていただく、ここで、イノベーションについて今回、私が参考山口雄大です。私は化粧品メーカーで約9年間、需にした考え方を紹介します。早稲田大学経営管理研

要予測の実務を担当しています。需要を3つの要素

究科の入山章栄准教授は著書の中で、知の探索と知に因数分解すると、季節性、トレンド、ノイズになの深化の掛け合わせによって、イノベーションを起りますが、化粧品はそれら全ての影響が大きく、需こせる確率を上げることができると述べています

要予測の難易度は比較的高いカテゴリーだと認識し（参考文献『ビジネススクールでは学べない世界最ています。具体的には、季節で状態が変化する肌に先端の経営学』）。この知の探索と知の深化という概つけるため、季節性が大きく、また外資含め多数の念自体は、1991年にスタンフォード大学のジェー

ブランドひしめくレッドオーシャンであり、トレンムズ・マーチ教授が提唱したものですが、イノベードの変化が早く、営業現場の意思で拡販が行われるションを生む一つの方法は、分野的に離れた知と知など、ノイズの影響も小さくないといった、需要のの深い融合であり、それは知を探索することと、そ特性があるからです。それでも品切れや過剰在庫をれを深化（実務や研究を通じて理解を深めること）できるだけ少なくするため、統計学を駆使して予測させることを通じて実現されます。このため、企業精度の向上に努めてきましたが、常に満足できる誤内や個人内における多様性（ダイバーシティ）が重差に抑えられているとは言えません。ここ数年は要だと言われるのですが、日本企業は特に、知の探AIの活用が騒がれましたが、私が経験したPoCや、索を苦手としているようです。これを参考に、本コ参加した少なくないセミナーから、マーケティング

ラムでは、私のキャリアの軸である需要予測と、その影響の大きい消費財の需要予測では、まだ全能の予測特化型AIは現れていないと感じています。この理由はおそらく、囲碁や将棋と違って、ルールのない（むしろ過去のルールを越えていく）マーケティ
ングをAIに学習させるのは簡単ではないからです。
需要予測特化型AIについては今後、本コラムで取り上げますが、いわゆるKKD（勘・経験・度胸）で支えられてきたビジネスにおける実践的な需要予測は、今後、どのように進化させていけるのか。本コラムでは、イノベーションの源泉である“知の融合”をキーワードに考察していきたいと思います。

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こから少し離れた知を掛け合わせることで、需要予この一対比較の結果を数学的に合算することで、選測の進化の方向性、すなわちイノベーションについ択肢に点数（ウエイト）がつくのです。詳細なロジッて考えてみようと思います。需要予測は、ビジネスクはわからなくても、AHPを活用できるツールがではSCMやマーケティングの一機能として位置づあり、私はそれを新製品の需要予測に活用し始めてけられることが多く、学問では統計学を使って語らいます。そして驚くべきことに、この手法は、私がれることが多いという印象です。ここに今回、オペ2014年に考案した化粧品需要予測のモデルよりも、レーションズリサーチやAI（機械学習）、認知科学3勝0敗で高精度をたたき出しているのです。

や経営学と分野を拡げ、掛け合わせることで、知の融合を試みようと思います。

階層化意思決定法を用いた需要予測
AHPは大きく、次の4つのステップからなります。

階層化意思決定法

1．評価軸を決める（3個程度）

さて、第1回はオペレーションズリサーチと需要2．評価軸の重要さを比較、評価する予測の融合です。オペレーションズリサーチとは、3．選択肢を決める（最大5個程度）

公益社団法人日本オペレーションズリサーチ学会が4．各評価軸における選択肢の優位性を評価する

Webサイトでまとめているところによると、科学まず重要なのが、評価軸を決めることです。例え的な問題解決方法のことであり、簡単に言い換える

ば化粧品の需要予測であれば、販売員のモチベーと“筋のとおった方法”を用いた「問題解決学」のションや、マーケティングプロモーションの規模、ことです。これにはいわゆる「シミュレーション」

そもそものカテゴリーニーズといったものが評価軸も含まれ、他にも様々な手法がありますが、今回取の例として挙げられます。つづいて、需要を予測すり上げるのは階層化意思決定法（AHP）と呼ばれるブランド、カテゴリーにおいて、それらの評価軸るものです。みなさんの中にはマンション選びをしがどの程度重要なのかを7段階程度で評価します。

