サプライチェーン分析とは？連携のあるべき姿や実施すべき要件を紹介

ビジネスにおける不確実性が高まる中で、製造業では原材料の調達から販売にいたる一連のプロセスの「サプライチェーン」が重要な役割を担っています。しかし、関連する企業の数が増え、製造工程が複雑になるとサプライチェーンも煩雑化しやすくなります。

サプライチェーンを最適化するためには、現状を分析し、課題を明確にする必要があります。本コラムでは、製造業におけるサプライチェーン分析について解説します。分析する効果や実践する必要性についても触れるため、ぜひ参考にしてみてください。

サプライチェーン分析とは？

サプライチェーン分析とは、製造業のサプライチェーンを分析することにより、生産する商品の品質管理や流通、販売にいたるまでのプロセスを最適化し、企業の収益性を向上させることです。

サプライチェーンとは？

サプライチェーン（Supply Chain）とは、製造業の中で原材料の調達から、生産、物流、販売を経て、消費者のもとへ届くまでの一連の流れです。鎖のように1つに繋がっているプロセスであるため、日本語で供給連鎖と呼ばれています。

経済産業省は通商白書2021で「サプライチェーンとは、商品の企画・開発から、原材料や部品などの調達、生産、在庫管理、配送、販売、消費までのプロセス全体を指し、商品が最終消費者に届くまでの“供給の連鎖”である」としています。

サプライチェーンは自社だけでなく、仕入れ業者や物流業者、卸売業者、小売業者などさまざまな企業との取引によって成り立っており、グローバル化に伴いそれぞれが分散化する傾向もあります。それだけに、それらが連携した「あるべき姿」を考える必要があります。

サプライチェーンを最適化する必要性

サプライチェーンには原材料の仕入れや、工場の稼働時間、出荷の予定、商品の発売時期など、コストと時間が大きく関わっています。そのため、サプライチェーンの中に問題が発生すると、余計なコストが増えたり、生産スケジュールが遅れたりします。

コストを削減しつつ効率良い生産体制を整え、利益を最大化するためにも、サプライチェーンの最適化が求められるでしょう。

サプライチェーンの形は多種多様

サプライチェーンは、基本的な形は鎖のようにどれも同じですが、生産する商品の種類によって複雑になります。例えば、少ない原材料から作られるものよりも、原材料の種類が多いものほど複雑になるでしょう。

原材料ごとに仕入れ業者が異なる場合もあります。国内の業者ではなく、海外から輸入することもあるでしょう。製品によっては、国内で製造された部品を仕入れることもあります。このように、仕入れの段階でも多くの企業との取引が必要になるものもあり、サプライチェーンが複雑化します。

複雑なサプライチェーンは細部まで管理できず、目の行き届かないプロセスで無駄が生じる可能性があるでしょう。このような状態を放置しておくと、無駄なコストが膨張し、生産効率も上がりません。

サプライチェーン分析の種類

サプライチェーン分析の目的は、各プロセスの最適化を図ることです。その分析の方法にはいくつか種類があるため、その特徴を押さえて使い分ける必要があります。ここでは、サプライチェーン分析の種類をご紹介します。

記述的分析

記述的分析はサプライチェーン全体を通して、社内と社外の各データを可視化し有効な情報を見つける方法です。この分析方法により、サプライチェーンで起きていることなどの現状を把握できます。分析するためには今までのデータを整理する必要があります。

例えば、特定の商品の需要に関するデータや、製品とその顧客との関係性、1単位あたりの購入者数などの情報をまとめておくと、分析しやすくなるでしょう。

予測分析

消費者の需要を予測し、在庫とのバランスを取りながら戦略的に生産計画を考えます。今までの売上データと生産数の関係性以外にも、自社が実施しているキャンペーンなどのプロモーションや、市場調査などのマーケティング活動のデータなども考慮します。将来の需要をより高い精度で予測することにより、在庫や生産数の最適化を図れます。

ただし、消費者や市場の需要は常に変化するものであり、確実に予測することはできません。実際に、需要は自社で管理している情報以外にも、天候や季節、イベント、国内の物価、世界的な経済情勢など、複数の要因によって左右されるでしょう。また、予測に必要な要素が増えれば増えるほど、分析の難易度は上がるため注意が必要です。

規範的分析

規範的分析では、過去の履歴のデータとリアルタイムの指標を比較し、直近の機会を分析します。基本的には、予測分析と組み合わせて使われる分析手法であり、その予測の結果によって効果的な戦略を考えます。

例えば、需要予測のデータを活用して生産量を決める目安にするだけでなく、予測価格データをもとに販売価格などを決めます。その他にも、在庫管理予測分析により、仕入れ量などを最適化できるでしょう。

