欧米SCM会議④

プロクター＆ギャンブル

需要予測から“需要感知”へ方法を転換
安全在庫を半減しサービスレベルも向上

2005年頃から需要予測と実需が乖離をはじめた。
大手小売りがプロモーションや特売の回数を増やしたことで、実需の変動が大きくなったことが原因だった。そこで新たに“需要感知”と呼ばれる方法を採用することにした。その結果、サービスレベルの向上と安全在庫の半減が実現した。欧州で同社の国際ビジネスサービス部門でITディレクターを務めるアリス
テア・ヒル氏が、その取り組みを解説する。

売り上げが上がるとは思っていないため、計画より少なめに生 産しようとします。 一 方、営業部門も、そのことは織り込み済みですか

需要予測が当たらない
私はスイスのジュネーブにある米プロクタ

ら、はじめから嵩上げした数字を工場側に送お互いが疑 心 暗 鬼となり、 社 内は悪 循 環ー＆ギャンブル（Ｐ＆Ｇ）の欧州本部に在籍ています。 私の最も大きな使 命は、 Ｉ Ｔをに陥っていました。そのために、小売りの店ることになります。

使って需要予測を実際の販売実績に近づける

頭では欠品による販売機会ロスが頻発したり、し、西ヨーロッパにおけるＩＴ戦略を担当しことです。 サプライチェーンにおける可 視 性繰り返し起こっていました。

これではいけないという危 機 感から、 九反対に過剰在庫が生まれたりといったことが）を高め、顧客満足度と自社の経（ visibility営の双方にプラスになるような経営手法を考えることを役割としています。

「ＳＡＰファースト」という需要予測システム〇 年 代 後 半にドイツのＳ Ａ Ｐ 社と協 力して、洗剤メーカーとしてはじまり、現在は洗剤のを開発し、導入しました。それまで手作業でＰ＆Ｇは二〇〇年近い歴史を持っています。
「アリエール」、紙おむつの「パンパース」、乾行っていた需 要 予 測をソフトウエアに置き換「Ｙ２Ｋ問題（二〇〇〇年になるとコンピュ電池の「デュラセル」など、二〇以上のブラしかし、 サプライチェーンについては、ブータが誤作動する可能性があるという問題）」

えたことで、需要予測の精度は瞬時にして大ランドごとに行うという考え方が、 長い間、もなんなくクリアすることができました。ソンドを傘下に収め、年間八〇〇億ドル近い売当社には根強く残っていました。それを変えフト導入から八年近くの間、需要予測につい幅に向上しました。ていくことに、一九九〇年代半ばから取り組ては、ほとんど問題なくやっていくことがでり上げを誇る国際企業へと成長しました。

んできました。

れていました。担当者が手書きで作成した次測は営業部門によって、すべて手作業で行わ年代半ばのことです。その頃の当社の需要予

ットは需要予測に同じＳＡＰのソフトながら、カー大手「ジレット」を買収しました。ジレ

その後、 二 〇 〇 五 年にＰ ＆ Ｇは剃 刀メーきました。

週の販売計画＝需要計画を、週の終わりに各）」と「Ｓ＆ＯＰ（ sales & operations planning呼ばれる需要と供給を同期化させるソフトを私が当社で働き始めたのも、ちょうど九〇工 場や物 流センターにファクスするというや使っていました。ジレットの買収を機に、全社でこのソフトに切り替えました。

り方でした。
しかし、工場側では営業部門の計画通りに42

JUNE 2011ば、需要予測はそれほど外れているわけではました。一年や一年半といった長期間で見れ頭での販売実績が乖離するようになっていきや特売によるものです。また総売り上げの約の三分の一から三分の二が、こうしたセールばらつきはあるものの、Ｐ＆Ｇの総売り上げ二〇一〇年の現段階では、ブランドごとに需要感知（内部情報のみ）70％向を強めていったのです。

ありませんでした。しかし、六週間という短半分は、各小売り向けの専用ラベルを張った50％に従って入力してもらうことでした。セール

日々の物量は前年度より年平均四ポイントほど上昇して込みなどを入力してもらい、それを基にして需要予測を立て、工場の生産計画につなげようという考えでした。小売りが行うセールや特売の可視性を高めようとしたのです。

ません。我々は短期の需要予測精度を高めるを生産に連動した需要予測に使うこともできにとどまっていました。別の解決策を早急に間で見た場合の需要予測の精度は五〇％程度定的に上げることはできませんでした。六週

しかし、その方法では需要予測の精度を決ために、どうすればいいのかという課題に直岸に本 社を置くテラ・ テクノロジー（ Terra） か ら「 需 要 感 知（ DemandTechnology〇七年に入って、Ｐ＆Ｇはアメリカの東海見出す必要がありました。

