サプライチェーン分析：内容と重要性

サプライチェーンは、企業がカスタマー・エクスペリエンスを提供する機能に直接影響すると同時に、全体的な収益性に影響する経費の多くを占めるため、ビジネスの成功には不可欠な要素です。サプライチェーンは、仕入先、ビジネス・ユーザー、エンド・ユーザーの間のネットワークであり、原材料の購買から最終消費者への配送までを網羅しています。

ビジネスにおけるサプライチェーンの重要性が高まる中、多くの企業がサプライチェーン・マネジメント（SCM）への取り組みを強化しています。企業は、原材料の仕入先からエンドユーザーまでの長い道のりで、プロセスをより速く、より安く、より簡単にするあらゆる機会を探し求めています。これは、サプライチェーンが時間の経過とともに複雑化する一方であり、企業はますます多くの国際的パートナーと協力し、製品をできるだけ迅速に提供しなければならないというプレッシャーの高まりに直面しているため、特に重要なことです。

サプライチェーンにはさまざまな活動、人、組織が関わっており、そこから膨大な量の情報が生み出されます。そこで、サプライチェーン分析を活用すると、圧倒的な量のデータを理解しやすいダッシュボードやレポートに変換し、視覚化することで、重要な意思決定に影響を与え、優れた成果へと導くことができます。このような分析への容易なアクセスは、競争が激化し続ける状況において非常に重要になっています。

サプライチェーン分析とは（動画）

サプライチェーン分析とは

サプライチェーン分析とは、購買、在庫管理、販売管理、倉庫管理、履行、輸送管理（出荷を含む）などのサプライチェーンの実行システムなど、サプライチェーンに関連する数多くのアプリケーションから企業が引き出す情報の分析です。サプライチェーンはドミノ倒しのように、ネットワーク内の各ステップが後続のステップに影響を及ぼし、最終的にどの段階で問題が発生しても、顧客の期待に応える機能に影響を及ぼしかねません。

それぞれのソフトウェアは、サプライチェーンの特定のステップ、たとえば、仕入先のリード・タイムの予測、倉庫の現在の安全在庫水準、1時間あたりの注文処理件数などに重点を置いた独自のレポート機能を備えています。しかし、サプライチェーン分析は、通常エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムを介して、これらすべてのシステムが統合されたときに最も威力を発揮します。そして、ERP自体または別のアプリケーションは、ダッシュボードやレポートを通じて、グローバル・サプライチェーン全体から得られるデータを提示し、説明することができます。

これにより従業員はこのロジスティクス・ネットワークを包括的に把握することができ、特定の混乱がもたらす上流と下流の影響を効果的に理解することができます。そして、可能な限り問題を軽減する方法で迅速に対応することができます。たとえば、リアルタイム・データを分析し、大きな問題に発展する前に、潜在的な問題を知らせるアラートを発信できるシステムもあります。

サプライチェーン分析の役割

サプライチェーン分析は、企業がサプライチェーンから生成されるデータの収集、評価、およびそれに基づく行動を可能にします。これにより、迅速な調整だけでなく、ビジネスに競争上の優位性をもたらす長期的な戦略変更も可能になります。サプライチェーンは世界中にまたがり、何百もの異なる事業体を含むことが多いため、これらの情報を手作業やスプレッドシートで管理することはほぼ不可能です。少なくとも、極めて非効率です。

サプライチェーン分析の例の一部には、需要計画（履歴データやその他の要因を使用した顧客の注文内容の予測）、販売・運用管理（需要予測をカバーするために組織が必要とする商品の製造や購入、またはその両方）、在庫管理（アイテムのセルスルーと補充が必要なSKUの追跡）などがあります。これらの活動はそれぞれ、事業運営全体の効率を向上させ、大幅なコスト削減につながります。たとえば、より正確な需要予測は、在庫切れや過剰在庫（これは余剰在庫になる可能性がある）の両方を回避しながら、購買への過剰支出を回避することを意味します。そのため、ビジネスはコストを抑えながら優れたカスタマー・エクスペリエンスを提供し、これにより競合製品からの差別化を支援します。

サプライチェーン分析は、今日の大きな成功を収めているビジネスの日常業務において、より重要な役割を担い続けています。組織は以前にも増してこれらの数値に注意を払い、さまざまな分析手法を使ってこのネットワークの各リンクを最適化しています。

