◆一般的な生産計画のステップ

　一般的な生産計画のステップは、受注入力→①基準日程生産計画(日別数量平準化)→②MRP(オーダ方針)→③差立て計画→生産→出荷のようになり①②③項を総称して生産計画となります。

①第9回 基準日程生産計画(MPS Master Production Schedule)とはで述べています。
②第9回 基準日程生産計画(MPS Master Production Schedule)とはで述べています。
③差立て計画は、いつ(日時)・どの設備で・どのような順序で生産するかを計画します。この計画に対応できるソフトウエアは生産スケジューラです。

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SimLex Developmet Co., Ltd. 古賀 敏生

九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

基準日程生産計画(MPS Master Production Schedule)とは

　基準日程生産計画は、完成品の必要数と必要日決める生産計画のことで、基準日程生産計画をなぜ必要とするのかの理由は以下のようになります。

・受注に合わせて生産を行うのが普通ですが、受注に合わせた生産では生産の負荷平準化ができない。
・受注数が多すぎるため、分割生産を行いたい。
・安全在庫を持ちたい。
・需要予測分の先行生産を行いたい。

　すなわち、基準日程生産計画は受注と生産の間を埋めるクッションの役割を果たします。

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SimLex Developmet Co., Ltd. 古賀 敏生

九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

　アマタは現在、タイ、ベトナム、ラオスで計9万3000ライ（150平方キロメートル、1ライ＝1600平方メートル）の工業団地を運営。2025年の連結純利益は31億5000万バーツと、前年から28％増加した。

　2026年の工業用地販売目標は2800ライとし、アジアの新規投資家による需要や、アセアン地域への海外直接投資（FDI）の拡大を追い風に据える。創業者で会長のウィクロム・クロマディット氏は、「アセアンがハイテク、デジタル、次世代産業の新たな投資拠点として存在感を高めており、研究開発と製造の両機能を併せ持つ拠点設置を検討する企業が増えている」と指摘。一方で、「中東情勢の先行きには不透明感が残り、今後の動向を注視する必要がある」との認識も示した。

　こうした環境変化に対応するため、同社は国内外で経験豊富な経営人材や専門家を登用し、経営体制を強化。3月1日付で筒井康夫氏がタイ事業の最高経営責任者（CEO）に就任し、アマタ全体のマーケティング責任者も兼務する。前任の須藤治氏は実績のあるベトナムに戻り、現地子会社の副CEOに就いた。

　最高財務責任者（CFO）のデーンダーオ・コーモンメート氏によると、2025年の利益拡大はベトナム事業の収益改善に加え、全体的な効率向上と利益率の改善によるもの。売上高は米国の通商政策や関税を巡る混乱の影響で一部顧客の土地引き渡しが遅れ、145億バーツと前年比3％減少したが、収益性の向上がこれを補った。

　2025年末時点の負債資本比率は1.29と、前年末の1.33から改善した。未引き渡し分を含む受注残高は211億バーツに達し、今後の安定した収益確保を示している。こうした財務余力を背景に、同社は2026年までに100億バーツを投じ、用地拡張やインフラ、公共設備、各種サービスの整備を進める。

　2026年の販売計画では、タイが1650ライと最大を占め、東部経済回廊（EEC）を中心にデジタル化関連を含むハイテク産業の進出を見込む。ベトナムでは550ライを販売し、ハイテク、電子、環境関連、軽工業、物流など幅広い分野でアジア企業の生産拠点拡張や移転需要を取り込む。ラオスでは農産加工や物流向けに600ライの販売を計画している。

　現在、アマタの各プロジェクトには30カ国以上の企業が進出し、フォーチュン・グローバル500企業を含むおよそ1600の工場や商業施設が稼働している。雇用規模は約35万人に上る。

ウィクロム・クロマディット会長

筒井康夫CEO

デーンダーオ・コーモンメートCFO

　どういうことかと言いますと、昨今のシステムではデータベースも含めて入出力プログラム自体がクラウド上に置かれておりインターネットを介してシステム使用をおこなうというケースが主流となっております。この形の利点としてはインターネットへの接続環境さえあれば在宅勤務でも出張先でも普通にシステム使用が可能となるということで、特に数年前のコロナ禍の時期にはこの方式がかなり一般的となりました。