たことがある方も多いと思いますが、なかなかすぐ例えばカウンセリング販売の化粧品であれば、マスに「これだ！」と決めることは難しかったのではな

マーケティングの規模よりも、販売員のモチベーいでしょうか？それは、みなさんが優柔不断だからションの方がやや重要である、といった評価です。

ではありません。家賃、駅からの距離、周りの環境、この想定には、マーケティングプロフェッショナル日当たり、職場からの距離、近隣のスーパーの有無の感覚が非常に重要になります。こうして評価軸となど、たくさんの検討すべき項目（軸）があり、さその重要度を評価した後、既に発売されている製品らに選択肢も通常は複数あるからです。人は、複数を選択肢として設定し、各評価軸における優位性を、の判断軸がある中で、複数の選択肢から一つを選ぶ一対比較で評価していくのです。この時、ビジネスのは不得意なのです。こういった事態に対し、における実効性を考慮し、評価軸や選択肢を増やしAHPは大変便利な意思決定ツールとなります。

過ぎないことが意外と重要になります。これらを増AHPを使うと、人が比較的得意な、一対比較を繰やすほど、評価の手間が指数関数的に増加し、スピーり返すことで、選択肢に点数を付け、ランキングでドが重要視されるビジネスでは実現性が低下するか表すことができるのです。さきほどのマンション選らです。
この手法の素晴らしいところは、マーケティ

びの例で言うと、職場からの距離という軸に対し、ングプロフェッショナルの持っている感覚を、数学物件Aと物件Bのどちらが良いか、といった一対比的に定量化することができるという点です。あるカ

較です。これなら数秒で回答することができるでテゴリーの需要に影響が大きい要素や、その各要素しょう。詳細な計算ロジックは割愛しますが（興味の需要への影響度は、簡単に可視化できるものではのある方は参考文献『問題解決のためのAHP入門

ありません。ビジネスにおける需要予測では、デー―Excelの活用と実務的例題』をご参照ください）、タ量が不足することは日常茶飯事で、統計学が効きLOGISTICS SYSTEMS Vol.28 ● 2019 春号│ 19づらいということがよく起こるのですが、AHPは要予測をすることが有効です。今回取り上げたオペ

これを打破する可能性を十分に秘めた手法であるとレーションズリサーチの予測手法も、従来の予測モ考えています。
そして実際、あくまでも私の経験ベーデルを置き換えるという発想は全くなく、セカンドスですが、マーケティングプロフェッショナルの感オピニオンとして捉えています。これから登場する覚をAHPで可視化することは、需要予測において可能性の高い、需要予測特化型AIも同様で、おそら非常に有効であることがわかってきています。マーく（特に最初は）従来の需要予測モデルに置き換わ

ケティングプロフェッショナルは、担当ブランドのるのではなく、セカンドオピニオン、サードオピニことはもちろん、その顧客についても熟知していて、オンとしての地位を確立していくと私は予想してい経験からそのブランドにおいてはどんなマーケティ

ます。これが多面的思考ということで、需要予測にングが効くかを肌感覚として培っています。これを幅を持たせることが可能になり、言い換えると、予評価軸や選択肢のウエイトという形で可視化できる測のブレ幅を予測する、ということになります。このが、AHPというわけです。

れが定量的に（数字で）明確になっていると、需要予測の数字は一つに決めるとしても、この変動幅を不確実性への向き合い方想定した在庫戦略を立案することができるのです。

顧客ニーズの多様化や、市場のグローバル化（特2つ目のキーワードであるAgileは、近年のサプに日本市場におけるインバウンド需要の急拡大）にライチェーン改革ではほぼ必ずと言って良い程挙げよって、市場の変化速度は増しており、不確実性はられるもので、オペレーションの俊敏性を意味しま高まっていると感じています。その中で、過去デーす。具体的には、サプライチェーンでは、想像しやタのない新製品の需要予測は非常に難易度が高く、すい調達や生産のリードタイムだけでなく、計画立様々な業界のサプライチェイナーの方とお話しさせ案にかかる時間も含まれます。需要の予測が不確実ていただく中でわかったのは、やはり主な関心事のであるならば、“当てる”という発想を根本的に切一つは新製品の需要予測だということです。過去

り替え、需要変動をいかに早く察知し、それに合わデータがないということは、いわゆる古典的な統計せてサプライチェーンを動かせるか、に注力すると学の手法が使いづらく、感性的な需要予測が主流にいうことです。多面的な思考で需要予測の変動幅をなる傾向があります。それももちろん重要なのです

想定しておき、さらに変動察知をトリガーとしてが、不確実性の高い新製品の需要を予測する上でよAgileにサプライチェーンを動かせる体制を準備しり重要なのは、“予測を当てる”という意識をもっておくことは、不確実性への対応として非常に有効と広げることだと思っています。私は、不確実性にになるでしょう。

向き合うキーワードとして、MAPを挙げています。
これは最後のキーワードは、納得感（Plausibility）です。
不確実性が高い環境の中でも業務を進めていくため

