シミュレーション発注で需要ショックを事前検証し安全在庫を最適化する計画プロセス

はじめに：現場目線で考えるシミュレーション発注の必要性

製造業の調達購買、生産管理の現場は、常に需要の変動という不確実性に晒されています。

特に近年は、グローバルサプライチェーンの複雑化や、パンデミック、地政学リスクの高まりなど、需給バランスのショックにより、計画通りに供給できないケースが増えています。

在庫切れや過剰在庫はそのまま企業競争力に直結し、経営面でのリスクにもなりかねません。

こうした中で注目されているのが、「シミュレーション発注」を活用した安全在庫の最適化です。

経済合理性を重んじつつも、「とりあえず在庫を多めに抱えておけば安心」という昭和アナログ時代の“経験則”に縛られていては、デジタル変革の波に乗り遅れてしまいます。

本記事では、シミュレーション発注の基本から、需要ショックを事前に検証するための実践的アプローチ、そして安全在庫の最適化まで、現場管理職経験者の視点を交え、深掘りして解説します。

シミュレーション発注とは：理論と実践が交差する現代的アプローチ

シミュレーション発注の概要

シミュレーション発注とは、過去の需要データや将来予測をもとに、さまざまなパターンの需要変動や供給リスクを想定し、仮想的な発注シナリオを設計・評価するプロセスを指します。

単なる予実管理や経験的な“現場勘”だけでなく、データに基づく”意思決定の質”を上げるのが最大の特徴です。

ITツールやAI・データ解析技術も活用しやすくなったため、近年では大手だけでなく中堅中小メーカーでも徐々に導入が進んでいます。

需要ショックと在庫最適化の関係

需要ショックとは、突発的かつ大幅な需要の急変を指します。

例えば、コロナ禍によるマスク需要の爆発、半導体不足、自然災害による物流寸断等が挙げられます。

「ショックが起きた時に備えて多めに在庫を持つ」という旧来型管理も一定の合理性はありますが、過剰在庫はキャッシュフロー圧迫や劣化ロス・減損リスクなど大きなムダを生みがちです。

逆に在庫が少なければ納期遅延や販売機会ロス、顧客離れにも直結します。

どこまでが“本当に必要な安全在庫”かを科学的に見極め、最小限で最大の安定供給を実現するのが、シミュレーション発注の狙いです。

なぜ昭和のアナログ在庫管理が現代に通じないのか

“経験則”への依存の限界

長年現場にいると、「これくらい入れとけばだいたい大丈夫だろう」「去年の同じ時期はこう動いた」という“暗黙知”が染みついてきます。

確かにかつては、ベテランバイヤーや工場長の勘・経験が最大の武器であり、それが現場を回していました。

しかし、現代はロングテール需要、小ロット・多品種、消費者ニーズの細分化、海外からのサプライリスクなど、昔とは比べものにならない複雑系の時代です。

「去年こうだったから、今年も…」という思考が通用するパターンは急速に減っています。

“経験”だけに頼ると、逆に危機を見落としてしまうリスクすらあります。

Excel限界とデジタル変革

日本の製造業の多くでは、エクセルによる在庫・調達管理が未だ主流です。

業務は縦割りで、情報のサイロ化も激しく、発注・入庫・払出しのタイムラグが日常的に発生しています。

現場負荷も大きく、データミスやトラブルも少なくありません。

その結果、「頭の中では危険水域と気付いていたが、全体最適を考えるツールも統一プロセスも無かった」というケースに陥りやすいのです。

デジタル化、AI活用、シミュレーションによる見える化と自動化がまさに今問われています。

シミュレーション発注プロセスの全体像

1. データ準備：正しい“現場データ”の収集と整備

最初の一歩は、正確で信頼できる需要・在庫・リードタイムなどのデータをそろえることです。

特に、現場・工程ごとの実運用データ、時系列ごとの変動要因、サプライヤーごと納期遅延履歴、不良品率、バックオーダー状況など細かい現場データが欠かせません。

多くの現場ではこの段階でデータ不足がボトルネックになりがちです。

ここを丁寧に整備することで、後述するシミュレーションの“再現性”と“精度”が格段に上がります。

2. 需要変動パターンの抽出と仮説設計

過去数年分の実需データから、どのような季節性、周期性、突発傾向が現れているかを分析します。

全体傾向だけでなく、工程・部品ごと、顧客・用途ごとの偏りや、月次・週次のバラつきまで細分化すると効果的です。

さらに、感染症や災害、海外政変など“異常値”が出たケースもシナリオ別に抽出します。

「ベースシナリオ」「楽観シナリオ」「悲観シナリオ」といった複数のパターンで仮説立てが重要です。

3. モデル設定：発注点・リードタイム・在庫補充の設計

各シナリオに対して、最適な発注点（Order Point）、発注量（Order Quantity）、リードタイム（Lead Time）、安全在庫（Safety Stock）の計算式を設定します。

