サプライチェーンマネジメント（SCM）とは？重要性・AIが果たす役割・事例・展望を徹底紹介！

サプライチェーンマネジメント（SCM）は、原材料調達から製品の最終消費者への配送までの全プロセスを統合的に管理し、業務の効率とコスト削減を両立する管理手法として注目されています。

本記事では、サプライチェーンマネジメント（SCM）の最適化について解説します。AIの具体的な活用事例と、導入による効果、今後の展望まで網羅します。貴社のサプライチェーン改革の一助となる情報を提供します。

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サプライチェーンマネジメント（SCM）とは？

サプライチェーンマネジメント（SCM）は、原材料の調達から製品の製造、流通、販売に至るまで、企業が製品やサービスを顧客に届ける一連の流れを最適化する管理手法です。

SCMで実施する主な業務は、以下のとおりです。

• 計画・予測：市場データや過去の販売実績をもとに需要予測し、生産計画や在庫計画を策定して全体のバランスを最適化
• 実行：立案した計画に基づいて原材料の調達から製造、在庫管理、出荷・配送までを迅速に実行し、計画とのズレに対しても柔軟に対応
• 評価・モニタリング：主要な指標（KPI）を用いて全体のパフォーマンスを評価し、各プロセスの効率性や効果性を測定しながら改善点を特定
• ネットワークデザイン：工場や倉庫の配置、輸送ルートの選定、サプライヤーの選定など物理的なネットワークの設計と最適化を行い、市場の変動にも柔軟に対応できる体制を構築

サプライチェーンマネジメントを導入することで、業務全体の効率化が進み、コスト削減や在庫リスクの低減を実現できます。また、迅速な市場対応が可能となり、顧客満足度の向上にもつながります。

サプライチェーンマネジメントの重要性

現代において、サプライチェーンマネジメントは単なる業務管理ではなく、企業の基盤を支える戦略的要素となっています。SCMが重要な理由は、以下のとおりです。

• 市場変動への迅速な対応：需要の変動をリアルタイムで把握し、柔軟な生産・供給計画を立てる必要がある
• 物流/人的コストの削減：物流の効率化が図られ、輸送コストの削減を目指す
• 適正在庫の確保：需要予測の精度を高め、過不足のない適正在庫を維持
• 人的リソースの最適化：従業員の単純作業の負担を軽減し、より高度な業務に集中できる環境を整える
• 環境への配慮：輸送距離の短縮やエネルギー効率の向上を図ることで、二酸化炭素排出量の削減につなげる

このように、SCMは業務効率化やコスト削減だけでなく、環境対策や労働環境の改善など、さまざまな面での最適化に貢献します。

エンジニアリングチェーンとの違い

サプライチェーンは、原材料の調達から製品の生産・流通・販売・顧客への提供までの一連の流れを指し、物流・調達・在庫管理などが含まれます。

一方で、エンジニアリングチェーンは、製品の設計・開発・試作・生産準備に関するプロセスを指し、CAD・CAE・PLMなどを活用して最適な設計を行います。

つまり、サプライチェーンは「モノの流れ」を指し、エンジニアリングチェーンは「設計・開発の流れ」に焦点を当てたもの、という違いがあります。

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サプライチェーンマネジメントでAI活用が注目される理由

予測AIや異常検知AIなどのAI技術が著しく発展し続けています。IoTセンサーや各種システムから生成される膨大なデータをAIへ活用することで、従来のヒューマンインサイトでは見えなかった難解なパターンも容易に抽出できるようになりました。

サプライチェーンマネジメントにおいてAI活用が注目される主な理由は、以下のとおりです。

• 海外進出に伴うサプライチェーンの複雑化
• 市場環境の急激な変化
• 物流のリソース不足

海外進出に伴うサプライチェーンの複雑化

まず、日本企業が国外に事業を展開することで、海外のサプライヤーや物流業者などとの連携も必要となり、プロセス間の調整がより複雑になります。複数拠点で同時に発生する膨大なデータを迅速に収集・分析し、全体最適を図るためには従来の手法では限界があり、AIの活用が広がっています。

