短期連載・サプライチェーンマネジメント講座（坂口孝則）

調達・購買の教育教材として、サプライチェーンマネジメント全体の資料作成を思いつきました。ここから連載として、サプライチェーンマネジメント講座を開講します。連載が終わった際には、内容をみなさんの会社で使っていただいてもかまいません。予定では、次のような流れで連載していきます。

■サプライチェーンの基礎情報
1. サプライチェーンとは何か
2. サプライチェーンの歴史的発展
3. サプライチェーンとトヨタカンバン方式
4. 物流からサプライチェーンマネジメントへの発展
5. グローバル経営とITツールを活用したサプライチェーン
■①サプライチェーン販売編
1. 販売計画と需要予測
2. BtoBとBtoCにおける販売計画業務の違い（BtoB）
3. BtoBとBtoCにおける需要予測方法（BtoC）
4. POSデータの活用
5. 共同販売予想（CPFR）
■②サプライチェーン生産編
1. 仕様書、BOM、生産指示書
2. 生産方法種類
3. 生産計画、MRP
4. 日程管理、ボトルネックの発見と改善
5. 生産制約条件、スループット
■③サプライチェーン調達編
1. ソーシング（契約業務）とパーチェシング（調達実行）
2. 定期発注方式と定量発注方式
3. 調達品の納期遅延防止
4. JIT、VMIとCMI
5. サプライヤマネジメント
■④サプライチェーン在庫、物流編
1. 在庫管理の方法
2. 在庫数低減の取り組み
3. 物流の主要機能、物流コスト
4. 物流の情報システム
5. 短時間配送の取り組み
■さまざまな業界のサプライチェーン
1. 自動車業界とサプライチェーン
2. 小売業とサプライチェーン
3. コンビニエンスストアとサプライチェーン
4. 食品業界とサプライチェーン
5. 物流業者とサプライチェーン
■サプライチェーンの発展
1. プロダクトライフサイクル管理
2. ビッグデータ（顧客データ）の活用
3. サービスロジスティクス
4. グローバルサプライチェーンマネジメント
5. インターネット活用によるeサプライチェーンマネジメント
6. 垂直統合から水平分業・EMSへの潮流
7. 小売業のオムニチャネル化
■これからのサプライチェーン
1. 次世代コールドチェーンマネジメント
2. 環境負荷対応を考えたサプライチェーン網の構築
3. 水資源管理を徹底したサプライチェーン網の構築
4. 日本の空洞化と生産回帰
5. インダストリー4.0、IoT時代のサプライチェーン

それでは、今回は上記の赤字のところからです。

2. ビッグデータ（顧客データ）の活用

・ビッグデータ（顧客データ）の活用
サプライチェーンの世界でもビッグデータの活用が進んできました。小売業では、「予測発送」というアイディアも考案され、実証実験が進んでいます。これは小売業者が有する受注履歴をもとに、注文を受ける前からお客に発送してしまおうというものです。

たとえば、食品や医薬品、またはオムツなどの日用品は、継続した受注が見込まれます。小売業者はそのビッグデータをもとに配送センターから発送、近くの配達所まで送ってしまいます。送ったあとに、実際の受注データと照合され、最終的な送り先が決まります。

アパレルなどは難しいようです。新商品が発売されたといっても、それを注文するひとを予想するのはかなり困難だからです。しかし、風邪薬や雑誌など、定期的に需要が見込まれるもの等については、かなりの精度で需要数を計算できるようです。

もし受注がなかったらどうなるのでしょうか。その場合は、消費者にプッシュ型の宣伝広告メールを出す等の手法が検討されています。また、アマゾンドットコムなどでは「ほしい物リスト」＝「wish list」の機能があり、これらを通じて消費者の欲求データ収集し、活用されるようです。

・物流以外でも進むビッグデータ活用
また、製造業でもサプライチェーンにこのビッグデータを活用し、さらにビジネスモデル自体を変革しようとする動きがあります。

たとえば、ゼネラルエレクトリックは民間航空機エンジンで圧倒的なシェアを誇ります。彼らは、エンジンを販売するだけではなく、顧客のビッグデータを活用・分析することで、燃費の改善に役立てています。最適な空路や運行ノウハウを提供するのです。もちろん、激的には改善しません。しかし、一社の年間あたり数億円の効果も、企業を束ねれば莫大な効果となります。

もちろんゼネラルエレクトリックはエンジン販売がいまなお主業務です。しかし、ハードウェアだった同社がデータ分析を主に担う形態になるかもしれません。これは、劇的な変化です。そうするとサプライチェーン上では、エンジンの劣化情報などを素早く掴み、それらを保守期間の短縮にもつなげることができるかもしれません。

そうなると、もはやこれまでのメーカーではなく、「情報販売業」としてのビジネスモデルは飛躍的に増えていくでしょう。サプライチェーン全体から集まるビッグデータを活用すれば、さまざまな分野での応用が可能でしょう。

