デマンドセンシングでは、誰も信用していない予測は直りません

デマンドセンシングを扱うベンダーは、どこも同じ算術を売り込みます。近未来予測の誤差を30から50%削減、安全在庫を削減、サービスレベルを向上、というものです。この技術は本物です。POSデータ、未処理オーダー、天候、ウェブシグナルを機械学習で活用し、0週から12週先までの予測を精緻化します。数字は間違っていません。間違っているのはその見せ方です。

その主張は簡単に見つかります。e2openは、自社のデマンドセンシングが従来手法と比べて近未来予測の精度を30から40%改善すると述べています。 Arkievaは、短期予測誤差の削減を最大40から50%、在庫精度の向上を15から20%としています。 これらの数値はパイロット条件下では信憑性があります。しかし、ほとんどの企業が抱える実際の問題に対しては無関係です。なぜなら、デマンドセンシングによる改善は、その結果得られる予測が信頼され、実際に使われる場合にのみ意味を持つからです。

ここに、議論全体の枠組みを見直すべきデータがあります。

Steve Morlidgeによる、8つのサプライチェーン企業にわたる30万件以上の実生活の予測を対象とした研究では、52%がナイーブなランダムウォーク予測、つまり単純に前期の実績値を使うだけの手法よりも劣っていました。20社以上を対象とした追跡調査でも、低レベルの予測のうち30から50%が日常的にナイーブな手法より劣っていることがわかりました。

この事実を噛みしめてください。すでに予測の半分が「先週の数字を使う」に負けているのなら、30から40%のデマンドセンシング改善は、本来手放すべきではなかった地盤を取り戻しているにすぎません。それは症状への対処です。

そしてその症状には、どんなアルゴリズムも対処できない原因があります。14年間で私が目にした予測失敗の根本原因は、正確には4つで、そのどれも統計的なものではありません。

• 数字の所有者が一人もいない。 営業、財務、マーケティング、サプライチェーンがそれぞれ独自の予測を保持し、何も解決しない会議でその差異を争います。
• インセンティブが精度と噛み合っていない。 営業はノルマ達成に対して、財務は予算達成に対して、サプライチェーンはサービス達成に対して報酬を得ます。誰も現実を予測することに対して報酬を得ていません。
• 価値を破壊する主観的な上書き。 これが決定打であり、測定可能です。
• フィードバックループがない。 ほとんどの企業は、エンジン、アナリスト、コンセンサス会議、経営陣のどの段階で予測が劣化したのかを追跡しないため、修正できません。

3点目について、研究結果は容赦のないものです。2024年のInternational Journal of Forecasting誌の研究では、主観的な調整が精度を改善したSKU(在庫管理単位)はわずか半数強にとどまり、上方修正はむしろパフォーマンスを悪化させる可能性が高いことがわかりました。 デマンドセンシングはより優れた統計的予測を生み出します。もしあなたの組織が統計的予測を信頼していないなら、その優れた予測も上書きするでしょう。そしてエビデンスは、それがおそらく状況を悪化させると言っています。

ですから、デマンドセンシングを導入する前に、Forecast Value Added(FVA)分析を実施してください。プロセスの各ステップを、そのナイーブな基準と比較して測定してください。もし現在のプロセスがランダムウォークと比べて価値を破壊しているなら、Morlidgeのエビデンスに照らせばほぼコイントスに近い確率でそうなっていますが、正しい投資はより優れたアルゴリズムではありません。数字の所有権を明確にすること、精度に連動したインセンティブ、FVAで監視された上書き、そして一貫して価値を破壊している経営陣による上書きを取り除く規律です。

それを済ませてから、デマンドセンシングを購入してください。その前ではありません。予測を信頼していない組織に鋭い予測を渡すことは、人々が結局は無視し続ける数字を生み出すための高価な方法にすぎません。

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Sources

• Morlidge, S. FVA and the Limits of Forecastability, IBF Amsterdam — cited in Gilliland, Tashman & Sglavo, Business Forecasting: Practical Problems and Solutions (Wiley, 2015).
• Fildes, R. et al. (2024). Forecast value added in demand planning. International Journal of Forecasting. sciencedirect.com
• e2open. Demand Sensing Software. e2open.com
• Arkieva. 6 Ways You Can Improve Forecast Accuracy with Demand Sensing. blog.arkieva.com
• Kinaxis. What is demand sensing? kinaxis.com