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グローバルPSI：産業別要件と基幹システムのあるべき姿

― 産業横断の需給最適化・詳細要件と基幹システムのあるべき姿 ―

産業別の特徴分析 ／ 詳細要件 ／ 設備装置の部品安定供給 ／ 基幹システム要件

2026年7月

本資料は、複数国・複数拠点にまたがるグローバルなPSI（生産・販売・在庫）計画について、産業を横断してその要件とあるべき姿を解説する。需要変動が大きくスピードが問われる消費財から、部品の安定供給が競争力を左右する設備装置まで、産業特性ごとの特徴と要件を掘り下げ、それらを支える基幹システム（ERP／計画基盤）が「どうあるべきか」を論じる。あわせて、構築・導入時に定義すべき機能・非機能の詳細要件を体系化する。SCM・生産管理・IT企画の実務者を主な読者に想定している。

目次

・第一章　グローバルPSIとは何か

・第二章　消費財のグローバルPSI（需要変動型の代表例）

・第三章　産業別に見るグローバルPSIの特徴分析

・第四章　基幹システムはどうあるべきか

・第五章　グローバルPSI基盤 導入ロードマップ

・第六章　先進事例に学ぶ グローバルPSIのあるべき姿

・第七章　グローバル企業のPSI/IBP事例研究（企業別・産業別）

・第八章　グローバルPSIの詳細要件（機能・非機能）

・第九章　結論

第一章　グローバルPSIとは何か

1-1　PSIの基本とグローバル化の含意

PSIとは Production（生産・入庫）・Sales（販売・出庫）・Inventory（在庫）を時間軸で一体管理する需給調整の考え方である。「期末在庫＝期首在庫＋入庫（P）−出庫（S）」という恒等式を全期間・全SKU・全拠点で成立させ、過剰と欠品を先読みして防ぐ。これを国内単一拠点でなく、複数国・複数拠点・複数通貨のネットワークで回すのがグローバルPSIである。

・国内PSIとの違い：長い輸送リードタイム、関税・貿易規制、需要地と供給地の地理的乖離、多通貨・多単位

・加わる要素：拠点間配分計画（DRP）、グローバル在庫の一元可視化、地政学・供給途絶リスクへの備え

1-2　なぜ消費財がグローバルPSIの最前線なのか

数ある産業の中でも、消費財はグローバルPSIの難しさと価値が最も先鋭に現れる領域である。多数のSKUを世界中の多チャネルで販売し、需要が販促・季節・トレンドで急変し、製品ライフサイクルが短い。この「速く・多く・読みにくい」需要に、地理的に離れた生産・在庫を同期させる必要があるため、消費財は高度なグローバルPSIの実験場かつ牽引役となっている。世界の消費財市場は2025年時点で約3.4兆ドル規模とされる。

? 消費財で確立されたグローバルPSIの手法（デマンドセンシング・オムニチャネル在庫・MEIO）は、他産業へ波及する「先行指標」となる。本資料が消費財を中心に据える理由もここにある。

第二章　消費財のグローバルPSI（需要変動型の代表例）

2-1　消費財サプライチェーンの特性

消費財のグローバルPSIを理解するには、まずその需要・供給の特性を押さえる必要がある。一般的な製造業に比べ、需要変動が大きく、意思決定の速さが競争力に直結する。

・多SKU・多ブランド：味・容量・パッケージ違いで品目数が膨大。予測単位が細かく管理が複雑

・短い製品ライフサイクル：新製品導入(NPI)と終売(EOL)が頻繁。立ち上げ・刈り取りの在庫設計が重要

・販促・季節・トレンド変動：セール・新CM・SNSバズで需要が数倍に急変する

・オムニチャネル：店舗・EC・卸・D2Cなど複数チャネルへ、同じ在庫を最適配分する必要がある

・鮮度・賞味期限：食品・飲料ではFEFO（先失効先出し）による鮮度管理と廃棄削減が必須

2-2　需要駆動（Demand-Driven）とデマンドセンシング

消費財のグローバルPSIの起点は、精度の高い需要予測である。過去実績だけでなく、リアルタイムの市場シグナルを取り込む「デマンドセンシング」で、局所的・短期的な需要変動を捉える。

・内部データ：出荷・受注・販促計画・価格。自社の計画情報

・外部データ：POS（店頭販売実績）・在庫・気象・マクロ経済・SNSセンチメント。実需に近い信号

・AI予測：これらを機械学習が統合し、地域・チャネル・SKU単位の短期需要を高精度に予測する

? 消費財のPSIは「出荷ベース」でなく「消費ベース（POS/実売）」に近づけるほど精度が上がる。川下の実需データを川上の生産・調達へ共有することが、ブルウィップ効果の抑制に直結する。

2-3　グローバル需給の同期 ― 集中生産と地域需要の調整

消費財では、規模の経済を狙った集中生産（マザー工場）と、各国のローカル需要の間に地理的・時間的なギャップが生じる。グローバルPSIはこのギャップを、拠点間配分（DRP）と戦略在庫の配置で埋める。

