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サプライチェーンマネジメント(SCM)とは?成功事例や必要性・メリットをわかりやすく解説

執筆者
公開日
2023.09.25
更新日
2024.02.22

こんにちは。データ活用によるDX推進を支援する「株式会社ブレインパッド」の高田です。当DX情報メディア「DOORS」の編集長を務めています。

本記事では、サプライチェーンマネジメント(SCM)の概念や成功事例・必要性を解説するとともに、SCMを成功に導くためのポイントについてもまとめました。

本記事の執筆者
  • マーケター
    高田 洋平
    yohei takada
    会社
    株式会社ブレインパッド
    所属
    セールス&マーケティングユニット
    役職
    DXメディア「DOORS」編集長
    大学卒業後、大手地方新聞社やビジネス系出版社を経て2020年、ブレインパッドに入社。マスコミ業界で培った企画・編集力を、同社のコンテンツマーケティングにおいて活かす。当メディアの編集長として、構想段階からローンチ、現在に至るまで運営を担っている。主に、多くの読者の方に理解いただけるようなDXのニュース、トレンド記事の執筆やその他お役立ち資料の編集を担当。

目次

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:Supply Chain Management)とは、製品が作られてからエンドユーザーに届くまでの一連の流れ(原材料の調達、製造、物流、販売、消費)を管理し、全体の最適化を目指す経営手法のことです。

この供給の連鎖は、一つの企業、現場では完結せず、複数の企業や現場によって形成されることが一般的です。サプライチェーンマネジメントはこれら全てを管理の対象とします。

多数の企業・現場におけるさまざまな工程を経ながらも、スムーズに製品が提供されるためには、精密なサプライチェーンマネジメントが不可欠です。

他にも、生産リードタイム短縮、在庫管理コスト削減、多品種少量生産、トレーサビリティの実現など、サプライチェーンマネジメントには多くの役割を担っています。

そもそもサプライチェーンとは、製品が作られてからエンドユーザーに届くまでの供給の連鎖である「原材料の調達、製造、物流、販売、消費」そのものを指します

サプライチェーンマネジメントにおける「サプライチェーン」を表した図
サプライチェーンを表した図

あらゆるビジネスは製品やサービスを販売することによって成り立っており、それら製品やサービスがユーザーに届くまでにはさまざまな関係者・過程が存在しています。

製品を販売する場合には、製品の仕入れや製造が必要です。製造する場合は原材料や部品の仕入れもあり、この仕入元も別の企業から仕入れているという供給の連鎖構造が存在します。このような連鎖がサプライチェーンであり、モノだけでなく、業務のつながりや情報なども供給対象に含みます。製造後の物流、小売もサプライチェーンを構成する要素となるのです。

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混同されやすい用語との違い

サプライチェーンマネジメントとよく混同されやすく、また類似するキーワードとの違いについてそれぞれ紹介します。関連キーワードとの違いを把握することで、用語に対するイメージがより固まると思います。

「バリューチェーン」との違い

バリューチェーンは「価値の連鎖」という意味で、企業の活動を細かく分割し、その各事業活動それぞれが価値を生み出す一連の流れであるという考え方です。バリューチェーンから、どの事業活動で付加価値が創造され、競合と比較した際の強み・弱みが生まれているのかを分析できます。経営戦略、事業戦略の見直し、改善に利用されます。

サプライチェーンマネジメントはモノの「供給」全般における管理を指しており、バリューチェーンはモノの「価値」を分析する考え方です。

また、サプライチェーンマネジメントは供給に関わる企業や関係者全てを対象としますが、バリューチェーンは企業単体における事業活動に向けて用いられます。

「ロジスティクス」との違い

ロジスティクスは「企業単体における」自社の物流プロセスを改善する取り組みのことです。原材料の輸配送、製造工程でのモノの移動、出荷、事業所間の配送などが含まれます。

一方、サプライチェーンマネジメントは「供給に関係する全ての企業・関係者における」供給連鎖の最適化を図る取り組みを指します。つまりサプライチェーンマネジメントの中に、ロジスティクスが含まれるような位置づけとなるのです。

「インダストリー4.0」との違い

インダストリー4.0は、ドイツ政府が2011年に発表した産業政策であり、第4次産業革命のことです。製造業において、AI、IoT、クラウド、エッジコンピューティングなどのIT技術の活用によりオートメーション(自動化)を進めることを中心とし、スマートファクトリーという中核コンセプトを持ちます。日本政府も影響を受け、Connected Industriesを提唱し、産業変革に向けた動きが後押しされています。

