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コラム｜SNSと需給
～インフルエンサーが与える、需給業務への影響とは～［2021.03.04］
昨今、経済・社会環境は急激に変化し続けています。それによっておこる社会課題やトレンドに対し、需要予測・需給計画は柔軟に対応していく必要があります。
そこで本コラムでは、需要予測・需給業務の担当者や最新のトレンドを学びたい方向けに、今後必要とされる需要予測・需給計画の取り組みやポイントについて、弊社コンサルタント独自の視点で解説します。
ＳＮＳと需給
私がまだ学生の頃（もう20年近く前になりますが笑）、電車に乗ると音楽を聴いたり、新聞や雑誌、書籍などを読んだりしている人がちらほらいる感じでしたが、今は周りを見ると、ほとんどの人がスマートフォンを使用していますよね。
MMD研究所が2020年2月に配信した『2019年版：スマートフォン利用者実態調査』（※）によると、スマートフォン所有者に最も良く利用するアプリを上位3種聞いたところ、SNSが28.7％と最も多くなっています。SNSは、スマートフォンの普及によって、瞬く間に利用者が増えてきました。
本コラムでは、こういった『スマフォファースト』と呼ばれる現代での、SNSと需給の関係について考えていきたいと思います。
需給の仕組み
『需給』とは、需要と供給のことです。将来に売れる量を計画し、現在の在庫状況や商品の調達リードタイムなどを考えながら、欠品しないように工場へ生産依頼したり、サプライヤーへ発注したりします。ここでは、製造メーカーを例に挙げて、一般的な需給の仕組みについて確認していきます。
消費者は、商品を提供する店舗で料金を支払うことで、商品を購入することができます。そうすると、店舗の在庫が減り、品薄になるとメーカーへ発注し、メーカーは店舗に対して商品を出荷します。
この時、メーカーの在庫がまだたくさんあれば問題ないですが、なければ工場に対し生産依頼を行います。このように、需給の仕組みにおいて、出荷は重要な情報であることがわかります。
では、SNSはこのような需給に対し、どういった影響を与えるのでしょうか。
SNSが与える需給への影響
SNSには多くのユーザーにフォローされている『インフルエンサー』が存在します。このインフルエンサーが、このメーカーの商品について良い内容を投稿すると、フォローしている大勢のユーザーに対し、一斉に強い購買意欲を与えるため、一気に店頭在庫がなくなり、メーカーへの発注が集中してメーカー在庫で欠品が発生してしまいます。メーカーはこれを回避するために、工場に対し緊急生産依頼を行いますが、工場にしてみると、急な生産計画の変更や残業対応、また資材の調達などに悩むことになります。また、緊急生産できたとしても、生産が終わってメーカー在庫が増えたころには、すでに消費者の購買意欲が薄まっていて、結局在庫過多となる場合もあります。また、店舗とメーカー間に卸が入るような販売形態の場合、流通在庫や卸の在庫も関連してくるため、さらに問題が複雑になってきます。
このように、SNSは需給に対し、大きな影響を与えることが分かったかと思います。では、どうすればこういった問題を解決できるのか、考えてみたいと思います。
SNSを活用した需給
先ほどの例の問題点を整理してみると、以下の２つが考えられると思います。
①複数のインフルエンサーが存在するが、不特定である
②メーカーが知らない間に、短期間で爆発的に話題が広がる（バズる）
つまり、これを解決するためには、インフルエンサーを特定し、メーカーが投稿をチェックができれば、今までより早く対応できるようになり、工場へも余裕を持った生産依頼が可能になる、ということが分かります。
では、どうやってインフルエンサーを見つけるのか。その方法の一つが、VOC（Voice of Customer）分析ツールの活用です。SNSなどから顧客の声である投稿を収集し、有益な情報を抽出して、業務改善に役立てることができます。例えば自社の商品を登録しておき、その商品に関する投稿を収集すれば、その投稿に登場するユーザー名やフォロワー数が把握でき、インフルエンサーの発見が効率的に行えるようになるかもしれません。
また、SNSを活用することが難しい場合でも、ほかのデータを使うことで今までより早く対応できる方法もあります。それは、店舗のレジで商品が販売されたときに記録されるPOSデータです。POSデータを監視することで、急激な需要変動をキャッチすることができ、今までより早く対応することが可能です。
これまでのように、自社の出荷（＝在庫状況）を確認して対応していたのでは、どうしても後手に回ってしまいます。ITの普及とともに、SNSデータやPOSデータなどを大量に、早く、簡単に取り扱うことができるようになってきましたので、適切に活用して、先手の需給を実現していきましょう。
筆者紹介
大下 吾朗（おおした ごろう）
R&D本部 数理技術部 シニアコンサルティングスペシャリスト
米国PMI認定プロジェクトマネジメント・プロフェッショナル。
需要予測・需給計画ソリューション FOREMAST(フォーマスト)の開発およびシステム導入プロジェクトに従事。
主に在庫補充量計算に関する機能設計・開発を担当。
関連書籍など
在庫管理のための需要予測入門
FOREMAST担当コンサルタントが執筆した需要予測入門書です。
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在庫管理のための需要予測入門
キヤノンシステムソリューションズ株式会社数理技術部[編] 淺田 克暢＋岩崎 哲也＋青山 行宏[著] ■出版社：東洋経済新報社 ■発売日：2004年12月22日 ■ISBN：4492531874 ■価格（税込）：1,980円
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