・DRP（拠点間配分計画）：中央倉庫→地域DC→顧客へ、どの拠点にどれだけ配分・補充するかを計画する

・リスクプーリング：上流に在庫を集約し変動を相殺、総在庫を抑えつつ地域の欠品を防ぐ

・輸送中在庫の管理：海上輸送など長LTの在庫を可視化し、先読みで補充を判断する

2-4　販促・新製品導入・終売のPSI

消費財に特有の難所が、販促（プロモーション）・新製品導入（NPI）・終売（EOL）の需給管理である。いずれも需要が非定常で、通常の予測ロジックが効きにくい。

・販促PSI：販促効果を織り込んだ需要予測と、事前の増産・在庫積み増し。売れ残りと欠品の両リスクを管理

・新製品導入（NPI）：実績のない需要をアナロジー（類似品）で予測し、初期在庫を設計。立ち上がりを見て機動的に調整

・終売（EOL）：残在庫を売り切るための減産・在庫消化計画。廃棄損を最小化する出口設計

2-5　オムニチャネル在庫と鮮度管理

・オムニチャネル在庫：店舗・EC・DCの在庫を一元可視化し、チャネル横断で最適引き当て（Available-to-Promise）を行う

・鮮度・FEFO：賞味期限の近いロットから引き当て、廃棄を抑制。期限切れ前の値引き・転用を計画に織り込む

2-6　消費財の在庫削減アプローチ

・MEIO（多段階在庫最適化）：中央〜地域〜店舗の多段階ネットワークを一体で最適化し、総在庫を10〜30%削減

・ポストポーンメント（延期化）：共通の半製品で保持し、包装・ラベルを需要確定後に最終化。SKU別在庫を圧縮

・セグメント別在庫方針：ABC/XYZで売れ筋は薄く速く、死に筋は最小化。販促品は別枠管理

【取り組み事例】 グローバル消費財メーカー：POS実売データを取り込んだデマンドセンシングと、多段階のMEIO、月次S&OPを組み合わせたグローバルPSIを構築。販促・季節変動の大きいカテゴリで過剰在庫リスクを30%以上低減しつつ、店頭欠品（棚落ち）を抑制した。

2-7　消費財PSIの主要KPI

KPI 定義 消費財での意味
充足率 / OTIF 要求に対する即納・納期遵守率 棚欠品を防ぎブランド価値と小売関係を守る
予測精度（MAPE/bias） 需要予測の誤差 PSIの土台。販促・NPIで特に重要
在庫日数（DOS） 平均在庫÷1日出荷 鮮度と運転資本。短いほど身軽
廃棄率 期限切れ・陳腐化損 食品で重要。FEFOと予測精度で抑制
現金化速度（CCC） 在庫＋売掛−買掛の日数 運転資本効率。経営指標に直結

第三章　産業別に見るグローバルPSIの特徴分析

消費財で磨かれたグローバルPSIの手法は、他産業にも応用されるが、産業ごとに製品特性・規制・需要パターンが異なるため「重視すべき機能」が変わる。主要産業を横断的に比較する。

産業 需要・製品特性 PSIで重視する機能 在庫の勘所 基幹システムの重点
消費財(CPG) 多SKU・販促/季節・短命・オムニ デマンドセンシング／DRP／FEFO 売れ筋は薄く速く、死に筋最小 需要計画＋実需連携＋在庫最適化
医薬・医療 厳格規制・トレーサビリティ・温度 ロット/有効期限・FEFO・供給責任 安全在庫厚め、欠品を厳禁 ロット/シリアル・GxP・規制対応
自動車 JIT/JIS・内示と確定の二層 内示計画・かんばん・平準化 工程間在庫を極小化 EDI・生産同期・多階層連携
産業機械・設備 受注生産(ETO)・長納期・PJ型 多年度予測・長納期先行手配 完成品最小、長納期/保守部品を戦略在庫 プロジェクト在庫・部品表複雑性
エレクトロニクス 超短命・部品調達難・価格下落 部品供給確保・需給応答 陳腐化リスク回避、回転最優先 部品調達・供給応答・ATP
化学・プロセス 連続/バッチ・装置制約・副産物 能力制約計画・レシピ・バッチ 装置稼働と在庫のバランス 工程指図・バッチ・能力計画

3-1　医薬・ライフサイエンス ― 規制と供給責任

医薬・医療機器は、厳格な規制・完全なトレーサビリティ・コールドチェーン（温度管理）を前提とする。ロットと有効期限の管理、FEFO（先失効先出し）、シリアライゼーション（個体識別）が必須であり、欠品が患者の生命に直結しうるため、安全在庫は他産業より厚めに設定し、コンプライアンスをコスト効率より優先する。

・ロット/有効期限・FEFO：期限切れ廃棄を抑えつつ品質と鮮度を担保する

・供給責任（サービスレベル最優先）：欠品＝患者影響のため、高い充足率を維持する

・コールドチェーン：温度逸脱の可視化と、逸脱時の在庫隔離・追跡

・規制対応：GxP・シリアライゼーション（偽造防止）・監査証跡をシステムで担保

・高不確実性への備え：需要急増・原料不足・生産能力不足を前提に、シナリオで複数案を用意

? 事例からの示唆：J&J（第七章）が示すように、医薬のPSI担当者は「計画作成者」ではなく「不確実性下の意思決定支援者」である。多段階在庫最適化（MEIO）とシナリオドリブンIBPを組み合わせ、規制順守と供給責任を両立させることが、この産業のPSIの要諦となる。

3-2　自動車 ― 内示と確定の二層計画とサプライヤー統合

自動車は完成車メーカーの生産計画に同期したJIT/JIS供給が基本であり、中長期の「内示（フォーキャスト）」と短期の「確定オーダー」を二層で扱うPSIが求められる。多階層のサプライヤー網全体で需要を平準化し、かんばんによる逐次補充で工程間在庫を極小化する。近年は半導体不足に象徴されるように、「効率（在庫最小）」と「強靭性（供給途絶への備え）」の両立が新たな論点となっている。