サプライチェーンマネジメントは製品を作り販売するまでの供給の管理であり、その手段としてITを活用することが多いです。一方のインダストリー4.0は製品を作るまでの各工程での自動化の推進が主題で、その手法としてIT技術の利用が前提となっています。

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サプライチェーンマネジメントの歴史

これまでサプライチェーンマネジメントは、どのように発展してきたのでしょうか。その歴史と進化について紹介します。

名付けられたのは1980年代だが、それ以前より存在

1982年(1983年とも)にコンサルティング企業ブース・アレン・ハミルトン社が初めてサプライチェーンマネジメントという言葉を用いたとされています。しかし、それに先行してQR(Quick Response)やECR(Efficient Consumer Response)といった生産プロセスの見直しが行われており、今に至るSCMのルーツとなりました。

「モノを作り、売る」という流れの中で供給の連鎖が生まれ、その管理は重要視されていたため、サプライチェーンマネジメントという言葉が生まれる前からその原型は形作られてきたと考えられます。

サプライチェーンマネジメントの浸透・仕組み化

企業におけるITの導入は当初メインフレームによる基幹システム構築がメインでした。ネットワークが構築され拠点間、企業間でのデータの連携が可能になると、ITシステムを使ってサプライチェーンマネジメントの仕組みが構築されるようになっていきました。ITによって、サプライチェーンの中での連携をスムーズにし、業務の効率化を実現したのです。

インターネットの普及やデジタル技術の向上による変化

インターネットが普及し、IT基盤が多くの企業で導入されるようになると、サプライチェーンを構成する企業全体が接続できる環境が整いました。これらのネットワークは、より細やかな供給の制御を実現しました。

さらに、一般ユーザーにもインターネットが普及し、情報の増加はニーズの多様化やウェブ経由での受注など市場にも変化を起こしました。サプライチェーンマネジメントは、ウェブを通じた購入への対処として細やかな対応が求められるようになってきています。

サプライチェーンマネジメントが必要とされる理由

近年サプライチェーンマネジメントの構築、最適化が再び注目を集めています。その理由は複合的ですが、代表的なものとして下記の理由が挙げられます。

市場のグローバル化

国内経済の成長はコロナ禍もあって鈍化しており、内需が頭打ちの状況です。さらに、インターネットやECの普及により、海外のグローバル企業による国内市場への参入も強まっています。

消費者が多くの情報を持つようになり、比較対象および競争相手は世界の企業というケースが増えました。国際的な競争力維持のため、サプライチェーンマネジメントによる業務の最適化、細かな変化への対応が重要視されています。

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労働人口の減少

人口減を根底として、日本国内の労働人口は今後も減少する見通しです。サプライチェーンの中でも結節点をマネジメントする人材の不足は顕著ですが、特に経験が必要なポジションであるため、人材を補うのは容易ではありません。

加えて、日本政府による政策により労働の形態は変化しつつあります。例えば働き方改革関連法案の政策によって、2024年より労働者の安全等を目的として「自動車運転業務を対象とした時間外労働の上限規制」、「労働者の拘束時間、休息時間、連続運転時間などについての新たな基準」が適用されます。トラックドライバーなどの稼働時間短縮が図られるため、特に物流などの領域で継続的に労働力を確保することが難しくなる問題が発生します。現状でも人手不足が発生している物流業界では、事業の継続だけでも難易度は高まるでしょう。

SCMにより供給網の効率化、最適化を行い、労働力の減少を補うことが不可欠な施策となっています。

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消費者ニーズの多様化

インターネットを介し、多くの情報にアクセス可能となり、消費者のニーズは多様化しました。細かなニーズへの対応に、多品種で少量生産を実現するサプライチェーンマネジメントが必要です。

消費者の安全性に対する意識も高まっています。「いつ、どこで」生産され、「どのように」運ばれて、その配送状況までも知るトレーサビリティの確保には、サプライチェーン全体での対応が欠かせません。

消費者の考え方の変化として、モノの所有にこだわらずサービスとして利用できれば良いという考え方も浸透し、より速く利用したいニーズへ対応したサプライチェーンマネジメントが求められます。

