SCM（Supply Chain Management）におけるデータ分析システム実装ガイド

## 概要

Supply Chain Management（以下、SCM）の領域にてデータ分析システムの実装を依頼されたときに必要となる基礎知識を整理します。 SCM関連のシステムをデータ分析システムのソースとして活用する場合には、下記のようなアーキテクチャとなります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/7b09baa7-9996-dea8-5368-f7cb2ffab807.png)

SCM は、原材料の調達から製品の製造、流通、販売、そしてアフターサービスまで、すべてのプロセスを統合的に管理する戦略です。近年、グローバル競争の激化やデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展に伴い、各プロセスで大量かつ多様なデータが生成され、それらを有効活用するためのデータ分析が重要視されています。

「SCM の領域でデータ分析を行ってほしい」と依頼を受けた場合、単に分析ツールや技術を知っているだけでは不十分です。SCM 特有の基本概念や主要構成要素、関連システムの全体像、そして業界特有の課題や最新動向を理解することが、プロジェクト成功のカギとなります。本記事では、IT エンジニアの皆様が SCM 分野でデータ分析を行う際に必要となる基礎知識を、概念整理から実務に直結するポイントを解説します。

## 情報の収集方法

### 基本的な方針

SCM や物流に関する書籍を検索すると、多数の専門書が見つかります。しかし、システム実装の現場では、書籍の内容が実際のニーズにマッチしない場合や、逆に詳細すぎて現場に落とし込みにくい場合もあります。そのため、情報収集ではまず業界全体を俯瞰し、その上で IT エンジニア向けのコンテンツを併読することが望ましいでしょう。また、エンジニアであっても業務側が置かれている状況や課題を正確に把握することで、円滑なコミュニケーションが実現します。現場と歩み寄る姿勢を忘れないことが大切です。

### 参考にした書籍

SCM の概要を理解するうえで、以下の書籍が参考になります。

- [基礎から学べる！世界標準のSCM教本 - 日刊工業新聞社 公式オンラインショップ｜Nikkan Book Store](https://pub.nikkan.co.jp/book/b10021726.html)

業界全体の動向を把握するために、下記の書籍も読みました。

- [図解入門業界研究 最新物流業界の動向とカラクリがよ～くわかる本［第5版］ - 秀和システム あなたの学びをサポート！](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798073057.html)
- [図解入門業界研究 最新運輸業界の動向とカラクリがよ～くわかる本［第3版］ - 秀和システム あなたの学びをサポート！](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798070438.html)

また、翔泳社の「エンジニアが学ぶ『知識』と『技術』シリーズ」にある下記の書籍からは、より具体的なシステム実装の知見を得ることができます。

- [エンジニアが学ぶ物流システムの「知識」と「技術」 第2版｜翔泳社の本](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798172774)
- [エンジニアが学ぶ在庫管理システムの「知識」と「技術」｜翔泳社の本](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798176932)

さらに、物流・ロジスティクス分野のシンクタンク兼コンサルティング会社である NX総合研究所が発行している、以下の書籍も参考にしました。最新の業界動向を把握するうえで大変有益です。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/8d285ae6-cb6b-f0c8-a733-ad2c35eee35d.png)

出所：[物流を学ぶ新書籍「令和版 物流ガイドブック」のご紹介 | 株式会社ＮＸ総合研究所](https://www.nx-soken.co.jp/topics/logistics-2406-04)

### Gartner のレポート

IT エンジニアとしては、システム面から業務領域を理解すると効率が良い場合があります。特に、Gartner のレポートは各領域におけるシステムの全体像を把握するのに役立ちます。SCM 領域においては、以下のようなレポートが存在します。