コグニティブ分析

コグニティブ分析は、必要な情報をシステムに読み込ませ、システム自身に分析してもらう手法です。従来のシステムは、簡単なテキストや数値しか理解できませんでしたが、コグニティブシステムを活用すれば、画像や音声なども分析データとして活用できます。

コグニティブ分析では、システム自身が情報を理解して分析してくれるため、一つの最適案を得ることが可能です。そのまま利用しなくとも、改善のアイデアとして取り入れるなどの工夫ができるでしょう。

サプライチェーンのデータを可視化することで、コグニティブ分析などを行うコグニティブ・テクノロジーをより効果的に運用することができます。サプライチェーン分析を行うことで情報の可視化や整理が進み、データがコグニティブ・テクノロジーでも活用できるようになるのです。

サプライチェーン分析の重要性

サプライチェーン分析は、製造業の利益を高めるために必要です。効果的に分析するためにも、サプライチェーン分析の重要性を把握しましょう。ここでは、サプライチェーン分析の重要性についてご紹介します。

自社の収益率を高める

サプライチェーン分析により、現状の課題が明確になってくるでしょう。先程の通り、無駄なコストを発見し削減することによって企業としての支出を抑えることにもつながるでしょう。他にも、業務の効率化が図れるポイントが見つかれば、生産数の向上など売上を高められる可能性があります。

例えば、何年も同じ仕入れ業者と取引している場合、より安い業者を選定していないケースは少なくありません。原材料の価格も変化があるため、コストの無駄を省くためには最適な仕入れ先に更新する必要があります。

他にも、生産計画や原材料の納品スケジュールを細かく調整することで、工場の設備をフル稼働し、リードタイムの短縮や生産量の増大が見込めるケースもあります。これらの改善により、自社の収益性を高めることが期待できます。

サプライチェーンに潜むリスクを把握する

サプライチェーン分析を行うことで、現状のプロセスに潜むリスクを把握できます。リスクを把握せずに事業活動を継続する場合、大きなトラブルが発生しかねません。例えば、原材料価格の高騰など、仕入れ先の状況悪化により、安定して原材料を調達できなくなる可能性があります。

実際に、海外から原材料を調達している場合、国際情勢や天候不順などにより必要な量を確保できなかったり、原材料の価格が予算を超えたりするケースは十分に考えられます。同様に、経年劣化により生産設備のコンディションが悪化してくると、故障などによりラインがストップする可能性があります。

サプライチェーン分析を実施することにより、これらのリスクを事前に把握できます。早め早めに対処することでトラブル防止につながります。

また、セキュリティ対策も考慮する必要があります。2022年には、大手自動車メーカーのサプライチェーンを構成していた企業が、ランサムウェアと呼ばれるマルウェアによるサイバー攻撃を受けました。これにより、グループ企業を含めた自動車の生産活動が一定期間とまってしまうという事件が起きました。

計画の精度を高める

サプライチェーン分析により、コストやスケジュールの最適化を図りやすくなります。無駄なコストを削減することで予算計画を遵守しやすいです。これらの実績が蓄積することにより、将来の予算計画を考えるときの精度が高まるでしょう。

同様に、原材料の調達スケジュールや生産スケジュールが最適化されれば、より精度が高い生産計画を立てられます。実際に、仕入れ先が複数ある場合は、細かく調整しないと納期遅れが発生する危険性があります。

さらに、サプライチェーン分析の結果により、将来の需要を正確に予測できるようになれば、原材料の仕入れや在庫の量、生産数などが適正な数値になります。

サプライチェーンを分析するメリット

サプライチェーン分析により、製造業はさまざまなメリットを得られます。より分析の精度を高めるためには、ITシステムなどの利用も有効です。ここからは、サプライチェーン分析のメリットをご紹介します。

販売・生産・業務計画の効率化

サプライチェーン分析により、各プロセスの無駄が排除され業務効率が向上します。さらに、精度が高い需要予測を行うことも可能になるため、在庫や生産ラインの稼働にも無駄がなくなります。また、正確なリアルタイムのデータを活用することにより、変化する需要にも対応しやすくなるでしょう。

営業・マーケティング・調達に関するさまざまな最新データを、組み合わせて分析することで生産計画の策定にも活用できます。需要目標に対する生産力や在庫などを迅速に分析し、効率を最大化できるでしょう。

在庫の最適化

サプライチェーン分析により、供給計画と需要予測のバランスを取ることで、過剰在庫や在庫切れを回避しやすくなります。最適な在庫を維持・管理するためには、調達の無駄の削減・顧客満足度・顧客需要の変化など、さまざまな外的要因を考慮する必要があります。