ビジネスモデルの変化

所有から利用への消費者の意識の変化は、サブスクリプション形式の流行というビジネスモデルの変化にもつながりました。ECによる購入と配送をセットしたモデルの浸透など新たなビジネスモデルの求める供給を実現するべく、SCMにも変化への対応が必要とされています。

さらに、社会が企業に求める価値も変化しています。SDGsの実現が果たすべき義務とされ、ESGが企業には求められるようになりました。サプライチェーン全体で取り組む必要があり、SCMはその実現に向けたツールとしても活躍が期待されます。

成功事例

サプライチェーンの最適化に向けて、弊社ブレインパッドがパートナーとして取り組んでいる成功事例について紹介します。

【キリンビール株式会社】サプライチェーンDXで未来の需給を作る

キリンビール株式会社は社内外の環境変化による需給業務の複雑化を課題としており、物流コスト削減、業務負荷の軽減、業務効率化による自社の経済価値向上、CO2削減などの社会的価値の創出を目的としてSCMの最適化を実施しています。

第一弾は資材管理アプリの導入で、年間1400時間の業務時間削減を見込んでいます。スモールサクセスから企業全体で実感を持ってサプライチェーンの改革を推進中です。

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【伊藤忠商事株式会社】地に足をつけたDXの足がかりにサプライチェーンの最適化を

伊藤忠商事株式会社は、サプライチェーンの中でも特に、消費者に近い川下領域に強みを持つ総合商社です。

複数あるプロジェクトの一つとして、食品サプライチェーンDXへの取り組みがあります。年間の配送、在庫、物流のコストは数千億円規模と収益への大きなインパクトがあり、CO2削減やフードロス解消などSDGsの観点でも大きな意義を持ちます。在庫、入出荷、売上、発注、天候、カレンダーなどのデータを使ってAIによる需要予測する仕組みを構築し、最大で在庫数3割減、発注業務量5割減を実現しました。

今後もSDGs、ESG領域のデータ可視化など、データを見つめ、ビジネス化と収益化につなげることを目指します。

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【パナソニック コネクト株式会社】サプライチェーンDXのボトルネック特定にはデータが不可欠

現場プロセスイノベーションを主力事業とするパナソニックコネクト株式会社は、サプライチェーン領域を対象としたビジネスを加速させています。サプライチェーン内のどこに本当の問題が潜んでいるのかを発見するにはデータ活用が不可欠であり、データ分析による課題解決に取り組んでいます。

サプライチェーン領域を対象としたインダストリアルエンジニアリングは業務プロセスの標準化であり、データの利活用はその実証に必須です。仮説を立てたボトルネックの検証に、データを集めてAIで分析するという位置づけです。テクノロジーの活用は今後のサプライチェーンマネジメント強化に不可欠と考えています。

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サプライチェーンマネジメントを成功させるポイント

ここからは、サプライチェーンマネジメントの構築・最適化を成功させるためのポイントを紹介します。データ活用によるDX推進を支援する弊社ブレインパッドは、サプライチェーンマネジメントにおける数々のDX支援を伴走させていただきました。それらの経験を踏まえた内容も併せてご紹介しています。

データの標準化・データガバナンス

サプライチェーンマネジメントでは、サプライチェーンを形成する多くの企業間でデータの連携を行います。この際、データの粒度やフォーマットを合わせ、統一した処理ができるよう標準化や、サプライチェーン内でデータを共有し、共通解釈を読み取れる環境が必要となります。そのため、データのフォーマットや粒度などを含めた調整を行うデータガバナンスが重要です。

ここで言及するデータガバナンスとは、企業がデータを収集し活用するうえでの方針、ルールを意味しています。データを扱う実作業であるデータマネジメントに対して、効率的に成果を上げることとリスクを最小化するための大枠を定めることがデータガバナンスです。企業間のパワーバランスなどに影響されることなく、適正なデータの統制が求められます。

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最適なデータ活用を地道に解決する「プロの目」を取り入れる

サプライチェーンマネジメントの構築ではデータの取り扱いが重要であり、データの収集から蓄積、活用に至るまでノウハウが存在します。自社の業務の専門家でも、自社のデータ活用に関するノウハウを持つわけではありません。外部のデータ活用のプロの目を取り入れることが一つの解です。