・内示と確定の二層計画：長期内示で能力・部材を準備し、短期確定で実行に落とす

・生産平準化（Heijunka）：需要の山谷をならし、サプライヤーへの変動伝播（ブルウィップ）を抑える

・かんばん・逐次補充：工程間・サプライヤー間の在庫を最小化する

・EDI連携：OEM〜Tier1〜Tier2の受発注・かんばん情報をリアルタイムに連携（生命線）

・多階層の可視化とリスク管理：Tier2/3の供給リスク・単一供給・地政学リスクを可視化する（半導体不足の教訓）

・トレーサビリティ：バッチ/シリアルによるリコール・品質追跡

? 事例からの示唆：Toyota（第七章）が示すのは「完璧な予測より、需給変化への対応速度」である。自動車PSIの本質は在庫を持つことではなく、実需連動（Pull）と、異常時の迅速なリカバリー能力にある。さらにCisco型の多階層サプライヤー可視化が示すとおり、グローバルでは自社工程管理以上に「サプライヤー統合」がPSIの成否を左右する。

3-3　エレクトロニクス・ハイテク ― 超短命と部品調達の二律背反

エレクトロニクス／ハイテクは製品ライフサイクルが極めて短く、価格下落も速い。そのため陳腐化リスクの回避と在庫回転の最大化が至上命題となる。一方で、半導体など重要部品の調達難・長納期への備えも不可欠であり、「部品はしっかり確保しつつ、完成品は作りすぎない」という相反を同時に管理する難しさがある。

・陳腐化回避：需給応答を高速化し、旧モデルの在庫を残さない（回転最優先）

・重要部品の供給確保：半導体等の長期能力予約・複社化・戦略在庫

・需給応答（Response）：需要変化に対する供給の即応。ATP/割当で不足時の配分を制御

・短サイクルPSI：週次〜日次で需給を再計画し、市場変化に追随する

? 事例からの示唆：Apple（第七章）は発売の1年以上前から半導体・ディスプレイ・EMSの能力を予約し、供給不足時は均等配分でなく利益・戦略的重要度で配分する。Samsungは多くが月次の中で"週次"再計画を行う。ハイテクPSIの示唆は「上流の能力確保（長期）」と「下流の高速再計画（週次）」の二段構えにある。

3-4　化学・プロセス ― 装置制約・バッチとデータ統合

化学・プロセス産業は、連続／バッチ生産・装置の能力制約・レシピ・副産物・危険物という固有の制約を持つ。装置の稼働率と在庫のバランスを取りつつ、原料〜中間体〜製品の多段階を能力制約下で計画する必要がある。需要予測の高度化だけでなく、能力計画とサプライヤー・顧客とのデータ連携が全体最適の鍵となる。

・能力制約計画：装置・反応器の能力を制約として供給計画を組む（作れる量の壁を織り込む）

・レシピ・バッチ管理：配合・工程指図（Process Order）・ロット/バッチ単位の計画

・副産物・連産品：主産物と同時に生成される副産物の需給を一体で管理する

・危険物・規制対応：貯蔵・輸送の規制、SDS（安全データシート）対応

・データ統合・物流最適化：サプライヤー・顧客とのデータ連携とJIT、輸送・積載の最適化

? 事例からの示唆：BASF（第七章）はビッグデータ・IoTとパートナーとのデータ統合で全体最適とJIT在庫を実現し、DowはAI需要予測と積載最適化で物流コストを約18%削減した。化学PSIの示唆は「装置制約の計画精度」に加え、「サプライヤー・顧客とのデータ統合」と「物流最適化」がコスト構造を大きく動かす点にある。

? 産業を貫く原則は同じ ―― 実需を捉え、需給を先読みし、必要な場所に必要なだけ在庫を置く。違いは「どの制約と機能を厚くするか」であり、その差が基幹システムの要件差として現れる。

3-5　設備装置・産業機械 ― 部品の安定供給を軸にしたグローバルPSI

設備装置（産業機械・プラント機器・半導体製造装置など）のグローバルPSIは、消費財とは対極的な特性を持つ。完成機は受注生産（ETO/MTO）で少量・長納期、需要は案件（プロジェクト）ベースで離散的である。しかし本当の勝負所は、完成機の計画そのものよりも「装置を構成する多数の部品 ―― とりわけ長納期部品・専用部品を、いかに切らさず安定供給し続けるか」にある。装置が止まれば顧客の生産ライン全体が停止するため、納入後の保守部品（サービスパーツ）の供給責任も極めて重い。

部品の安定供給に向けたPSIの要件

・部品レベルのPSI：完成機のPSIとは別に、部品レベルのPSIを回す。共通部品は複数案件・複数機種で需要を集約し、変動を相殺する

・長納期部品の先行手配：案件確定前でも需要予測・内示に基づき、クリティカルな長納期部品を先行発注する。BOMのボトルネック部品を特定しておく

・供給リスクの可視化と対策：単一供給源(Single Source)・専用部品・生産中止(EOL)部品のリスクを可視化し、複社購買・代替設計・ライフタイムバイ（最終一括購入）で備える

・戦略在庫（バッファ）：長納期・供給不安のある部品は戦略在庫として保有。上流に集約してリスクプーリング効果を得る

・保守部品計画：設置ベース（稼働台数・機種・経過年数）から故障を予測し、保守部品の需要を計画。地域の保守拠点へ配置する

・サプライヤーとの協調：内示共有・長期契約・VMIで部品供給を安定化する。自動車のJITとは異なり「長納期・少量・確実性重視」の協調が求められる

・設計と調達の連携：部品の共通化・標準化で部品点数を削減し、需要を集約して読みやすくする（設計段階からのPSI）

設備装置PSIの本質は「二層の需要」を分けて計画することにある。すなわち、新規装置向けの部品需要（案件連動・離散的）と、保守部品の需要（設置ベース連動・継続的）は性質が異なるため、別軸で予測・在庫設計する。