さらに、これらのデータをほぼリアルタイムで観測・分析し、各プロセスに反映させることも重要です。サプライチェーン全体を可視化することで、在庫切れをなくすだけではなく、過剰在庫の削減もでき、収益率を高めることができるでしょう。

コスト効率と顧客満足度の向上

サプライチェーン分析の結果を反映することにより、各プロセスを最適化できます。その結果として、企業側はコスト効率が改善され、顧客側は満足度の向上が期待できるでしょう。これまでのように、分析により無駄を削減することでコスト効率は改善されます。

それ以外にも、今まで以上に効率が良い方法が見つかる可能性もあるでしょう。実際に、仕入れ部門だけでなく、生産や物流のプロセスでも最新技術などが新しく登場することもあります。例えば、今までよりも販売経路が増えることで、顧客にとって都合が良い方法で商品を提供できるようになります。

これらは製造業にとってメリットがあるだけでなく、顧客の利益になるため、良い循環を構築できるでしょう。

人材配置の効率化

サプライチェーンを分析し適正化を図ることにより、各プロセスの人材配置も効率化しやすくなります。市場分析・予測の精度が高まることにより、急激な需要の変動にも対応しやすくなるでしょう。

また、近年ではテレワークで働く従業員が増えていますが、サプライチェーンを最適化することで、テレワークにも対応しやすくなります。このように、需要や環境、状況の変化に対して柔軟に対応できるようになるため、人件費にかかる無駄なコストも削減できます。

サプライチェーンの最適化によるリードタイムの短縮

サプライチェーン分析の結果を反映することで、原材料の調達から販売までのリードタイムを短縮できる可能性があります。サプライチェーンに割くリソースの中で、過剰な部分を削減し、不足している部分は補充できます。

従来では、リソースの偏りなどが発生しやすい状況でしたが、分析結果をもとに改善することで、各プロセスの効率化を実現できるでしょう。結果としてサプライチェーンの各部門の流れがスムーズになり、リードタイムの短縮に繋がります。

サプライチェーンを最適化する方法

サプライチェーン分析とセットで考えたいものに、「サプライチェーンマネジメント（SCM）があります。サプライチェーンマネジメントとは、サプライチェーンの最適化を目指すために管理・運用する方法であり、それを実現するシステムです。

近年では、経済産業省がDXを推進していることもあるため、サプライチェーンを統合的に管理できるツールの必要性が増しています。SAPなど大手ソフトウェア企業は、サプライチェーン分析アプリケーションのフレームワークなどを提供しています。より効率良くサプライチェーンを分析するためにも、SCMの導入を検討してみると良いでしょう。

サプライチェーンとDX

サプライチェーンを最適化するには、DX推進が効果的です。現代のサプライチェーンには多くの企業が関わっており、人の手や古いシステムで管理するのは困難な企業も多いでしょう。

そこで、高性能のシステムやAIを搭載したサプライチェーンマネジメントシステムを活用すれば、人の手では膨大な時間がかかっていた処理を短期間で終わらせることができます。このように、DXを推進することで、サプライチェーンを最適化することもできるのです。

効果的なサプライチェーンを実現するための要件

効果的なサプライチェーンを実現するためには、いくつか備えなければならない要件があります。

接続性

サプライチェーン内の情報を正確に掴み、得られたデータを生かすには、サプライチェーンと高い接続性を保つ必要があります。接続性を高めるには、RFID（無線機能付き小型チップ）やブロックチェーン技術を用いた製品トレースや、自社のSNSから得られた情報を活用したりするなどの方法があります。

このようなサプライチェーン上にあるデータを活用するには、それらのデータにアクセスするシステムや仕組みが必要です。よって、データを最大限生かすには、接続性を高め、データを活用できる仕組みを構築する必要があるでしょう。

連携

効果的なサプライチェーンを実現するには、サプライチェーン上にいる企業との円滑な連携が欠かせません。そのため、サプライチェーン上にいる企業と常に連携を取れている状態を構築することが重要です。

また、単に連絡が取れる状態を作るだけでなく、データをリアルタイムで連携できる仕組みがあればさらに良いでしょう。そうすれば、迅速なトレーサビリティや、素早い原因究明が可能になります。

セキュリティ

サプライチェーンの連携を強め、接続性を向上させることができると、サプライチェーン上の企業は有益な情報にすぐにアクセスできるようになります。しかしその半面、データ漏洩などのサイバー攻撃にあった場合、企業秘密などの重大な情報が流出してしまうことになります。

このような事態を避けるためには、セキュリティ性能の強化が必須です。セキュリティをより強固にするためには、企業単位でセキュリティ強化に取り組むのではなく、サプライチェーン上の企業全体で取り組んでいく必要があるでしょう。