モデル式としては、古典的な在庫理論（EOQ、定量発注モデル、定期発注モデル）から、最近はAI・機械学習を用いた予測モデルまで使われています。

重要なのは、理論値だけでなく“現場ベース”の工程待ち、歩留まり、設備故障、ヒューマンエラー、サプライヤー側のムリ・ムダ・ムラ要因も織り込む点です。

現場の声と理論のブリッジが、実効性のカギとなります。

4. シミュレーション実行：需要ショック対応の比較検証

作成したシナリオとモデル設定をもとに、シミュレーションを複数パターンで繰り返します。

「通常状況での発注」「一時的な需要増（例：季節イベント）」「長期納期遅延発生時」「一部サプライヤー供給停止」などを想定してシナリオ分岐し、それぞれの在庫残推移、欠品リスク、在庫滞留率、キャッシュフローへの影響を評価します。

シミュレーションの結果、どのパラメータ変更がどこに最も影響するか（感度分析）を行い、“現場にとって実現可能な最適ライン”を探ります。

5. KPI設計・意思決定：安全在庫水準と運用ルール固め

シミュレーション結果を経営者、現場、サプライヤー責任者と共有し、“どの条件下で、どの在庫水準を守るべきか”をKPI（重要業績評価指標）として合意形成します。

「安全在庫は〇日分」「部品Bはリスク分散のため発注点を上げる」「緊急時の調達ルートを追加しておく」といった、具体的な運用ルール、緊急時プロトコルもこのタイミングで固めます。

現場運用で形骸化しやすいので、見える化・自動化（例：ERP連携、アラート機能）も併用し、継続的な見直し体制を築くことが不可欠です。

バイヤー視点：サプライヤーへの要求水準UPと新たなパートナーシップへ

シミュレーション発注がサプライヤーに与える影響

シミュレーション発注の導入は“自社の内部最適化”にとどまらず、調達先＝サプライヤーの選定基準やパートナーシップのあり方にも大きな変化をもたらします。

従来型は「価格」「納期」「品質」といった定性評価が主でしたが、今後は「需給変動への柔軟対応力」「情報連携体制」「緊急時の可動性」などリアルタイムで“動的管理”できるサプライヤーが選ばれる傾向が加速すると考えられます。

コミュニケーションと“協業的KY”の重要性

需給ショック時に真に頼れるのは、“ふだんから腹を割って話せる”信頼関係です。

データ連携・リスク共有・急な供給要請にも柔軟に応えてもらえるサプライヤーとは、「定例会」だけでなく、“現場同士”が一体となった改善活動も活発に行われ始めています。

また、サプライヤー側もバイヤー視点を学び、こうした新しい購買行動に先んじて対応できると大きな強みとなります。

現場発想でシミュレーション発注を進めるためのヒント

“ムダな在庫０”より“確実な供給安定”を中長期で考える

最適化は決して“在庫ゼロ化”ではありません。

むしろ、想定外のリスクが起こったときに「これだけは守る」というコアライン（最小限の安全在庫）を持ちつつ、過剰なムダ撲滅に取り組むことが肝要です。

言い換えれば“バランス最適化”です。

地道な現場データ整備＋サプライチェーン全体の共通言語化

データ整備とその活用が、現場力向上の第一歩です。

同時に、調達・生産・物流・営業など、部門横断で在庫・需要・供給を「共通言語」で見える化できる体制づくりが今後さらに重要になります。

「現場現物現実」をベースに全社でデジタル共通基盤をつくり、属人性から脱却することが、シミュレーション発注定着のカギです。

まとめ：製造業の未来を切り拓くシミュレーション思考

製造業における安全在庫の最適化とシミュレーション発注プロセスは、今や単なる“先進的手法”以上の意味を持ちます。

昭和的な属人的マネジメントから、データ・論理・現場協働による新時代の調達運用へシフトすることで、需要ショックにもブレない柔軟性と強靭性を獲得できます。

すぐに全てをデジタル完結にするのは難しくとも、「まず現場データの一元管理」「想定されるシナリオを一つでも多く議論する」「サプライヤーと腹を割った協業」という小さな挑戦から始めてみてはいかがでしょうか。

変化が激しい今だからこそ――現場の“知恵”と最新テクノロジーを掛け合わせ、製造現場に新たな地平線を拓く挑戦を、ぜひ進めていきましょう。