先進企業は、グリーンウォッシングをやめ、真の価値創造戦略を採用している。
サプライチェーンにおけるサステナビリティは、新たな成熟段階に入りつつあるのかもしれない。
長年にわたり、サステナビリティに関する議論は、規制当局、投資家、そして一般市民からの外部圧力によって大きく左右されてきた。現在では、環境を保護しながらサプライチェーンの回復力を高めたい企業にとって、これは中核的なビジネス慣行となっている。
再生品や中古のテクノロジー製品市場は、その好例と言えるでしょう。かつては小規模で、主に地域レベルで行われていた使用済み携帯電話、ノートパソコン、その他の機器のリサイクル活動は、今や1410億ドル規模の市場に急成長し、2035年までに3803億ドルにまで拡大すると予測されている。
この技術ハードウェアに関する話は、近年のサステナビリティの変革を完璧に示している好例だ。かつてはニッチな材料供給源だったものが、今や世界の電子機器サプライチェーンにおいて重要な役割を担っている。これは、持続可能性が地球にとって良いだけでなく、ビジネスにとっても良いことであることを示している。
しかし、この分野を長年見てきた人々にとって、それは驚くべきことではない。なぜなら、サステナビリティは常に賢明な経済原理に基づいているからだ。つまり、コスト削減、原材料リスクの低減、そしてサプライヤーの混乱に対する回復力の向上である。
かつてサプライチェーンのリーダーたちにとってプレッシャーと捉えられていたサステナビリティは、今や価値創造の機会として捉えられている。
私たちは、サプライチェーンが計画、製品、プロセスに関して今すぐ取り組むことができる3つの持続可能性戦略を特定しました。
計画策定：AIを活用した正確な意思決定
サプライチェーンは多くの要素が複雑に絡み合うシステムであり、それらの要素の調整に不備があると、非効率が生じ、資金の浪費や無駄な支出につながる。
不正確な需要予測によって生じる過剰在庫は、倉庫に商品が滞留し、電力やその他の資源を消費する結果となる。連携不足や不適切なルート計画による物流の遅延は、燃料の浪費につながり、輸送機器の摩耗や損傷を引き起こす。そして、リストはまだまだ続く。
AI技術は、サプライチェーン計画における推測や無駄を排除する力を持っている。AIは膨大なビジネスデータを分析・学習し、パターンを特定して、混乱への対策を立てることができる。AIエージェントは、必要に応じて人間の監視を受けながら、サプライチェーンを最適化するための行動を開始することも可能です。
AIを活用した計画策定は、需要を継続的に再計算し、ネットワーク内の各拠点において各製品をどれだけ生産・保管すべきかを決定する。この精密な在庫管理により、陳腐化する製品が減り、同時に顧客体験を損なうようなバックオーダーや遅延も回避できます。
AIを活用した物流システムは、交通状況、天候、道路状況、燃料価格、車両の積載量、ドライバーのスケジュールなどを考慮し、注文処理の効率を最大化します。より効率的で短いルートは、燃料消費量の削減と排出ガスの減少につながる。梱包を改善すれば、荷物が半分空っぽではなく満杯の状態で出荷されるため、輸送回数を減らすことができる。
おそらく最も重要なのは、より良い計画によって、サプライチェーンが事業目標の達成において主導権を握ることができるようになるということだ。
製品：製品ライフサイクルから廃棄物を排除する設計
歴史的に見て、サプライチェーンは原材料の調達や製品の製造において、費用対効果と入手可能性を最優先事項としてきた。このような短期的な考え方では、将来起こりうる負の影響を見落としてしまう。
- 顧客体験：顧客、特にB2B顧客は、信頼性が高く、長期にわたってニーズを満たす製品を期待している。そうした期待が満たされない場合、ブランドの評判と売上に悪影響を及ぼす。
- サプライチェーンの回復力：調達がかつてないほど不安定で脆弱な世界において、単一の地理的な供給源や単一の魅力的な価格に基づいて製品を構築することは、破滅への道である。