論点 消費財との違い 設備装置での対応
需要の性質 連続・大量 → 離散・少量（案件） 案件パイプライン＋内示で先読み
勝負所 棚欠品の回避 部品（特に長納期）の供給途絶回避
在庫の主役 完成品の回転 長納期部品・保守部品の戦略在庫
リスク 陳腐化・廃棄 単一供給・EOL・専用部品の供給断
サプライヤー 実需連動の高速補充 長期契約・内示共有・確実性重視

【事例イメージ】 産業機械・半導体製造装置メーカー：長納期部品の先行手配と共通部品の需要集約、EOL部品のライフタイムバイ、設置ベースからの保守部品予測をグローバルPSIに組み込み、装置の納期遵守率を高めつつ保守部品の欠品を抑制。「装置は売って終わりでなく、部品を供給し続けて初めて価値」という思想をPSIに反映した。

? 設備装置のグローバルPSIは「完成品をいかに作るか」以上に「部品をいかに切らさず供給し続けるか」が主題である。長納期部品の先行手配・供給リスクの可視化・保守部品の設置ベース予測の3点が、部品安定供給の柱となる。

第四章　基幹システムはどうあるべきか

グローバルPSIを回すには、基幹システムを「実行系ERP」「計画系（プランニング）」「可視化（コントロールタワー）」の三層で捉え、それらをマスタデータで貫くアーキテクチャが基本となる。

4-1　三層アーキテクチャ ― 実行・計画・可視化

レイヤー 役割 代表ソリューション PSIでの機能
計画系（Planning） 需給計画・在庫最適化 SAP IBP等のAPS 需要予測・S&OP・MEIO・供給応答
実行系（ERP） 受発注・在庫・生産・原価 SAP S/4HANA MRP・在庫・生産・調達・出荷の実行
可視化（Control Tower） 監視・アラート・意思決定 Supply Chain Control Tower 全体可視化・異常検知・再計画連携

4-2　実行系ERP（S/4HANA）に求められる要件

計画で決めた需給を実際に回すのが実行系ERPである。グローバルPSIの土台として、次の能力が求められる。

・単一の真実（Single Source of Truth）：在庫・受注・生産のデータを一元管理し、リアルタイムに参照できる

・リアルタイムMRP（MRP Live）：夜間バッチでなく、HANA上で高速に所要量計算を行い需給変化に即応する

・高度なATP（aATP）：オムニチャネルの在庫引き当て・出荷可否をリアルタイムに判定する

・需要駆動補充（DDMRP）：バッファに基づく需要駆動の補充で、変動に強い実行を実現する

・物流実行（EWM/TM）：倉庫（EWM）・輸送（TM）を統合し、グローバル物流を実行系で支える

・多拠点・多通貨・多言語：グローバル展開に必要な国際対応と、貿易（GTS）連携

4-3　計画系（IBP／APS）に求められる要件

PSIそのものを高度化するのが計画系（Advanced Planning System）である。実行系ERPだけでは将来の需給シミュレーションや多段階最適化はできないため、専用の計画基盤が必要となる。

・需要計画・デマンドセンシング：統計＋AIで需要予測。POS・外部データを取り込む

・S&OP／IBP：需要・供給・財務を単一計画に統合し、月次で経営を巻き込み需給ギャップを合意する

・在庫最適化（MEIO）：ネットワーク全体で安全在庫を最適配置し、総在庫を削減する

・供給・応答計画（Response & Supply）：制約を考慮した供給計画と、需要変化への即応

・コントロールタワー：IBPの各コンポーネントを束ね、供給途絶などの異常を可視化・通知する

? 実行系ERP（S/4HANA）と計画系（IBP）は役割が異なり、両輪で機能する。ERPは「今を正確に回す」、計画系は「将来を最適に読む」。この二層を疎結合に連携させるのがグローバルPSI基盤の要諦である。

4-4　マスタデータ ― すべての土台

どれほど高度な計画・実行システムを入れても、マスタデータの品質が低ければ機能しない（Garbage In, Garbage Out）。グローバルPSIの成否は、実はマスタ整備で8割決まると言っても過言ではない。

・整備対象：品目マスタ・BOM・拠点/階層・リードタイムとばらつき・現在庫/輸送中・実需履歴・発注制約（MOQ等）

・グローバル統一：品目コード・単位・カレンダー・通貨の標準化。拠点間で「同じ品目が別コード」を排除する

・ガバナンス：マスタの登録・変更ルールと責任を定め、データ品質を継続的に維持する（MDM）

4-5　グローバル基幹システムのアーキテクチャ選択

グローバル展開では、基幹システムの配置方針も設計課題となる。単一集約と分散＋統合のトレードオフを、事業構造に応じて選ぶ。

・単一インスタンス（Single Instance）：全世界を1つのERPに集約。データ統一・可視性◎、導入・統制の難度は高い

・分散＋統合：地域ごとにERPを持ち、計画系（IBP）とコントロールタワーで統合。柔軟だが連携設計が要

・Two-tier ERP：本社はS/4HANA、子会社・地域は軽量ERP（クラウド）とし、計画層で束ねる現実的な折衷案

4-6　産業別に基幹システムで重視すべき点

産業 実行系ERPの重点 計画系の重点
消費財 aATP・オムニ在庫・FEFO デマンドセンシング・販促計画・MEIO
医薬・医療 ロット/シリアル・GxP監査証跡 有効期限計画・供給責任・規制対応
自動車 EDI・生産同期・かんばん 内示/確定の二層・平準化計画
産業機械 プロジェクト在庫・複雑BOM 多年度予測・長納期部品計画

