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隠由プレの需要予測藍季節変動
能量 産規……………川……………………州………………………………l………………………………lll……………………‖‖‖‖‖＝‖‖＝＝‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝＝‖‖＝‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖W……………………………l

して景気である。このうち人気は個別ブランドのシェ・︑．イい＼小︑︶∵・ピー・ルの販売は俗に3気と言われる。天気，人気そ﹁／65

1 ∴．−1トこ′アにおいて重要な役割を果たすが，ビール全体の販売量は残りの2つ，なかでも天気（気温 天候）の影響
梯のの−u吋﹁mの−u巾つ寸のヨu呵﹁Cの−u叩﹁Nのーu叩﹁芯−u巾﹁○の−u呵﹁

消費最大の時期と生産（仕込み）の最盛期は−一一致しなのの−u何﹁心拍−⊂和﹁が大きい。ビールのり」ドタイムは1カ月以上であり，い。また一般の製品同様足りなくても余っても困るも図＝ ビールの出荷量（移動平均）のである。品切れは極力避けたい。また造りすぎて在杓藍⑳．・ −・′・●−一牒薫せ均

管理における当社の取組みについて報告する。

＼

本論文でほビールの季節変動，予測，物流体讃批 品質困闇ドおよび季節による変動を常時管理する必要がある。のmW

がら生産を続けるために，自社ブランドの販売トレン．・︑＼十∴め意味がない由 したがって，数カ月先の需要を読みな増田荷しても）新鮮なビールがお客様ののどに届かないた

嗣W庫がたまってしまっては，（いくら工場から素早く出

暇 監暇 匡曜 喝 証監 匡曜、1一

ビールは成熟産業と言われて久しいが，特にここ数（りのトのrw冊園2 月別出荷量（1987から1997年）

年その傾向が顕著である（園且）。脱成熟を起こすのは新商品がヒットしたときであり9 ここ数年では大手（忘年会新年会）に多く出荷される。

各社の出した発泡酒がこれに該当する。しかし，税法

3．2 暑ければ売れる季節一夏【上はビールとされず発泡酒に入るため狭義の「ビー安定しているビールの季節係数であるが，売上げがル」の脱成熟は起こしていない。

最も大きく変動するのは夏の7月であり，主な要因は天候（気温）である凸 当然「暑ければ売れる」ことに，・ ∴・雫∴ご：洋三ぎンなる。米不足で記憶に新しい93年は冷夏であったため，

3．旦 磨ヒ戟的安濃じた季節係数

7月の出荷は予測を下回った。一方図3において94年

ビール総需要は毎月変化するが，ある月に売れる量7月は大きくなっているが，これは猛暑の影響であるbは毎年比較的安定している（図2）。止渇飲料として

69 79 8月に多く出荷され，イベント用として12月

ビール業界はこの年うれしい誤算の恩恵を受けた申槌￠ 天候以外の変動要因叫税金一
天候以外のさまざまな変動要因の1つに税金の変化

のうじゅう まさきキリンピーール株式会社 マーケテイング統轄部 市場リサーチ室がある。ビールはアルコ、一一一−−ル飲料であるため酒税がか〒104−8288 中央区新川2−且01

けられているゆ さらに消費税もかけられている。現在

淵望6（10）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレhションズ。リサーチ

42︵﹂∠山ごピ×︶︵U 8 610

Ⅲ： 町 町 田こ Ⅲ： Ⅲ：▼−のLn l、−1994の▼−▼▼■T−▼■■■■■■rrT■■￣

図4 11月の年出荷量に対する構成比

d Y198了−9了平均

図3 月別出荷量（1994年と平均値）
表11987年と1997年のビール出荷月別
構成比

ビールにかけられる酒税は1リットルあたり222円で1987年 19≦I7年 増減あり，350ml缶では77．7円が酒税である．ビールに関1月する税金が上がる前月にはいわゆる仮需が発生するた