- Supply Chain Planning Solutions
    - [Gartner Magic Quadrant for Supply Chain Planning Solutions](https://www.gartner.com/en/documents/5374263)
    - [Critical Capabilities for Supply Chain Planning Solutions](https://www.gartner.com/en/documents/5392265)
- Transportation Management Systems
    - [Gartner Magic Quadrant for Transportation Management Systems](https://www.gartner.com/en/documents/5305563)
    - [Critical Capabilities for Transportation Management Systems](https://www.gartner.com/en/documents/5305963)
- Warehouse Management Systems
    - [Gartner Magic Quadrant for Warehouse Management Systems](https://www.gartner.com/en/documents/5398663)
    - [Critical Capabilities for Warehouse Management Systems](https://www.gartner.com/en/documents/5652323)
- Real-Time Transportation Visibility Platforms
    - [Gartner Magic Quadrant for Real-Time Transportation Visibility Platforms](https://www.gartner.com/en/documents/5298863)
    - [Critical Capabilities for Real-Time Transportation Visibility Platforms](https://www.gartner.com/en/documents/5305863)
- Third-Party Logistics
    - [Gartner Magic Quadrant for Third-Party Logistics](https://www.gartner.com/en/documents/5395563)
- Supplier Risk Management Solutions
    - Magic Quadrant を予定 
    - Critical Capabilities を予定 
- Fourth-Party Logistics (4PL) Magic Quadrant
    - Magic Quadrant を予定

### データ分析システムのアーキテクチャ

これまでに投稿済みの記事を前提として、データ分析システムの全体像および設計思想について解説します。

まず、以下の図は、汎用性と高性能を兼ね備えたデータ分析基盤の選定方法および設計上のポイントを示しており、システム全体の構造や各コンポーネント間の連携関係を把握するのに役立ちます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/8fcabd65-6db6-0081-6ee4-2333be55a9b0.png)

出所：[最強のデータ分析基盤を目指して～汎用的なデータ分析基盤の選定方法の提案～ - Qiita](https://qiita.com/manabian/items/e689daf5cc006eced737)

次に、以下の図は、データエンジニアリングにおけるメダリオンアーキテクチャのデザインメソッドを視覚的に表現したものです。この図では、実装時の考慮点や各層の役割分担が明確に示されています。なお、「SCM におけるデータ分析システムのアーキテクチャ」ではシンプルな記述となっていますが、必要に応じて下記のようなデータアーキテクチャを採用してください。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/60114d07-fce4-8a36-93f0-eebf9c658468.png)

出所：[誰も教えてくれないメダリオンアーキテクチャの デザインメソッド：JEDA データエンジニア分科会 #1 - Qiita](https://qiita.com/manabian/items/57373e833df5b4f65184)

## SCM について

### 定義

Supply Chain Management（SCM）とは、原材料の調達から製造・流通・販売、そしてアフターサービスに至るまで、製品やサービスが最終消費者へ届くプロセス全体を統合的に管理する経営戦略です。工程間の連携や情報共有を強化することで、業務の効率向上、コスト削減、品質改善、さらには顧客満足度の向上を目指します。

ASCM が公開している Supply Chain Dictionary では、下記のように定義されています。

> supply chain management is the design, planning, execution, control, and monitoring of supply chain activities with the objective of creating net value, building a competitive infrastructure, leveraging worldwide logistics, synchronizing supply with demand, and measuring performance globally.

出所：[Supply Chain Management (SCM)?: Definition, processes and more| ASCM](https://www.ascm.org/topics/supply-chain-management/)

> サプライチェーンマネジメントとは、ネットバリューの創出、競争力のあるインフラの構築、世界規模の物流の活用、供給と需要の同期、そしてグローバルなパフォーマンスの測定を目的として、サプライチェーン活動の設計、計画、実行、制御、及び監視を行うプロセスです。

上記の翻訳

### SCM、ロジスティクス、物流の違い

SCM、ロジスティクス、物流は、それぞれ似て非なる概念ですが、階層として捉えられます。

- **SCM**：サプライチェーン全体の戦略的・統合的管理  
- **ロジスティクス**：SCM 戦略を実行するための計画・運用プロセス  
- **物流**：ロジスティクスの現場レベルでの具体的な活動（物的な移動や保管など）

