正確な長期需要予測を作成し、ファイナンシャルプランニング&アナリシス（FP&A）に付加価値を与える方法

本記事は「正確な長期需要予測を作成し、FP&Aに付加価値を与える方法」を元に作成した記事です。

かつてないほど速いペースで変化する世界の中で、将来の収益をどのように予測すればよいのでしょうか。インフレは将来の顧客需要にどのような影響を与えるのでしょうか。不況は製品の需要にどのような影響を与えるでしょうか？将来の需要に対応するために、今どのような投資が必要でしょうか？今、生産を拡大すべきなのか？それとも一旦待つべきなのでしょうか？

このような疑問は、今日の現実に向き合うサプライチェーンや財務責任者の方々からよく寄せられるものです。

需要予測が正しければ、コストを削減し、ビジネスの成長を促進することができます。もし、この予測が間違っていれば、成長は停滞し、経済的な損失が生じ、会社の事業規模が縮小する可能性があります。

かつて、財務部門では、長期的な市場の需要を予測するために、スプレッドシートと過去の経験に頼っていました。サプライチェーン部門も同様に、運転資金や営業経費の支出を計画するにあたって、スプレッドシートに頼りきっていました。

ただし、両部門が使うデータセットは異なるものです。例えば、サプライチェーン部門は数量を、財務部門はキャッシュフローやその他の財務指標を見ることが多かったのです。同じスプレッドシートを使っていたとしても、そこには断絶がありました。

古き良きスプレッドシート－時代遅れの需要予測手法

マクロ経済が消費者需要に影響を与えることは周知の事実ですが、いつ、どこで、どのように影響を与えるかを正確に把握することは難しいと思われます。

例えば、インフレで物価が上昇すれば、人々はある分野での消費を減らすかもしれません。しかし、どの分野においてでしょうか？

このようなマクロ経済的な要因が製品需要にどのような影響を与えるのか予測し、現在および数年先の供給を維持する（かつ過剰に供給しない）ために必要な意思決定を行うには、どうすればよいでしょうか。

一般的に、こうした疑問に応える方法のひとつが、需要予測です。しかし、これまで存在したソリューションは、短期的なものに焦点を当てる傾向があり、持続可能性と成長に必要な長期的な予測は限定的なものとなっています。

さらに、近年の需要は過去数十年に比べてはるかに不安定であり、生産 ラインにどのような製品を投入すべきかを見極めるのは困難です。また、市場動向レポートはあるものの、これらのレポートが個別の顧客にどのように反映さ れるかは不明確な場合があります。

要するに、最高サプライチェーン責任者(CSCO)や最高財務責任者(CFO)がデータに基づいて意思決定を行いたいと考えていても、そこには障壁があるのです。

例えば、ある建材メーカーでは、パンデミックの初期に屋根瓦の需要が急増し、その需要は伸び続けています。しかし、瓦の主成分であるアスファルトの供給には制約があります。また、需要が高いからといって、その需要に影響を与えるマクロ経済要因が何なのか、そして今後何が影響を与えるのかを確実に知ることができるでしょうか？

人為的な偏見では、これまで正しい判断ができなかったため、何か別の方法を試してみる必要があると考えたのです。

そこで、同社はCoupaのDemand Modelerを使い、住宅ローン金利から個人消費、人口増加、一人当たりGDP、雇用、中古住宅販売など、あらゆる要素を検証し、10年間の市場予測を作成することに成功しました。

これらの要素をすべて機械学習モデルに織り込むことで、新規生産工場の投資戦略立案に必要な情報を得ることができたのです。また、原材料価格の下落を利用するタイミングや、生産を最適化するために製造済みの瓦をいつ使うべきかの洞察も得ることができました。

タイムリーで正確な需要予測が不可欠

需要予測は、需要目標と財務目標の両方を達成するために、CFOとCSCOが密接に連携する必要がますます高まっている分野です。それぞれが互いに影響し合い、成長を牽引することもあれば、逆にビジネスを停滞させることもあるのです。

では、優れた需要予測は、どのような影響をもたらすことが可能でしょうか。

1. 既存の機会を利用して回復力のあるサプライチェーンを構築し、業務の継続性を確保するために、自社がどの程度良い立場にいるのかを判断することができます。長期的な需要を明確に把握してデータに基づく洞察を得ることで、今後の生産への投資のせいで他分野の利益を使い果たすことがないようにします。

2. 正しい意思決定をしているという自信を高め、不利益を被る可能性のある意思決定を回避することができます。普通なら欠けてしまう戦略的なパズルのピースを組み込んで、企業の長期的な未来を守ることができます。

需要予測に機械学習を活用して、サプライチェーン計画を改善する

インテリジェントなマーケットセンシングと組み合わせた需要予測で何ができるかをご紹介します。

長期的な意思決定をうまく行うための可視性を確保

私たちは皆、使いやすいスプレッドシートを愛用していますが、スプレッドシートによる分析は、データの検証、データの前処理と入力、アルゴリズムの実行など、コストと時間がかかる方法です。その上、データのパターンは変化し、時には人間がその変化を見逃してしまうこともあります。そこで、機械学習の出番です。機械学習による予測は、手作業によるデータ処理や管理の手間を大幅に省くことができ、企業の時間とコストを大幅に削減することができます。

すべてのマクロ経済のために、ニーズに合わせた洞察を得る

トレンドが、特定の部門の各事業に同じ影響を与えるわけではありません。しかし、デマンドモデラ―を使用すれば、御社固有のデータを入手し、マクロ経済トレンドと履歴分析と組み合わせることで、これらのトレンドと予測を御社独自のビジネス予測に反映させる際に生じる当て推量を取り除くことができるのです。

予測し、ネットワーク（デザイン）を取り入れる

最高の予測であっても、すでに使用しているアプリやプロセスを統合した、しっかりとしたサプライチェーンネットワークデザインと組み合わされなければ、大きな効果を期待できません。

まとめ

上記を集約した結果、Coupaのデマンドモデラ―は、FP&Aとサプライチェーンの予測ギャップの解消を支援します。

Coupaのデマンドモデラ―は、短期および長期の需要予測と予測を改善し、時間を節約することを可能にする使いやすいソリューションです。このソリューションは、サプライチェーンと財務部門の両者がより良い意思決定を行えるようにするための情報を提供します。

是非、Coupaのデマンドモデラ―の特徴や機能についてご覧ください。