2月 5．2％

め，出荷は通常の予測を上回る．また税金が上がる当

3月

7．0％

4月

9．1％

8．0％ −1．1％

5月

8．8％

8．4％ −0．3％

月はその反動で予測を下回る出荷となる．図3で94年4月，5月を見ると上記の現象を確認できる．この場

3．9％

5．1％

1．1％

6．1％

0．9％

8．4％

1．4％

6月 11．2％ 10．．6％ −0．6％

合5月にビール税の値上げがあった．天候と違い，税

7月

13．8％

金の場合はあらかじめ実施日がわかっていること，以8月

9．7％

8．9％ −0．9％

9月

8．0％

8．0％ 」）．1％

前のデータからその影響が把握できていることから，出荷データの予測は比較的容易である．
余談であるが，日本のビールにかかる税金は外国の

11．7％

−2．1％

10月

7．3％

7．5％

11月

6．3％

7．5％

1．2％

9．9％0．1％

12月 9．7％

0．2％

それと比べて非常に高い．また日本の他の酒類と比べても高くなっている．95年4月以降，ビール税は内税，消費税は外税である．したがって消費者は，「税金6．出荷量の予測（ビール税）にかかる税金（消費税）」までも支払っ6．1予測の概論ていることになる．具体的には，1缶あたりの「酒税出荷量の予測には移動平均を中心として，線形予測

ではEPA，Ⅹ11など既存の手法，さらに独自の予測にかかる消費税額」はモデルを用いている．非線形予測としてはニューラル

77．7＊0．05＝3．884円弱である．‥‥…‥

余談終わり‥……・ネットワークなどを用いている．数字を当てるだけな
らばニューラルネットワークは有効であるが，施策に5．季節係数の変動用いるときにはモデル設計者以外に（各施策の効果や季節係数が比較的安定していることは前述した．そパラメー

タの係数が）分かりづらいという短所せ持っれでも1987年から97年までの月別の構成比を見ると，ている．一方線形モデルは滑らかなフィッティングは緩やかに変化していることがわかる．一例として11月

やや劣るものの，パラメーの例を図4に示す．また各月の傾向を表1に示す．表わかりやすいという長所がある。

タなどが単純な係数として1を見るとわかるように夏の構成比がやや減少し，冬6．2 予測の一例の構成比が上昇していることがわかる．夏のビール消

月別の予測としては，まず突出荷数を費量の多さを保ったまま，冬でも消費量が伸びてきてトレンド（TC）×季節係数（S）×イレギュラー（Ⅰ）

いることが要因と考えられる．季節係数，トレンド，に分解する．

イレギュラー値を基本にして当社では出荷の予測を行っている．

TCの外挿により数カ月先のTC予測値を得る．これにSをかけて月別の出荷予測値を得る．Ⅰに関して，あらかじめ影響の分かっている数値（税金の上下な1998年8 月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（11）427ど）を代入する。外挿の方法は単純に線形で行うもの，消費者、料飲店直近の傾向を重複するもの，成長曲線の成分を入れたものなどを用いて，汎用のモデルよりも予測精度の高いモデルを構築している。業務運営としては，月（旬）別×ブランド別×容器別×地域別という出荷（物流）形態に合わせた予測が必要となる咽 ビール全体の季節変動（月別）に関しては予測の精度は比較的高い咽
習㊥ 物流体制
特約店

ビールは値段の割には重量かつかさばる商品である（約5＄0）

ため，鮮度およびコストの両面から物流の役割は大きいQ 当社の物流体制を示す（図5）。工場別にテリトリーを設軌 商品別に近隣の都道府県に素早く出荷できるようにしている。