分野が異なってもその管理ノウハウは生きるはずです。たとえば、数万点をこえる部品をアッセンブリーする自動車メーカーは、その在庫管理ノウハウ、サプライチェーン統括ノウハウ、需要予測ノウハウを有していますから、それを食品メーカーなどへ外販できるはずです。モノづくり企業は、これまでになかったコンサルティングビジネスを開始できます。それはトヨタ自動車が、トヨタ生産方式をコンサルティングし世界の製造業を革新したのとおなじ意味です。

そうすると、これまで社内管理の意味しかもたなかったデータも、観点を変えれば、データそのものが商品になるということです。それを製造業と呼ぶか、小売業とはもはや問題ではありません。それが「情報販売業化」社会の特徴にほかならないからです。

・ビッグデータと宣伝広告
さらに下流の宣伝広告から、サプライチェーンにつなげようという動きもあります。

たとえば、ウェアラブル端末が流行しています。さまざまな形がありますが、ここでは腕時計型を想像してください。これはスマートフォンとおなじ通信機器ではありますが、それ以上の活躍が期待されています。

具体的には、現在、腕時計型のデバイスが体調管理に使われています。これも集まれば、ビッグデータとなります。それらは次に、広告に転用されます。たとえば検討されているのは、次のようなビジネスモデルです。

腕時計型ウェアラブル端末を無料で配り、健康管理やＳＮＳを楽しめるようになります。代わりに、腕時計型ウェアラブル端末は、自動的に個人の健康状態を収集します。そして自動的に周囲の機器と連携します。

すると、ビッグデータで収集・分析された個人の情報から、もしかすると、個人の健康問題が見つかるかもしれません。ドラッグストアのレジでは、「ついでにこれもどうですか」とそのひとに最適なサプリメントを提示できるようになります。また、道を歩いていると「もう少しで熱中症になります」と自販機は水分補給を勧めてくれるかもしれません。

特定の地域で、健康問題を抱えるひとたちが多く発見されたら、小売業のデータと連携したり、あるいは生産工程と連携したりすることができるかもしれません。

これが気持ち悪いかはわかりません。しかしビッグデータの活用は日々進んでいます。

3. サービスロジスティクス

・保守プロセスとスマイルカーブ
これまで製造業で注目されたのは、やはり設計開発であり、あるいは現場でした。したがって、開発者や現場のものづくりは優先度が高かったものの、保守対応などはさほど注力されてきませんでした。

しかし、スマイルカーブ理論があります。この理論によれば、企画→設計→組み立て→販売→保守といった企業のプロセスを考えるときに、もっとも利益率が高い（利益の源となる）のは、企画と保守にあるとされます。それが、笑った口元のようになるので、そういわれています。

以前は、まったく人気のなかった保守部門も、現在では注目されるようになりました。
さて、この保守関連ですが、やはりサプライチェーンの観点からいうと、さほど進んだ領域とはいえませんでした。しかし、このところ進化が進んでいます。

・保守で重要なこと
なにより、アフターサービスにおいて重要なのは、その迅速性です。顧客の設備が止まってしまっているとしたら、何よりも復旧させることが求められます。その際、保守人員はいても、修理等に必要なパーツが存在しないと時間がかかります。

ゆえに、企業は必要以上に保守パーツを抱え込む傾向にありました。サプライヤから部材の生産中止通知があった場合、将来の必要に備えて、数十年分を最後にまとめ買いするなどです。

しかし、結果、過剰な在庫となってしまい、それまでのコスト抑制活動が無意味になってしまうケースが多々ありました。部品単価を交渉し、５％ほど安価に購入したとしても、余計な数量を買ってしまえば、総費用として高くなってしまいます。そこで、修理履歴システムや、これまでの修理回数から統計処理を行い、今後の必要部材数を計算するシステムなどの導入が図られました。

・保守パーツサービスの発展
さらにパーツセンターとして請け負う企業も出てきました。これは、企業のパーツを保管し、そして仕分けし緊急配送までを担うものです。依頼側からしても倉庫を２４時間稼働する必要はありません。これはかなりのメリットで、顧客と２４時の対応を契約しているとき、その万が一のために全従業員をスタンバイさせておくのはかなりのコストとなります。そこで、最低限、保守のためのサービス担当者を待機させておくだけで済みます。

また、事業部制をとる企業は、事業部ごとに重複したサービスパーツを有する場合もあったため、その問題も解消できます。

顧客からの故障通知を受け、自社はサービス担当者を派遣するとともに、パーツセンターへ連絡します。そのパーツセンターは、緊急出庫を行い、対象機器設置場所まで配送します。

保守サービス時点の迅速さが、顧客をリピート化させる要因となりつつあります。保守を利用した顧客の囲い込みは、顧客の満足度をあげることでもあります。パーツセンターへの依頼は一つのアイディアとして、保守関連への投資は、毎年その意義を高めています。