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サプライチェーンリスクとは、組織に影響を与えるリスクのうち、供給業者組織内、あるいはその組織の商品やサービスのサプライチェーン内で発生するリスクのことである。
サプライチェーンリスク管理（ SCRMとも略される）は、「サプライチェーン全体にわたる日常的なリスクと例外的なリスクの両方を管理するための戦略の実施」です。優れたSCRMの実践は、「脆弱性を低減し、継続性を確保することを目的とした継続的なリスク評価」 [ 2 ]に基づいており、リスク管理サービスとの協議後、サプライチェーンパートナーとの協力または独立して、リスクと不確実性に対処するためにリスク管理プロセスツールを適用します。サプライチェーンの文脈でよく取り上げられるリスクには、物流関連の活動、製品の入手可能性（商品とサービス）、サプライチェーンにおける労働力やその他のリソースの入手可能性などがあります。 [ 3 ]
2006年にマッキンゼーが実施したサプライチェーンリスクに関するグローバル調査では、回答した経営幹部の大多数が「顧客に商品やサービスを費用対効果の高い方法で供給する能力に対するリスクが高まっている」と認識しており、「十分に訓練された労働力の確保」が最大のリスクであると回答した。[ 4 ]
ビジネス継続性協会（BCI）とチューリッヒが2011年に実施した調査では、65か国559社以上の企業から回答を得て、企業の85%以上が年間を通じて少なくとも1回のサプライチェーンの混乱に見舞われたことが判明した。[ 5 ]その後のBCIの調査では、この割合が若干減少したことが報告されている（2016年は70%、前年は74%）。[ 6 ]
2011年の調査回答者は、報告された混乱の40%が元請業者や一次サプライヤーではなく、下請業者による上流工程で発生したと指摘した。 [ 5 ]
2016年の調査では、3分の1の組織がサプライチェーンの混乱により年間100万ユーロ以上の累積損失を経験しており、企業の22%が11回以上の混乱を経験していることも指摘されている。[ 6 ]
サプライチェーンのリスク軽減には、組織のロジスティクス、サイバーセキュリティ、財務、リスク管理の各分野が関わる可能性があり、最終的な目標は、通常の業務や収益性を中断させるようなシナリオやインシデントが発生した場合でも、サプライチェーンの継続性を維持することです。回復力やその他の対策の費用対効果は重要な要素です。なぜなら、物事がスムーズに進んでいる限り、それらは生産コストに加算されるからです。ロジスティクスの観点からサプライチェーン管理の中断を減らすために、防御運転トレーニング、車両監査、貨物損失の最小化、道路安全、倉庫安全などを含むロジスティクスリスク管理プログラムがあります。[ 7 ] SCRMは、すべてのサプライチェーン関係者が参加する、調整された包括的なアプローチによってサプライチェーンの脆弱性を軽減しようとします。これは、サプライチェーン内またはサプライチェーンに影響を与える潜在的な障害点や障害モードを共同で特定、分析、対処することを目的としています。サプライチェーンに対するリスクは、予測不可能な自然災害（津波やパンデミックなど）から偽造品まで多岐にわたり、品質、セキュリティ、回復力、製品の完全性といったあらゆる側面に影響を及ぼします。
サプライチェーン最適化やリーン生産方式など、現在のサプライチェーンロジスティクス技術の中には、継続性と回復力を損なうものがある。また、特に製造業においては、サプライチェーン全体にサプライヤー品質管理の実践を拡大することが一般的になりつつある。このアプローチは、透明性の向上、間接費の削減、および業務効率の向上につながることが示されている。[ 8 ]
サプライチェーンリスク管理は、通常、サプライチェーンリスクの特定、評価、対処、リスク報告とコミュニケーション、監視という4つのプロセスから成ります。[ 9 ]しかし、多くのサプライチェーンの複雑さから、これらのプロセスだけでは、あらゆる事態に備えるには不十分な場合があります。そのため、原因指向型のサプライチェーンリスク管理の概念は、サプライチェーンが原因や性質に関係なく、インシデントに対処したり、そこから回復したりできるようにすることを目的としたサプライチェーンレジリエンスの概念と組み合わされることがよくあります。サプライチェーンレジリエンスは、「変化に直面しても、サプライチェーンが存続、適応、または変革する能力」と定義されます。 [ 10 ]一部の理論家は、サプライチェーンの経路全体に沿って管理方法を近代化するための技術更新が、チェーンの持続可能性とレジリエンスに大きく貢献すると考えています。例としては、デジタル化、人工知能、ビッグデータ、ロボット工学などが挙げられます。[ 11 ]
「復旧時間」（TTR）は、シスコが最初に導入し、サプライチェーンリスクリーダーシップ評議会が採用した、週単位で測定される重要な指標です。[ 12 ] TTRは、サプライチェーンの大きな混乱の後、企業が完全な運用生産を回復するのにかかる時間を測定します。TTRの決定は、大規模なイベントにより施設が実質的に使用不能になり、大規模な修理と再建、製造やその他の業務で使用される主要機器の再調達と再認定が必要になることを前提としています。
