サプライチェーンの混乱がこれほど日常化した時代はありません。パンデミック、紅海危機、米中対立によるコンプライアンスリスク、そして国内の改正物流法への対応と、マーケティング部門のマネージャーとして、調達や物流の予測不能性に頭を悩ませている方も多いでしょう。
レジリエントSCMとは何か
従来型SCMの限界と新たな視点
従来のサプライチェーンマネジメント(SCM)は、ジャストインタイム(JIT)を基本とし、在庫を最小限に抑えながら効率を追求する考え方でした。しかし、現在の国際海運市場では、需給が逼迫しているにもかかわらず船社間の過当な値下げ競争により運賃が下落するという矛盾した状況が生じています。この消耗戦は中小船社の淘汰を進め、将来的には寡占化した市場で運賃が急激に反発するリスクを孕んでいます。
レジリエントSCMとは、コストの低さではなく、予測不能な環境下での輸送の確実性と法規制への対応能力によって定義される新しいサプライチェーン戦略です。これは、危機に対する備えを常に持ち続けるジャスト・イン・ケース(JIC)の思考に基づいています。
データ駆動型の意思決定が鍵
レジリエントSCMの実現には、デジタル技術によるデータ基盤の確立が不可欠です。東京海上グループと富士通が共同開発した「Supply Chain Risk Visualization Service」のように、サプライチェーン全体の構造とリスクを可視化するサービスが登場しています。これにより、企業はグローバルと個社、2つの視点でサプライチェーンを管理できるようになります。
国際物流が直面する3つの構造的課題
海運市場の消耗戦と運賃変動リスク
上海輸出コンテナ運賃指数(SCFI)は、一部航路で採算割れ水準の971ドル/TEUまで下落しています。紅海危機により極東-欧州航路では構造的な船腹不足(必要隻数461隻に対し稼働425隻)が発生しているにもかかわらず、運賃が下落している背景には、大手船社がパンデミック中に蓄積した潤沢なキャッシュを原資とした価格競争があります。
この消耗戦が終結した後、船社は失った収益性を回復するため、燃料費やターミナルフィーなどの付帯費用を恣意的に引き上げる可能性が極めて高いのです。現在の低運賃は、将来の大きなリスクに対する「前払い」と認識すべきでしょう。
米中摩擦によるコンプライアンスリスクの恒久化
米国税関・国境警備局(CBP)による取締り強化は常態化しており、特にウイグル強制労働防止法(UFLPA)による差し止め件数は8か月間で3倍以上に急増しています。2025年10月14日から開始されるUSTR課徴金制度は、中国船社が運航する船舶および中国で建造された船舶を対象とした非関税障壁であり、2028年には課徴金額が大幅に引き上げられる見通しです。
サプライチェーンの透明性、すなわちトレーサビリティの証明が不十分な場合、米国市場へのアクセスそのものが停止されるリスクがあります。中国側も国際海運条例を改正し、対抗措置を可能とする法的枠組みを整備しており、米中間の物流摩擦は恒久的なものとして認識する必要があります。
代替輸送ルートの脆弱性
中国-欧州鉄道(中欧班列)は、ポーランドとベラルーシの国境閉鎖により約2週間停止し、鉄道輸送の信頼性が低いことが実証されました。また、北極海航路(NSR)は距離短縮効果があるものの、夏季限定、耐氷構造船の必要性、そして何よりもロシア依存リスクという地政学的な課題が最大の障害となっています。地政学リスクへの対応は、輸送ルートの多様化だけでは限界があり、供給拠点の分散(チャイナプラスワン)を通じてサプライチェーン自体を地理的に再構築する方向に集約されます。
国内物流の構造的課題と改正物流法への対応
2024年問題と待機料金の標準化
青海公共ターミナルにおけるシステムトラブル等の影響で、搬出入の待機時間が大幅に増加し、最長23時間並ぶケースも報告されています。ドライバーの労働時間規制厳格化に伴い、長時間待機は運送会社にとって労務時間と燃料費の増加を招き、採算性を急速に悪化させています。
国土交通省の見解に基づき、ターミナルでの並び時間を「待機料金」として請求する動きが広がり、これは今後業界標準として定着する可能性が高いと分析されています。道路貨物運送業の価格転嫁率(39.4%)は全業種の平均と比較して依然として低い水準にあり、適正な待機料金の支払いは運送事業者の収益性を改善し、ドライバーの労働条件を守る上で不可欠です。
DXの遅延と法令遵守リスク
日本のSCM領域におけるDXの取り組み割合(33.6%)は、米国(54.2%)と比較して大きなギャップがあります。このDXの遅延は、改正物流法(新物効法)への対応遅延という法令遵守リスクに直結しています。
