この記事の要点: 株式会社船井総研サプライチェーンコンサルティングは、ザイオネックス株式会社が主催したオンラインセミナー「未来の需要が見える。経営が変わる！～中堅中小製造業のための AI 需要予測とは～」にゲスト講師として登壇しました。本セミナーでは、中堅中小規模の製造業が成長を遂げるために不可欠となる、データに基づいた需要予測とサプライチェーン改革の進め方について解説が行われました。
発表内容のポイント
- 経験や勘に頼る属人的な需要予測から脱却し、データに基づく経営へのシフトを提唱
- 不正確な需要予測が引き起こす欠品や過剰在庫による、利益圧迫の課題解決を提示
- SCMシステムやAIを導入する際の実践的なアプローチや着手順序について解説
発表の背景
製造業が「年商300億円」の壁を越えて持続的な成長を達成するためには、従来の担当者の経験や勘に依存した予測業務を見直す必要があります。市場変化が激しい現代において、不正確な需要予測は欠品による機会損失や、過剰在庫によるキャッシュフローの悪化を招き、企業の利益を直接的に圧迫する要因となっています。こうした背景から、AIを活用した高精度な需要予測とサプライチェーンの最適化が求められています。
何が発表されたのか
セミナーでは2部構成の講義が行われました。第1部では、船井総研サプライチェーンコンサルティングのコンサルタントが、経営的な視点から需要予測の重要性を紐解き、属人化から脱却するための基本的なステップを解説しました。第2部では、ザイオネックス株式会社が提供するシステム「PlanNEL」を活用した、化粧品製造業におけるSCM改革の実践手法が紹介されました。参加した経営者や生産管理部門の責任者からは、具体的な導入手順に関する高い関心が寄せられました。
製造業・生産管理への見方
生産管理や調達の現場において、需要予測の精度向上は在庫削減とサービスレベル維持を両立させるための最重要課題です。特に中堅中小規模の製造業では、予測業務が特定のベテラン担当者に依存しがちであり、技術承継や業務の標準化が遅れる傾向にあります。本セミナーで示されたAI需要予測の導入ステップや他社事例は、属人化を解消し、生産計画や原材料調達を最適化するためのDX推進において、現実的な指針となります。
現場で確認したいポイント
- 自社の需要予測業務が特定の担当者の経験や勘に依存し、ブラックボックス化していないか
- 予測のズレによって発生している過剰在庫や欠品の損失額を、定量的に把握できているか
- AIやSCMシステムを導入するにあたり、自社のデータ整備状況や業務フローが整っているか
確認しておきたい点
本セミナーは2026年7月24日に終了したイベントのレポートです。紹介されているシステム「PlanNEL」の具体的な機能や導入費用、自社への適合性については、主催企業や登壇企業への個別問い合わせによる確認が必要です。
関連リンク
- 船井総研サプライチェーンコンサルティング：発表企業の公式サイト。SCM支援事業などを紹介。
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社船井総研サプライチェーンコンサルティング |
| 発表日時 | 2026-08-30 09:00:01 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