最短では二日という短さですので、納品情報

品までのリードタイムは、平均で三日～五日、

現 在、 西ヨーロッパに お け る発 注 か ら納

新型ソフトを導入の開始日と終了日、セールの特徴、販売の見出荷情報

ところが、この頃から需要予測と小売り店期間で見たときの予測と実需の乖離はひどくり、包装形態を変えたりして売る製品が占め

需要感知

需要予測

2009 年2月

2009 年1月

なるばかりでした。

図 １は、 〇 五 年から〇 七 年まで、 販 売がています。というソフトに切り替えたことが原因ではあ前の週と比べてどれほど違っていたかというとが分かります。すべてのブランドを平均し需要感知（Demand Sensing） P&G の情報のみいることが判明しました。てみても、 デマンド・ ボラティリティ の数 字

出荷・実数

6万
5万
4万
3万2万1万02008 年
12月

需要予測

予約注文

予測の精度

需要感知

需要予測

それはジレットを買収したことやＳ＆ＯＰりませんでした。原因はこの頃から大手小売「需要変動性（デマンド・ボラティリティ）」を70％の販売を予測することが難しくなっているこりの販売戦略が大きく変わっていったことに60％2005 年 2006 年 2006 年 2006 年 2007 年 2007 年 2007 年
10 月
2月
6月
10 月
2月
6月
10 月

示した数字です。当社のブランドの中でも極実数値ありました。大手小売りがセールや特売をテ90％

端な例ですが、前の週の販売実績から、次週100％コにして、〝気まぐれな顧客 〟 を集 客する傾

平均値
80％

図2面することになりました。
我々が最初に取り組んだのは、小売りの担当者に週に一度、特売やセールに関する情報をコンピューター画面上の特定のフォーマット

JUNE 201143

急上昇するデマンド・ボラティリティ
図1出荷情報、予約注文の数値を入れると、独自）」という新しいソフトを導入しましSensingた。今まで使ってきた「需要予測」の数字と、を行うことにしました。

を提供してもらい、それを加えて「需要感知」

物流センターの在庫量、販売予測データなどＰＯＳ（販売時点）データや、店舗の在庫量、図３に示した「需要感知」のグラフを見る

うした抵抗も徐々になくなりつつあります。

協力するメリットが見えてくるようになり、こ比較して、どれだけ出荷実績に近いのかは図

その「需要感知」が従来の「需要予測」とその数字を外部に明かすことには大きな抵抗なるデータであり、たとえ取引先であってもせんでした。小売りにとっては戦略の中核とデータを入手するのは容易なことではありま数年前までですと、小売り側からこうした要予測」が半分近くを占め、「倉庫の引き取ます。しかし、これが三週間先になると「需小売りからの「注文」が半分近くを占めていいます。一週間先の予測値の変数の構成比は、の元になる各変数の構成比が大きく異なって先と、 三 週 間 先の「 需 要 感 知 」 では、 予 測と、興味深いことが分かってきます。一週間のアルゴリズムというか、人工知能のような２を見ればわかります。
「需要予測」の線はがありました。こうしたデータが欲しいと我々り」がその次に大きな要素となっています。

ものを使って、「需要感知」の数字をはじき「出荷実績」を上回ったり下回ったりしていが依頼すると、料金を要求してくる小売りも出すというソフトです。

ますが、「需要感知」は「出荷実績」とかなあったくらいです。

予約注文

六〇％台から九〇％台に向上しました。

がりました。同じ時期にオンタイム配送率は、五 ％ から、 一 〇 年には九 九・ 五 ％ にまで上）」です。
（ On-time Arrival
当 社 の注 文 達 成 率 は、 〇 八 年 の九 七・）」一つは「注文達成率（ Order Completenessで あ り、 も う 一 つ は「 オンタイム配 送 率

売り側のメリットを示す指標が二つあります。のは、彼等にもメリットがあるからです。小

小売り側が我々の「需要感知」に協力する

注文達成率とサービスレベルも向上のです。

安全在庫をおよそ半分に減らすことができた

初の「需要予測」に頼っていた時と比べると、一の安全在庫を減らすことができました。当上がりました。これによって、さらに六分の知」の精度はそれまでの七〇％から八〇％に小売りの情報を入力することで、「需要感り近い線を描いています。