Many-sided（多面的思考）には、実行部隊の納得感、つまり腹落ち感が重要でAgile（俊敏性）あるということです。もちろん、その時手元にあるPlausibility（納得感）情報が必ずしも正しいとは限りません。むしろ想定の頭文字です。

外の環境変化もあって、限られた情報でいつも正し需要予測というと、一つの数字を出し、それを正い意思決定ができるという場合の方が少ないでしょとして生産計画や調達につながっていく、と考えらう。それでも、腹落ちした方向に向かって全精力をれている傾向がありますが、不確実性の高い需要予かけて進めていくというパワーが必要になるのです。

測においては、これではやや不十分であると考えて3つ目のキーワードは精神論的な要素が強くなっいます。単一の予測モデルの結果だけを信じるのでていますが、ビジネスにおいては理論だけでなく、はなく、複数のロジックを用いて、“幅をもった”需本当に実践できるのか、という視点も大変重要であ20 │LOGISTICS SYSTEMS Vol.28 ● 2019 春号

知の融合で想像する

需 要 予 測のイノベーション

第1回り、他の2つのキーワード同様、納得感も不確実性ある人の認知を超えたところにあるもの、などともに向き合うためには非常に重要なものになります。

言われますが、これはまさに、その一つであるでしょこれら3つのキーワードの頭文字を並べたものがう。需要予測は、統計学をベースに語られることがMAPとなるのですが、不確実な環境下では地図比較的多いですが、私は、これからは人（プロフェッ（MAP）が必要、と記憶に残していただければ、各ショナル）の感覚がより重要になってくると予測し業界、業務の文脈でアクションを検討する際に参考ています。プロフェッショナルの感覚は、可視化すにしやすいと思います。本コラムで紹介させていたることが困難であり、継承することが難しいため、だいた、需要予測におけるオペレーションズリサー

現実的には（結果的には）軽視される傾向があった

チの活用は、このMAPフレームワークで考えると、と感じていますが、オペレーションズリサーチのよ多面的思考と納得感という2つの軸で、有効であるうな科学的な手法を用いることで、十分に可視化でと言えます。従来の古典的な統計手法とは異なるたきると考えています。ただし、人の感覚である以上、め、セカンドオピニオンとして活用できるだけでな認知的なバイアス（思考の癖）による落とし穴にはく、ある程度科学的な根拠もあることから、納得感気をつけなければなりません。
次回の本コラムでは、も高いからです。実際、私がマーケティングプロ人の合理性には限界があるという認知科学の視座かフェッショナルへこの予測手法を提案した際も、すら、需要予測のイノベーションを考えてみたいと思んなりと受けて入れていただくことができました。

います。
【参考文献】March, J.G.（1991）「Exploration and exploitation inorganizational learning. 」71-87, Organ. Sci. 2
入山章栄（2015）『ビジネススクールでは学べない世界最先端の経営学』日経BP社.
八巻直一・高井英造（2005）『問題解決のためのAHP入門―Excelの活用と実務的例題』日本評論社.
【参考Webサイト】
公益社団法人日本オペレーションズリサーチ学会
http://www.orsj.or.jp/whatisor/whatisor.html【執筆者プロフィール】

知の融合による需要予測のイノベーション

山口 雄大

やまぐち ゆうだい

今回は、AHPという、オペレーションズリサー東京都出身。東京工業大学生命理工学部卒業。同大学大学

チの手法と需要予測の融合のお話でしたが、マン院社会理工学研究科修了（認知科学）。同イノベーション

ション選びと新製品の需要予測を融合させるという、一つのイノベーションアイデアだったと思っています。その背景にあったのは、私が実務を通じて感じてきた、マーケティングプロフェッショナルの方々の“売れる”という肌感覚、暗黙知をできるだ
け科学的に定量化したいという想いでした。この感覚を定量化できれば、需要予測を進化させることができると考えています。イノベーションは、限界がマネジメント研究科ストラテジックSCMコース修了。化粧品販売会社でロジスティクス実務を経験後、2010年からは化粧品メーカーで需要予測を担当。現在は早稲田大学ビジネススクールにてMBAプログラムを履修中。2016年インバウンド需要予測の手法が秘匿発明に認定される（株式会社資生堂）。2018年日本オペレーションズリサーチ学会
にて『ビジネスにおける需要予測への科学的分析ツールの活用可能性』を発表。著書に『需要予測の基本』（日本実業出版社）や『品切れ、過剰在庫を防ぐ技術』（光文社新書）がある。JILS「SCMとマーケティングを結ぶ！需要予測の基本」講座講師。

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