より詳細にすると、以下のように整理されます。

| 用語       | 定義・説明                                                                                                                | 主な特徴・役割                                                         |
|------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| **SCM**      | 原材料調達から製造・流通・販売に至るまで、サプライチェーン全体を戦略的に統合・最適化するアプローチ。                      | 複数企業や部門の連携が前提となり、長期的リスク管理と付加価値創出を目指す。     |
| **ロジスティクス** | SCM を実現する中核機能で、物品や情報の流れ（輸送・在庫・倉庫管理・オーダー処理など）を計画・実行・管理するプロセス。     | コスト最適化とサービス品質の向上を両立する。                                 |
| **物流**      | ロジスティクスの実務的側面を指し、実際の物品移動、保管、荷役など現場レベルの活動に焦点を当てる。                           | 「計画された物流プロセスの現場実行」が主目的。                              |

### SCM の構成要素

SCM のフレームワークとしては、『基礎から学べる！世界標準のSCM教本』の内容が整理されていて参考になります。特に P.33 にある MP&C（Manufacturing Planning & Control）の全体俯瞰図が有益です。このフレームワークを把握することで、SCM を体系的に捉えることができます。

日本ロジスティクスシステム協会のサイトでも、同等の図が掲載されています。個人的には、この図にパフォーマンス監視などの監視機能も含めるとより包括的になるのではないかと感じています。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/cfbca022-dfa1-55b4-2427-65175af919a7.png)

出所：[世界標準のSCM用語解説 | 公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会](https://www1.logistics.or.jp/scm/scm-yogo.html)

上記に関連する要素の概要は、下記のように整理できます。

| 分類       | 項目                       | 概要                                                         |
| ---------- | -------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| 戦略       | ストラテジックプランニング | 組織の長期的ビジョンや目標を策定し、市場環境や内部資源を踏まえた全社戦略を決定するプロセス。企業の成長や競争優位の獲得を目指す。 |
| 計画       | リソースプランニング       | 人的資源、設備、資材、財務など、企業活動に必要な各種リソースの最適な配分を計画・調整するプロセス。戦略を達成するための基盤を構築する。 |
| 計画       | S&OP                       | Sales and Operations Planning の略称。販売計画と生産計画、在庫や財務計画などを統合的に調整し、需要と供給のバランスを取るプロセス。部門間連携を強化する。 |
| 計画       | デマンドマネジメント       | 市場や顧客の需要を予測・分析し、需要変動に応じた計画を策定するプロセス。機会損失や過剰在庫リスクを低減し、収益性を高める。 |
| 計画       | RCCP                       | Rough-Cut Capacity Planning の略称。短期的な生産計画に対して、生産能力の適合性を大まかに評価する初期チェックのプロセス。 |
| 計画       | マスタースケジューリング   | 需要予測、設備能力、部品供給状況などを考慮し、製品ごとに生産スケジュールを策定するプロセス。納期や生産量を詳細に設定する。 |
| 計画       | DRP                        | Distribution Requirements Planning の略称。完成品の需要をもとに、各流通拠点への出荷・在庫配置を計画し、供給の最適化を図る。 |
| 計画       | CRP                        | Capacity Requirements Planning の略称。詳細な生産計画に基づき、各工程・設備に必要な生産能力を算出し、能力との整合性を評価・調整するプロセス。 |
| 計画       | MRP                        | Material Requirements Planning の略称。製品製造に必要な原材料や部品の必要量と納期を計算し、在庫管理や発注計画を最適化する。 |
| 実行・管理 | 仕入                       | 原材料・部品・資材を外部から調達するプロセス。サプライヤーとの連携やコスト管理、品質管理を通じて安定供給を確保する。 |
| 実行・管理 | 生産                       | 計画に基づいて製品を製造する工程。工程管理、品質管理、設備監視などを通じて安定的かつ効率的な生産を実現する。 |
| 実行・管理 | 販売                       | 完成品を市場・顧客に届けるプロセス。受注管理や販売促進、顧客対応などを通じて売上最大化を目指す。 |
| 実行・管理 | 保守・修理                | 設備やシステムの保守・修理を行い、稼働状況を最適に保つ。定期点検やトラブル時の迅速な修理対応によって、長期的な安定稼働を確保する。 |
| 監視       | パフォーマンス監視         | 各プロセスやシステムのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、KPI 測定や問題の早期発見を行う。継続的改善と効率化を促進する。 |
| 監視       | トレーサビリティ保証       | 製品や部品、プロセスの履歴・情報を一貫して記録・管理し、必要な際に追跡可能な状態を保証する。品質問題やリコール対応時に活用できる。 |

