PSI計画業務画面
営業部門が販売見込・内示情報を入力し、将来の売上を予測します。操作は、Excelのコピー＆ペースト機能をそのまま活用しながらデータを一括更新します。
製品ごとの販売計画・生産計画・在庫見通しを集計し、計画の整合性を確認します。
（製品別→工場別→顧客別）
週次での計画変化を可視化し、変化要因の早期把握と迅速な対策を実現します。前週との販売計画の差異を生産計画に生かすことが出来ます。
需要変動・在庫コスト・サプライチェーン複雑化に対応
需要変動の激化
市場トレンドや顧客ニーズの変化により、販売予測と生産計画をタイムリーに見直す必要があります。
適正在庫の重要性
過剰在庫はコスト増加につながり、在庫不足は販売機会損失につながります。
サプライチェーンの複雑化
調達・生産・販売・配送を横断して、在庫とリードタイムを可視化することが求められます。
PSI業務をExcelだけで続けると、情報が分散します
Excelは自由度が高く、現場業務には欠かせないツールです。しかし、販売・生産計画・在庫見通しを複数部門で運用する場合、ファイル分散や更新漏れ、バージョン違いが発生しやすくなります。
また、現場データの精度を向上させるには、変化に対応した柔軟な入力が必要です。
（Excelのリスト形式での一括変更が重要）
従来のExcel運用
- ×部門ごとにファイルが分散する
- ×最新版が分からない
- ×転記・集計作業が多い
- ×手入力ミスが発生しやすい
- ×販売・生産・在庫の整合性確認に時間がかかる
dbSheetによるPSI管理
- ✓Excelの操作性を活かして入力できる（重要）
- ✓入力データをDBで一元管理できる
- ✓部門間で同じ情報を共有できる
- ✓検索・集計・履歴管理ができる
- ✓ERP周辺業務を柔軟にシステム補完できる
ERPクリーンコア × dbSheetによるPSI業務補完
ERPには受注・出荷・在庫・購買・会計などの基幹データを集約。一方で、販売・生産計画・内示管理・在庫見通しなど、変化が多く現場判断が必要なPSI周辺業務はdbSheetで管理します。
ERPシステム
- ✓受注管理
- ✓販売管理
- ✓購買管理
- ✓在庫管理
- ✓会計管理
- ✓マスタ管理
基幹業務はERP標準機能を中心に運用し、ノンカスタマイズを維持します。
dbSheetによるシステム化
- ✓販売計画
- ✓生産計画
- ✓需要予測
- ✓内示管理
- ✓在庫見通し
- ✓PSI会議資料
現場ごとに変化するPSI業務は、Excel資産を活かして柔軟にシステム化します。
PSI管理システムの構築事例
Excelで行っていたPSI業務をdbSheetでシステム化。営業部門と生産企画部門の情報共有を実現し、生産投入の精度向上と在庫削減に貢献した事例です。
営業・生産部門の情報共有
部門間で同じPSIデータを共有し、販売見込と生産計画のズレを抑制します。
生産投入精度の向上
販売見込をもとに生産計画を見直し、必要なタイミングで必要な数量を計画できます。
在庫削減への貢献
過剰在庫や欠品リスクを可視化し、経営課題である在庫削減にも貢献します。
【事例紹介】シャープディスプレイテクノロジー株式会社 様
Excelの柔軟性と、システムの統制を両立
現場のExcel業務をそのまま否定するのではなく、Excelの良さを活かしながら、DB管理・オンライン更新・権限制御・情報共有を実現します。
Excel I/F
使い慣れたExcel感覚で入力できるため、現場教育の負担を抑えられます。
DB機能
入力データをデータベース化し、部門をまたいだ共有・検索・集計を実現します。
オンライン更新
関係者が同じデータを参照でき、更新漏れやバージョン違いを防ぎます。
監査・操作ログ対応
ユーザーの操作に対する操作ログを保存できます。
段階的な拡張
特定部門・特定製品群から始め、対象範囲を段階的に広げることができます。
ERP周辺業務補完
ERP本体を作り込まず、周辺のExcel業務をdbSheetで柔軟に補完します。
既存Excelを活かして、段階的にPSI管理をシステム化
いきなり大規模なシステム開発を行うのではなく、既存Excelの棚卸しから始め、プロトタイプを確認しながら段階的に導入できます。
現状Excelの棚卸し
販売計画、生産計画、在庫表、内示管理表など、現在利用しているExcelを整理します。
DB化する項目を設計
品目、年月、得意先、販売見込、生産予定、在庫数、安全在庫、担当者など、管理項目を定義します。
既存Excelをベースにプロトタイプ作成
現場で使っているExcelのレイアウトや計算ロジックを活かし、dbSheetで試作します。
ERPデータとの連携
受注・在庫・出荷・購買などの基幹データを参照し、PSI計画との整合性を高めます。