サプライチェーン分析のタイプ

時間とコストを削減し、より効率的な運用を構築するために企業が今すぐ検討すべきサプライチェーン分析には、主に4つのタイプがあります。それぞれについて簡単に説明します。

記述分析

記述分析は、過去に起きたことを分析します。これにより、履歴データのパターンを特定することができます。この情報は、社内のサプライチェーンの実行ソフトウェアと、仕入先、ディストリビューター、様々なセールス・チャネル、顧客にわたる可視化を実現する外部システムの両方から得ることができます。分析では、異なる期間の同じ種類のデータを比較して、パターンを特定し、変化の潜在的な原因についての仮説を立てることができます。

メーカーは、記述分析ダッシュボードを毎日確認し、ディストリビューターへの配送の半分が遅れていることに気づくことがあります。企業のリーダーは、その問題をさらに調査し、ある地域のディストリビューター各社が吹雪に見舞われ、トラックの運行が滞っていることを突き止めることができます。

予測分析

その言葉の通り、予測分析は企業が起こりうることを予測し、サプライチェーンの混乱やその他の結果を含むさまざまなシナリオのビジネス・インパクトの予測を支援します。このような起こりうるシナリオを事前に検討せざるを得なくすることで、リーダーは受け身ではなく、先行的に行動することができます。たとえば、需要の急増や減少が予想される場合に備えて戦略を立てる時間があり、それに応じて対応することができます。

同じメーカーで見てみると、米連邦準備制度理事会（FRB）が発表した最新の経済予測を確認し、次の四半期には売上高が10～20％減少すると予測する場合があります。この点を考慮して、仕入先に少量の原材料を発注し、来月のパート従業員の労働時間を短縮します。

処方分析

記述分析は、記述分析と予測分析の結果を組み合わせて、ビジネスが望ましい目標を達成するために今取るべき行動を提案します。このような分析は、企業が自社の情報とパートナーの情報の両方を評価することで、問題に取り組み、サプライチェーンの大きな混乱を回避できるよう支援することが可能です。処方的分析はより複雑であるため、多くのデータを迅速に処理し解釈できる、より堅牢なソフトウェアが必要となります。

処方的分析はより、メーカーは東南アジアの主要仕入先の1社が今後1年以内に倒産するリスクがあることを知る可能性があります。一貫した受注遅れの履歴、容量の減少、地域の経済状況の悪化はすべてこの結果を示しています。これに対し、メーカーは仕入先の経営者との面談を要請し、仕入先が財務的な問題を抱えているか、また、どのような支援が可能かを探ることができます。明確な解決策がない場合、ビジネスは手遅れになる前に、この仕入先に代わる他の仕入先の検討を始めることができます。

認知分析

認知分析は、人間の思考や行動を模倣しようとするもので、組織が難解で複雑な質問に回答できるよう支援することができます。この分析には、結果を解釈する際にコンテキストなどを理解する機能があります。そのため、認知分析は人工知能（AI）、特に機械学習とディープラーニングを活用しているため、時間の経過とともによりスマートになっていきます。これにより、レポートや分析の作成に必要となる従業員の作業量が大幅に削減され、データ・サイエンス・チーム以外の従業員も結果を引き出して理解できるようになります。

AI対応ソフトウェアを使用することで、メーカーは需要計画に必要な作業の多くを自動化できる可能性があります。このソリューションでは、利用可能なすべてのデータだけでなく、社内外の要因を処理して、次の四半期に需要を満たすために生産する必要がある各製品の量について、非常に正確で詳細な提案を行うことができます。これにより、必要以上の在庫を作ったり、需要に対応できずに売上を落とすことで発生する追加費用を削減します。

サプライチェーン分析が重要な理由

サプライチェーン分析は、あらゆる業界にわたり、企業が自社の業務についてより適切かつ迅速で、十分な情報に基づく意思決定を行えるよう支援します。そうすることで、利用する企業に実質的かつ永続的な価値を提供します。

これらのレポートやダッシュボードは、企業が潜在的なリスクの特定と理解、計画の改善、在庫管理の最適化、そして顧客の高い期待へのより適切な対応を支援します。たとえば、分析ソフトウェアは、先月から特定の輸送プロバイダーの配送が繰り返し遅延していることを指摘することで、リスクに注意を促すことができます。このパターンを検知するだけでなく、遅延が続く可能性を示すことができます。さらに、このソリューションは、潜在的な遅配数やチャージバック/返品のコストなど、そのような遅延の影響を定量化することができます。

