AIアナリティクス

🔄 Quick Recall: 前のレッスンでコスト最適化——TCO分析、パレート分析、品質を維持しながらの7つの削減テクニック——を学んだ。最適化を続けるには結果を測定する必要がある。これからKPIの設定とAIによるデータ分析を学ぶ。

サプライチェーンの必須KPI

KPIは3つのカテゴリに分類される：

受注フルフィルメント

在庫

サプライヤー

✅ Quick Check: なぜ「在庫回転率が高い＝良い」とは限らないのか？ 在庫回転率が非常に高い場合、在庫が少なすぎて欠品リスクが増大している可能性がある。回転率と欠品率をセットで見ることが重要で、回転率が上がると同時に欠品率も上がっていたら、在庫を絞りすぎているシグナルだ。

ダッシュボードの設計

効果的なサプライチェーンダッシュボードには以下の要素を含める：

トップセクション（一目で全体像）：

• 今月の注文数、売上、納期遵守率
• 前月比、前年比の変化

メインセクション（詳細分析）：

• 在庫KPIチャート（回転率、欠品率のトレンド）
• サプライヤーパフォーマンス比較
• コストの内訳と推移

アラートセクション（要注意事項）：

• 目標を下回っているKPI
• 急激な変化があった項目
• 対応が必要なアクション

スプレッドシートで作成する場合：

Google SheetsまたはExcelで以下のダッシュボードを
作成する方法を教えてください：
- データ入力シート：[KPIリスト]
- 自動計算：前月比、目標との差
- 可視化：折れ線グラフ（トレンド）、
  棒グラフ（比較）
- 条件付き書式：目標未達は赤、達成は緑

AIによるデータ分析

AIはサプライチェーンデータの分析を4つの方法で支援する：

1. 自然言語分析

以下のサプライチェーンデータを分析し、
経営者向けのサマリーを作成してください：
[データをペースト]

含めるべき項目：
1. 主要KPIの状況（良好/注意/要改善）
2. 前月からの主な変化とその原因の推定
3. 今月の推奨アクション（優先度順）

2. 異常検知

以下の6ヶ月間のサプライチェーンデータで
異常値を検知してください：
[データをペースト]

通常の変動範囲を超える値にフラグを立て、
考えられる原因と調査すべきポイントを
提案してください。

3. 自動レポート生成

以下のKPIデータから週次サプライチェーン
レポートを作成してください：
[データをペースト]

フォーマット：
1. エグゼクティブサマリー（3行）
2. 主要指標の表
3. 今週のハイライト/懸念事項
4. 来週のアクションアイテム

4. 予測アラート

以下のデータのトレンドに基づいて、来月
目標を下回る可能性があるKPIを予測して
ください：
[データをペースト]

各リスクに対する予防策も提案してください。

週次レビュープロセス

データを集めるだけでは意味がない。週30分のレビューでデータを意思決定に変える：

毎週月曜日（30分）：

1. ダッシュボード確認（5分）— 全KPIを一覧、赤信号の項目を特定
2. 異常の深掘り（10分）— 目標未達のKPIについて原因を調査
3. AIサマリー生成（5分）— AIにデータ分析と推奨アクションを依頼
4. アクション決定（10分）— 今週取るべき具体的な対策を3つ以内に絞る

Key Takeaways

• サプライチェーンKPIは受注フルフィルメント、在庫、サプライヤーの3カテゴリで設定し、KPI間の相関関係（回転率と欠品率など）をセットで監視する
• ダッシュボードは複数のKPIを一画面に集約し、個別レポートでは見逃す関連性とトレンドを可視化する
• AIは自然言語分析、異常検知、自動レポート生成、予測アラートの4つの方法でデータ駆動の意思決定を支援する
• 週30分の定期レビュー（ダッシュボード確認→異常深掘り→AI分析→アクション決定）でデータを継続的な改善サイクルに変える

Up Next: 最終レッスンでは、コース全体の知識を統合してサプライチェーンを実際に最適化する総合演習に取り組む。