「データ活用のプロの目を取り入れる」とは、例えば次のようなシーンが該当します。

  • 対峙している問題がどのような類の問題か見分け、それに応じた適切なアプローチを取っていく
  • 「どこに難所があり、どこから手をつけるのが効果的か」といった実情を把握
  • 「きれいなデータ」の整備
  • サプライチェーン「全体」のデータの把握
  • データ活用のグランドデザインから地盤固めまでを見通す

データと向き合うことは非常に地道ですが、粘り強く先入観を持たずにデータに相対するプロが業務に大切な観点を与えてくれます。

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「文化・価値観」「仕事のやり方や進め方」を柔軟に取り入れる

サプライチェーンは複数の企業により形成されていることが多く、文化や価値観はさまざまです。また、同じ業務でも仕事のやり方や進め方が異なることも少なくありません。パートナーと仕事をする場合も同様で、自社とは異なる価値観や推進が生じるものです。

自社と異なる文化や価値観と相対した際は、否定的に捉えず、新たな選択肢が提示されていると捉えましょう。自社の価値観とやり方と比較し、良いと思える考え方と方法は柔軟に取り入れることが大切です。

経営陣を巻き込む「丁寧でわかりやすい説明」を意識する

サプライチェーンマネジメントの構築は関連する業務範囲も広く、他社も巻き込んだ取り組みとなるため、全社的な協力が必要不可欠です。経営視点でも重要な施策であり、協力体制の構築にも経営陣の果たす役割は重要となります。経営陣を上手に巻き込むことも成功への重要なポイントの一つです。

例えば、AIを利用した需要予測の実施を経営陣にプレゼンする場合、AIやデータの収集、またDXそのものについても必ずしも十分な理解があるとは限りません。複雑な説明では興味を持ってもらうことが難しいため、丁寧にわかりやすく説明することが必要となります。

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業務変革に向けた意識を浸透させる

サプライチェーンマネジメントの実現に動けばこれまで漠然と行っていた業務も「サプライチェーンマネジメント全体を形成するワンステップ」として捉えられることになります。つまりそれぞれの担当領域で働く従業員ひとりひとりが、サプライチェーンマネジメントによる効率化や価値向上に対する期待を持つことが求められます。もしその意識が浸透しない場合、適切なデータ収集に対する協力体制が構築されにくくなるからです。結果的に蓄積データの精度が低くなり、期待した成果が上がらない事態につながります。

業務変革の意識浸透を図るための取り組みとして、最も基礎となるのは丁寧なコミュニケーションです。業務に影響の出る各部門や経営陣まで含めて、進捗や成果を共有しながらプロジェクトを進めることも大切なポイントとなります。また、スモールスタートでの成功体験を作り、DXへの意識のハードルを下げることも一つの施策です。

サプライチェーンマネジメントにより変わる/変えることができると認識することで、プロジェクトへの取り組み方が変わってきます。「何のためにプロジェクトを推進するのか?」という根底を忘れないことも大切です。

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スモールサクセスから大きな領域へステップする

サプライチェーンマネジメントは仕組みが大きく、全体での成果を出すには時間が必要です。周囲からの理解を深め、成果を実感しながら最適化させていくには、小さな分野から取り組みをはじめます。まずは成果を出すこと。スモールサクセスがサプライチェーンマネジメントの構築、最適化による効果を周囲に知らしめ、大きな領域での成功につながります。

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強いチーム作り

サプライチェーンマネジメントには現場業務、IT部門、関係先や社内の調整ができるベテランなど幅広い人材が必要です。業務を標準化して、成果を測定できるデータの活用まで、あらゆる面での対応ができるチーム作りも成功に向けるのもポイントとなります。データを取り扱うプロを外部に求めるなど、すき間のない強いチームが求められるでしょう。

ビジネスとして収益性を重視した施策を実施する

サプライチェーンマネジメントを構築し最適化する目的は、最終的には継続可能な事業環境を作り、収益を上げることです。ESGの実現など社会的意義も企業にとっては重要ですが、あくまでビジネスとしての収益が大切です。

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サプライチェーンのどこで問題が起きているのか見極める

サプライチェーン上のどこかに問題がある場合、当然ながら問題点を分析して対処することが必要です。サプライチェーンは複数の企業や業務領域をまたがり複雑に構成されているため、問題の本当の原因を突き止めるのが難しいことを認識しておく必要があります。

