需要計画
- 時系列モデリング: ProphetやLSTMでSKU単位の需要を予測。
- 外部データ統合: 天気・SNS・販促情報を特徴量に取り込み精度を向上。
- シナリオ分析: 価格改定やプロモーション施策の影響をシミュレーション。
サプライチェーンデータスペシャリスト
需要・在庫・物流をデータで結ぶ司令塔
需要予測のグラフを眺めながら、営業・生産・物流を巻き込んで在庫を最適化する――サプライチェーンデータスペシャリストの現場感をまとめました。
役割概要
サプライチェーンデータスペシャリストは、販売・生産・物流部門と横断的に連携し、需要予測や在庫配置をデータで最適化します。欠品と余剰在庫を同時に減らすことが最大のミッションです。
POSデータ、天候、キャンペーン予定、輸送リードタイムなど多様なデータを統合。予測モデルと最適化アルゴリズムを組み合わせ、日々のオペレーションと経営判断を支えます。
主な業務領域
在庫・補充最適化
- 在庫ポリシー設計: 安全在庫・発注点をSKU×拠点で最適化。
- ロケーション戦略: DC・店舗間の在庫移動計画を制約条件付きで解く。
- サプライリスク管理: リードタイムのばらつきをモデル化し、BCPを立案。
物流・実行管理
- 配送ルート最適化: OR-ToolsやGurobiでルート・積載を最小コスト化。
- 可視化ダッシュボード: 在庫日数や輸送KPIをリアルタイムでモニタリング。
- 協業プロジェクト: 生産計画・営業計画とS&OPプロセスを構築。
代表的なプロジェクト
キリンビール株式会社 AIを活用した生産計画（濾過計画）の自動化
ビール製造工程において、AI（制約プログラミング技術）を用いて最適な濾過計画を自動立案するシステムを構築。6.5時間かかっていた計画業務が55分に短縮され、年間3,000時間以上の効率化を実現した。
花王株式会社 24時間以内の納品体制を支える物流ネットワーク最適化
年間21億個の商品を配送するため、全国の配送センター網と在庫配置をデータ分析に基づいて最適化。需要予測と連携し、24時間以内の納品体制を確立・維持するサプライチェーンを構築した。
Amazon Japan G.K. ロボット・AI活用による倉庫業務の自動化
倉庫内のピッキング作業を自動化するロボット「Kiva」や、AIによる最適な出荷・配送計画システムを導入。出荷処理速度を大幅に向上させ、翌日・即日配送を実現するラストマイル配送ネットワークを支えている。
スキル&マインドの3層マップ
テクニカル
- 予測モデル: 時系列分析、因果予測、ベイズ更新。
- 最適化: 線形計画、整数計画、ヒューリスティック。
- データ統合: ERP/SCMシステム、EDI、IoTセンサーとの連携。
ビジネス理解
- S&OP運営: 需要・供給・販売計画を1つのテーブルで議論。
- 原価・在庫指標: 在庫回転率、欠品率、輸送コストを理解。
- サプライリスク管理: サプライヤーリードタイムや輸送制約を考慮。
コラボレーション
- クロスファンクション調整: 営業・生産・物流の利害を調整。
- サプライヤー連携: 外部パートナーとデータ共有スキームを構築。
- 現場オペレーション理解: 倉庫作業や配送実態を把握し、実行可能な提案に落とす。
キャリアの伸び方
スペシャリストパス: 需要計画リードや物流最適化のプリンシパルとして、特定領域の高度な意思決定を支える。
マネジメントパス: サプライチェーン計画マネジャーやS&OPディレクターとして、組織横断の調整役を担う。
クロスファンクションパス: SCMコンサルタントやオペレーションマネジメントへ越境し、複数企業・地域の案件をリードする。
キャリアに関するあれこれ
- Q: 需要予測はどれくらいの精度を目指す？
- SKUやリードタイムによって目標は異なりますが、MAPEで±10〜15%がひとつの目安。精度よりも「ズレたときにどうリカバーするか」のプロセス設計が重要です。
- Q: IT/分析出身でも活躍できる？
- supply chain の現場プロセスを学べば問題ありません。現場研修や倉庫見学で作業実態を体験し、数字の裏側を理解することが成功の近道です。
- Q: 成果はどう測る？
- 欠品率、在庫回転日数、輸送コスト、廃棄ロスの削減など定量指標で評価されます。S&OP会議がデータに基づいて回るようになったかも重要な成果です。