- 社会的および環境的影響：製品のライフサイクルが短い（そして近視眼的である）場合、廃棄物が発生し、環境と生活の質に悪影響を与える廃棄処理の必要性が生じる。
これらの課題に対処するための製品戦略はいくつか存在する。
循環型サプライチェーンの統合。このモデルは、原材料をリサイクルまたは再生可能な原料に置き換えることで、廃棄物と資源採掘を最小限に抑えるクローズドループシステムを構築する。これにより、サプライヤーへの依存度が低下し、価格変動や供給途絶に対する耐性が高まり、環境負荷も大幅に縮小する。
製品ライフサイクルの延長。高品質な製品から始め、修理や再生によって製品寿命を延ばすことで、廃棄物を削減し、新たな収益源を開拓することができる。これにより、顧客ロイヤルティとリピート購入につながる質の高い顧客体験も実現します。
製品サービス（PaaS）： PaaSモデルは、製品を直接販売するのではなく、サブスクリプションモデルやその他の代替価格体系を通じて、一定期間にわたって利用や成果を提供します。これにより企業は製品ライフサイクル全体を管理できるようになり、耐久性と保守性を優先する強力なインセンティブが生まれるとともに、安定した継続的な収益源を確保できる。
プロセス：エンドツーエンドの可視性とサプライヤーとの連携
サプライチェーンの持続可能性への取り組みが失敗に終わることが多いのは、異なるチームやパートナーがそれぞれ孤立して活動し、透明性が限られているためである。このような断片的なアプローチは、機会損失や、すべての利害関係者にとって共通の持続可能性目標を設定することの困難さにつながる。
ここで重要なのは、エンドツーエンドの可視性を確保し、統合的なサステナビリティ戦略を実行し、サプライチェーンに関わる全員を同じ目標と指標に基づいて連携させることである。
AIを活用したサプライチェーンプラットフォームは、複数の情報源（IoTセンサー、ブロックチェーン記録、サプライヤーシステム、配送追跡システムなど）からデータを集約し、業務全体の状況を一元的に把握できる単一のビューを作成することができます。この可視化により、企業は、社内チーム、外部サプライヤー、その他のパートナーのいずれから発生しているかにかかわらず、無駄、非効率性、環境基準の違反を特定することができる。
この情報を活用することで、サプライチェーンは実際のデータに基づいて適切な基準とKPIを設定できるようになる。包装材の軽量化、リサイクル材の使用率、水使用量といったKPI（重要業績評価指標）は、既存のサプライヤーを評価し、新規サプライヤーを選定するための基準を作成するのに役立ちます。持続可能性スコアは、総合的な持続可能性評価スコアに統合することもできます。
しかし、持続可能性基準を設定することは、ほんの始まりに過ぎない。これらが確立されれば、社内チームからパートナー、サプライヤーに至るまで、サプライチェーンに関わる全員が同じ目標に向かって取り組み始めることができる。
共通の目標を持つことは、先に述べた効率性のギャップを埋める上で非常に有効となるでしょう。連携強化は、ベストプラクティスの知識共有、資源のより効率的な活用、そして輸送調整の改善を促進するだろう。
最後に、サプライチェーンは可視性の向上を活用して、顧客、投資家、規制当局との透明性を高めることができ、それによって持続可能性の基準を満たし、信頼とブランド価値を構築することができる。
持続可能性の役割を再考する
近年、持続可能性に関する議論の焦点は変化してきたが、持続可能な取り組みを行うビジネス上のメリットはますます強まっている。顧客はより環境に配慮した取り組みを求めており、それを実現する企業を評価している。地政学的な不安定さは、すべての人に効率性と自立性を高めることを強いている。そして、テクノロジーは、これまで不可能だった方法で持続可能なサプライチェーンを可能にした。
持続可能性の重要性はかつてないほど高まっており、こうした取り組みを積極的に取り入れる企業は、今後数年間、その勢いに乗って成長していくことになるだろう。
