サプライチェーン変革とは

1. サプライチェーン変革を理解する

サプライチェーン変革とは、業務のデジタル化と効率化を指すものだと思われるかもしれません。つまり、クラウド移行や自動化の導入、予測分析のようなAIツールの活用による単なる技術更新だという見方です。

しかし実際には、本当のサプライチェーン変革には、従来のサプライチェーンとその機能のあり方を 根本から見直す ことが必要です。

事後対応から先回りへ

サプライチェーンは何世紀も前から存在してきました。そして過去数十年のサプライチェーン業務は、本質的に分断され、事後対応型でした。組織のサイロ化、レガシーシステム、連携不足などを背景に、この分野の多くでは現代化が進んでいませんでした。

しかし、インテリジェントでデータドリブンなプロセスへ舵を切ることで、組織は今やエンドツーエンドのサプライチェーン最適化を実現できます。

サプライチェーンの混乱は広がり、進化しています

グローバルサプライチェーンは、多様で複雑な脅威に直面しています。たとえば次のような要因が混乱を招いています。

• 頻発する異常気象
• 地政学的対立と社会不安
• インフレと広範な経済混乱
• ストライキと労働力・スキル不足
• ますます巧妙化する貨物犯罪
• 規制変更と政策更新
• 予期せぬ関税変更

こうした混乱の広範な影響度によって、硬直的で時代遅れのサプライチェーンがもたらす本当のコストと、変革を妨げる隠れた非効率が明らかになっています。変革の成功がもたらすレジリエンス（回復力）とアジャイル性（俊敏性）は、評判の低下を防ぎ、保険料を抑え、貨物の特急対応や代替調達に伴うコストの最小化に役立ちます。

• 『隠れた業務プロセスの非効率がサプライチェーンに与える影響度』の記事を読む

2. サプライチェーン変革を後押しする主な要因はとは？

先ほど挙げた混乱の種類に加え、世界中でサプライチェーン変革を促す課題はほかにも多数存在します。主な要因は以下になります。

スピード、コスト、利便性への期待

スピード、利便性、手頃さに対する基準は、絶えず上がり続けています。最近のMcKinseyの調査では、消費者の90%が高い配送料金が表示されたショッピングカートを放棄しており、一方で多くの消費者が柔軟な配送オプションを重視していることが明らかになりました。こうした顧客の期待に応えるために、サプライチェーン組織は時間とコストを削減できる新たな効率化を見つける必要があります。

高まる環境対応への圧力

貨物輸送は2050年までに最大の炭素排出セクターになる見通しで、サプライチェーン全体のあらゆる企業にサステナビリティへの取り組み強化が求められています。EUの企業サステナビリティ・デューデリジェンス指令（CSDDD）のような新たな規制も、環境・社会的影響度に関する透明性と説明責任を高めるために導入されています。しかし、旧式のシステムでは、必要な透明性の確保に不可欠なデータへ即時にアクセスすることができません。

高まるアジャイル性とレジリエンスの必要性

ここ数年で、サプライチェーンが世界的な事象の影響から自身をいかに守ることが不可欠であるということが明らかになりました。今後も成長を続けるのは、経済の混乱を吸収し、適応するための技術と戦略を備えた、モダナイズされたサプライチェーンです。

リアルタイム可視化とオーケストレーションのメリット

プロセスをリアルタイムで可視化し、オーケストレーションすることで、サプライチェーン部門や企業は競争優位を得られます。より速くデータドリブンに意思決定でき、リスクを減らし、ボトルネックや遅延を最小化して運用コストも下げられます。

• 『強靭なサプライチェーンを構築する方法』の記事を読む

3. サプライチェーン変革は実際にどのように進むのか

サプライチェーン変革の形は組織ごとに異なります。しかし、システムとプロセスのデジタル化に加えて、ほぼ普遍的に当てはまるいくつかの要素があります。

戦略的再編成

サプライチェーン変革を成功させるには、調達、物流、営業などの業務間にある機能サイロを取り払う必要があります。完全に統合された全体最適のサプライチェーン戦略があれば、事業のあらゆる領域が事業目標と足並みをそろえ、そこに貢献している状態を確かなものにできます。

データにもとづく意思決定

以前は、在庫管理や需要計画立案の意思決定は、過去のトレンドデータに加え、業務専門家の経験や勘にもとづいて行われていました。今では、予測型サプライチェーン分析やトレンド予測などのAI活用ツールがリアルタイムの可視性をもたらし、企業がリスクを減らしレジリエンスを強化するデータにもとづく意思決定を行えるようにします。

顧客中心の設計

顧客の期待が変化し、利益率が圧迫されるなか、顧客中心の設計はサプライチェーンのデジタル変革の中核になっています。画一的なアプローチは、もはや時代遅れで持続可能ではありません。その代わりに、企業には顧客価値にもとづくセグメント別のサービス戦略と変動型の価格モデルが必要です。

Celonisによるサプライチェーン変革は何が違うのでしょうか。

未来のサプライチェーンは、AI主導でコンポーザブルです。継続的に改善し、即座に適応し、自由に革新できます。ただし、そこにたどり着く道のりは常に単純ではありません。サプライチェーンをよりアジャイルでレジリエントにできるというAIの可能性がある一方で、AI主導の変革イニシアチブは期待どおりに進まないことが少なくありません。その理由は、運用上の死角がAIの確実な実行と成果創出を妨げることが多いからです。言い換えれば、AIはサプライチェーンが実際にどう動いているか、どう改善すべきかというコンテキストを理解する必要があります。