　反面デメリットとしましては、当たり前ですが社外からもシステムに接続することが可能なので、VPN設定やファイアウォール、パスワード等でのセキュリティ管理により防御はされているとはいえ、外部からの部外者の侵入を100％防ぐことは不可能な状況となっております。また仮にクラウド形式でなく、社内にサーバーが設置されているオンプレミス形式であったとしても、社内のネットワークがインターネットに接続されていれば、同回線を通じて外部からの侵入は可能となってしまいます。

　あと、極端な話をしますと社内のネットワークが外部のインターネットに全く接続されていないケースでも（あまり考えたくはないのですが）社内に悪意を持った人がいればシステムデータを故意に捏造したり必要データを削除したりといったことは起こりうる問題であります。また悪意は無くともシステムオペレーションに不慣れなスタッフがとんでもない事態を引き起こしてしまう可能性も皆無ではありません。

　そこでそういった危機状況に対してAIを活用することにより防御は出来るのかというのが今回の主題となります。具体的にどういった手法にておこなうかという案を事例ごとに説明させていただきますと、下記の通りとなります。

１、ユーザーIDとオペレーション時間とのチェック

　システムのデータベースに直接接続を行う為にはIDとパスワードによる一般的なセキュリティロックが掛かっており同内容はシステム管理者といった限られた人しか知らされておりませんので、ここで言うところのユーザーIDはERPシステムにログオンをおこなうユーザーIDとなります。その場合パスワードの管理は各々のユーザーさんに委ねられますので、中には管理の甘いユーザーさんからパスワード情報が漏れてしまうというケースも考えられます。

　そこでシステムにログオンをおこなわれたユーザーIDが本当に正規のユーザーさんからのものかどうかを確認する必要があるのですが、どのようなチェックをおこなえば良いかということで先ずはログオンがおこなわれた時間について考えてみます。ただ昼勤のユーザーさんであれば基本的に会社の業務時間内にシステム使用がおこなわれますが、忙しい時期であれば残業をされるユーザーさんもいらっしゃるでしょうし、夜勤のユーザーさんもいらっしゃると思います。

　この為ユーザーIDごとで今までの使用時間の履歴を解析しておき、例えばAさんのユーザーIDは午前中にシステム使用が行われることが多く、Bさんは午後と残業時間帯、Cさんは夜勤の時間帯といった形でIDごとで使用時間がある程度決まっていたとした場合、通常使用される時間帯以外にログオンがおこなわれた際には、果たしてそれは本人がログインをおこなっているのだろうか？という疑いをかけるという仕組みとなります。

　もちろん普段は午前中しかシステムを使用しない人がたまたまその日は午前中に半休を取って午後から出社したとか、普段は定時で帰宅する人が繁忙期なので残業したりといったイレギュラーなケースは考えられますので、杓子定規にログオン不可にする訳にはいかないのですが、チェック内容や対応アクション（ユーザーIDに登録されているメールアドレスやシステム管理者のメールアドレスに警告メールを送る等）を設定することにより不正ログオンの防止をおこなうことが可能となります。

２、ユーザーIDと端末環境とのチェック

　こちらも前項と似たような内容なのですが、ここではログオン時の端末環境をチェックしてやろうということで、例えば普段は会社内からシステム接続をおこなっていたユーザーIDが会社外から接続された場合や、あとは接続端末のOSがWindowsではなくiOSやアンドロイドであった場合や使用ブラウザーがいつもはEdgeを使用していたのにSafariに変わったとか、そういう風に端末環境がいつもとは違っていた場合に、同じように警告メールを送る等のチェック機能を付けることでこちらも不正ログオンの防止に努めることが出来ます。