4-7　将来像 ― AI・デジタルツイン・自律型SCM

基幹システムの将来は、AIとデジタルツインによる「自律型サプライチェーン」へ向かう。需要をリアルタイムにセンシングし、デジタルツイン上でシナリオを試算し、一定範囲は人手を介さず自動で補充・再計画するレベルへ進化していく。消費財はこの最前線にある。

第五章　グローバルPSI基盤 導入ロードマップ

フェーズ 取り組み 消費財での優先ポイント 基幹システム
第1: 可視化 グローバル在庫・需給の一元可視化 全チャネル在庫の見える化 ERP統合・BI・Control Tower
第2: PSI統合 生販在をPSIで統合・S&OP開始 販促/NPIを含む需給合意 IBP（需要・S&OP）
第3: 在庫最適化 安全在庫の統計化・MEIO 売れ筋/死に筋の差別化・FEFO IBP（在庫最適化）
第4: 自律化 AI予測・デマンドセンシング・自動補充 実需連動の自動補充 IBP＋AI＋Control Tower

5-1　成功要因と落とし穴

・マスタ品質が最優先：計画も最適化もマスタの質に比例。ツール導入前にデータ整備を

・プロセスと組織：営業・生産・SCM・経営が同じPSI/S&OPで合意する運用の型づくりが本丸

・段階導入：いきなりAI/MEIOを狙わず、可視化→PSI統合を土台に固めてから高度化する

・二重管理の回避：実行系と計画系、本社と地域で「どちらを正とするか」を明確に設計する

⚠ 基幹システムは目的ではなく手段。高度な計画エンジンを入れても、需給合意のプロセスとマスタ整備がなければ機能しない。「仕組み（PSI/S&OP）→データ→システム」の順で土台を固めることが、遠回りに見えて最短である。

第六章　先進事例に学ぶ グローバルPSIのあるべき姿

第一章では「なぜグローバルPSIが必要か」を述べた。本章では一歩進めて「では、どうあるべきか」を、世界の先進消費財・家電メーカーの取り組みを研究しながら具体化する。先進企業の事例を分析すると、グローバルPSIのあるべき姿は、次の5つの設計原則に集約される。

6-1　あるべき姿 ― 5つの設計原則

原則 内容 事例に見る根拠
① 単一計画（One Plan） 全機能が同じ1つの計画を見る 大手日用品：35→20プロセスに集約
② 計画レイヤーの階層化 戦略(3年)〜戦術(年)〜実行(週)を連動 大手食品:3年+1年+週次バケット
③ 定例サイクル(リズム) 月次S&OP/IBP＋週次実行の規律 食品大手:18ヶ月MBPの月次運用
④ グローバル標準×地域実行 標準プロセスと現地裁量の両立 Planning CoE＋地域チーム
⑤ 予測・シナリオの高度化 予測分析・デジタルツインで先読み 家電大手:物流網デジタルツイン

? これら5原則は独立ではなく積み上げの関係にある。①単一計画という土台の上に、②階層化と③リズムで運用の型を作り、④CoEで標準と現地を両立させ、⑤予測・デジタルツインで先読み力を高める。

6-2　事例研究① 単一計画への統合 ― 大手日用品メーカー

あるグローバル大手日用品メーカー（CPG）は、長年の拡大の中でサイロ化した多数の計画プロセスと重複する役割に悩まされていた。同社はこれを「1つのシステム・1人のプランナー・1つのエンドツーエンド計画」という思想で根本から再設計し、35あった計画プロセスを20へ集約。さらに、定期的（periodic）な計画から、需給変化に応じて絶えず更新する「連続（continuous）計画・実行」へと移行した。

・要点：機能ごとにバラバラの計画を持つとPSIは破綻する。「単一計画・単一の真実」への統合が最初の土台

・役割の明確化：需要・供給・在庫の責任を1つの計画上で明確にし、重複と縄張りを排除

・連続化：月次バッチの計画から、実需変化に追随する連続的な計画・実行へ

【学び】グローバルPSIの出発点は高度なAIではなく「計画とプロセスの統合」である。まず単一計画に束ね、役割を定義し、連続的に回す型を作ることが、その後のすべての高度化の前提となる。

6-3　事例研究② 計画レイヤーの階層化と定例リズム ― 大手食品・飲料メーカー

複数の大手食品・飲料メーカーは、計画を単一の粒度で持つのではなく、時間軸で階層化して運用している。ある企業は「3年の長期計画＋1年の精緻な計画＋週次バケットの予測」という三層を連動させ、別の企業は18ヶ月ホライズンの月次事業計画（MBP）を軸に、予測分析（Predictive Analytics）をS&OPの主要インプットとして全世界に展開している。

・計画レイヤー：遠期は大枠（戦略）・近期は精緻（実行）と、ホライズンで粒度を変える

・定例リズム：月次のS&OP/IBP（需要→供給→需給調整→経営レビュー）を規律として回す

・予測分析の組み込み：統計・AIによる需要予測を、人手の合意プロセスの土台に据える

【学び】あるべきPSIは「1つの計画」であると同時に「階層化された計画群」である。戦略・戦術・実行のレイヤーを月次・週次のリズムで連動させることが、遠期の方向性と近期の即応性を両立させる。