### ロジスティクスの構成要素

ロジスティクスは、SCM の戦略を実現するための計画と運用プロセスとして機能します。そのため、SCM 全体の構成要素と重複する部分が多く、本記事では詳細は割愛します。

### 物流の構成要素

物流における主な構成要素を以下に整理します。

| 物流の構成要素 | 概要                                                         |
|----------------|-------------------------------------------------------------|
| 輸送・配送     | 生産拠点から消費拠点や次工程へ、最適な輸送モード・ルートを選択し、コスト・時間・安全性を考慮して物品を移動させるプロセス。 |
| 保管           | 需要に応じた適切な在庫管理のもと、品質保持、環境管理、セキュリティ対策などを講じながら商品を一時保管する機能。 |
| 荷役           | 商品の積み下ろし、仕分け、移動などを効率的かつ安全に行う現場作業。         |
| 流通加工       | 仕分け、ラベル貼付、再包装、組立など、製品の付加価値を高める加工を行い、市場や顧客に対応可能な形へ整えるプロセス。 |
| 梱包・発送     | **梱包：** 輸送中の損傷防止や情報表示、ブランディングなどを目的とした包装作業。<br>**発送：** 仕分けと梱包が終わった商品を適切に出荷する最終プロセス。 |
| 情報管理       | 物流ネットワーク上で発生するデータを収集・分析し、リアルタイムの可視化や需要予測、在庫・配送計画の最適化を支援する機能。 |

### 関連用語

#### S&OP

S&OP（Sales and Operations Planning）は、需要と供給を統合的に管理するフレームワークです。下記リンク先の著者の方が記述している`需給インテリジェンスで意思決定を進化させる サプライチェーンの計画と分析`という書籍にて詳細に説明されています。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/fc6f969a-8b22-79df-d23e-8a4135b7337a.png)

引用元：[VUCAな環境下におけるS&OPの課題と進化の方向性 『S&OP』セミナーレポート第1弾【2023.08.16】 | NEC](https://jpn.nec.com/manufacture/monozukuri/iot_mono/2023-08/01.html)

## SCM における Digital Transformation

### SCM における DX の状況

他業界と同様に、SCM においても DX（Digital Transformation）が急務となっています。グローバル化、技術革新、パンデミックなどの影響でサプライチェーンが複雑化する中、IoT・AI・クラウド・ブロックチェーンといった先端技術を活用し、在庫管理や需要予測、物流最適化、リスク対応などを高度化する取り組みが活発化しています。

### DX の進め方

SCM における DX 推進のアプローチは、他業種と同様に基本的な枠組みに沿って行われます。下記の書籍は、改革・改善のための戦略デザインの考え方が整理されており、物流領域における DX を推進するうえで有用です。

- [改革・改善のための戦略デザイン 物流DX - 秀和システム あなたの学びをサポート！](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798067322.html)

NX総合研究所のブログでは、物流支援コンサルティングの方法論が概説されています。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/c7c11704-ff38-eef0-4123-1f0491cc4d06.png)

出所：[物流戦略支援コンサルティングの概要 | 株式会社ＮＸ総合研究所](https://www.nx-soken.co.jp/topics/logistics-2408-3)

中小企業向けではありますが、国土交通省が公開している「物流・配送会社のための物流DX導入事例集」も具体的な事例が豊富で参考になります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/0de4b039-7873-56ec-492a-0d8658b7835d.png)

出所：[物流・配送会社のための物流DX導入事例集 ～中小物流事業者の自動化・機械化やデジタル化の推進に向けて～](https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/content/001609016.pdf)

### ロジスティクス KPI の活用

KPI に基づくデータ分析は、SCM においても非常に有効な手段です。日本ロジスティクスシステム協会が提供する資料は、パフォーマンス監視の新たな視点を得るために役立ちます。しかし、公開されているコンテンツをそのまま導入しても、必ずしも自社の課題がすべて解決できるわけではありません。自社の状況を踏まえたカスタマイズが必須となります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/5b30fdb3-28e1-9ed8-6f62-d3938ff2faa6.png)