大型物流センタ山（7）輸送センター（19）8。商品の構成
S。鼠 構成の種類

流通加工

商品の構成としてはキリンラガービールやキリンー

ピッキング

番搾り生，麒麟淡麗生などのブランド別がある匂 それ

少量晶集約保管等

ぞれのブランドがビン9 缶，樽などの容器別に分かれる。，さらに各春着削ま350ml，500mlといった容量別に分かれる。物流体制は上記に加え地域別の予測を行うことにより強化される。容器構成の傾向としては缶比率工場（15）の上昇があげられる。95年あたりからビンと缶の構成比が逆転し9 現在は約50％が缶となっている。また樽

図5 キ】ノンビールの物流（カツコ内は箇所数）（料飲店で中盤9 大盤などで親しまれている）の構成用における櫓の比率はやがて50％にせまる勢いである。
図7は各容器別の月別出荷量推移（a，C，e）および月別構成比推移（b，d，f）である。データは当社による業界推定である￠

8。2 ぼンの周別出荷量と構成比の推移
ビンの出荷量は低下傾向である（a）個 料飲店では櫓の，家庭では缶の伸びに押されている￠ 月別の構成比は大きくは変化していない（b）。
8。3 缶の周別出荷量と構成比の推移
缶の出荷量は増加したのち最近は微増である（c）虚月別の構成比は大きくは変化していない（d）巾

㈹W銅W⑬⑳銅W⑳㈹腿

用と家庭用の比率は3対7と言われているので9 業務6543巧エ頂門J

比は13−14％と低いが上昇率は大きい。（図6）。業務博脚 刷 悶 喝軒鑑殉 ∈汚 疏 e和
銅郡 鑑指甲甜∇皿血卜∴∈殉㌍

Ⅴ血・、・ト・患 ・・・二…博図6 容器別構成比 キリンビールによる業界推定8。名 将の層別出荷量と構成比の推移
櫓の出荷量は増加している（e）。月別の構成比を見ると，夏場の山が年々フラットになってきていることがわかる（f）。夏のビアガーデンで主に飲まれていたジョッキのビールが，夏以外に屋内でも飲まれてきていることを反映している。出荷量も増加し，季節構成
砲澄亀（12）比の変動が大きい樽詰生ビールに対する当社の（予測以外の）取り組みを次に報告する。

9。容器の耶例一博＋メーカーにおける物流の目的は，以前は卸や酒販店© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ巾リサーチ

に新鮮でおいしいビールを届けることであった．最近
当社では「お客様ののど元まで高品質を実現すること

10．コンピュータによる予測の位置づけがキリンビールの責任範囲である」（図8）という考季節変動をはじめとして，コンピュータはさまざま

えから特に樽詰生ビールにおいて次に挙げる5つの施な予測値を提供してくれる．人間ではできない複雑な策を行っている．

計算結果も出してくれる．しかしながら短所もあわせ（1）品質管理の教育，啓発持っている．一例として夏季の季節変動について触れDMS（ドラフトマスターズスクール，料飲店向る．夏の気温が高いとビールの出荷は増えるわけだが，け生ビールの学校）の開校．

1カ月ならばコンピュータは異常値として算出する．

（2）メンテナンス体制の強化

ところが7，8，9月と3カ月連続して気温の高い場700名の専門の生ビール品質推進担当

合はこれをトレンドとして見てしまう．一方人間は（3）品質管理を向上させる機器の開発「好天のおかげで売れた」と即座に異常値と判断でき（4）キリン品質標準の設定るのである．Xllや当社独自の予測システムを精敵化（5）鮮度アップの物流することはもちろん重要であるが，最終的な判断は人間にまかせるのが良いと考える．コンピュータは人間ll†− の m 「、 の ▼■■町の町卜町∽

町の町︻鍋鍋肌鍋爛鍋肌

54321︵﹂土山ごご×︶

町：町：Ⅲこ Ⅲこ【町1■−1l■￣◆■￣1991 ＋1994

1−￣￣￣1997

1991 十 1994 ￣￣￣←■■−●︵﹂土山ごごX︶

54321

20％
15％
10％
5％
0％ⅢこlⅢこ Ⅲこ Ⅲ：Ⅲこ 町

Ⅲこ Ⅲこ 町：町：Ⅲ：・−− の uつ 「、 の ▼■1997（b）壕ビール出荷量の月別構成比推移（a）J曇ビール月別出荷量の推定▼・− くり の 「・・ の ▼−▼−t＋‥←￣1991 ￣￣￣￣￣￣￣暮￣1994 一・1−・−・・

