AI-ORDER需要予測連携で発注残を最小化するnewjiデータドリブン手法

はじめに：製造業が直面する発注残の課題

製造業の現場では、「発注残」という言葉が日常的に飛び交います。
多くの企業が供給チェーンの中で、製造工程や調達業務において発注残の発生に悩まされているのが実情です。

発注残が生じる原因は多岐にわたります。
例えば、需要の急激な変化、サプライヤーの納期遅延、社内での生産調整の遅れ、情報共有の不足など、昭和時代から続く“アナログ業界”特有の課題も根強く残っています。

一方で、デジタル化の波が押し寄せる中、これまでの感覚や経験だけに頼った“勘と度胸”のマネジメントでは、グローバル競争やサプライチェーンのリスク管理に対応しきれなくなってきました。

本記事では、AIを活用した需要予測と、それを注文管理システム（AI-ORDER）と連携させることで発注残を最小化する「newjiデータドリブン手法」の全体像を解説します。

さらに、調達現場での実践例や、サプライヤーとバイヤー双方の立場から、今後求められるマインドセットについても詳しくご紹介します。

発注残とは何か？アナログ管理からの脱却が重要

発注残とは、顧客からの注文や社内の部品発注に対し、納期通りに品物の引き渡しができていない、いわゆる“手配待ち・納品待ち”の状況を指します。

在庫管理や生産計画という観点からみても発注残が増えることには、以下のような深刻な影響が生じます。

• 納期遅延による信用失墜
• 現場・事務部門の余計な追客、催促によるコスト増加
• 在庫のムダな積み増しによるキャッシュフロー悪化
• 急な調整オペレーションによる現場の負荷増
• 需要見逃しによる販売機会の損失

古くから日本の製造業は、職人技や属人化した「間接業務の努力」で発注残をコントロールしてきました。
現場のベテランは“最後は電話とFAXで解決”、若手の事務担当は日々スプレッドシートで管理、とにかく“なんとか丸め込んできた”現実が根強く残っています。

「勘と経験」では乗り切れない時代へ

しかし、グローバル化や多品種少量生産の進展、サプライヤー多様化といった時代の流れのなか、「勘と経験」では乗り切れない場面が増えてきました。

そのため、AIをはじめとするデジタル技術の活用により、次世代型の生産管理体制を構築することが急務となっています。

AI-ORDER需要予測連携とは？newjiデータドリブン手法の概要

では、AI-ORDER需要予測連携による「newjiデータドリブン手法」とは何でしょうか？

一言でまとめると、

過去の需要・受注・市場動向など多様なデータをもとに、AIが高精度に需要予測を行い、それを用いて注文・在庫・納期管理を連携自動化し、発注残を事前に最小限へと抑える手法

です。

従来手法との違い

従来は、販売実績や営業部の見込み、あとは製造現場の蓄積された経験智で“エイヤッ”と生産・発注数量を決めていました。

それに対しAI-ORDER需要予測連携では、下記の３点で大きく進化しています。

1. 多岐にわたる社内外データ（受注、販売、外部市場データなど）を集約・分析
2. AIによるパターン認識と需要予知で“勘”によるバラツキを排除
3. 予測値をベースとした自動発注や納期調整をERP/MRPシステムと直結、自動化

結果、需要の波やサプライチェーンの異変を“先回り”して対応できるようになり、必要以上の安全在庫、発注残、納期調整工数を最小限に抑えられます。

newjiデータドリブン手法のプロセス

具体的なnewjiデータドリブン手法の流れは、以下のようになります。

1. データ集約：生産計画、受注データ、社外環境データ（天候・為替など）を集約
2. AIによる需要予測：時系列分析・外部要因との相関分析で高精度需要予測
3. 自動補正＆異常検知：予測値と実績の乖離をAIが自動検出、必要に応じて警告
4. 発注連携：需要予測値をそのまま購買・発注システムと連動（AI-ORDER）
5. 納期状況のリアルタイム可視化：発注残、調達リードタイムをダッシュボード化
6. 継続的PDCA：データ蓄積・AI学習を回し続け、精度向上と現場改善に活用

このようなデータドリブン連携により、“アナログ管理”から“根拠ある先読み型オペレーション”への変革が進みます。

発注残の最小化に成功した現場事例

私がかつて工場長を務めた精密機械部品メーカーでも、徹底したデータドリブン手法の導入で発注残の大幅削減に成功した経験があります。

事例：「調達工程のリードタイム削減と、発注段階の自動化」

導入前は、毎週部品発注のために購買担当が集まり、前月実績や営業のヒアリングをもとに“ざっくり”とした数量決定→FAX・電話による発注→サプライヤー側も手作業で納期調整、という旧態依然とした方式でした。