出所：[ロジスティクスKPI | 公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会](https://www1.logistics.or.jp/lkpi/)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/43a42246-1105-0208-8f75-e2efd142b872.png)

出所：[ロジスティクスKPIとベンチマーキング調査報告書 2014 | 公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会 JILS総合研究所 |本 | 通販 | Amazon](https://www.amazon.co.jp/ロジスティクスKPIとベンチマーキング調査報告書-2014-公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会-JILS総合研究所/dp/490502207X)

### 参考になるデータモデル

SCM では、多様なシステム・データソースを統合して分析する必要があるため、標準化されたデータフォーマットの利用が有効です。代表的な例として Microsoft の Common Data Model (CDM) が挙げられます。

下記リンク先では、Supply Chain に関するデータモデルの詳細を確認できます。ただしエンティティ数が膨大なので、実際に利用する際は十分な調査が必要です。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/ae6ee4d5-9645-e7ea-ddd1-7a71415fb55e.png)

出所：[CDM Entity Navigator](https://microsoft.github.io/CDM/SchemaViz.html?initialManifest=core/operationsCommon/Entities/SupplyChain/SupplyChain.manifest.cdm.json&simpleChrome=true)

また、Azure Synapse Analytics には「エンタープライズ テンプレート」という機能があり、業種別のデータモデルが利用可能です。ただし、こちらも数千テーブル単位で作成されるため、導入前に十分な調査が必要となります。利用は Azure 環境に限定されていますので、利用規約の確認が必要です。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/28253e93-dd8d-90e5-670e-6e7a859a4e1c.png)

出所：[Azure Synapse データベース テンプレートの概念 - Azure Synapse Analytics | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/synapse-analytics/database-designer/concepts-database-templates#enterprise-templates)

### データ分析システムに求められる要件

SCM 領域でデータ分析システムを構築・運用する際に求められる要件を整理しました。

- 需要予測と計画の強化
  - AI・機械学習を活用した高精度な需要予測
  - 過去実績や天候、経済指標など外部データの統合分析
  - デジタルツインによる生産計画シミュレーション
  - 需要・供給に基づくダイナミックプライシングの導入
- 在庫管理・調達の自動化と最適化
  - AI を用いた在庫最適化と自動発注システムの実装
- 配送・物流プロセスの効率化
  - AI／数理最適化を活用した配送ルート最適化
  - 交通情報との連携によるトラック予約・スケジューリングの効率化
- 倉庫内作業の自動化と高度化
  - ドローンや自動カメラによる倉庫内監視・検品システム
- 自動化・省力化技術の導入
  - RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）による定型業務自動化
  - エッジコンピューティングや 5G を活用したリアルタイム処理
- リスク管理と危機対応の強化
  - AI を活用したサプライチェーンリスクの早期警戒
  - 災害時のリアルタイム可視化
- 顧客・パートナー連携の強化
  - AI チャットボットによる 24 時間対応サポート
  - SNS やデジタルマーケティングツールとの連携による顧客フィードバックの収集
- データ統合と分析基盤の整備
  - 既存システムとの API 連携によるデータ一元化
  - 在庫統合管理と最適配置のためのデータ連携
  - KPI ダッシュボードの導入
  - BI ツール活用によるセルフサービス分析
  - デジタルツインを用いたサプライチェーン全体のシミュレーションと改善提案

## SCM におけるシステム

### 主なシステム

SCM 領域における主なシステムは、以下の通りです。

- Supply Chain Planning Solutions
- Warehouse Management Systems
- Transportation Management Systems 