6-4　事例研究③ デジタルツインとコントロールタワー ― 大手家電・物流機器メーカー

計画の高度化の最前線が、デジタルツインとコントロールタワーである。ある大手家電メーカーは、世界188拠点に及ぶ完成品物流ネットワークのデジタルツインを構築し、倉庫の立地・規模・サービスレベルやネットワーク構成をシミュレーションして最適化している。また物流機器大手は、AIコントロールタワーをデジタルツイン上に実装し、モノとオーダーの流れをリアルタイムに監視・制御している。

・コントロールタワー：グローバルの需給・在庫・輸送を一元監視し、異常を即座に検知・通知する

・デジタルツイン：ネットワークや需給を仮想空間に複製し、実行前にWhat-if（拠点統廃合・供給途絶）を試算

・先読み計画：過去データ依存の計画から、シナリオを試して動的に調整する前向きの計画へ

【学び】成熟したグローバルPSIは「起きてから対応する」のではなく「起きる前にデジタルで試す」。コントロールタワーで可視化し、デジタルツインでシナリオを検証することが、供給途絶への強靭さを生む。

6-5　あるべきオペレーティングモデル（組織・プロセス・ガバナンス）

これらの事例を統合すると、グローバルPSIのあるべきオペレーティングモデルは次のように描ける。

・組織：グローバルの計画標準・手法・人材育成を担う「Planning CoE（Center of Excellence）」と、各地域の実行チームの二層。標準は中央、実行は現地という役割分担

・プロセス：月次IBP（需要レビュー→供給レビュー→需給調整→経営レビュー）と、週次のPSI更新・例外対応を連動

・ガバナンス：単一の真実、KPIの共通定義、需給ギャップ時の意思決定権限を明確化

・人材：デマンドプランナー／サプライプランナーの役割を定義し、属人化を排してナレッジを継承する

レイヤー ホライズン 主な担当 主なアウトプット
戦略計画 3〜5年 経営・SCM戦略 ネットワーク設計・能力投資
戦術計画(S&OP/IBP) 12〜18ヶ月 Planning CoE・事業 需給合意・在庫方針・財務整合
実行計画(PSI) 週次〜日次 地域実行チーム 拠点別の生産・配分・補充

6-6　あるべき姿への成熟ステップ

事例が示すのは、あるべき姿は一足飛びに実現しないということである。次の順序で成熟させる。

・第1歩：計画とプロセスを単一計画へ統合し、役割を明確化する（事例①）

・第2歩：計画を戦略・戦術・実行に階層化し、月次S&OP＋週次実行のリズムを確立する（事例②）

・第3歩：Planning CoEを設立し、グローバル標準と地域実行を両立させる

・第4歩：予測分析・コントロールタワー・デジタルツインで先読みと即応を高める（事例③）

⚠ 順序を飛ばさない。デジタルツインやAIは最終段階の高度化であり、単一計画・定例リズム・CoEという土台なしに導入しても機能しない。事例企業も、まず計画統合と運用規律を固めたうえで先端技術へ進んでいる。

第七章　グローバル企業のPSI/IBP事例研究（企業別・産業別）

グローバル企業のPSIは、今や単なる需給調整ではなく、経営・財務・営業・SCMを統合するIBP（Integrated Business Planning）へと進化している。名称は各社で異なるが、「需要予測 → 供給計画 → 在庫最適化 → 経営判断」の統合プロセスは共通する。本章では、消費財・医療・化学・自動車／製造・デジタルの各領域から、実名の先進企業事例を整理する。

7-1　先進PSI/IBPに共通する5つの成功要因

成功要因 内容
① 単一計画（One Number Plan） 営業・生産・財務が同じ1つの計画を使う
② シナリオプランニング 需給変動時に即座に代替案を比較する
③ デジタルツイン／コントロールタワー グローバル需給をリアルタイムに可視化する
④ AI需要予測（デマンドセンシング） POSや市場シグナルを予測へ反映する
⑤ 経営会議への直結 月次PSI/IBPが経営意思決定の場になる

? 先進企業の到達点は「PSI＝在庫管理」ではなく「IBP＝経営統合プロセス」。KPIも在庫中心から、利益・キャッシュ・サービスレベル・ROICへと移っている。

7-2　消費財（FMCG）― 需要センシングとIBPの先端

P&G ― 利益主導のBusiness S&OP

・Demand-Driven Supply Network：需要予測に頼らず、POS・小売在庫・プロモーション情報を直接取り込み、需要発生から供給までを連結。在庫削減・欠品削減・キャッシュ改善を同時実現

・Business S&OP：PSI会議がSCM会議ではなく「経営会議」。売上・利益・サービスレベル・キャッシュを議論する

・学び：営業主導ではなく"利益主導PSI"になっている

Unilever ― Connected Supply Chainとデジタルツイン

・E2E統合：Demand Creation・Planning・Fulfillment・Customer Serviceを一気通貫で連結

・デジタルツイン：サプライチェーン全体を仮想空間に再現し、需給変更の生産・在庫・物流への影響を即時試算

・コントロールタワー：「何が起きているか」でなく「これから何が起きるか」を管理

・学び：計画を作ることでなく"計画変更を高速で行うこと"が目的

Nestlé ― Demand SensingとSKU集中

・Demand Sensing：POS・市場データを短期需要予測に反映し即応性を高める

・SKU集中管理：物流危機時にCore SKUを優先し生産を集中

・Supply Chain Control Tower：地域全体の輸送を一元管理（予測ETA・キャリア実績・可視化）

・学び：予測精度向上より"SKUを絞る経営判断"の効果が大きい

Coca-Cola ― CDSPとサービスレベル管理

・CDSP（Customer Demand & Supply Planning）：Demand Planning・S&OP・Supply Planning・在庫最適化を単一基盤で運営

