10月27日に衆議院議員選挙の投開票を控える石破 茂首相は所信表明演説で、半導体といった重要産業におけるサプライチェーンの国内回帰を含む強靭化などの方針を示しました。過去の本連載では、半導体のサプライチェーンとその大規模な不足のメカニズムについて解説していますが、今回はなぜ今、日本がサプライチェーンの国内回帰を目指すべきなのかについて、サプライチェーンデザインという観点を踏まえて掘り下げたいと思います。

自社の顧客やサプライヤー、物流会社といったサプライチェーンパートナーがグローバルに広がる中、互いにシステムを連携させて情報のやり取りを効率化させる企業が増えています。その一方、システム障害やサイバー攻撃が起きた際には被害が甚大化しやすいといった副作用をもたらしています。最近では、米クラウドストライクのセキュリティソフトの不具合によるWindowsの大規模障害が記憶に新しいでしょう。こうした事態は次にいつ自社で起きてもおかしくありません。これらの備えとして、企業はサプライチェーン全体でリスク管理を行う必要があります。そこで今回はこの「デジタルサプライチェーン」における3種類のリスクと管理手法について解説します。

台風10号が非常に強い勢力を持って、日本を直撃しています。特に九州や中四国への大きな影響が懸念されていますが、大阪や神戸まで進路が入った場合は被害額が2.9兆円に上る可能性も指摘されています。これら台風情報といった未来予測が発信されているは、私たちの仕事や生活への影響を最小限に抑えるためです。つまり、未来予測を適切に読み取り、次の行動にどう生かすかがとても重要なのです。これら一連の流れはSCM（サプライチェーンマネジメント）における需要予測と非常に似ています。そこで今回、ビジネスにおける需要予測の読み方と、意思決定への生かし方について、台風情報と比較しながら解説します。

食品の値上げが止まりません。特に食用肉の在庫不足が深刻化しており、それに伴う値上げが多くの報道機関で報じられています。たとえば、米国産の牛肉は卸値が前年同期比81％増、欧州産の豚バラ肉は同40％増でした。その一方で、鶏肉は依然として経済性に優れています。この違いには何があるのでしょうか。これを見誤れば、関連ビジネスを手掛ける日本企業は苦しい状況に陥ることになるでしょう。そこで今回は食用肉の値上げについて、「サプライチェーン」と「インバウンド需要」の視点でひも解いていきます。

訪日外国人数がコロナ禍前を超え、今年のゴールデンウィークも各地で大きくにぎわったかと思います。乗車券やイベントのチケットなどの入手も難かしかったことでしょう。しかし、通常の混雑によるものとは別の理由で、入手困難になったものもあります。それが転売目的による買い占めです。人気の製品・サービスを提供する企業やアーティストも転売を止めるよう呼びかけていますが、なかなか改善されません。むしろ転売ヤーの数は増えているように思います。そこで今回は、SCM（サプライチェーンマネジメント）の観点で転売を読み解き、撲滅に向けたアクションを考えたいと思います。

「物流の2024年問題」と言われる、トラックドライバーの残業規制が厳しくなる4月をついに迎えました。これは一時的な問題ではなく、今回をきっかけに物流への向き合い方を見直すべきスタート地点とも言えます。そこで本稿では、従来から目指されてきた自社の物流コスト削減ではなく、自社が関わるサプライチェーン全体として何をしていくべきかを考えたいと思います。

2024年は年明けから大きな自然災害や事故が続きました。被害にあったすべての人にお見舞いを申し上げます。サプライチェーンがグローバルに広がっている昨今、今回の能登半島地震のように大きな災害が起きた場合、遠方の出来事だとしても自社のビジネスに大きな影響を受けるでしょう。こうした危機下のサプライチェーンを早期に立ち直らせる「レジリエンス（Resilience）」という概念は、コロナ禍以降、より注目を集めています。有事が起きてから急いで強化することは困難であり、平時から仕組み化して準備しておくことが必要になります。そこで本稿ではサプライチェーンのリスク管理について解説します。

最近、筆者の元には「AIを活用できるデータサイエンティストを育成したい」といった声や相談が増えてきました。DXを進める中で、ノーコードやローコードのプランニングツールなどを導入しても思うように成果が出ない、といった失敗を経験するからでしょう。ですが、人材育成を進める前に、どのような人材にどのような役割やスキルを担ってもらうか見極めることが大切です。これがDX推進のとても重要なポイントとなります。今回は、ダイキン工業やLIXILの事例を紹介しながら、DX推進のための考え方を整理します。

コロナ禍の一時期と比較すると、街や観光地、飲食店はだいぶ活気が戻ってきました。特に外国人が多くなったと感じているのは筆者だけではないでしょう。日本政府観光局が発表している2023年8月速報値の訪日外客統計を見ると、2019年比で85.6%とかなり回復しています。ここで期待できるのがインバウンド需要です。自社の事業を成長させるためには、こうした需要を的確にとらえて、いかに商品を多く買ってもらえるかが重要となります。そこで本稿では、再び注目され始めているインバウンド需要を、需要予測、そして需要創造の観点で解説していきます。

みなさんがほぼ毎日、確認するものの1つに、おそらく天気予報があると思います。これはデータ分析に基づいて未来を見通そうとするもので、的中率はなんと9割に上るとされています。実は天気予報は、サプライチェーンマネジメント（SCM）やマーケティングにおける需要予測と似ているところが多く、需要予測の高度化とビジネスの成長に向けた学びを得ることができます。今回は天気予報の進化から、ビジネスにおける需要予測を高度化させる2つのヒントを紹介します。

さまざまな実務でAIが活用されていますが、需要予測もその一大領域として、多くの業界でAI活用の取り組みが始まっています。しかしPoC（概念実証）止まりで、なかなか実務活用まで進めないという企業も少なくありません。その理由として、（1）機械学習KPIとビジネスKPIの間にギャップがある、（2）AIにどこまで任せれば良いかわからない、などが挙げられます（図1）。本稿では、埼玉県を中心にスーパーマーケットを展開するヤオコーのAI活用事例を紹介しつつ、需要予測AIを導入する際にPoCの死の谷を越えるためのポイントを解説します。

近年、「パーパス経営」という言葉をよく耳にするようになり、みなさんの会社でもパーパスを掲げるようになったのではないでしょうか。会社全体のこととして認識されていますが、専門職や専門チームなど小さな組織においても有効です。中でも急速なグローバル化や深刻化する物流問題などで変革期にあるサプライチェーンでは、何かの意思決定をする際にパーパスが大きな役割を発揮します。本稿では、アップルやテスラを例に出しつつ、サプライチェーン領域におけるパーパスと意思決定について解説します。