ジョン・ハンコック氏は、サプライチェーンのサステナビリティに特化したデータ駆動型ソリューションを提供するグローバルテクノロジー企業Sedex（セデックス）のCEOである。
近年、我々は不都合な真実を学んできた。サプライチェーンの大規模な混乱は、もはや例外ではなく常態となっているのだ。
関税や政策の変更から、海運ルートに影響を与える紛争、異常気象や搾取に至るまで、企業は安定性に関する前提がもはや通用しない環境で事業を展開している。注目すべきは、混乱の頻度だけでなく、その影響がいかに迅速に世界中のビジネスに波及するかである。
これを受けて、経営陣は自社がサプライチェーン全体でどれだけの可視性を実際に持っているか、そしてそれがこれらの課題を管理するのに十分かどうかを再評価している。
サプライチェーンのサステナビリティとリスク管理を手がける企業のCEOとして、私は多くの企業が依然として本社レベルのサプライヤー情報、特にTier 1（一次サプライヤー）を超えた情報に依存していることに気づいている。これは有用ではあるが、異なる作業現場間の違いや、労働、環境、業務リスクに関する方針が現場でどのように実行されているかは反映されない。可視性は、調達ネットワークの複数階層にわたる地域、業界、個々の施設にまで及ぶ必要があるという認識が高まっている。
より深い可視性がもたらす業務上の価値
隠れたサプライチェーンの問題が企業にどのような影響を与えるかを示す証拠は広範囲に及んでいる。
当社が以前取り上げたように、サプライヤーの慣行に関連した法的措置は、専用のデューデリジェンス法がない国でも増加している。その結果には、罰金、製品の差し押さえ、搾取的な労働条件をめぐる評判の毀損などが含まれる。
気候関連の混乱は、今や重大な商業リスクおよび事業継続リスクとして認識されている。例えば、極端な暑さは世界中で労働力の回復力と生産性に影響を与えており、米国だけでも数十億ドルの生産性損失をもたらすと推定されている。気候災害全般は、それらに適応できない企業の収益を7%削減する可能性がある。
より深い可視性の価値は、これらのコストを防ぎ、リスクを早期に特定し、エスカレートする前に対処することにある。これはサプライチェーンの安定性、効率性、リソースの優先順位付け、ステークホルダーへの報告、その他の利益を支援する。国際労働機関（ILO）は生産性と労働者の福祉との間の正の相関を指摘している。当社が6万件以上の施設レベルの評価を対象に実施した「Face It, Find It, Fix it Report」の分析では、ジェンダーバランスの取れた経営陣を持つ施設では、業務全般にわたって重大な問題が少ないことが判明している。
多階層の可視性構築における課題
現実的には、このような包括的な洞察を構築するには時間がかかり、多くの企業はまだこの取り組みの初期段階にある。KPMGの調査によると、二次サプライヤーに対して「明確な可視性」を持つサプライチェーン専門家はわずか28%である。世界ベンチマーキング・アライアンスは、構造化されたサプライチェーン人権リスク評価を実施している企業はわずか10%であることを明らかにしている。これは、責任ある慣行とレジリエンスおよび財務パフォーマンスを結びつける証拠が増えているにもかかわらずである。
企業規模に関係なく、サプライチェーンは数十カ国、数千のサプライヤー、1万以上の個別の作業現場に及ぶことが多い。チームは、データ品質への懸念や、多様な報告フレームワーク、法律、投資家の要求という混乱した状況の中で、膨大な量のデータを意思決定に使える洞察に変換しなければならない。
これに対応して、チームは多階層の可視性を加速し、生データをインテリジェンスに変換するための様々なソリューションに目を向けている。AI搭載のリスクツールから、標準化された評価フレームワーク、複数のソースを統合するテクノロジープラットフォームまで、多岐にわたる。
社内チームが検討しているツール