### Supply Chain Planning Solutions の概要

Supply Chain Planning Solutions（SCPS）は、サプライチェーン全体の計画・最適化を支援するソリューションです。需要予測、在庫管理、生産・配送計画などを統合的に管理し、コスト削減やリードタイム短縮、供給リスクの低減を目指します。なお、Enterprise Resource Planning (ERP) などの基幹系システムで代替するケースもあります。SCPS の主要な機能は下記のとおりです。

| 機能                             | 概要                                                         |
|----------------------------------|--------------------------------------------------------------|
| 需要計画                         | 過去販売実績や季節変動、外部要因などを考慮し、将来需要を予測して適切な在庫・生産計画を策定。            |
| 供給計画                         | 需要予測に基づき、生産・在庫・調達などサプライチェーン各プロセスの最適化を図り、必要な供給能力を確保。   |
| サプライチェーン統合計画         | 調達・生産・物流・販売など、サプライチェーン全体の計画を統合・調整し、一貫した戦略実行を支援。          |
| 財務影響分析・計画               | 各種シナリオの財務的影響（コスト、利益、ROI など）を分析・シミュレーションし、戦略的な意思決定を支援。    |
| サプライチェーン設計・モデリング | 物流ルートや拠点配置を含めたネットワーク構造を最適化し、シミュレーションにより効率的なモデルを構築。      |
| リスク管理・例外対応機能         | 自然災害、サプライヤートラブル、需要急変などに対する早期検知・対応を可能にするモニタリング・アラート機能。 |
| リアルタイム計画更新             | 実績データや外部環境の変化をリアルタイムで反映し、計画内容を随時更新して精度向上を図る。                 |
| マルチエンタープライズ計画       | 複数企業・事業部門が共同で情報を共有し、計画を立案することでサプライチェーン全体の最適化を実現。          |
| 他システム連携                   | ERP、MES、WMS などとデータを連携し、一元管理と統合オペレーションを実現。                             |
| レポート・分析機能               | サプライチェーン全体のパフォーマンスを可視化するダッシュボードやレポート、分析ツールを提供。            |

### Warehouse Management Systems の概要

Warehouse Management Systems（WMS）は、倉庫内業務の最適化を目指すシステムです。入出庫管理、在庫追跡、オーダーピッキング、棚卸しなどを自動化・効率化し、作業負荷軽減とミスの削減に寄与します。下記の機能が一般的に求められます。

| 機能                       | 概要                                                         |
|----------------------------|--------------------------------------------------------------|
| 入荷管理                   | 受領・検収・ラベリングなどの入荷プロセスを管理し、システム上で正確に在庫登録。               |
| 入庫配置管理               | 商品特性や需要頻度に基づき、最適な保管場所（Put-Away）を指示・管理。                         |
| 検品管理                   | 入荷時や出荷前に数量・品質・状態をチェックして、不良品や誤出荷を防止。                     |
| 在庫管理                   | リアルタイムで在庫数や保管場所を把握し、欠品や過剰在庫リスクを低減。                         |
| サイクルカウント・棚卸管理 | 定期的な在庫点検や棚卸しの計画と実施を管理し、在庫精度を高める。                           |
| 在庫補充最適化             | 需要予測や販売動向を踏まえて在庫量と補充タイミングを最適化し、コストとサービスレベルを両立。   |
| 出荷業務管理               | 注文情報をもとにピッキング、梱包、出荷ラベル作成などの出荷プロセスを統合管理。               |
| 返品管理                   | 返品商品の受領、検査、再販可否判断、処理を効率的に管理。                                     |
| 自動化・機器連携           | 自動搬送装置やピッキングロボット等の機器と連携し、作業効率と正確性を向上。                   |
| 現場オペレーション管理     | 人員配置やタスク割り当て、進捗モニタリングなど、労務管理と作業管理を一元的に実施。           |
| 倉庫レイアウト最適化       | 倉庫内の棚配置や作業動線を最適化し、ピッキング効率やスペース活用を向上。                     |
| ヤード管理                 | 倉庫外のトラック待機・積み下ろしエリア（ヤード）の入出庫状況やスケジュールを管理。           |
| センサー連携               | 温度、湿度、振動などを監視し、異常時にアラートを発して品質維持と安全管理を強化。             |
| 他システム連携             | ERP、TMS、SCM などとデータ連携し、情報の一元化と業務効率化を実現。                           |
| レポート・分析機能         | リアルタイムの KPI 分析やダッシュボード提供により、継続的な業務改善を支援。                 |