市場環境の急激な変化

消費者の嗜好が多様化し、細かな需要変動への対応が必要です。特に、オンラインショッピングの普及により、顧客は迅速な対応や納期短縮を求める傾向が強まっています。

その点、AIはリアルタイムで分析した膨大なデータをもとに消費者の行動パターンを把握し、需要の変動に迅速に対応することが可能なため、注目を集めているのです。

物流のリソース不足

2024年4月からトラックドライバーの時間外労働の960時間上限規制や改正改善基準告示が適用され、労働時間の短縮により輸送能力の不足が深刻化しています。そこで、AIを活用したルート最適化や配送スケジュールの自動調整が、物流の業務効率化を支える重要な要素となっています。

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サプライチェーンマネジメントにおけるAIの役割

AI技術の進展により、SCMの各プロセスは、これまで以上にスマートな管理が可能となりました。ここでは、SCMにおけるAIの役割を具体的に解説します。

需要予測の精度向上

従来の需要予測は、過去のデータや市場のトレンドに基づく統計手法が中心でした。しかし、近年のグローバル化やSNSの普及により、消費者のニーズが多様化し、従来の統計手法では正確な需要予測が困難になっています。

そのため、需要計画において、AIの高度なパターン認識技術の必要性が高まっています。AIは大量のデータをリアルタイムで解析し、季節変動などの規則的な変動はもちろん、突発的な市場の変化などの不規則変動にも的確に対応可能です。

AIを活用することで、熟練した従業員にとっても予測が難しい局面でも、より正確な需要予測が可能となります。

関連記事：「AIによる需要予測の手法について、その特徴と効果、メリット・デメリット」

在庫の適正化

近年、消費者ニーズの多様化により、需要予測が高度化し、適正在庫の維持がますます難しくなっています。過剰在庫はコストの増加につながり、一方で在庫不足は機会損失が発生するため、精度の高い在庫管理が不可欠です。

そこで、IoT×AIの活用が注目されています。

具体的には、倉庫などに設置されたセンサーもしくはIoTデバイスが在庫数や環境データをリアルタイムで収集します。そして、収集されたデータをもとにAIが最適な在庫水準を分析・調整する仕組みです。

AIとIoTを組み合わせることで、無駄な在庫を削減しながら、需要変動に柔軟に対応できる在庫管理が可能になります。

関連記事：「AIによる在庫管理と従来型の在庫管理との相違点や特徴、導入事例のポイント」

倉庫内導線の改善

従来の倉庫レイアウトでは、商品ピッキングや移動の効率が最適化されておらず、倉庫従業員の移動距離が長くなり、時間や労力の無駄が発生することも多くあります。

AIを活用することで、IoTセンサーやRFIDタグから取得したリアルタイムの位置情報や動線データを解析し、従業員や自動搬送ロボット、AGV(無人搬送車)の動きを最適化できます。その結果、最短ルートの算出や無駄な動きの削減が可能です。

また、倉庫管理AIを活用すれば、最適な棚のレイアウトや通路設計を見出すことができ、作業効率の向上や労働環境の改善が期待されます。

関連記事：「AIによる倉庫管理の活用事例や導入効果を徹底解説」

配送ルートの最適化

物流業界では深刻な人材不足が続いており、限られた人員で効率的に配送する必要があります。その解決策として、AIを活用した配送ルートの最適化が注目されています。

AIを活用すれば、各配送車両の稼働状況や走行データをAIが詳細に管理し、最適な配車計画を策定することで、ドライバーの負担軽減と業務効率の向上が期待できます。

また、複数の配送センターや拠点間の物流フローをAIがリアルタイムで監視し、需要の変動や突発的なトラブルが発生した際にも迅速に対応可能です。例えば、交通渋滞や天候の影響による配送遅延が発生しそうな場合、AIが最適な代替ルートを即座に提案し、柔軟に物流ネットワークを再編成できます。