分析は、より正確な予測によって計画を改善し、その結果、予想される数量に対応できるすべての運用体制を整えることができます。小売業者が順調に売上を伸ばし、休暇が近づいている場合、仕入先に多めの発注を行い、倉庫に請負業者を増やし、重要な休暇期間中の注文急増に備える可能性があります。このような大量注文に対応する容量がない仕入先がある場合、小売業者は時間のあるうちに別の選択肢を探すことができます。

多くのビジネスでは、抱えている在庫の量が常に過多もしくは過小であり、どちらも最適ではありません。過剰在庫は必要以上に高い在庫維持コストにつながり、一方、品切れは売上の損失を意味します。分析は、在庫切れを起こさずにコストをできる限り抑えるために、在庫残高を適切に保つことを支援します。システムは、仕入先の一般的なリード・タイムに基づいて、在庫が少なくなっているSKUに対してアラートを発することがあります。また、売上動向は、運用チームが倉庫スペースの増設が必要なアイテムや、少量生産や段階的縮小が可能なアイテムの決定を支援します。

これらの指標や数値はすべて、ビジネスが顧客の期待に応えられるよう支援します。サプライチェーンのどの時点でも、障害発生はカスタマー・エクスペリエンスに悪影響を及ぼし、競合他社からの購入へと顧客を導く可能性があります。定時搬送率や注文正確率など、企業が追跡して、懸念される傾向を特定および対処できるカスタマー・エクスペリエンスに直接関連する分析もあります。

サプライチェーン分析の歴史

それほど遠くない過去、分析の対象はほぼ需要予測を支える統計分析と、ビジネスの成功を測る一握りの重要なKPIに限られていました。データを一元管理し、企業がサプライ・チェーン・ネットワークのパフォーマンスをより適切に把握できるビジネス・インテリジェンス機能を備えたERPシステムが広く導入されたことを受け、2000年代前半からその状況は変わり始めました。このことは、ビジネスが問題を予測し、顧客の需要を満たしながら経費を削減することを支援しました。

それ以来、クラウドベースのプラットフォームの普及と機能によるテクノロジーの継続的な進歩により、企業はすべてのサプライチェーンデータを統合して分析することが支援されています。クラウドにより、社外の関係者との情報共有もはるかに容易になり、仕入先、ディストリビューター、小売業者などのサプライチェーン・パートナー間のコラボレーションが活発化しました。サプライチェーン全体のさまざまな利害関係者が、配送の問題、仕入先による遅延、品質管理の問題、および自分たちに影響するその他の変更に関するアラートをリアルタイムで受け取ることができるため、これによりもうひとつの貴重な可視性のレイヤーがもたらされます。今日、ビジネスは機械学習や認知コンピューティングのような最新の発明を活用して、より深いインサイトとより正確な予測を得ることもできます。

クラウド・ソリューションやその他の進歩が企業による、より効果的なサプライチェーン・マネジメントを支援する一方で、多くの企業は圧倒的なデータ量に直面しています。IDCによると、2017年、平均的なサプライチェーンのデータ量は2012年の50倍でしたが、ビジネスが分析していたデータはそのうちのわずか25％でした。これは人間が処理できる量を超えているため、自動的に処理できるテクノロジーの活用が必須になっています。

サプライチェーン分析によるメリット

これまで述べてきたように、正確なサプライチェーン分析のメリットは大きく、長期的です。また、パターンを見出し、その他の貴重なインサイトを明らかにすることで、サプライチェーンのあらゆるリンクでの支援が可能です。プロセス改善の機会を発見し、運用リーダーが予測しないであろう問題に注意を喚起することができます。こうしたサプライチェーンの混乱は最終損益に大きな影響を与える可能性があるため、既存のサプライチェーンのリスクを特定し、将来発生するリスクを予見するこの機能は、分析による最も価値あるメリットとなる可能性があります。

また、リアルタイム分析へのアクセスは、企業による収益性のより適切な把握、在庫切れの回避、出荷遅延の削減、顧客嗜好の変化に対応した変更も支援します。こうした情報は、ビジネスによるリソース導入の最適化を支援し、コスト削減につながります。このようなデータがない場合、これらの意思決定の多くは推測に委ねられ、基本的な履歴データのみを頼りに行われます。