３、ユーザーIDとオペレーションパターンのチェック

　実は前項までの内容であれば現状でもかなり一般的に使用されているチェック手法でありまして、特にEコマースやポイントサイト等では普段とは違う端末を使用した場合、成り済ましによる不正ログオンかどうかを確認する為の警告メールが送られてくるといった経験をされた方も多いかと思います。ただこの手法はEコマースのようなB to Cサイトではかなり有効なのですが、社内の業務管理システムのように基本的に社内のネットワークから接続が行われる場合は、成り済まし者も同じIPアドレスで同じPC環境でというケースも考えられます。そこでこの項ではよりAI機能を活用することによるERPシステムならではの更に複雑なチェック機能を考えてみたいと思います。

　先ずはオペレーションのパターンをチェックということで、どういうことかと言いますと例えばAさんのユーザーIDであれば通常朝9時から受注データの入力をおこない、その後在庫予測の照会を行いながら発注依頼データの入力をおこなうというオペレーションが日課だったのに、ある日突然同じユーザーIDで販売単価マスターを開いて既存のデータを次々に変更をおこなっているとなれば、それはちょっと疑わしいのではという判断がおこなえるのではないでしょうか。

　もちろんたまたまその日に販売単価の入力ミスに気付いてそういうオペレーションをおこなう必要があったというケースも考えられるのですが、穿った見方をすれば単価を勝手に改ざんしてるのではということになります。そこで、こういった場合もユーザー本人やシステム管理者に警告メールを送る、若しくは一旦システム使用をロックするといった強硬なアクションを採ることも可能です。

　その他にも社外秘となるような資料の閲覧や財務諸表の出力等を普段あまりそういう作業をおこなわないようなユーザーIDによりオペレーションがおこなわれた場合にも疑ってかかる必要があるでしょうし、あとは何故か既存の伝票を大量に削除しようとしたとか、マスターデータの削除を行おうとしたとか、そういった通常おこなわれないような危険な作業を実施しようとしていた場合には、何らかのチェック機能を付けることにより大きな被害を受けることを事前に防ぐことが出来るのではないでしょうか。

　今回も危機管理ということで、ただ前回とは少し違った観点でシステム自体の脆弱性をカバーする目的としてのAI機能の活用方法についての話をさせていただきましたが、次回もまた同じように今までとは異なる形でのAIの可能性についての話をさせていただければと考えております。

BANGKOK TOKI SYSTEM CO., LTD.
住所：333 Lao Peng Nguan Tower 1, 17th Floor, Unit B1, SoiChaypuang,
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　入国者数が最も多かったのは中国からで、前年同月比40％減の40万321人。次いでマレーシアからの同32％減の30万3329人、ロシアからの同7％増の27万2959人、インドからの同24％増の23万1184人、韓国からの同20％減の16万8222人となっている。上位5カ国は、中国は2025年2月から急減、マレーシアからはタイ深南部の治安状況によって変動、ロシアからは増減があるものの全体としては増加、インドからは順調な伸び、韓国からは日本を上回る来タイ者数という、これまでどおりの傾向が続いている。日本からは同3％減の8万4784人にとどまった。

　タイ政府は現在、春節（旧正月、中国正月）に合わせたキャンペーンを展開。今年も中国人旅行者の呼び戻しに注力する姿勢を明らかにしている。

●やはり「外せない」中国、タイで「中国正月2026」開催
●タイ政府観光庁の2026年目標「外国人入国者3670万人・観光収益2兆7800億バーツ」

◆様々の目的のための在庫

　在庫の種類には、次のものがあります。

・現在在庫（リアルタイムで確認できるシステム上の在庫）
・棚卸在庫（月次在庫とも。現品確認できる実際の在庫）
・有効在庫（＝現在在庫＋発注残（生産残）－消費予定数－安全在庫）
・理論在庫（将来のある時点での有効在庫）
・在庫台帳 (Stock Card)

◆有効在庫

　上記のうち有効在庫はMRP（資材所要量計画）で利用され、生産管理を行うために有益な概念で知られています。発注残（生産残）とは、Purchase P/Oが発行されている、生産指示発行されているものを指しています。

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SimLex Developmet Co., Ltd. 古賀 敏生

