1.半導体商社から見た製造業のサプライチェーン

SCMを語るうえでまず、半導体商社の視点で半導体の重要性について触れたいと思います。半導体は現代のあらゆる製品に組み込まれており、その市場規模は2030年に100兆円に達すると予測されています。しかし、地政学的リスクの高まりやコロナ禍による供給不足など、サプライチェーンに多大な影響を及ぼしています。

2.不確実性を捉え機動性のあるデータマネジメント

不確実性への対応力を高めるデータマネジメント
コロナ禍で浮き彫りになったのは、従来のデータ分析手法の限界です。過去のパターンが未来を保証しない状況下では、データのリアルタイムな収集・分析が不可欠です。製造業は予測が外れる前提でのオペレーション設計が求められていると言えます。データサイエンスの分野でも、予測モデルの精度向上よりも、モニタリングと迅速な意思決定が重視されています。

人間の意思決定を支えるシミュレーションツール
最新のシミュレーションツールや需要予測モデルは、複雑なサプライチェーンの状況を可視化し、人間の意思決定をサポートします。例えば、在庫状況や生産能力を瞬時にシミュレートすることで、最適な発注や生産計画を立案できます。これにより、組織全体のアジリティが向上します。

3.製造業のグローバルサプライチェーンにおけるリスクマネジメント

サイバーセキュリティと法規制対応の重要性
社内でのデータ活用（可視化や共有）が進む一方で、同時にサイバー攻撃のリスクも高まります。特に、グローバルなデータマネジメントでは、各国の法規制対応やセキュリティガバナンスの強化が不可欠です。IT/情報資産の棚卸しやリスク評価を通じて、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。

また、顧客向けにデータを活用した新たなサービスモデルを展開していく中で、セキュリティリスクも増大します。例えば、IoTデバイスやクラウドサービスを活用する場合、データの安全性とプライバシー保護が求められます。これらを確保するための技術的・組織的な対策が必要です。

4.サスティナブル経営に向けたナレッジマネジメント

デジタル化された過去の集合知を活用し、生成AIを活用した社内ナレッジのソリューション化を考えていくことが重要です。
IoT・AIなどデジタル技術の普及やデータサイエンスの進化により、膨大な非構造化データ（画像・動画・音声等）の活用が可能になりました。