多くの組織が「データドリブン」を目指す中、サプライチェーン分析はこの目標に向けた重要なステップです。簡単に言えば、サプライチェーンの詳細な情報とレポートを駆使することで、企業のリーダーはより適切な意思決定を行うことができます。

サプライチェーン分析の課題

サプライチェーン分析の最大の課題の1つは、導入のハードルが比較的高いことです。現在、これらのインサイトを収集するためのシステムを持たない企業にとって、そうしたテクノロジーの購入は有意義ながらも多大な投資となる可能性があります。スプレッドシート、メール、ポイント・ソリューションを利用して、こうした重要なデータを収集および確認するだけでは不十分です。ビジネスには、原材料から最終納品まで商品を追跡できるサプライチェーン・マネジメント・システムが必要です。このデータを最大限に活用するためには、大量のデータを役立つレポートにし転換して視覚化できる分析ソリューションも必要な場合があります。

さらに、ビジネスには必要なデータをすべて収集するための強力なプロセスが必要です。サプライチェーン全体わからの情報は中央データベースに保存する必要があり、そのためには信頼性の高い統合が求められます。すべての適切なシステムからのデータ・フローがスムーズである場合にのみ、企業はサプライチェーンの現状と見通しを理解することができます。

もう一つの課題は、特定の分析を構築し解釈するために必要となるスキルの高い人材の確保ですソフトウェアによって、サプライチェーンの従業員（その多くはデータ・サイエンスのバックグラウンドがない）にとって分析がより身近なものになる一方で、この取り組みをサポートする適切な人材が確保できているかは、依然として検討する価値があります。必要なのは、分析ソリューションに関するトレーニングのみということもあります。ほとんどの場合、サプライチェーンについてより深く高度なインサイトを得るために最新の新興テクノロジーを活用することを求める大企業にとって、これはより大きな懸念事項です。

サプライチェーンの分析の特徴

サプライチェーンの分析が多くの組織でより重要な役割を担うようになるにつれ、リーダーはソリューションに何を求めるべきかについて頭を悩ませている可能性があります。調査グループであるIDCは、サプライチェーン分析に求めるべき5つの特徴をまとめ、「5つのC」と名付けました。

• 接続性： サプライチェーン分析の取り組みはデータから始まるため、ソリューションがすべての適切な情報源にアクセスできることが重要です。このようなデータ接続は、ERPとそれを補完するビジネス・システムから始まり、モノのインターネット（IoT）デバイスなど、ビジネスが情報収集に使用するその他のテクノロジーにまで及びます。
• コラボレーション： サプライチェーンのパートナーはビジネスの成功に不可欠な存在であり、ビジネスはその点を見落とさないようにする必要があります。仕入先や、可能であれば顧客と協力的なコラボレーションを行い、製品やプロセスを強化する方法を見つける必要があります。クラウド・ソリューションにより、これらの関係者が相互に有益なアイデアや情報を交換することがかつてないほど容易になっています。
• サイバーセキュリティの意識： ビジネスでソフトウェアや接続デバイスが増え続けるにつれて、サイバー攻撃のリスクと攻撃を受ける可能性が高まっています。企業はこのことを認識し、社内のサイバーセキュリティ・リソースや、支援の得られる社外の専門家を活用して、分析に接続するすべてのシステムに必要な保護を装備する必要があります。
• 認知的に対応： 認知分析は、前述のようにAIを利用して独自の結論を導き出すもので、今後数年間でサプライチェーン分析においてより大きな役割を担うことは間違いありません認知的に対応した分析は、企業が混乱の全面的な影響を迅速に理解し、対応策の優先度を設定できるよう支援します。このようなソリューションは、時間の経過とともにより効果的になり、さらなる自動化への道が開かれます。
• 包括的： 1回限りのインサイトやレポートでは限界があります。分析ソフトウェアは、組織がこれらのツールの可能性を最大限に発揮するために、幅広く徹底的な見解を提供する必要があります。そのためには、ソリューションには幅広い機能だけでなく、増大する情報を処理してもすぐに結果を出せる拡張性も必要です。