同法では、特定事業者に指定された荷主に対し、2026年10月末までに中長期計画の提出が義務付けられます。計画提出の前提として、2025年4月からの法律施行に合わせて、正確な荷待ち・荷役時間のデータ計測と蓄積が必須となります。アナログな管理体制のままでこの要求を満たすことは不可能であり、DXの遅れは企業の法的リスクを高める致命的な要因となります。
レジリエントSCM構築の5つの戦略
データ基盤の確立によるアナログ業務からの脱却
従来の貿易業務は、輸送ステータスの確認、案件ステータスの管理、コミュニケーション、書類管理の全てが船会社HP、Excel、メール、FAXといったアナログなツールに依存し、「壮大な伝言ゲーム」を生み出している現状があります。デジタル化によって目指すべき姿は、複数の情報ソースからの自動更新、輸送状況や書類の一元管理、案件ごとのチャットコミュニケーション、およびOCRによる書類のデータ化です。
物流DXにより、物流プロセスが可視化されることで現状把握やデータ分析が容易となり、改善策の検討や業務効率化に向けた取り組みがより円滑に進むと期待できます。TMS(輸配送管理システム)を活用し、配送工程を可視化することで、トラックの走行ルートやドライバーの稼働状況などをリアルタイムで把握することができます。
動的な安全在庫管理と需要予測の精度向上
運賃水準に関わらず、地政学リスクや船社の財務状況によるリードタイムの変動、および供給途絶リスクを考慮し、在庫の安全水準を動的に調整する体制を構築します。AIや機械学習を活用して需要予測モデルを構築し、過剰在庫のリスクを低減しつつ、欠品リスクを最小化します。
住友商事は、生成AI技術を活用したサプライチェーン最適化システムを導入し、AIが世界各地のサプライヤー情報、価格変動、リスク要因を分析することで、調達コストを10%削減しました。トヨタ自動車は、AIが生産計画、部品在庫、サプライヤーの稼働状況を総合的に分析し、最適な部品調達タイミングと数量を決定することで、在庫コストを20%削減しています。
船社ポートフォリオの最適化とリスク分散
安定供給を担保するため、財務体力、アライアンスの安定性、およびUSTR課徴金への対応方針を評価軸とした船社選定基準を導入します。安定的な運航が見込める船社との長期契約をベースとしつつ、リスクに応じて複数の船社を使い分ける体制を構築します。
自社が利用する船社、アライアンス、船舶の建造国情報を常にモニタリングし、高リスクな輸送手段(中国船社・中国建造船)への依存度を低減させるための選定基準を導入します。通関書類のデジタル管理(OCRデータ化含む)を徹底し、監査要求に対して即座に正確なデータを提供できる体制を整備します。
供給拠点の分散とマルチソース戦略
米中規制リスクの常態化を踏まえ、中国依存度を計画的に下げ、ベトナム、インドネシア、メキシコ等への供給源分散を加速させます。サプライヤーや顧客とのデータ共有を進め、原材料の供給予測や顧客の購買動向をSCM全体で統合的に管理します。これにより、予測外のサプライチェーンの混乱をモニターし、迅速に対応する能力を高めます。
不確実性を高める要因として、地政学リスクとそれに伴う貿易政策の変動があります。米国で発動された「トランプ関税」は、特定の国からの輸入品に追加関税を課すことで、サプライチェーンの再編を余儀なくさせました。企業はサプライチェーンの多角化や地域分散といった対策を講じる必要に迫られています。
国内輸送における適正取引と効率化の実現
待機料金の支払いを「コスト」ではなく、「物流の持続可能性と効率化への投資」と捉えるパラダイムシフトが必要です。荷主側が主体となり、デジタルツールを用いて計測・蓄積した港湾や倉庫における待機時間データを運送事業者と共有します。この客観的なデータに基づき、適正な待機料金を支払うことで、運送事業者の収益構造を改善し、その見返りとして積載率向上、荷役時間の短縮、リードタイム遵守などの協力を求める、戦略的なパートナーシップを確立します。
ドライバーの長時間労働是正に貢献するため、中継輸送、モーダルシフト、および共同配送を具体的に計画し実行します。これにより、改正物流法で求められる「荷待ち時間等の短縮」目標の達成に直結させます。
生成AIとプロンプトを活用したSCM改善の実践例
需要予測と需給調整のためのプロンプト
需要を高精度に予測できなければ、過剰在庫・品切れが常態化します。生成AIを活用することで、過去の販売データ、市場トレンド、季節要因などを総合的に分析し、精度の高い需要予測を実現できます。
プロンプト例①：需要予測モデルの構築
以下のデータを基に、今後3か月間の製品Aの需要予測を行ってください。
【データ】
・過去24か月の月次販売実績：[データを記載]
・季節変動要因：3月-5月は需要が20%増加、12月-2月は15%減少
・市場環境：競合製品が2か月後に値上げ予定
