一方、今回のパンデミックでは、より大きなグローバル・サプライチェーンの脆弱性も露呈しました。Appleが新型iPhoneの発売を延期した理由の一因として、アジアでのサプライチェーンの乱れがあると指摘されたり、食肉工場でクラスターが発生して肉不足が懸念されたりする等、消費者にも影響する形でサプライチェーンの乱れが顕在化しています。また、国防生産法の発動により、自動車メーカーのGMが人工呼吸器を生産する等、これまで予想もしなかったような急な需要の変化への対応に多くの製造業が追われています。
こうした不確実性に対応するために、強靭なサプライチェーンネットワーク「Resilient Supply Chain」を構築しようという動きが米国で本格化しています。これは、今回のパンデミックによって新たに発生した動きというよりも、ここ数年、米中貿易摩擦や災害の大規模化によってグローバル・サプライチェーンが機能不全に陥ることが増えてきたことへの対策として既に検討されていたコンセプトが、より強力に推進されるようになったと考える方が正確でしょう。

図1：A growing number of risks threaten supply chains today, but investments can restore resilience (Source: Bain & Company)
https://www.bain.com/insights/supply-chain-lessons-from-covid-19/

このResilient Supply Chainを構成する要素には、以下のようなものが含まれます。

（1）柔軟なネットワーク

混乱に迅速に対応するための、突然の供給不足や新製品の生産にも対応できる柔軟なサプライヤーやパートナーのエコシステムの構築。代替の製造拠点の確保、サプライヤーの冗長化。特に米国ではオンショア（国内生産）回帰が強まることとあわせて対応を迫られる。

（2）DX推進

SCM管理アプリのクラウド化による事業継続性の確保。工場や配送センターでのロボット活用によるクラスター発生回避と生産機能低下リスクの低減。RaaS（Robot as a Service）による急な需要の変化に対する生産力の柔軟性の確保。労働者に対するロボットのコストメリットは増す一方であり、ロボット導入はオンショアに伴う人件費高騰に対する切り札となる。

（3）透明性と可視化

サプライチェーン全体の供給状況を迅速に可視化し、需要予測とマッチングさせる必要が出てくる。ブロックチェーンやIoTによるトレーサビリティが重要性を増す。

（4）予測の高度化

AI/ML、ビッグデータを活用することで精度の高い需給予測と早期の警告発信を行うことでリスクに備える。またリスクにおける対応シナリオを整備することで、危機に即応可能にする（※）。

ラストワンマイルにおける自動配送や、倉庫や工場における産業ロボット導入は感染防止策として有効であり、日本でも関心が高まると考えられます。一方、米国に比べて日本の人件費が低いことや日本の法規制の複雑さから、急速には普及しない可能性もあります。また、日系企業にとっても強靭なサプライチェーンの構築は重要であり、そのためにはサプライチェーンの需給予測におけるリアルタイム性と精度を高めるための技術の高度化が求められると考えられます。
米国がこうした事態に即応できているのは、これまでの投資と実証実験の蓄積があるからであり、さらに、危機の時こそ積極的にコンセプトを実装し加速する米国企業の力強さは、われわれ日本企業も学ぶところが非常に多いと感じます。

次回はリテール編をお届けします。