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生産管理と需給の頭 — Excel属人化から需要予測AIの手前までを検証する

B-SEI-00｜初版 2026-09-20｜改訂 2026-09-20

問い「生産計画がExcelで属人化している」という状態から、需要予測AIを検討できる状態まで、何を先に揃える必要があるのか。

生産計画・需給調整の実務は、資格でも検定でもなく「担当者の頭の中」に蓄積される仕事です。キーマンズネットの2025年調査では、従業員100人以下の中堅企業の14.3%がMicrosoftのサポートが既に終了したExcelバージョンを使い続けており、脱Excelに「取り組めていない」企業は65.8%にのぼります（出典: ITmedia キーマンズネット「マクロもVBAも使いこなせているが『使うしかない』Excel利用現場の課題【2025年調査】」）。この現状を否定せず、まず属人化した生産計画を言語化・棚卸しする手順から、需要予測AIを検討する前に揃えるべきデータ、転職市場での評価、AIに移らない判断業務までを扱います。

本セクションは特定ベンダーのツール導入を推奨しません。公開統計・業界団体資料・求人統計にもとづき、生産管理担当者が自分の仕事を客観視するための材料を提供します。

1. 属人Excel生産計画の棚卸し手順 — 引き継げる形に変える最初の一歩

   B-SEI-01脱Excelに「取り組めていない」企業65.8%・マクロ(VBA)を業務で使っている企業の合計約7割という実態を踏まえ、退職・異動が起きても崩れない形へ計画を言語化する棚卸し手順を整理する。

2. 需要予測AIツールの前に揃えるべき3データ — 導入検討はデータの棚卸しから始まる

   B-SEI-02需要予測AIの精度を左右する過去実績データ・季節要因やイベントデータ・在庫とリードタイムのデータという3種類を、一般的な導入手順にもとづき整理する。

3. 生産管理職の転職市場と年収相場 — 求人統計で見る実際の水準

   B-SEI-03求人ボックス給料ナビ集計の生産管理職平均年収440万円と地域差、転職求人倍率レポートが示す2026年の転職市場全体の動きを、出所を明示したうえで整理する。

4. 生産管理×AIで残る判断業務 — 自動化できる範囲とできない範囲

   B-SEI-04需要予測・スケジューリングの計算領域と、例外対応・制約条件の言語化・取引先調整という人が担い続ける領域の境界線を整理する。