Celonis Context Modelは、サプライチェーン全体を動的かつリアルタイムに表現します。これにより、Enterprise AIはサプライチェーンの流れを理解し改善するために必要な運用の明確さを得られます。過去の把握、現状の洞察、先の見通しを組み合わせます。

Celonis Platformはシステムに依存しない設計も特長です。選択したAIが機能別またはベンダー別のサイロに閉じ込められず、デジタルITランドスケープ全体で推論し実行できます。これにより、エコシステム全体でコンテキストを取り込み共有したり、APIやMCPを通じて新しい技術を統合したりできます。単一ベンダーに縛られることはありません。

• Celonis Platformがサプライチェーンを一体で機能させる方法を詳しく知るには、サプライチェーンのデータシートをダウンロードしてください。

5. Celonis Context Modelはサプライチェーンをどう変革するのか

AI主導のサプライチェーン変革を進めるには、自社のサプライチェーンプロセスが 実際に どう動いているかを、客観的にエンドツーエンドで理解する必要があります。これは、人にもEnterprise AIにも必要な運用の明確さです。正しく推論し、適切に判断し、確実に実行し、意味あるビジネスへの影響度を生み出すための基盤です。

Celonis Context Modelは、すべてのシステム、アプリケーション、デバイスのデータを組み合わせ、サプライチェーンの現実を映すデジタルツインを作成します。さらに、各社固有のビジネスナレッジ、つまりあらゆる企業に不可欠な組織知を追加することでデータの質を高めます。これには目標や目的、顧客やパートナーとの連携方法、業界のベストプラクティス、そして重要な制約事項が含まれ、AIが目的を逸脱せず定められた範囲内で動けるようにします。

この可視性により、人、テクノロジー、パートナーが一体となって動けるようになります。サプライチェーンの混乱が起きても、先手を打てるアジリティも得られます。さらに、問題を修正するだけでなく、そもそも防ぐことができるコンポーザブルなAI Solutionを構築する基盤にもなります。

• サプライチェーン変革のデモシリーズで、Celonis Platformが実務でどう機能するかをご覧ください。

Celonis Platformがもたらす主なメリットをいくつかご紹介します。

• サービスレベルを向上。欠品を減らし、OTIF率を改善し、現実的なリードタイムで運用できます。
• 運転資本を最適化。在庫のボトルネックをなくし、過剰在庫を削減して再配分できます。
• コストを緻密に管理。不要なタッチポイントをなくし、スポット購買を減らし、積載統合を最適化できます。

Celonis Platformは、サプライチェーンの動きを理解し改善するための共通言語を提供するだけではありません。問いかけ可能なプロセスインサイトと、幅広いAI活用アプリにもアクセスできます。これらのアプリは特定のサプライチェーン管理課題を解決するために設計されており、Material Allocationアプリ、各種在庫管理アプリ、各種オーダー管理アプリなどが含まれます。

最終的に、ビジネスの動き方を人材とEnterprise AIの双方が明確に把握できることが、変革の前提になります。このコンテキストにより、コスト効率を高め、アジリティを強化し、顧客満足度を向上できます。

• 変革を後押しするContext Modelの役割を詳しく見る

6. サプライチェーン変革の成功事例

Celonisがサプライチェーンの変革をどう加速できるのか、まだ確信が持てませんか。Celonis Context Modelの実践例を、いくつかの事例でご覧ください。

Celonis + アストロゼネカ: 効率、イノベーション、測定可能な成果を推進

概念実証として始まった取り組みは今や、最適化された在庫水準、医薬品配送の迅速化、データ収集の効率化を実現しています。すべてCelonisのオブジェクト中心のプロセスマイニング導入による成果です。

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Celonis + マーレ: アジリティ向上と、より賢い在庫管理

この大手自動車部品サプライヤーは、過剰在庫と不透明なサプライチェーンに直面していました。マーレはCelonisとともに、在庫に関わるすべての要素をつなぐ単一の信頼できる情報源、Inventory Control Centerを共創しました。これにより、全社的な在庫削減に成功しました。

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Celonis + thyssenkrupp Rasselstein: 完全な可視化と、より強いサプライチェーン管理

高級包装用鋼材の提供企業は、手作業を減らし、生産性を高め、運転資本を最適化したいと考えていました。Celonisにより、数千万単位の運転資本改善を見込んでいます。

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Celonis+富士通 : AIで過剰在庫を削減

日本のテ大手クノロジー企業である富士通は、顧客需要と市場動向をリアルタイムで可視化できておらず、不要な購買が在庫水準を押し上げていました。富士通はCelonisを活用することで、在庫水準をエンドツーエンドで可視化するとともに、資材の追加調達、再配置、あるいは購入の見送りをいつ行うべきかについて、AIによる高度なレコメンデーションを得ました。

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7. サプライチェーンを変革する準備はできていますか。

Enterprise AIは従来のサプライチェーン業務に新たな時代をもたらしています。ただし、変革的な成果を生むにはコンテキストが必要です。

Celonisは10年以上にわたり、サプライチェーン特有の業務を強化してきた知見と経験を持っています。Celonis Platformなら、サプライチェーンの動きをエンドツーエンドでようやく理解できるようになります。そして、人材、パートナー、AIエージェントに、最大の影響度を生むために必要な過去の知見、現在の洞察、将来の見通しを持たせられます。

今すぐサプライチェーン変革の次の一歩を踏み出し、Celonis Platformがどう役立つかお問い合わせください。

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