AI-ORDER需要予測&発注自動連携システムを導入した結果、

• 予測精度は人判定基準よりも15〜20%高くなり、欠品・余剰品双方を大幅削減
• 月間発注残は半減、急な調整作業も大幅縮小
• 調達リードタイムは平均2日短縮
• 購買部門の業務負荷、サプライヤー担当者への問い合わせ回数も激減

と、全体最適が図られました。

社内の意識改革も同時進行。
購買部門や現場作業者は「一本道のルール業務からの解放」を実感し、より戦略的な業務にシフトできたという声も多くありました。

アナログ管理が根強い現場での成功要因・注意点

一方で、製造業の業界風土のなかには、どうしても“アナログ管理が安心”という価値観が残る現実も無視できません。

データドリブン手法を推進する上でのポイントは「人の役割の再設計」にあります。

現場の“納得感”を醸成する仕掛け

• 可視化：どのように需要予測値が出るか、AIの根拠を現場の言葉で説明
• 段階導入：最初から全自動化せず、人とAIのハイブリッドで共同運用
• 定性的な現場知識とデータを組み合わせた意思決定プロセス

特に、AIを「人に取って代わる脅威」ではなく、「人の洞察と現場知見を強化するツール」として伝えていくことが重要です。

サプライヤーの立場で考えるバイヤー需要予測の価値

サプライヤーの視点でも、バイヤーがAIで需要予測・発注管理を高度化するメリットは大きいです。

• 納期回答の信頼性向上、無駄な在庫・工程待ちの抑制
• 突発オーダーの減少による調達現場・仕入れ先の労力低減
• データ連携で双方の資材計画・調達段取りがより合理化

従来の関係性“御用聞き”的な受動型ビジネスから、パートナー関係型の共創にシフトできます。

製造業バイヤーに求められる新しい視点とは

データ活用と自動化が進むことで、バイヤーたちには新しい役割が求められます。

「調整型」から「戦略型」への転換

これまでのバイヤー像は、“手配調整屋”として現場の不確実性をなんとか埋める存在でしたが、今後は

• 需要データやサプライチェーン情報を活用し、最適な発注・調達戦略の策定
• サプライヤーとのパートナーシップ構築と共創提案力
• 持続可能な調達（SDGs・カーボンニュートラルなど）の推進

が主軸となります。
AI-ORDER連携による工数削減分を、“攻めの調達”へ振り向けることがバイヤーに求められます。

サプライヤーへのフィードバック循環の重要性

サプライヤー側から見ると、

– 「なぜこの数量、なぜこの納期なのか」
– 「今後の需要変動や品質要求にどう対応すべきか」

といったデータ開示・フィードバックが、バイヤー主体で積極的に行われることで、全体最適のイノベーションが生まれてきます。

昭和型の「言わなきゃ分からない」「阿吽で調整する」から、
データ共有に基づく共通言語の運用へと進化できるのです。

今後の展望：ラテラルシンキングが切り拓く次世代ものづくり

AI-ORDER需要予測連携およびnewjiデータドリブン手法の本質は、単なる自動化や効率化にとどまりません。

蓄積した“現場智”と、データ×AIの力を掛け合わせることで、「人がより創造的で戦略的な価値を生み出せる製造現場」へと進化可能です。

また、需要予測モデル自体も

• 外部環境の変化（パンデミック、為替変動、サプライチェーンリスク）
• 市場や顧客動向の先読み（受注ネットワーク、口コミ分析等）
• 新技術とのシナジー（IoT、供給工場のスマート化など）

など、ラテラルシンキングによって多次元での可能性が開けていきます。

まとめ：すべての製造現場へ、勇気ある一歩を

「発注残」は、昭和の時代から日本の現場を悩ませてきた永遠の課題です。

しかし、newjiデータドリブン手法と、AI-ORDER需要予測連携の力を駆使すれば、アナログ業界と言われる分野でも劇的な変革が起こせます。

まずは「小さく、すぐ始める」ことが肝心です。
属人的なマネジメントを抜け出し、データ・AI・現場智の”三位一体”で、新しいものづくりの時代を切り拓いていきましょう。

最後に、工場の現場でバイヤー志望の皆さま、またサプライヤーの皆さま。
今までにない視点、新しい力を信じて、ぜひ一歩踏み出してください。
それが、明日の日本の製造業の競争力を高める起爆剤となるはずです。