・AI需要予測＋シナリオ：機械学習予測に気温変化や販促を織り込み需要急変に即応

・デジタルツイン：物流・倉庫の仮想モデルで設備投資・容量を検討

・学び：PSI＝在庫管理ではなく"PSI＝サービスレベル管理"

7-3　医療・ライフサイエンス ― Johnson & Johnson（J&J）

医薬品・医療機器・消費財を持ち、不確実性が非常に高い中でIBPを運営するJ&Jは、製造業の経営統合型PSIの範型として最も参考価値が高い。同社はOMPをパートナーに全社変革「APT 2.0（Advanced Planning Transformation 2.0）」を推進している。

・3Aフレーム：Automate（例外ベース計画へ・定型業務自動化）／Anticipate（AI・MLで需要変動を予測）／Accelerate（部門横断のE2E整合で意思決定を加速）

・シナリオドリブンIBP：需要急増・原料不足・生産能力不足を前提に、IBP会議で複数案を比較する

・在庫最適化：多段階在庫最適化（MEIO）でグローバル在庫を最適管理

・AI活用：AIアシスタント・セルフサービス分析・コントロールタワーを整備

【学び】J&Jでは「PSI担当者は計画作成者ではなく"意思決定支援者"」と位置づけられている。サービスレベル向上・反復業務削減とともに、計画を商業・財務目標に密接に整合させている。

7-4　化学 ― BASF ／ Dow

装置・連続/バッチ生産・副産物・危険物という制約を持つ化学産業でも、データ駆動の需給計画が進む。

・BASF：Smart Supply Chain（ビッグデータ・IoT・高度物流）で商流を最適化。顧客・サプライヤーとデータ連携し全体の透明性を高め、JIT在庫戦略で在庫と保管コストを圧縮

・Dow：AIアルゴリズムで過去データ・市場動向・顧客行動を分析し需要予測精度を向上。AI積載最適化により物流コストを約18%削減

・学び：化学では"装置稼働と在庫のバランス"が要。需要予測の高度化に加え、パートナーとのデータ統合とJIT/物流最適化が効く

7-5　自動車・産業機械 ― Toyota ／ P&W ／ Cisco ／ Samsung

Toyota ― 実需連動とリカバリー速度

・TPS（トヨタ生産方式）：Pull型・ジャストインタイムで実需に連動。販売計画より実需を重視

・異常検知：予測精度より"需給変化への対応速度"を重視。完璧な予測より迅速なリカバリー

Pratt & Whitney（P&W）― 能力計画中心のIBP

・長リードタイム：航空エンジンは部品調達LTが12〜24か月。月次需給・四半期・3〜5年生産計画を同時管理

・リスクベースPSI：重要部品にCapacity制約・Supplierリスク・在庫リスクをPSIの中で管理

・学び：製造業では"販売計画でなく能力計画（Capacity Planning）をPSIに組み込む"ことが重要

Cisco / Samsung ― サプライヤー統合と週次再計画

・Cisco：バーチャル製造（ほぼ外部委託）＋マルチティア可視化（Tier2・Tier3まで）。自社工場管理よりサプライヤー管理が重要

・Samsung：統合SCMセンターで世界の販売・生産・物流を統括し、多くが月次の中"週次"で需給を再計画。会議頻度を上げるだけで精度は大幅改善

7-6　デジタル系 ― Amazon ／ Apple ／ Inditex（ZARA）／ Dell

・Amazon：AI駆動需給（商品別・顧客別・地域別予測）とネットワーク在庫（倉庫単位でなく全世界在庫を一体管理）。PSI単位が工場や国でなく"サプライチェーンネットワーク"

・Apple：発売の1年以上前から半導体・ディスプレイ・EMSの生産能力を予約。供給不足時は均等でなく利益・戦略的重要度で配分（Supply Allocation）。"顧客公平"より"企業価値最大化"

・Inditex（ZARA）：日次に近いPSIで店舗販売情報を即時本部へ。あえて欠品を許容し"売れ残り"を最小化。PSIの目的は在庫を持つことでなく売れ残りを減らすこと

・Dell：Build to Order（受注後生産）で完成品在庫を極小化。サプライヤー在庫を工場周辺に配置。"在庫最適化"より"在庫責任の最適配置"

7-7　グローバルPSI成熟度と日本企業への示唆

以上を俯瞰すると、先進企業は強みの型で3グループに分けられる。

グループ 代表企業 強み
FMCG系 P&G・Unilever・Nestlé・Coca-Cola 需要予測・デマンドセンシング・IBP
製造業系 P&W・Cisco・Samsung・Toyota 能力計画・サプライヤー統合・リスク管理
デジタル系 Amazon・Apple AI・シナリオプランニング・ネットワーク最適化

製造業の経営視点で次世代グローバルPSIの全体像を掴むなら、次の5社の型を組み合わせるのが有効である。

・J&J（経営統合IBP）：シナリオ型の経営意思決定

・P&G（One Number Plan）：利益主導の単一計画

・Apple（能力確保）：長期の能力予約と戦略的配分

・Amazon（AI＋ネットワーク在庫）：ネットワーク単位の最適化

・Toyota（実需連動）：予測より対応速度

? 現在の先進企業は「PSI」ではなく「経営統合型IBP」を運営し、KPIも在庫から利益・キャッシュ・サービスレベル・ROICへ移っている。日本企業にとっては、過去案件・実績データという資産を活かしたAI需要予測と、PSIを"経営会議化"する組織設計が、実現可能で効果の大きい第一歩となる。