サプライチェーン分析ソフトウェア

ビジネスの速度が増し続ける中、世界のサプライチェーンはより長さと複雑さを増しており、分析の重要性はかつてないほど高まっています。そのためサプライチェーン分析ソフトウェアを使用して、より正確なインサイトをさらに迅速に得て意思決定を改善し、リスクを低減する企業が増えています。

基本的なレベルでは、このソフトウェアはエンドツーエンドの運用から大量ののロジスティクス・データを取得し、管理者が簡単にアクセスして理解できるダッシュボードにまとめます。そして、マネージャーと経営者は、その情報に基づいて推奨、意思決定、または調整を行うことができます。具体的には、このソフトウェアは、マネージャーが最適な在庫水準の維持、すべての顧客注文の完全かつ期日どおりの履行、注文の作成および/または履行に必要な商品の購買、および全体的な収益性の向上を支援します。これらの目標を達成するために以前は必要とされていた多くの手動業務を自動化することで、マネージャーは他の付加価値の高い業務に集中することができます。

より高度な分析ソフトウェアは、綿密なレポート機能にとどまらず、前述した処方的分析や認知分析をサポートします。この機能は、サプライチェーン関連費用に年間数百万ドルを支出し、多くの利益を得ている大企業にとって特に貴重なものとなります。

サプライチェーン分析の未来

サプライチェーンは、コスト削減やカスタマー・エクスペリエンス向上の機会が豊富なビジネス領域であることを多くの企業が見出していることから、近年イノベーションの中心的存在となっています。サプライチェーンの可視性と透明性を高めるという多くの組織の目標を実現する上で、分析は主要なツールとなります。サプライチェーン分析の世界市場は、2025年までに100億ドルを超え（新しいタブで開きます）、年平均成長率（CAGR）は16%になると予測されています。

処方的分析と認知分析は、人的および資本的リソースが必要となるため、一部の規模の小さい企業にとっては依然として手の届かない存在ですが、その状況はすでに変わりつつあり、近い将来、より実現可能なものになっいくでしょう。新興市場や中堅市場セクター向けサプライチェーン・ソフトウェアの主要プロバイダーは、すでにAIをシステムに組み込んでおり、規模の小さいビジネスにもエンタープライズと同様のメリットを提供しています。

企業が運用のデジタル化を進め、工場や倉庫、トラックなどにIoTデバイスを導入し続けているため、今後数年間で、サプライチェーン分析はさらに多くのデータ・プールからデータを得るようになります。そして、増え続けるデータを理解しやすいインサイトに変えるために、テクノロジー・プロバイダーはAIの枠内に該当するさまざまなテクノロジーを活用することになります。それが、企業がサプライチェーンからもたらされる膨大な量の情報から実際に利益を享受する唯一の方法です。

サプライチェーン・マネジメントの選択

どのようなサプライチェーン分析への取り組みも、サプライチェーン・マネジメント・プラットフォームがなければ恐らく失敗に終わります。このソフトウェアは、仕入先管理、購買、倉庫・保管、ピッキング、履行、出荷・配送、リバース・ロジスティクスなど、サプライチェーンをエンドツーエンドで管理します。サプライチェーン・マネジメント・ソリューションは、このネットワークの各部分を管理するため、サプライチェーン分析を活用するために必要なデータを提供します。SCMソリューションの中には、分析機能が組み込まれているものもあります。

すべてのサプライチェーン・マネジメント・ソフトウェアが同じ機能と特徴を備えているわけではないため、ビジネスは現在と将来のニーズを満たすソリューションを慎重に選択する必要があります。企業は、より効率的で安定したサプライチェーンの構築を支援するプラットフォームを選択する際、データの信頼性、使いやすさ、投資収益率（ROI）を考慮する必要があります。企業が自社の運用に適したソフトウェアを選択すれば、強力なサプライチェーン分析がもたらす多くのメリットを活用し始めることができます。

サプライチェーンの耐障害性とコスト効果は、ビジネスの成否を左右します。サプライチェーン分析はこの両面でビジネスを強化することができるため、今日の業界をリードする企業にとって、より注目すべき存在となっています。現在のサプライチェーン分析ソリューションは、すでに素晴らしい機能を有しており、今後のさらなる進化により、あらゆる業種にわたり、ビジネスのゲーム・チェンジャーとなることは間違いありません。