さらに、AIによる配送ルートの最適化により、無駄な待機時間や走行距離を削減し、燃料コストの削減や二酸化炭素排出量の抑制にもつながります。

トラックドライバーの人材不足を解決しつつ、物流MaaSを実現する技術として、AIの重要性が高まっています。

関連記事：「物流MaaSのメリット、課題、国内の導入実例とAIの活用事例」

異常検知によるリスク管理

ビジネス環境におけるリスクを最小限に抑えるためには、異常検知システムを活用した高度なリスク管理が欠かせません。

そのためには、多様な情報ソースを活用することが重要です。天候データやニュース、SNSなど複数の情報源からデータを収集し、異常なパターンやリスクの兆候を早期に検出することで、潜在的な問題に対して迅速に対応できます。

また、収集した情報をもとに、AIを通じてサプライチェーンに及ぼす影響を分析すれば、リスクの拡大を抑えられます。例えば、自然災害や政治的な変動が物流や原材料調達に影響を与える可能性がある場合、原因を即座に察知し、代替手段の確保や生産計画の調整といった対応策を迅速に講じられます。

他には、リアルタイムでのモニタリングも重要です。例えば、AIの異常検知システムを活用すれば、状況の変化をリアルタイムで監視し、リスクが発生した際には即座にアラートを発信できます。

事前に対策を講じることで、大きな被害を未然に防ぎ、サプライチェーンの強靭化を実現できます。

関連記事：「AIを活用した異常検知について解説」

予知保全による設備管理

AIを用いた予知保全では、機器の稼働状況や振動、温度などのデータをリアルタイムでモニタリングし、故障の兆候を事前に検知します。これにより、計画的なメンテナンスを行い、予期せぬダウンタイムを防止できます。

生産ラインにおける機器や設備の故障は、企業の生産性だけでなく、サプライチェーン全体に大きな影響を与えます。予期せぬトラブルによる生産停止や納期遅延を防ぐためには、適切な設備管理が必要です。

特に、設備の異常を未然に防ぐための「予知保全」の導入は、安定した生産活動の継続に大きく貢献します。

AIを活用した予知保全では、機器の稼働状況や振動、温度などのデータをリアルタイムでモニタリングし、異常の兆候を検出できます。そのため、故障が発生する前に必要なメンテナンスを計画的に実施でき、突発的なトラブルに伴うダウンタイムを最小限に抑えられます。

安定した生産ラインを維持できれば、サプライチェーン全体の効率向上も期待できます。

関連記事：「予知保全とはなにか、メリットデメリット、注意点をご紹介」

AIを活用するサプライチェーンマネジメントの事例

サプライチェーンマネジメントでAIを活用し、ここでは、サプライチェーンマネジメントの事例をいくつか紹介します。

倉庫業務の効率化【日立ハイシステム21】

日立ハイシステム21は、倉庫業務の効率化を目的に、AIにより最適なピッキング作業を実現する「倉庫業務効率化サービスシステム」を提供しています。

具体的には、まず作業時間を予測するAIモデルを構築します。次に、生成した制約条件を満たしつつ、補充業務を最適化する商品配置案のシミュレーションを繰り返しながら、作業時間が短くなる案を選定する仕組みです。

また、本サービスはパラメータチューニングを行うことで別倉庫への横展開も可能であり、新規倉庫への導入時間を短縮し、物流業務全体の効率を向上できます。

したがって、倉庫業務効率化サービスシステムを導入することで、ピッキング作業の効率化と人件費削減が期待されます。

適正在庫に向けた社内横断プロジェクト【ライオン】

ライオンは「サステナブルなサプライチェーンマネジメント基盤構築」を掲げ、適正在庫の実現を目指してAIを活用した需要予測に取り組んでいます。

従来、販売部門と生産部門はそれぞれ独立したデータをもとに計画を立てていたため、需要と生産能力のギャップが生じることがありました。その結果、在庫の過不足や供給遅延といった課題が発生していました。