・在庫状況：現在庫1,500個、安全在庫レベル1,000個
【出力形式】
1. 月別需要予測数量(信頼区間含む)
2. 推奨発注タイミングと数量
3. リスク要因と対策案このプロンプトを使用することで、AIは複数の要因を総合的に判断し、具体的な発注計画を提案します。
サプライチェーン最適化のためのプロンプト
サプライチェーンに関連するデータを詳細に入力することで、最適なサプライチェーン戦略を提案できます。
プロンプト例②：調達計画の最適化
以下の調達データを基に、コストとリードタイムを最適化する調達戦略を提案してください。
【原材料A】
・調達先：中国(コスト100円/個、リードタイム30日)、ベトナム(コスト110円/個、リードタイム20日)、タイ(コスト115円/個、リードタイム25日)
・月間必要量：5,000個
・現在庫：1,200個
・地政学リスク：中国からの輸入に対してUSTR課徴金のリスクあり
【制約条件】
・単一サプライヤーへの依存度は50%以下
・在庫切れは絶対に避ける
・年間調達コストを5%削減する目標
【出力形式】
1. 各サプライヤーからの最適調達比率
2. 発注タイミングと数量
3. リスクシナリオ別の代替案
4. 年間コスト削減額の試算このプロンプトを使用することで、複数の制約条件を考慮した最適な調達戦略を導き出せます。
輸送ルート最適化のためのプロンプト
輸配送に係る荷量、配送先、納品時刻など、複数の配送条件に基づき、AIが最適な輸配送ルートを作成するシステムが活用できます。
プロンプト例③：輸送ルートとモードの最適化
以下の条件で、最もコスト効率が良く、かつレジリエンスの高い輸送計画を提案してください。
【輸送条件】
・出発地：上海
・到着地：東京
・貨物量：40フィートコンテナ×10本/月
・納期：生産完了後30日以内
・予算：1コンテナあたり30万円
【リスク要因】
・紅海危機により喜望峰経由ルートの所要日数が10日延長
・USTR課徴金により中国船社利用のコストが5%上昇見込み
・港湾混雑により東京港の待機時間が平均12時間
【出力形式】
1. 推奨輸送ルート(第1案、第2案)
2. 船社選定基準とリスク評価
3. 代替港湾(横浜、川崎)の活用可能性
4. コストとリードタイムのバランス分析このプロンプトにより、複数のリスク要因を加味した実践的な輸送計画を立案できます。
リスク可視化と対策立案のためのプロンプト
サプライチェーン全体の構造とリスクを可視化することが、レジリエンス強化の第一歩です。
プロンプト例④：サプライチェーンリスク評価
以下のサプライチェーン構成に対して、リスク評価と優先的に取るべき対策を提案してください。
【サプライチェーン構成】
・Tier1サプライヤー：中国(50%)、ベトナム(30%)、タイ(20%)
・輸送手段：海上輸送100%(船社A:60%、船社B:40%)
・国内配送：東京港経由100%
・在庫：安全在庫10日分
【想定リスク】
1. UFLPA違反による貨物差し止め
2. 港湾混雑による納期遅延
3. 船社の運賃急騰または付帯費用増加
4. サプライヤーの供給途絶
【出力形式】
1. 各リスクの発生確率と影響度(マトリクス形式)
2. 優先順位付けされた対策案
3. 代替サプライヤー/輸送手段の検討
4. 実施タイムラインと投資額の概算このプロンプトを活用することで、複雑なリスク要因を整理し、経営層への説明資料としても活用できる具体的な対策案を得られます。
改正物流法対応のロードマップと実践ステップ
2026年10月末までの計画提出に向けた準備
改正物流法対応は、2026年10月末の中長期計画提出を最終目標とし、遅延なくデジタル基盤の準備を完了させる必要があります。
2025年4月1日の法律施行時には、荷待ち・荷役時間計測ツールの導入と、特定事業者指定に向けたデータ(貨物重量等)の把握・蓄積が必要です。2026年4月には物流統括管理者(CLO)の選任・届出と、中長期計画のドラフト作成を開始し、2026年10月末までに荷待ち/荷役時間短縮、貨物重量増加に関する具体的な目標と措置を提出します。
最優先で、荷主は速やかに物流統括管理者(CLO)を選任し、SCM全体を横断的に統括する権限を与え、中長期計画策定を主導させる必要があります。
データ計測とKPI設定の具体例
2025年4月の法律施行のタイミングで、港湾や倉庫における「荷待ち時間」「荷役等時間」の計測をデジタルツールを用いて開始し、データ蓄積を社内規定で義務化することが、2026年以降の報告義務に対応するための必須条件となります。
物流DX導入事例集では、先駆けて物流業務の自動化・機械化、デジタル化に取組み効果が得られた事業者の導入事例が紹介されており、各社が抱える物流業務に関する具体的課題と、課題を解決するために導入したシステム・機器の内容が詳しく解説されています。
