公開Webデータでサプライチェーンの秘密を発見する

2021年のヘッドラインを賑わせている主要な展開の一つは、燃料、生鮮食品、あらゆるものの広範な不足を引き起こしているグローバルサプライチェーン危機です。

McKinseyの調査によると、企業は今後、1ヶ月以上続くサプライチェーン混乱を3.7年に1回以上の頻度で経験すると予測されています。グローバルパンデミック回復の不安定さを考えれば、深刻なサプライチェーン問題が2022年以降も続くことは明らかです。

影響力を増している解決策の一つが、外部データまたはオルタナティブデータ（アルトデータ）の活用です。これは複雑な現実と不確実性をナビゲートし、意思決定を導くために展開されています。位置情報データから衛星画像まで、インターネットから入手可能な公開情報はほぼ無尽蔵にあります。

誰でも、製造工場の詳細、追跡番号、ライセンス情報など、サプライチェーン全体で公開されているデータを検索できます。このインテリジェンスは、自社サプライチェーンを評価しようとする企業にとって、機会の金鉱となり得ます。

今日の複雑なグローバルサプライチェーンでは、企業が上流プロセスへの可視性を獲得するのは困難です。物流企業Geodisの調査では、62%の企業がサプライチェーン可視性を限定的と感じており、完全な可視性を報告したのはわずか6%でした。だからこそ、より多くの組織がアルトデータに目を向け、潜在的な遅延や不足を予測するために必要な隠れたインサイトを発見しようとしています。

グローバルな不安定な時代において、ヘッジファンドやその他の投資家からサプライチェーン・アルトデータへの需要が高まっているのも不思議ではありません。賢明な金融関係者は、この情報を用いて自社のエクスポージャー、脆弱性、潜在的リスクと損失を理解しています。

また、アルトデータを用いて顧客ニーズを理解することも可能です。これには、Webベースのデータを用いて製品に対する顧客センチメント（原産国、倫理的・持続可能な製造かどうか）を判断することが含まれます。色の好みといった粒度の細かい詳細も、生産決定の支援に利用できます。

「アルトデータ」という用語は、金融・ビジネス意思決定に活用される非伝統的ソースから収集されたすべての情報を包含します。現在、サプライチェーン監視に用いられる最も一般的なアルトデータタイプをいくつか紹介します。

• 位置情報データ。 IHS Markitの港湾パフォーマンスデータによると、コンテナ船の平均バース待ち時間は2019年以来2倍以上になっています。輸送遅延が常態化する中、それを予測できることは企業と投資家に優位性を与えます。位置情報データで船舶を追跡すれば、遅延が貨物受け入れにどう影響するかを把握できます。例えば、原油輸送の遅延は、食料供給の混乱から国内エネルギーコストの高騰まで、多様な危機を引き起こし得ます。
• 衛星画像。 衛星画像はサプライチェーンの多くの秘密を明かします。主要工場の生産状況を追跡し、予期せぬ生産減速を検知できます。同様に、特定地域の建設プロジェクト数量を衛星画像で追跡することで、特定コモディティの需要急増を予測できます。例えば、中国の建設ブームはオーストラリア産鉄鉱石価格の上昇（とそのサプライチェーンへのストレス増大）をもたらす可能性があります。
• 関係性と相互依存の理解。 モダンなサプライチェーンはその複雑さと不透明さで悪名高いです。「フードを開けて中身を見る」明確なニーズがあります。ここでアルトデータが投資家の上流・下流企業間関係と新たな将来リスクの理解を助けます。広範なテックポートフォリオを例に取りましょう。多様なテック銘柄が均等ウェイトで含まれ、よく分散されているように見えます。しかし、そのポートフォリオの大半が同じ台湾のメーカーからマイクロチップを調達しているなら、重大な隠れたサプライチェーンリスクがあります。関係性データでサプライチェーン相互依存を追跡すれば、単一要因への過度な賭けを避けられます。

時には、目の前にあるものが最も効果的な解決策を提供します。大量の公開Webデータへのアクセスは、高度な専門知識と時間を要するミッションですが、今日のデータ技術革新により、その作業はずっとシンプルかつ高速になりました。

今後、より多くの組織がサプライチェーン特化型アルトデータの潜在力に気づき、リスクを方程式から排除し、競合を出し抜き、ますます変動の激しいビジネス環境でレジリエンスを構築するために活用するようになるでしょう。

Omri Orgad氏はBright Dataの北米担当マネージングディレクターです。