しかし、最近では小売り側にも、製造業と80％「需要感知」を使いはじめてから二カ月た

需要感知（POS などを使う）

つと、予測精度は五〇％から七〇％まで上が70％りました。その結果、我々は実需の変動に対応するために抱えていた在庫、つまり安全在）を三分の一も減らす庫（ safety inventoryことができました。
この結 果を見て、 営 業サイドも工 場 側も「需要感知」の威力に反論できなくなりました。
「需要感知」の数字をもとに全社が動くようになりました。
しかし、我々はこの段階で満足することなく、さらにもう一歩、「需要感知」の予測精度を高めようとしました。それには、小売り側の数字が必要でした。それまでの三つの変数、「需要予測」、「 出 荷 情 報 」、「 予 約 注 文 」に、小売り側のデータを加えることで、精度がさらに高まると考えたのです。
取 引のある小 売りに協 力してもらう形で、

3 週間前
2 週間前

50％

需要感知
（内部情報のみ）
需要感知

需要予測

需要予測

予測の精度
小売りからのデータ
出荷情報

注文
需要予測
出荷
倉庫の引き取り倉庫の在庫荷主の売り上げ荷主の予測
1 週間前

小売りの POS データを取り込む
需要感知
図344JUNE 2011

流センターに指定時間内に納品した割合を表

このうちオンタイム配送率は、小売りの物ンターまで集荷に来て、小売りの物流センタ前です。そこからトラックがＰ＆Ｇの物流セています。ってＰ＆Ｇの業務を評価していきたいと思っのでなく、小売り側が使っているＫＰＩを使誤配や遅配、製品の破損等によって製品のーに配送します。
配 送 の状 況 や、 遅 配、 誤 配 に つ い て は、供給が滞るときには、前もって知らせること

この段階までは既に現時点で達成できていウェブ上 に輸 送 のステータス情 報 を載 せ て、前述の通り、Ｐ＆Ｇは買収に次ぐ買収によるという自己評価を下しています。今後は早で店舗側でも対応できるようにすることなどって事業規模を拡大してきたことから、サプい時期に第二段階、第三段階に進むことを社

Ｐ＆Ｇと小売り、輸送業者がそれぞれ確認でしたもので、この数字が高くなることで、小売り側ではセンターで行う仕分けや出荷作業に時間的な余裕が生まれます（図４）。
また、ＳＣＭの観点から言うと、Ｐ＆Ｇはライチェーンもブランドごとに分かれており、内の課題として掲げています。

もそこには含まれています。

Ｐ＆Ｇの配車係は、契約を結んでいる輸送小売り側からは使いにくいという声もありま

第二段階では、小売りの在庫や特売、セーきる仕組みを作っています。

業 者と、 一カ月、 一 週 間、 翌 日という時 間した。「『パンパース』も『ジレット』も同じルなどのイベントの管理に取り組みます。Ｐ＆業務を委託している輸送業者との連携も重視枠で、おおよその輸送量を取り決めています。

Ｐ＆Ｇから買っているのだから、一緒に物流Ｇが、小売りごとに業務を分析し、商品を供しています。

最終的に貨物量が決定するのは輸送の四時間センターに納品してくれ」という声が多かっ

注文達成率の平均値

オンタイム配送率

所ずつ、そうしたセンターを稼働させており、リス・ ドイツ・ フランスでは、 それぞれ二カター網の整備に力を入れています。既にイギ分け・ 梱 包・ 配 送するための自 社 物 流センえ る た め、 各ブランドを取 り ま と め て、 仕す。こうした調整によって納品のトラックのを、毎日納品に変えるといった調整を行いまする物 量を減らし、 三 日に一 度だっ た納 品た輸送ルートを組んで行きます。一回に納品

詳 細に把 握することで、 これまでとは違 っ輸送についても、小売りの物流センターを積載効率を上げて、Ｐ＆Ｇ側の運賃負担も軽減していきます。

最後の第三段階では、小売りとの協力関係売りとの信頼関係を深めることに主眼を置い第一段階では、可視性を高めることで、小階に進むには、もう少し時間がかかると考え態勢を作ることがテーマです。しかしこの段感知」を行い、常に売れ筋商品を供給できるをさらに深めることで、リアルタイムの「需要ています。ＫＰＩ（重要業績評価指標）を作横田増生）ています。

（ジャーナリスト

るにしても、Ｐ＆Ｇの社内だけで通用するもを進化させていく考えです。

中長期的な構想としては、三段階でＳＣＭ

三段階でＳＣＭの理想形へこれからも拡大していく予定です。

商品と取り換えるなどの対応を行います。

給し、動きの悪い商品があれば、動きの速い

80％
98％
注文達成率

90％
オンタイム配送率
97％

70％
注文達成率の実数値
99％

西ヨーロッパでは現在、そうした要望に応たのです。

60％
100％

100％
2008 年 2008 年 2008 年 2009 年 2009 年 2009 年 2010 年
2月
6月
10 月
2月
6月
10 月
2月
96％

JUNE 201145

メーカーの予測精度の向上による小売り側のメリット
図4