第八章　グローバルPSIの詳細要件（機能・非機能）

本章は、グローバルPSIを実際に構築・導入する際に定義すべき要件を、機能要件・非機能要件の観点で具体化する。要件定義やRFP作成のチェックリストとして活用されたい。産業により重み付けは変わるが、要件の枠組みは共通である。

7-1　データ・マスタ要件 ― すべての前提

グローバルPSIの精度は入力データの品質に完全に依存する。まず次のマスタ・データを、グローバルで統一された粒度・コード体系で整備することが要件となる。

データ項目 主な用途 整備の要点
品目マスタ 需給計画の単位 グローバル統一コード・単位・分類（同一品目の別コード排除）
BOM（E/M-BOM） 所要量展開・部品計画 共通部品の識別、設備装置は長納期部品の明示
拠点・階層 拠点間配分(DRP) 工場・DC・チャネルの階層とソーシング関係
リードタイム 安全在庫・先行手配 調達/生産/輸送のLTと"ばらつき"を実績で保持
在庫 引当・可視化 現在庫・輸送中・引当済を区別して一元管理
需要履歴 予測の土台 出荷・受注・POSを消費地点の粒度で蓄積
供給制約 実現可能な計画 能力・MOQ・カレンダー・関税を制約として保持

7-2　需要計画の要件

・予測手法：統計予測（移動平均・季節分解）＋機械学習＋デマンドセンシング（POS・天候・外部データ）を選択・併用できる

・予測階層：SKU×拠点×期間の多階層で予測し、上位集約・下位按分（トップダウン/ボトムアップ）を両立する

・非定常需要：販促・新製品導入(NPI)・終売(EOL)を通常予測と分けて扱える

・コンセンサス：営業・マーケの人手インプットを取り込み、需要の合意形成（One Number）を支援する

・精度管理：MAPE・バイアス・FVA（Forecast Value Added）で予測精度を継続測定できる

7-3　供給・在庫計画の要件

・供給計画：能力・部材・輸送の制約を考慮した供給計画（制約付き）と、需要変化への供給応答（Response）ができる

・安全在庫：サービスレベル別に安全在庫を統計計算（Z×σ×√LT）し、品目・拠点ごとに差別化できる

・多段階最適化（MEIO）：ネットワーク全体で在庫を最適配置し、リスクプーリングで総在庫を削減できる

・拠点間配分（DRP）：中央→地域→顧客への配分・補充を計画できる

・長納期・部品計画：設備装置向けに、長納期部品の先行手配と保守部品の設置ベース予測ができる

・シナリオ：需給・供給途絶・関税変更などのWhat-ifを試算・比較できる

7-4　実行・連携の要件

・ERP連携：受注・在庫・生産・調達・出荷を実行系ERP（S/4HANA等）と双方向連携できる

・同期方式：リアルタイム（イベント駆動）とバッチを、業務要件に応じて選択できる

・在庫引当：オムニチャネルのATP/aATP（出荷可否・引当）をリアルタイムに判定できる

・例外管理：欠品リスク・過剰・遅延を検知して自動アラートし、再計画へつなげられる

7-5　可視化・分析の要件

・コントロールタワー：グローバルの需給・在庫・輸送を一元監視し、異常を可視化・通知できる

・ダッシュボード：KPI（充足率・OTIF・在庫日数・予測精度）をドリルダウンで分析できる

・デジタルツイン：ネットワークや需給を仮想空間に複製し、実行前にシナリオ検証できる

7-6　非機能・ガバナンス要件

・グローバル対応：多国・多通貨・多言語・タイムゾーン・複数カレンダーに対応する

・性能：大量のSKU×拠点×期間の計算を実用的な時間で処理できる（計画実行の速度）

・セキュリティ・監査：権限管理・データアクセス制御・変更履歴（監査証跡）を備える

・マスタガバナンス（MDM）：マスタの登録・変更ルールと責任を定め、データ品質を継続維持する

・組織・プロセス：月次S&OP/IBPと週次実行のリズム、Planning CoEと地域実行の役割分担を運用要件として定義する

? 要件定義の落とし穴は「機能要件（何ができるか）」に偏り、「データ・非機能・運用（どう回すか）」を軽視すること。グローバルPSIはマスタ品質と運用プロセスで8割が決まる。機能一覧と同じ熱量で、データ整備とガバナンスを要件化すべきである。

第九章　結論

グローバルPSIの目的は、複数国・複数拠点にまたがる需給の不確実性のもとで、「必要な場所に、必要な量だけ」在庫を配置し、欠品と過剰を同時に抑えることにある。その最前線が消費財であり、デマンドセンシング・オムニチャネル在庫・MEIOといった手法が磨かれてきた。

これらを支えるのが、実行系ERP（S/4HANA）・計画系（IBP）・コントロールタワーの三層と、それらを貫くマスタデータである。産業ごとに重視すべき機能は異なるが、「実需を捉え、需給を先読みし、最適に配置する」という原則は共通である。基幹システムは、この原則を実行できるように三層で設計され、マスタで統一されているべきである。

? 最終メッセージ：グローバルPSIは「システムを入れれば実現する」ものではない。実需データ・需給合意プロセス・整備されたマスタという土台の上に、実行系と計画系の基幹システムが噛み合って初めて機能する。消費財の先進事例は、その統合こそが競争優位の源泉であることを示している。

（本資料はグローバルSCM／PSIの一般方法論、消費財（CPG/FMCG）の実務動向、SAP S/4HANA・SAP IBP等の基幹システム機能、および2025〜2026年の公開文献に基づき作成。数値は代表的な目安であり、実際の効果は業種・製品特性により異なる。）