### Transportation Management Systems の概要

Transportation Management Systems（TMS）は、輸送プロセスの計画、実行、監視を統合的に管理するシステムです。ルート最適化、キャリア選定、運賃管理、配送追跡などを通じ、物流コストの削減と配送効率の向上を目指します。主な機能は以下のとおりです。

| 機能                                                         | 概要                                                         |
|--------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
| 注文取り込み                                                 | 顧客や取引先など外部からの配送注文情報を一元管理に取り込み、正確に反映。                          |
| 出荷計画の作成                                               | 注文情報や輸送条件をもとに最適な配送ルートや積載計画、キャリア選定を自動化。                    |
| 計画実行支援                                                 | 運行指示やスケジュール管理など、実際の配送業務を円滑に進めるためのサポート機能。                  |
| 輸送の追跡・可視化                                           | 位置情報や配送状況をリアルタイムで可視化し、遅延やトラブルを早期に把握。                         |
| 運賃精算と差異管理                                           | 運賃請求・支払いの自動化と、見積もりとの比較によりコスト差異を管理。                              |
| キャリア調達機能                                             | キャリアや物流パートナーの選定・契約・入札プロセスを管理し、最適な輸送パートナーを確保。         |
| アポイントメント／ドック利用スケジュール管理                 | 荷主や配送先とのアポイントメントやドック予約を最適化し、待機時間や混雑を軽減。                   |
| 自社車両のルーティング・スケジュール管理／配車管理           | 自社保有車両の運行計画、ルート最適化、スケジュール管理を行い、効率的な運行を実現。                |
| 小口配送最適化とマニフェスト作成                             | 小口貨物をまとめて最適ルートを算出し、マニフェストを自動生成することで配送効率を上げる。          |
| 輸送シミュレーション機能                                     | 輸送ネットワークやコスト構造、リソース配置を仮定し、複数シナリオをシミュレーションで評価。        |
| 輸送予測機能                                                 | 過去実績や需要予測をもとに、将来の輸送需要を予測し、リソースを適切に手配。                        |
| 3D 積載最適化機能                                            | 3D モデリングにより車両やコンテナのスペースを最大限に活用する積載計画を策定。                    |
| 例外管理・インシデント対応機能                               | 事故や遅延などのトラブルをリアルタイムで検知し、代替ルート手配や計画変更を迅速に実行。            |
| ドライバー・シフトおよび車両メンテナンス管理                 | ドライバーの勤務時間管理や車両の定期点検スケジュールを統合し、安全かつ効率的な運行を実現。       |
| モバイル対応・リアルタイムコミュニケーション機能             | モバイルアプリやチャットツールで現場との情報共有を即時化し、迅速な意思決定をサポート。           |
| 国際輸送および通関管理機能                                   | 輸出入業務に伴う通関手続きや関税計算、貿易コンプライアンスを自動化し、国際輸送をサポート。        |
| 環境負荷・サステナビリティ管理機能                           | CO2 排出量や燃料消費量を管理・分析し、環境負荷削減策を講じる。                                    |
| 契約管理・パフォーマンス評価機能                             | キャリアや物流パートナーとの契約内容や SLA、実績評価を管理し、コストおよび品質改善に活かす。      |
| リスク管理機能                                               | 天候・交通・政治リスクなどを予測し、事前対策や補償管理につなげる。                                |
| 他システム連携                                               | ERP、WMS、CRM などと連携し、データ一元化とプロセス自動化を促進。                                  |
| レポート・分析機能                                           | 輸送実績、コスト、稼働率、配送パフォーマンスなどを可視化・分析し、経営判断を支援。               |

### 関連するシステム
SCM は広範な業務領域と関連するため、下記のようなシステムと連携することが多いです。

| システム名                                 | 概要                                                         |
|--------------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
| **ERP (Enterprise Resource Planning)**     | 財務・人事・調達・生産・販売など、企業全体の業務プロセスを一元管理し、経営判断の迅速化と業務効率化を図る。 |
| **MES (Manufacturing Execution System)**   | 製造現場をリアルタイムで監視・制御するシステム。生産性向上や品質管理を支援。                          |
| **CRM (Customer Relationship Management)** | 顧客との関係構築・管理を行うシステム。顧客情報の一元管理と営業・マーケティング・サポートを統合運用。    |
| **PLM (Product Lifecycle Management)**     | 製品のライフサイクル全体（企画・設計・製造・保守・廃棄）を統合管理し、製品開発の効率化や情報共有を促進。 |