適正取引推進のための交渉手法
データに基づく適正料金交渉では、荷主側が主体となり、デジタルツールを用いて計測・蓄積した港湾や倉庫における待機時間データを運送事業者と共有します。この客観的なデータに基づき、適正な待機料金を支払うことで、運送事業者の収益構造を改善し、その見返りとして積載率向上、荷役時間の短縮、リードタイム遵守などの協力を求める、戦略的なパートナーシップを確立します。
43歳マーケティングマネージャーが今すぐ始めるべきアクション
デジタルスキルの習得と社内推進力の確立
中小企業のマーケティング部門では、デジタルマーケティングの知識とITスキルが重要になっていますが、SCM領域でも同様にデジタルスキルの習得が不可欠です。物流DXやAI活用の基礎知識を身につけ、社内でデジタル化を推進するリーダーとしての役割を担うことが、市場価値の向上につながります。
会社に依存しない専門性を構築するため、SCMコンサルや戦略設計・最適化、ESG・サステナビリティ対応、レジリエンス強化などSCMに関する知識を深めることが重要です。2025年9月には、SCM(サプライチェーンマネジメント)に特化した展示会が初開催される予定であり、最新のソリューションに触れる機会として活用できます。
経営層への提案と予算確保の戦略
レジリエントSCMへの投資は、短期的なコストではなく、中長期的な競争優位性と企業存続を左右するインフラ投資であると認識すべきです。経営層への提案では、法令遵守リスク(改正物流法への対応遅延)、コンプライアンスリスク(UFLPA違反による貨物差し止め)、財務リスク(運賃・付帯費用の急騰)を具体的な数値とともに示すことが効果的です。
改正物流法の義務化期限(2026年10月末)を明示し、準備期間が限られていることを強調することで、予算確保の緊急性を訴求できます。
社内外のネットワーク構築とパートナーシップ
同業他社での早期退職制度の導入などを見て、自分の会社の将来や自身の雇用安定性に不安を感じている方も多いでしょう。しかし、レジリエントSCM構築のような専門性の高い分野でリーダーシップを発揮できれば、社内でのポジション確保だけでなく、転職市場における市場価値の向上にもつながります。
運送事業者、フォワーダー、倉庫事業者との戦略的なパートナーシップを確立し、データ共有と相互協力の体制を構築することで、サプライチェーン全体の最適化を実現できます。
今後の展望と継続的改善の仕組み
AIとIoTの進化がもたらす変革
AIを活用することで、サプライチェーンの各段階における意思決定を迅速化し、精度を高めることができます。AIは過去の販売データ、市場トレンド、外部要因を総合的に分析し、高精度な需要予測を実現します。
IoTセンサーを搭載したトラックでは、車両の運行や位置情報、荷物の温度を管理し、輸配送状況の把握や品質管理を行います。RFIDタグや重量・温度センサー等のIoT技術を導入することで、リアルタイムに在庫状況を把握でき、発注や補充の効率化、欠品防止につながります。
サステナビリティとESG対応の統合
輸配送ルートの最適化を図ることで、輸配送に係るコストの削減や時間の短縮、CO₂排出量の削減につながります。レジリエントSCMの構築は、単なるリスク管理だけでなく、環境負荷の低減というESG目標の達成にも貢献します。
SCMに関するあらゆる製品・ソリューションが一堂に出展する展示会では、ESG・サステナビリティ対応、レジリエンス強化などSCMに関する最新の取り組みが紹介されており、継続的な学習の機会として活用できます。
PDCAサイクルによる継続的改善
レジリエントSCMは一度構築したら終わりではなく、継続的な改善が必要です。コロナ禍で苦しんだサプライチェーンの混乱から数年がたち、喉元を過ぎた熱さを忘れた企業も数多くありますが、2025年こそSCMレジリエンスの強化に本気で取り組むべきです。
データ基盤を活用して定期的にKPIをモニタリングし、改善点を特定して対策を実行するPDCAサイクルを確立することで、予測不能な環境変化にも柔軟に対応できる組織体制を構築できます。
参考情報
- Hacobu Blog：SCM(サプライチェーンマネジメント)とは？注目される背景や課題 https://hacobu.jp/blog/archives/5043
- 富士通グローバルブログ：「構造」と「リスク」を可視化しサプライチェーンをレジリエントに https://global.fujitsu/ja-jp/local/blog/article/2025-03-27-01
- Logiiiii：物流DXとは？DXを推進する上での課題や成功事例を紹介 https://loogia.jp/column/logisticsdx/
コメント