九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

　自動車（新車）販売台数は前年比8.5％増の62万1166台と回復基調を示した。完成車の輸出台数は同5.2％減の95万6230台だった。

　一口に危機管理といいましても様々なシチュエーションがある訳で、その中で最大のプライオリティとしては人命に関わるものかと思いますが、社内の業務管理においては仮にオペレーションミスが重なったとしても、そこまでの問題に発生することは先ず考えられません。

　そこで次に重要な危機状況と言いますと会社に重大な損害を与えてしまうことになりますでしょうか。この内容であれば、業務管理システムに対するデータの入力ミスもそうですが悪意を持った人間が意図的にデータを改ざんといった要因により十分に考えられる内容でありまして、そこで今回はAI機能を駆使することで、こういった危機状況の発生を未然に防ぐことが出来るのかといった話をさせていただければと考えております。

１、在庫ショートの発生

　業務管理システムにおいて、会社に損害を与えるシチュエーションとして先ず考えられるのがこの在庫ショートの状況ではないでしょうか。在庫ショートが起きてしまうと対応策として通常は船便を使っているところを航空便を使わざるを得なくなりその分費用が増大してしまうとか、それ位ならまだ良い方で結果的に客先の信用を失ってしまい今後の取引に影響してしまうという事態まで引き起こしてしまいかねません。

　それで在庫ショートが発生する状況を考えてみますと、一般的な関連業務としまして客先からの注文データを元にして生産計画立案からMRP機能を使用して材料の発注点を求め、入荷された材料を使用して生産をおこなうという一連の流れが考えられるのですが、その処理の途中で様々な不測の事態が発生したことによって、最終的に客先希望納期までに製品作成が間に合わないケースが発生することがあります。

　不測の事態の例を挙げますと、受注データの入力ミスや機械別の稼働カレンダーや負荷マスターの設定ミスといった直接ERPシステムに関わる内容もあれば、仕入先の不備で材料入荷が遅れたり入荷した材料自体がNG品であったり、他には制作機械が故障したり生産時にNGが多発したりといったシステム外の要因により遅延が発生してしまうことも考えられます。

２、在庫ショートに対する一般的な防止策

　このうちERPシステムの内因であれば、わざわざAIに頼らずともあらかじめ問題の発生を想定して整合チェックロジック等を加えることによりある程度の防止は可能なのですが、外因による遅延に対してはどのように対応すれば良いでしょうか。一般的なシステムでの対応としましては材料在庫及び製品在庫に対して安全在庫を常にプールしておき、何か問題が発生した場合でもこの安全在庫の中から消費若しくは出荷してしまえば最悪の結果は逃れるといった方法を採用されているケースは多いかと思います。

　ただ、この安全在庫の設定についても色々と問題がございまして、不測の事態に備えるためであれば安全在庫のボリュームは多ければ多いほど安全ということになるのですが、在庫ボリュームが増えれば増えるほど当然ながら保管費用がその分発生する訳で、必要以上に持ってしまうとその為に費用どころかその為に新たに倉庫を建てないといけないという事態にもなってしまいます。

　そこで、適正在庫量を様々な手法を用いて算出する必要がありまして、ただ最近の傾向ですとなるべく保管費用を抑える目的で安全在庫を少な目に設定するケースが多く、この為在庫ショートの危険性も当然ではありますが高まります。

３、在庫ショートに対するAIを活用した防止策

　では、このような状況において在庫ショートを未然に防ぐためにはどのような対策を採ればよいでしょうか、ということでここでようやくAIが登場してきます。それでこの危機管理についてですが、飛行機事故を例に採ってみますと、一つの要因だけではなく複数の危険要因が積み重なった結果大きな事故になってしまったということはよく耳にいたします。どういうことかと言いますと、飛行機の運行では安全性が最も優先されるため不測の事態を想定してフライトコンピューターにしても3台装備されて仮に１台が故障しても問題なく運航できるように考えられており、なおかつ手動に切り替えられるモードも有しております。また何れの機器もフェイルセーフの考えを基本にして、もし一部の機器が故障したとしても常に安全側に動作するような仕組みが設けられておりまして、更に日常的に機器点検もおこなわれており少しでも不具合の前兆が見られた場合ですとか、あとは天候が著しく崩れる恐れがある場合には運行を見合わせるといった対応がおこなわれております。

