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「在庫が足りないと思ったら、急に過剰在庫になった」 「リードタイムが長く、機会損失が発生している」
サプライチェーンの乱れは、企業のキャッシュフローを直撃します。 特に、不確実性が高まる現代においては、予測精度だけに頼るのではなく、変化に即応できる「アジャイルなサプライチェーン」の構築が急務です。
本記事では、SCM（Supply Chain Management）の基本である「在庫の適正化」と「リードタイム短縮」を実現するための、データドリブンな改善手法を解説します。
物流倉庫のイメージ
1. ブルウィップ効果の罠
サプライチェーンの川下（小売）での小さな需要変動が、川上（製造・部品）に行くほど増幅され、過剰在庫や欠品を引き起こす現象です。
原因: 情報の不透明性とタイムラグ。 各プレイヤーが「念のため多めに発注しよう」という安全マージンを積み重ねることで発生します。
対策: 情報のリアルタイム共有（EDI/API連携）。 小売のPOSデータをメーカーが直接参照できる仕組みを作り、実需に基づいた生産計画を立てます。
2. 在庫適正化のアプローチ
「在庫削減＝善」ではありません。必要な在庫は持ち、不要な在庫を減らす「適正化」が必要です。
ABC分析と在庫ポリシー
商品を売上貢献度でランク付けし、管理レベルを変えます。 * Aランク（主力品）: 定期発注方式。在庫切れを絶対防ぐ。安全在庫を高めに設定。 * Bランク（準主力品）: 定量発注方式。 * Cランク（ロングテール）: 受注生産化、または廃棄/取り扱い中止を検討。
AI需要予測の活用
過去の出荷実績だけでなく、気象データ、イベント情報、競合価格などを変数に入れた機械学習モデル（Prophet, LightGBM等）で需要を予測します。 ただし、AIは突発的な事象には弱いため、人間の知見による補正（Human in the loop）を組み込みます。
3. リードタイム（LT）短縮の戦術
LTが短くなれば、予測期間が短くなり、在庫リスクが減ります。
* ボトルネック工程の特定: プロセスマイニングツールを使い、どこで滞留しているかを可視化します（例：承認待ち、入庫検品待ち）。 * 小ロット化・多頻度配送: まとめて運ぶと輸送コストは下がりますが、在庫保管コストとリードタイムは増えます。トータルコスト（Total Cost of Ownership）で判断します。
4. サプライチェーン・コントロールタワー
全体最適を実現するために、サプライチェーン全体を俯瞰し、異常検知と意思決定を行う司令塔機能（コントロールタワー）を設置します。
* End-to-Endの可視化: 調達から納品までのモノと情報の流れをダッシュボード化。 * シナリオ・プランニング: 「もし中国の工場が停止したら？」「原油価格が2倍になったら？」というシミュレーションを行い、代替プラン（BCP）を用意します。
まとめ：SCMは経営戦略そのもの
AppleやAmazonが強い理由は、圧倒的なサプライチェーン構築力にあります。 「必要なものを、必要な時に、必要な場所に届ける」という当たり前を、極限まで磨き上げることが、最強の競争優位になります。
Wizitでは、SCM診断からシステム導入、倉庫現場の改善まで、モノの流れの最適化を支援します。
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