1997

1991 ＋1994 −−−1997￣￣−■（d）缶ビール出荷量の月別構成比推移（c）缶ビール月別出荷量の推移

5︵﹂￥RX︶

5 0
1120％
15％
10％
5％0％Ⅲこ Ⅲこ Ⅲこ ⅦこlⅢこⅢこ Ⅲこ Ⅲこ Ⅲこ Ⅲこ Ⅲこ▼− の uつ 「、 の ▼■■￣▼−rのm腔、の▼■■t￣￣◆￣1991 −一一」■−1994 一−−（e）樽詰めビール月別出荷量の推移

1998年8月号

1997‑ ‑C ‑

1991 十 1994 十 1997（f）樽詰めビール出荷量の月別構成比推移© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（13）429

学《第2版〉23。。円
風試開題挺解法∵∵津綜酎

亙撃濫濫紬。。円数学亙撃濫貰〈第2版〉Ⅱ‥2B。。円ⅡⅠ：25。。円

毎月20田発売／952悶

9周萄恥梱集軒汁毎−・・ト・l一 エー二∴−．：−てキリンビⅧルが指向する費任範囲

これまでのメーカーの役割⑳演習大学院入試問題⑳・‥ −．＼：・一溝甲1：ここさ、／−：ニー‥・
モデルとは何か
予測とモデル
ニューラルネットワークによる

木村 英紀
北川源四郎愴樋口知之

モデル化と学習の理論

樺島 祥介
原 辰次

ロバスト制御とモデル
環境モデル 温暖化統合評価モデル

甲斐沼美紀子

経済学のモデル構築
吉田真理子

経満成長理論におけるモデルビルディング

計算のモデル，ソフトウェアのモデル
柴山悦哉8米澤明憲
池口 徹。合原一幸

実世界カオスとモデリング−・亘
図8 キリンビールにおける樽詰生ビールの取組みの最高のシモベである，という考えが必要であろう。
‥ ご二十．：・．

偶数月18日発売／905円
凱掛琴ゆ爛腰ビールの需要予測と季節変動に関する当社の考え方、．．・、・．・ ニーー・∴●．■、・∴・・こ∴・一三いについて報告した。予測に関しては独自のモデルを用

厨情報模索の新潮流

いており，他業界での汎用性よりもビール業界での当インターネット広域分散協調
サ…テロポット山名 早人

OLAP：データベースの多次元情報検索 木村 哲
自然な日本語音声によるてはまりの高さに重きをおいている。本論文では季節変動を中心に論じたが，別に機会があれば予測についても報告したいり 予測には「数字を当てる予測」と「施策に使える−予測」という2つの側面があると考えリレーショナルテナー夕べースアクセス 増永 良文

られ，前者は物流体制の強化に，後者は本社支社のマ

情報利用目的に対するテキスト検索システム
石川 徹也：ひ迅亙隠システム

情報検索システム評価のためのテストコレクション

酒井 哲也

ーケテイング施策に用いられるべきと考えている。
今後の課題としては，現在本社で行っている出荷予測をより現場に近い支社でも行えるようなシステムの‥‥・．；．・J∫一亘構築を考えている。

〒1別Ⅷの5且 東京都渋谷区千駄ヶ谷1−3−25
参考文献

T濫m（03）5474−8500『AX（03）5474−890（〕
軌嘔：／／www．sa蜘su．co．jp ＊価格は税抜き。

［1］K‡RIN FACT BOOK1998［2］ビ山ル酒造組合データ

櫓3田（14）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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