コグニティブへの対応

効果的なサプライチェーンを実現するには、現状のサプライチェーンを分析し、改善していく必要があります。しかし、現在のサプライチェーンには多くの企業が関わっていることに加え、サプライチェーンの良し悪しには非常に多くの要因が関わっています。

これを人が正確に分析するのは、ほぼ不可能と言えます。このような複雑な計算は、AIなどのシステムに任せた方が、正確かつ迅速に答えを出してくれるでしょう。よって、効果的なサプライチェーンを実現するには、コグニティブへの対応が不可欠と言えます。

包括性

効果的なサプライチェーンを実現するには、より多くの情報を迅速に集め、素早く分析して改良していく必要があります。そのため、広範囲かつリアルタイム性のあるデータを、いかに包括的に活用できるかが重要となります。

包括性を高めるためには、多くのデータを集めるために工場のIoT化を進めたり、それらの情報を素早く処理するためのシステムの構築が必要となるでしょう。

サプライチェーンとDX

DXとは「Digital Transformation」の略であり、ITシステムを活用することで既存の環境・業務を見直し、デジタル化によりビジネスモデルを変革することです。

経済産業省は「2025年の崖」の対策として、製造業を含む多くの企業に対しDXを推進しています。「2025年の崖」とは、企業内の既存システムが古いままだったり、複雑化することによりデータ活用できなかったり、保守運用に大きなコストと手間がかかるリスクを指します。

経済産業省は、既存システムが抱えるこれらの問題を解決できない場合、2025年以降に年間最大12兆円の経済損失が生じると試算しています。

そのため製造業においては、ビジネスの根幹をなすサプライチェーンのDXが注目されています。現時点でも、それぞれの工程において、生産管理システムなどのITシステムは既に導入されています。しかし、サプライチェーン全体で統合されておらず、データ活用できていないことが大きな課題です。

このように製造業ではサプライチェーンを始めとするDXが求められており、ITシステムを活用することによってビジネスを最適化できます。サプライチェーンの分析から管理まで、一連の流れを効率化するシステムは多くあるため、自社に適したものを選びましょう。

AIなどの最新技術も活用されている

近年では、AIなどの最新技術を活用する企業も増えています。サプライチェーンに関するデータは膨大にあるため、適切に分析するためには大きな手間がかかります。AIを活用することで、これらの課題を解決できるでしょう。ここでは、サプライチェーンに活用されている最新技術をご紹介します。

需要予測による経営判断の精度向上

サプライチェーンに散在しているビッグデータを収集し、AIが分析することで、今までよりも精度の高い需要予測を実現できます。従来は、担当の従業員や経営者が分析を行っており、経験や直近のデータに依存しているケースが多くありました。しかし、その需要予測の精度は高いとはいえず、予測が外れると過剰在庫や供給不足に陥りかねません。

AIを活用することにより、分析に割いていた今までの工数を大幅に削減でき、従来よりも複数の要素を含めた分析も可能になります。例えば、前年の売上情報や生産量、天候、各種キャンペーン時の顧客の行動データなども分析に活用できます。さらに、AI技術は機械学習によって、使えば使うほど精度が高まる点も大きな特徴です。

配送ルートの最適化

製造業・流通業界では、AIを活用して配送ルートの最適化を図る企業も増えています。ビッグデータとGPSを取り付けた配送車を活用することで、ドライバーの運転状況や交通状況を詳細まで把握できます。そこにAIを使った分析を加えることによって、最適な配送ルートを選択できるでしょう。

その結果、配送コストを削減でき、顧客は注文から商品が手元に届くまでの時間を短縮できるため、顧客満足度の向上にも貢献します。

設備の稼働率向上

製造業の生産システムにIoTセンサーやAIを活用するケースも増えています。生産設備の監視・予知保全の取り組みが行われており、今まで活用していなかった設備機械のデータや、IoTセンサーによって収集したデータを活用できます。

AIが分析することにより、設備の不調を予見できるため、生産ラインがストップするなどのトラブルを避けることができるでしょう。

適切にサプライチェーンを分析しよう

サプライチェーンは製造業において重要な役割を担うため、さまざまな業で最適化が求められています。そのためには、現状を把握し改善点を見出さなければなりません。そのため、サプライチェーン分析を実施する必要があるでしょう。

また、国際社会において、CSR（企業の社会的責任)の話の流れでサプライチェーンの在り方が語られることもあります。

利益の追求はもちろん、企業の存在意義などを含めたさまざまな観点からサプライチェーンを分析し、改善、革新する姿勢が大切です。

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