## 業界の話題

### 物流の 2024 年問題

物流の2024年問題は、新たな法規制の導入を契機に、業界全体に大きな変革を迫る事態となりました。環境基準の強化や労働条件の見直しにより、従来の運営体制が一変し、運転手不足や高齢化に伴う人手不足の問題が顕在化しています。各社はデジタル技術や自動化システムの導入、業務プロセスの再構築に取り組み、効率性と安全性の両立、さらには持続可能な物流体制の確立を目指しています。こうした課題は2025年以降も引き続き注目され、業界全体での連携と柔軟な対応が急務となっています。

なお、法律的な観点から整理された下記の書籍が参考になりました。行政書士による執筆で、論点が端的にまとめられている印象を受けました。

- [基本から始める物流「2024年問題」課題と対応 - 恒春閣](https://www.koshunkaku.jp/book/b10089822.html)

### Logistics 4.0

Logistics 4.0 は、従来の物流システムが抱えていた非効率や情報の断絶、在庫管理・配送計画の柔軟性不足などの課題を解決するために誕生しました。急速に進展するIoT、ビッグデータ、AIなどの先端技術と、グローバル化や多様化する消費者ニーズ、さらにIndustry 4.0の影響が相まって、リアルタイムな情報共有や最適な配送ルートの算出が可能となりました。これにより、物流全体の効率性と透明性が大幅に向上し、コスト削減や迅速なサービス提供、さらには環境負荷の低減や労働環境の改善にも寄与することから、今後も物流分野の革新と持続可能な発展が期待されています。詳細は次の書籍が参考になります。

- [ロジスティクス４．０ | 日経BOOKプラス](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/2019/9784532114060/)

### ホワイト物流

「ホワイト物流」は、従業員の健康管理や労働環境の改善を重視した新たな物流モデルです。適正な労働時間や賃金の見直し、業務プロセス改革など、従業員が安心して働ける職場づくりを通じて、長期的な業界発展を図る取り組みが進行中です。官民連携で推進されている「ホワイト物流」推進運動では、複数業種との協力体制も強化されています。

また、「ホワイト物流」推進運動ポータルサイトの開設により、複数業種が連携してホワイト物流の実現に向けた取り組みを加速させているようです。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/24031/76ed3034-d1c0-c435-2efb-8905302fb863.png)

出所：[「ホワイト物流」推進運動ポータルサイト](https://white-logistics-movement.jp/)

### 事業継続計画（BCP）の策定

事業継続計画（BCP）は、自然災害、感染症、テロなどの緊急事態に対し、業務の中断を防止し迅速な復旧を実現するための戦略的取り組みです。新型コロナウイルス感染症の影響を受け、未知のリスクに柔軟に対応する重要性が改めて認識される中、日本では東海地震など大規模災害への備えも着実に進められています。特に物流業界では、供給網の寸断や輸送遅延への対策として、代替ルートの確保、在庫の分散管理、関係各社との情報共有が不可欠です。各企業は、万全の事前準備と柔軟なリスク対応を通じて混乱を最小限に抑え、持続可能な経営基盤の確立を目指す必要があります。

## まとめ

本記事では、SCM の基本概念と主要構成要素、関連システムとの連携、そしてデジタル技術がもたらす最新のデータ分析手法について、エンジニア視点で整理しました。SCM 全体像の理解と、現場で発生する多様なデータをどのように統合・分析するかを把握しておくことは、業務効率化や戦略的意思決定に直結する重要なスキルです。

「SCM の領域でデータ分析を行ってほしい」というオーダーに応えるには、まず基本知識を押さえ、業界特有のプロセスや課題を理解することが不可欠です。この記事が、そのための第一歩として皆様のお役に立てば幸いです。SCM 分野は今後も急速に進化していくため、継続的な学習と実践を通じて、最適なシステム設計とデータ活用を実現していきましょう。