　ところがこれだけ二重三重に守られた環境の中でも事故は起こってしまう訳で、それは前述しましたように様々な不測の事態が同時に発生したが為のもので、例えば点検時には問題の無かったエンジンの一つが離陸直後に故障して、元の空港に引き返そうにもたまたま滑走路が混雑しておりしばらくは引き返せない状態で、タイミングの悪いことに急に天候が崩れて云々といった危機的な要因が次から次に発生した結果、重大な事故が起こってしまうといったことです。

　ということで、何が言いたいのかと問われますとこのような複合要因の発生をあらかじめ予知できないものかというのがこれからのお話となります。在庫ショートの発生にしても要因としましては同様に一つだけに絞られる訳ではありません。こちらも例を挙げますといつもは少量の注文しか来ない製品にいきなり大量の注文が来て、しかも製品についても使用材料についても安全在庫がほとんど設定されておらず、また同製品の制作作業においていつもの機械オペレーターがたまたま休暇を取ってしまい不慣れなオペレーターのためNG品が大量に発生して云々といった内容になります。

　それでこういった不測の事態の発生をどのように予測するのかと言いますと、ここでAIの解析機能を活用する形となりまして、先ずは今までの販売実績を元にいたしまして受注時の希望納期と販売日付とを比較して販売日が希望納期より遅れているものがあれば、そのような事態になった要因を一つずつ抽出していきます。具体的には販売時点での製品の安全在庫係数、生産時点での材料の安全在庫係数、今までの受注数と受注時の生産計画とそれに対する生産実績との相違、生産時のNG比率、生産時の機械及びオペレーター等々といった様々なデータを積み上げていきます。

　次に納期遅れになっていないケースでも生産計画と生産実績とが大きく乖離して在庫ショート寸前になっていたケース、いわゆる隠れ納期遅延についても同じように様々な情報を抽出していき、これらの情報と正常に生産及び販売がおこなわれたケースの情報とを比較して、どういった状況であればスケジュールの遅延が発生しやすいのかといった要因を突き止めていきます。

　そして現時点でそれらの危険要因と同じ状況が発生していないかどうかを探し出して、例えばある受注データに対する生産進捗においていくつかの状況が当てはまっていれば、その要因ごとの優先順位と組み合わせを分析することにより、危険率の高い受注データをピックアップします。それらのデータを在庫ショートが発生する兆候のあるものと判断し、警告リストとして出力することにより管理者に対して注意を促すといった流れとなります。

　ということで、今回は本来であれば他にも様々な危機管理案件について話をさせていただくつもりだったのですが、この在庫ショートのお話だけで長くなってしまいましたので、続きは次回という形にさせていただけますでしょうか。

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◆適切な在庫管理ポイントと現品票

　在庫管理の精度を高めていくには、まず、管理ポイントのメッシュが適切に設定され、運用可能なレベルにあることが大前提となります。そのうえで、あらゆる現品に対し現品票が備えられていることが必要になってきます。

　現品票とは全ての現品（原材料、部品、中間仕掛品、完成品のこと）について、それが、いつ、どこで作られ(購入され)、今、どこに、どれくらい所在するのかを取りまとまるための伝票です。品目コードやロットNoなどで管理され、現品の所在位置と数量を正しく把握するためには欠かせないものです。

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九州大学を卒業後、大手ベアリング会社に就職し生産技術研究所にて工程設計を経験し、38才で独立後スケジューラ・生産管理システムを中心とした開発・販売を実施した。その後、タイにてSimLex Development Co., Ltd.を設立し、0ベースよりERP・生産管理システム・会計システムを開発・販売し現在に至る。

　11月の自動車（新車）販売台数は前年同月比20.7％増の5万1044台だった。1～11月累計は前年同期比5.3％増の54万6045台。

　11月の完成車輸出台数は前年同月比12.2％減の7万8692台だった。1～11月累計は前年同期比9.77％減の85万787台。