本質的に、復旧時間（Time To Recovery）とは、サプライチェーンが混乱に見舞われた後、正常な状態に戻るまでに要する時間を測定するものです。 [ 13 ]製造業者や関連業界の利害関係者にとって、たとえ1時間のダウンタイムでも、重大な経済的影響を及ぼす可能性があります。生産を迅速に再開したり、ダウンタイムを最小限に抑えたりできるかどうかは、株価の収益性や企業の評判を左右する可能性があります。
回復までの時間を表す別の用語は、サプライチェーンのレジリエンスです。サプライネットワークは、中断の影響を軽減し、顧客満足度を保証することで、継続性を維持します。コラボレーション、柔軟性、可視性、および緊急時対応は、サプライチェーンのレジリエンスの重要な構成要素です[ 14 ]。企業は、これらの柱のおかげで、変化する状況に迅速に対応し、弱点に対処することができます。
今日のコネクテッドワールドでは、サプライチェーンのリスクは避けられません。COVID-19パンデミックは、国際的なサプライチェーンの弱点と、中断が他の産業にドミノ効果をもたらすスピードを露呈しました。例えば、半導体メーカーが必須原材料の不足や遅延に見舞われたことで、自動車、スマートフォン、ゲーム機の世界的な生産は大きな影響を受けました。[ 15 ]
多くの実務的な場面で、企業はさまざまな混乱やパフォーマンス指標の影響を受ける復旧対策の影響を推定するための分析ツールを必要とします。これは、復旧ポリシーがサプライチェーンの回復力や復旧までの時間の最も重要な要因の一つであることを示しています[ 16 ]。このような復旧オプションは、バックアップサプライヤー、倉庫、デポ、輸送チャネル、在庫、能力拡張といったバックアップ戦略によって高度に最適化されます。
政治的変動、紛争、インフラの損傷、例えば海底ケーブルの損傷などが考えられます。消費者の行動の変化も原因となります。サプライチェーンの回復力を高めたり、復旧時間を最適化したりするには、企業は地域、国内、グローバルなサプライチェーンの混乱を軽減するための積極的な戦略と、それを強化する適切なテクノロジーが必要です[ 17 ]。このような戦略の包括的な目標は、サプライチェーンをスリムで迅速にし、遭遇する可能性のあるあらゆる混乱に迅速に対応できるようにすることです。
回復までの時間は、対応オプションの数を増やすか、それらのオプションを実行する時間を短縮することによって最適化できます[ 18 ]。リスク監視と管理によってもTTRは改善されます。
サプライチェーンリスクは、事象の発生確率とその影響の関数です。これはリスクを定量化する最も一般的な手法ですが、サプライチェーンリスクの文脈では、多数のサプライチェーン組織と拠点（例えば、大手自動車メーカーの場合、数十万に及ぶ可能性があります）にわたる、多種多様な事象の発生確率を評価する必要があるという欠点があります。そのため、可能性の範囲が非常に広く、分析が困難で、実務上の分析が制限されます。この手法は、より小規模な拠点やリスクの種類、またはカテゴリーには適しているかもしれません。
多くの企業は、財務リスクスコア、オペレーショナルリスクスコア、レジリエンススコア（Rスコア）など、さまざまな種類の「リスクスコア」に依存しています。これらは容易に入手でき、理解や分析も比較的容易であるため、少なくとも、さらなる分析に値するリスクを初期段階で特定する際には効果的です。規格や認証（ISO 9001など）への準拠も、基準値を既知のレベルに引き上げる効果的な方法です。
従来のリスク指標（可能性×結果）は、近年の文献で、複雑なサプライチェーンが混乱にどのように対応し、生き残るかを捉えようとする体系的、行動的指標によって補完されている。レジリエンスは通常、サプライチェーンが混乱に抵抗し、吸収し、回復し、または適応する能力として定義され、変化に直面した際の持続性、適応、または変革を強調する。[ 19 ]ロバスト性とは、ネットワーク構造とポリシーが再構成なしにストレス下で機能を維持する能力を指し、カスケード障害モデルによって研究されることが多い。たとえば、過負荷と低負荷の伝播ダイナミクスは、相互依存するサプライネットワークにおける不連続な脆弱性と回復手段を明らかにする。[ 20 ]
これらを拡張すると、存続可能性は、回復力や構造的に安定しているだけでなく、回復力と持続可能性および適応的な再構成を統合することにより、急性の混乱と長期的かつ進化する圧力の両方の下で継続的な生存とサービス提供が可能であるサプライチェーンを捉えます。[ 21 ] [ 22 ]存続可能性は、適応システムの成果を明示的に測定することによって導き出すことができ、これは、波及効果やブルウィップ効果などの特定のリスクダイナミクスを表現するサプライチェーンの複雑な適応システムモデルによって達成されます。[ 23 ]
サプライチェーンの混乱は企業の通常の事業活動や収益性に影響を与える可能性があるため、サプライチェーンのリスク予測には、より現代的な管理手法である人工知能（AI）が必要です。AIはリスクを予測・分析し、早期発見を支援することで、企業がリスクを回避するために迅速に対応できるようにします。[ 24 ]したがって、AIによる予測分析はサプライチェーンの可視性を高め、不確実性を低減します。AIモデルのデータ分析機能は、企業により情報に基づいた意思決定を提供し、それによって回復力を向上させます。[ 25 ]
サプライチェーンにおける許容可能なリスクレベルを実現するための選択肢としては、以下のようなものがある。
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