この問題を解決するため、ライオンは「経営・販売・生産等のデータ連携（ワンナンバー化）」を推進し、複数の部門が連携してAIを活用した需要予測モデルの実用化に取り組んでいます。

具体的には、製品のライフサイクルや需要特性に応じた最適な予測手法を検討しながら、より高精度な需要予測を実現し、生産計画や購買計画の精度向上を目指しています。

また、本プロジェクトにはデジタル部門をはじめ、営業部門やサプライチェーン関連部門など、社内の多くのステークホルダーが参画しています。大規模な取り組みで難易度の高いプロジェクトですが、部門間のデータ連携を強化し、適正在庫の実現に向けた取り組みを加速させています。

サプライチェーンリスク可視化サービスを提供【富士通】

2024年1月25日より、富士通は東京海上レジリエンス・東京海上日動火災保険と協業し、サプライチェーンのリスクを可視化するサービス「Fujitsu Supply Chain Risk Visualization Service（SCRV）」の提供を開始しました。

SCRVは、サプライチェーンの全体像を把握し、リスクを評価することで、自然災害などの有事に備えた強靭なサプライチェーン構築を支援するサービスです。具体的には、拠点情報とハザードマップを重ね合わせる機能や、リスク評価レポートの出力機能など、地震や気象災害におけるリスク情報の可視化機能を搭載しています。

登録された取引先が被災の可能性がある場合には、システムが自動でアラートメールを発信し、迅速な対応を促します。

また、顧客や取引先が被災状況をリアルタイムで入力することで、関係者間での情報共有が円滑になり、影響の把握が迅速に行えます。日常的な取引先とのコミュニケーション機能も備えており、災害時だけでなく、平時のリスク管理にも活用可能です。

SCRVを通じてサプライチェーンの脆弱性を把握し、リスク対策を講じることで、安定した供給網の維持が可能となります。

AIによるサプライチェーンマネジメントの展望

AIの導入によってSCMは大きく変わりつつありますが、いくつか課題も残されています。

主な課題は、以下のとおりです。

• データの品質と統合
• 専門人材の育成
• セキュリティとプライバシー

入力データの品質と統合

まず、今後のSCMの進化には、入力データの品質と統合が不可欠です。AIの精度は入力データに大きく依存するため、各プロセスから収集されるデータの質を高めることと、異なるシステム間の情報へシームレスにアクセスできるように整える必要があります。

特に、企業間や部門間で分断されがちなデータを統合し、一貫した情報管理体制を構築することが、効果的なAI活用を目指すうえで重要です。

関連記事：「収集するデータの種類や代表的な手法、AIとデータ収集の関係性について解説」

AI専門人材の育成

AIシステムの開発・運用には高度な専門知識が必要となるため、AI人材の育成も重要な課題です。SCM担当者とデータサイエンティストが連携し、それぞれの知識と技術を共有することで、より高度なAI活用が可能になります。

各分野の専門人材が持つ知識を組み合わせることで、AIを活用した予測精度の向上や自動化の推進が加速し、SCMの最適化が進んでいくと期待できます。

さらに、多くの企業データを取り扱うSCMにおいては、セキュリティとプライバシーの確保が引き続き重要なテーマです。AIが扱うデータの増加に伴い、不正アクセスや情報漏えいのリスクも高まるため、厳格なセキュリティ対策が必要です。

関連記事：「AI人材とは？AI人材の種類や必要なスキル、今後の需要を紹介」

サプライチェーンマネジメントについてよくある質問まとめ

まとめ

サプライチェーンマネジメント（SCM）は、企業活動における重要なオペレーションの一環として、効率的な資源配分と迅速な市場対応を実現するための管理手法です。

近年、高度なAIの登場により、SCMの需要予測から在庫管理、物流最適化、リスク管理まで多岐にわたる業務で大きな改善が進んでいます。

より詳細な現状分析、戦略策定、システム構築には、専門家の知見が必要となるケースも少なくありません。AI導入を検討される際は、経験豊富な専門家への相談も視野に入れ、自社に最適なサプライチェーン構築を目指しましょう。。

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