SCMの課題は「可視化」「リアルタイムの情報収集」

　新型コロナウイルスの感染拡大やロシアのウクライナ侵攻などの影響により製品供給が滞るなど、足元ではサプライチェーン上の問題が企業の経営に大きな影響を及ぼしており、これまで以上に企業のサプライチェーンマネジメント（SCM）の重要性が高まっています。

　しかし、ガートナー社のレポートによると、調査に回答した企業のうち、たった21％しか調達・製造・流通に関して必要な情報の可視化ができていないとの報告もあり、まだまだ多くのサプライチェーンで可視化の余地があるようです（注1）。

　加えて、サプライチェーン向けのソリューションなども提供するグーグルクラウドが2021年9月に公表したプレスリリースによると、多くの企業がサプライチェーンを完全に把握していないことで小売の在庫切れ、製造品の在庫の滞留、天候起因の混乱を引き起こしており、2020年には在庫切れに対して推定1.14兆ドルの費用がかかったと試算しています（注2）。さらに、新型コロナウイルスに関連するサプライチェーンの混乱によって、オペレーションや在庫レベルなどに関するリアルタイムの洞察の必要性がさらに増しているとしています。

SCM課題を解決に導く「高度な分析」と「自動化」

　このように、「可視化されていない」「リアルタイムな情報収集ができていない」といった問題を解決するヒントとして、近年SCMにおいて“高度な分析”と“自動化”が重要なテーマになりつつあります。

　実際に、SCMの国際標準を策定する米ASCM（Association for Supply Chain Management）が公表しているサプライチェーンにおける10大トレンドの1つとしても挙げられており、“高度な分析”と“自動化”を進める組織は、「サプライチェーンの可視化」「データ主導の意思決定」「オペレーションの効率化」が進み、予測力・収益力の向上の恩恵を受けることができると予測しています。

　そんなSCMにおける“高度な分析”と“自動化”を実現する上で、重要になる2つのソリューションがあります。それぞれの特徴は下記の通りです。

ルノーグループのSCM改革とは

　これら技術を活用しながら、SCMの“高度な分析”と“自動化”を進めた好事例として、フランスの自動車メーカーであるルノーグループが挙げられます。

　2020年7月、ルノーグループはグーグルクラウドと提携を結び、生産設備やサプライチェーンのデジタル化・自動化を加速させると発表しています。もともとルノーグループは、生産設備やサプライチェーンに関わる独自のプラットフォームを開発しており、世界22拠点の工場と2500万台以上の機械からあらゆるデータを収集・蓄積しています。そうした中、同プラットフォームの最適化を目指すべくグーグルクラウドと連携することを決めたようです。

　この取り組みについて、ルノーグループのサプライ チェーン グローバル バイス プレジデントを務める ジョン・フランソワ・サーレス（Jean-Francois Salles）氏は、「サプライチェーンの運営方法の革新を推進しており、ネットワーク全体の在庫レベルの可視性を向上させることは重要なポイントである」と述べています。

　また、サプライチェーンツインのようなソリューションを使用して、サプライヤーの在庫データを集約し、データの整理と連携を実現するグーグルクラウドの強力な機能を活用することで、サプライチェーンを包括的に把握し、サプライチェーンの最適化することを目指していると述べています。

　実際に、こうした取り組みによりルノーグループはどれほどの成果を出しているのでしょうか。ここからは、ルノーグループの具体的な取り組みの内容とその効果について解説していきます。

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