原因究明に大いに役立つのがサプライチェーンマネジメント上のデータの活用です。仮説の裏づけとしてデータによる検証を行うことは、インダストリアルエンジニアリングでも基本的な考え方といえます。

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サプライチェーンマネジメント実現に必要なリソース

ここからは、サプライチェーンマネジメントを軌道に乗せるために必要なリソースを解説します。本格的なサプライチェーンマネジメントの最適化を検討する際は、以下のようなリソースが必要になることをイメージしつつ、今後のビジネス戦略の参考にしてみてください。

専門技術(予測・最適化・自動化・データ収集など)

  • 製造業におけるデータ分析からの需要予測
  • 物流、配送業における効率的な配送ルートや、最適な在庫や発注の物量予測
  • SCM内の業務オートメーション
  • RPAなどのオートメーション技術
  • SCM内のあらゆるポイントでのデータの収集
  • IoT、センサーとデータの収集、蓄積

データ活用に紐づいた専門技術やツールの活用は不可欠です。需要予測や配送ルート最適化といった代表的な専門技術について、以下の記事で詳しく語られているのであわせてご覧ください。

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人材

  • プロジェクトマネージャー:デジタルなSCM構築を推進するリーダー
  • 業務部門のエキスパート:自社業務を調達から出荷まで通しで説明できる業務担当
  • データサイエンティスト:データ分析によるビジネス戦略の意思決定を担う
  • 実務担当者、オペレーター:SCMのシステムを操作して、自社企業の求める業務を実現する運用担当者
  • 先端技術エンジニア他:SCMの構築、データの適切な活用などを支援するパートナー

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その他コスト

形態や方式によっても変わりますが、サプライチェーンマネジメントの導入には各種のコストが必要になります。

PoCのためのコスト

SCMシステムの利用に関して、小さな範囲から成果が出るかどうか試しながらプロジェクトを進めるケースが一般的です。まずは実証実験を行い、成果の検証をするためのコストが必要です。

初期費用

それぞれの領域におけるSCMシステムの構築、導入費用が必要となります。データの収集状況や業務の変革内容などで大きく異なるところです。

ランニングコスト

各種システムは構築後もメンテナンスやアップデートが必要となります。例えば、新たな脅威が次々と現れるセキュリティ面での対応は継続的に行わなければなりません。

SCMシステムを利用した業務などについての教育コスト

業務が変わることについて、「なぜ」という説明がなければ本当に使いこなすことはできません。自社および関係する企業などに向けて、概念や利用方法についての教育が必要です。

サプライチェーンマネジメントのよくある課題や進まない理由

サプライチェーンマネジメントの構築、最適化において、よく発生する課題や推進の妨げには下記のことが挙げられます。

経営や各現場間の温度差の乖離

経営層および関係する各業務現場の協力体制が必要となります。サプライチェーンマネジメントに対する理解不足からメリットが見えず、温度差のある部門などがあれば、全体での最適化ができません。事前に説明する機会を設け、関係各所が納得のいった状況で進めることが大切です。

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過去の失敗体験

過去にサプライチェーンマネジメントの構築で失敗した苦い経験を持つ場合には、再度取り組む際に及び腰となる関係者も出てきます。成果につながらなかった場合には、なおさらでしょう。

成功体験を作り、前向きに取り組める状態を作ることが必要です。まずは、スモールサクセスにより成果を実感してもらい、過去の失敗体験を払拭しておくことが対策となります。

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まとめ

労働人口の減少やビジネスモデルの変化によって、サプライチェーンマネジメントによる事業全体の最適化のニーズは高まってきています。しかしサプライチェーンマネジメントは長期的な取り組みになるので、必要なリソースや専門人材、そして多くのコストを要することになります。

加えて一長一短で乗り越えられる課題も少なく、より戦略的なプロジェクトの推進が求められるようになるでしょう。お困りの際は、データ活用によるSCMプロジェクトの推進・支援パートナーのような外部リソースを上手く活用し、まずは相談してみるのも一つの手段です。



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株式会社ブレインパッドについて

2004年の創業以来、「データ活用を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに掲げ、データの可能性をまっすぐに信じてきたブレインパッドは、データ活用を核としたDX実践経験により、あらゆる社会課題や業界、企業の課題解決に貢献してきました。 そのため、「DXの核心はデータ活用」にあり、日々蓄積されるデータをうまく活用し、データドリブン経営に舵を切ることであると私達は考えています。

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