すべての階層の各施設における慣行、状況、労働者まで、サプライチェーン全体を完全に監視できる単一のツールは存在しない。私の経験では、ほとんどの企業が複数のソリューションと評価方法を組み合わせており、それぞれに独自の強みと限界がある。
NGOの調査、メディア報道、政府の輸入データなどの公開情報源は、既存のサプライヤー情報を基に構築するための有用な出発点である。これらの情報源を組み合わせたAI搭載プラットフォームは、地域別および業種別のリスクプロファイルとともに、サプライネットワークの理論的な見解を提供し、チームがどの下位階層の活動と問題が自社のビジネスに最も関連しているかを理解するのに役立つ。
サプライヤーが提供する情報は、特にデータ共有プラットフォーム上に既に存在する場合、可視性を迅速に拡大するのに役立つ。自己申告データの品質は様々だが、実際の取引関係に基づくリスク評価、高リスクのサプライヤーの特定、リスク軽減プロセスのギャップの発見には依然として価値がある。
テクノロジープラットフォームは、サプライヤー情報を統合し、大量のデータを統合し、国際的なネットワーク全体でアクションの優先順位付けのための洞察を表面化する。その有用性は、基礎となるデータの性質に依存する。例えば、公開情報源や集約された情報源のみから引き出すAIツールは、特定の施設における状況や人々に関する情報を提供できない。
ブロックチェーンを使用するものを含む従来のERP（統合基幹業務システム）は、在庫監視、物流、トレーサビリティには強力だが、労働基準、労働力の人口統計、搾取リスクに関する機能は少ない。ベンダー管理およびデューデリジェンスプラットフォームも、社内リソースを含む初期投資が必要である。
テクノロジーと人間の洞察が出会う場所
最も優れたテクノロジーを使っても、直接の観察に代わるものはない。社内監査は企業の優先事項とのより大きな整合性を可能にするが、重複とサプライヤーの評価疲労を増加させる可能性があり、問題への対処よりも監査の準備に多くの時間を費やすリスクがある。第三者監査は、データの標準化を支援し、より独立した評価を提供する可能性がある。
チームは最終的に、規模と深さをリソースの制約とバランスさせなければならない。リスクベースの優先順位付けとマテリアリティ評価は、ここで不可欠で防御可能な方向性を提供できる。
リーダーが始められる場所
まず、現在可視性がどこで止まっているか、そしてどこに拡大すべきかを理解することから始める。追加のインテリジェンスを優先すべき製品、商品、地域を特定する。
一部の企業は、戦略的に重要なサプライヤーや支出額上位10社を優先する。他の企業は、環境、業務、倫理的懸念について最もリスクの高い国や業界に注目する。強制労働禁止や森林破壊規制などの法律がこれらを決定する場合もある。企業のコミットメントも、既存のネットゼロ目標や特定の商品に焦点を当てたプログラムなど、優先事項を形成する可能性がある。
チームの取り組みを加速するソリューションを探す。下位階層の情報が既に存在する場所や、競争前イニシアチブがベンチマークと優先順位付けのための集約された業界データを提供しているかどうかを検討する。
最後に、下位階層のデータを取得するには直接サプライヤーのサポートが必要になるため、企業が直接サプライヤーとの期待値を設定するのを支援する。何を求めているのか、そしてなぜそれを求めているのかについて透明性を保ち、相互に有益な結果に向けた協力的なアプローチを強調する。
より深く見通せる企業が勝利する可能性
競争優位性は、直接取引先の先で何が起きているかを理解することに、ますます依存するようになっている。私は、サプライの継続性、コンプライアンス、評判に対する最大のリスクは、直接サプライヤーの業務内にのみ存在することはほとんどないと考えている。それらはしばしば、原材料の採掘に近い下位階層の活動で表面化する。それがどこで発生するにせよ。
先進的な企業はこれを知っており、積極的にネットワークの可視性を深めている。多階層の施設レベルのインテリジェンスを持つ企業は、混乱を乗り切り、それにもかかわらず成功するためのより良い立場にあることが多い。業務、評判、収益を可能な限り最大限に保護しているのだ。