本番運用・対象範囲拡大
まずは特定部門や特定製品群から開始し、段階的に全社展開します。
PSIデータを蓄積すれば、AI・BI活用の基盤になる
dbSheetで販売計画・生産計画・在庫見通しをデータ化することで、将来的にはBI分析、需要予測、着地予測、異常検知などへの展開も可能になります。
基幹データ
PSIデータ
データ連携
分析・対話
異常検知
ETL～BIから「Connect AI + AI」への進化
本図は、従来のBI活用基盤と、CData Connect AIを中心とした新しいデータ活用アーキテクチャを比較したものです。
左側の「ETL～BI（現構成）」では、ERP・SCM・CRMなどの基幹システムからデータを収集するために、それぞれETL処理を実装し、データウェアハウス（DWH）へ集約します。さらに、分析用途ごとにデータマートを構築し、BIツールで可視化・分析を行う構成が一般的です。この方式は、大量データの分析に適している一方で、ETL開発やDWH・データマートの設計・運用など、多くの時間・コスト・専門知識が必要となります。
一方、右側の「Connect AI + AI（新構成）」では、ERP・SCM・CRMなどのデータソースをCData Connect AIへ集約し、350以上のデータソースへの接続機能と統一された権限管理を活用します。その上で、Claude Desktopなどの生成AIが必要なデータへ直接アクセスし、自然言語による検索・分析・レポート作成を実現します。
この構成により、従来必要だったETL・DWH・データマート・BI環境の構築負荷を大幅に軽減し、現場部門や経営層が必要な情報をリアルタイムに取得・活用できる環境を実現します。
この構成のメリット
- ①ETL開発やデータマート構築の工数を大幅に削減
- ②DWH中心の複雑なデータ基盤をシンプル化
- ③350以上のデータソースへ統一的にアクセス可能
- ④権限管理を一元化し、安全なAI活用を実現
- ⑤Claude Desktopなどの生成AIから自然言語でデータ分析が可能
- ⑥現場部門・経営層がセルフサービスでデータを活用でき、意思決定のスピードを向上
当社のメッセージ
「BIのためにデータを準備する時代」から、「AIが必要なデータへ直接アクセスし、誰もがデータを活用できる時代」へ。Connect AIは、データ活用基盤をシンプルにし、生成AIを企業データと安全につなぐ新しいアーキテクチャを実現します。
「分解の5類型」で見る、PSIデータとAI活用の関係
在庫・生産・販売の課題をAIで分析する際、問いを「分解」する深さがそのまま示唆の質を決めます。分解には5つの型があり、型ごとにAIの役割とデータの前提が異なります。
恒等式による分解
期末在庫＝期首在庫＋生産－販売、のように足し戻すと必ず一致する定義。検証可能でAIの関与はほぼ不要な土台部分。
変化量の要因分解
「在庫が先月比◯%増」を、製品・拠点・得意先ごとの寄与に配分。AIは分解軸の総当たり列挙とドリルダウンで威力を発揮する主戦場。
歩留まり・滞留分解
内示→受注→生産→出荷→在庫の各段階でどこが滞留したか。ERP単体では段階が粗く、現場Excelのプロセス情報が必要になる。
なぜ起きたかの仮説群
「内示精度の低下」等、検証可能な命題への分岐。AIは網羅的な仮説列挙が得意だが、各枝に検証データを紐付ける規律が必須。
打ち手と閾値
「安全在庫を◯%超えたら生産計画を見直す」など、誰が・いつ・何を決めるかに落とす。ここに到達しない分析は実務で使われない。
ERPだけでは、分解は2〜3段で止まる
ERPが持つのは「勘定科目・得意先・品目・期間」までの確定した結果値です。②寄与度分解で「A社の在庫増が全体を押し上げている」までは分かりますが、「なぜA社か」には答えられません。
その答えを持つのは、内示変更の理由コード・欠品対応記録・生産計画の変更理由・営業の商談メモなど、ERPの外にある現場Excelのデータです。dbSheetでこれをDB化することで、③④の解像度（分解の4〜5段目）にAIが届くようになります。
ERP
確定した結果値を供給 → ①②の土台（2〜3段目まで）
現場Excel（dbSheet）
理由・区分・プロセス情報を供給 → ③④の解像度（4〜5段目）
AI
軸の列挙・総当たり・停止判断・意味づけを供給 → 探索速度
PSI管理でdbSheetが担うのは、単なるExcel入力画面ではなく「分解の解像度」を供給するレイヤーです。DB化されているためJOINでき、マスタ・定義が統制され、操作ログで数字の出所を辿れます。さらに⑤で決まった打ち手（承認フローや閾値管理）をそのままdbSheet上に実装できるため、分析→意思決定→実行→データ蓄積が一つの基盤の上で閉じます。