目標、関税、そして技術：2026年のサプライチェーンが直面する3つの課題
この記事は、モンテ・エ・フレイタス（Monte e Freitas）のウェブサイトに掲載された記事を、サラ・モンテ・エ・フレイタスがスペイン語に直接翻訳したものです。
サプライチェーン管理者にとって、「従来通りの業務」とは、ただ一つを意味する。それは、ますます高まる不確実性である。
世界中で地政学的不安定が続くなか、年明け早々、トランプ政権による新たな関税措置が発効することとなった。
かつて「前例のない」と形容されていたことが、今では当たり前になっている。
月が過ぎ、年が経つにつれ、不確実性は仕事の一部となっている。
こうした不確実性のため具体的な予測を立てるのは難しいですが、来年この業界を特徴づけるであろう一般的な傾向にはどのようなものがあるでしょうか？
では、サプライチェーン担当者はどのように備えればよいのでしょうか？
1. 目的：
今年は、サプライチェーンの目標がこれまで以上に厳しくなることが予想される。
財務部門はコスト削減を求め、業務部門はリードタイムの短縮を必要とし、営業部門は在庫の確実な確保を要求しており、これらがしばしば同時に発生する。
つまり、サプライチェーンの責任者たちは、限られたリソースでより多くの成果を上げることを求められている一方で、2025年には過去最低水準に達した運送業者の定時配送率という課題にも対処しなければならない。
競争は極めて激しく、納期の遅れや不安定な納品が原因で、企業が顧客や契約を失うケースがますます増えています。
特に、変動性の高まりにより、サプライチェーン管理者はサプライヤーネットワークの多様化を図り、単一サプライヤーへの依存度とそれに伴うリスクを低減するよう、ますます強い圧力にさらされている。
したがって、サプライチェーン管理者は、これらの目標をどのように達成すべきかを判断するために、輸送手段、貿易ルート、および市場動向について確固たる理解を持つ必要があります。
しかし、具体的な改善を実現するには、独立性があり、統合され、標準化され、かつ正確なサプライチェーンデータが不可欠です。
これにより、どこでコストが発生しているか、またどのようなリスクが存在するかを特定することが可能になります。例えば、どのコンテナが滞船料の発生リスクを繰り返し抱えているか、あるいは利益率やサービスレベルを向上させるためにどのような経営判断を下すべきかといった点が明らかになります。
2. 関税：
関税問題は、今年すでに大きな話題の一つとなっている。
そして、それがトランプ氏の主導によるものか（おそらくそうだろう）、あるいは他国の主導によるものかに関わらず、来年はこうした事例がさらに増えることになるだろう。
2025年12月に実施された、マッキンゼーによる世界のサプライチェーン責任者を対象とした年次調査によると、最大の懸念事項は「世界でも最も重要な貿易の流れの多くに対する関税の影響」であることが明らかになり、82％が自社のサプライチェーンが新たな関税の影響を受けていると回答した。
関税は、米国を発着地とする貿易にのみ影響を与えるわけではない；
他の国や地域でも、こうした変化に対応するための独自の合意が結ばれつつある。
また、合意が成立した後であっても、目標が達成されたり新たな紛争が発生したりすれば、関税は再び突然変更される可能性があります。
この絶えず変化し続ける環境において、常に一歩先を行くことは、困難な戦いのように感じられるかもしれません。
しかし、輸送契約に関連する運送業者の実績を含む、集約されたサプライチェーンデータに対する管理と可視性を高めることで、より的確な意思決定が可能になり、サプライチェーン管理者が業務に自信を持てるようになるため、こうしたプレッシャーを軽減することができます。つまり、何が起こったのかを正確に把握できるのです。
その自信により、マネージャーは関税に関する意思決定をより迅速かつ的確に行うことができる。
また、彼らは状況に適応し、急な変化に対処する解決策を見出せるという確信も生まれます。
逆に、出荷物の正確な位置情報や、サプライヤーの実績と比較した各種コストといった情報にアクセスできない場合、その信頼を維持することは困難になります。
判断が恣意的に下されることになり、そうなると関税はさらに大きな問題となりかねない。
3. 技術：
サプライチェーンの責任者は、あるジレンマに直面している。市場には数多くの技術プラットフォームが存在するが、誤ったソリューションを選んでしまうと、業務が数年遅れをとってしまう可能性があるからだ。
導入期間の長期化、コストの高騰、そして複雑なシステム統合といった課題を背景に、技術的な意思決定がこれほどまでに重要視されたことはかつてなかった。
もはや問題は、新しい技術を採用すべきかどうかではなく、長年の導入期間を要したり、既存の業務に支障をきたしたりすることなく、測定可能な価値をもたらすソリューションをいかに見極めるかということである。
選択肢が多すぎることに起因する意思決定の停滞が、テクノロジー投資の鈍化の理由の一つである可能性がある（これはマッキンゼーの調査によるもう一つの知見である）。
すでに過重労働のチームや進行中の導入プロジェクトを管理しているサプライチェーン管理者にとって、リスクは単に不適切なプラットフォームを選んでしまうことだけでなく、時間やリソースにおける機会費用にも及ぶ。
主要な人材を日常業務から引き離すことになる12か月にわたる導入プロジェクトは、代替しようとしている手作業のプロセスよりも、かえって大きな損害をもたらす可能性がある。
そこで問題となるのは、業務に支障をきたすことなく、どのような技術を導入できるかということだ。
ほとんどのサプライチェーンは、AIの可能性を最大限に活用できるようには設計されていませんでした。
データはサイロ化されており、標準化もされておらず、技術間の連携も取れておらず、情報は適切に更新されておらず、インフラは今日の可能性を活かすための準備がまったく整っていません。
エージェント型AIや高度な自動化は大きな価値をもたらすと期待されていますが、企業がデータを効果的に統合し、リアルタイム分析を可能にする適切なサプライチェーン技術を備えていなければ、AIエージェントのような技術の進歩も成果を上げることができません。
これらの技術は、すでに高い効率で稼働しているシステムに統合されなければならない。
4. 圧力を和らげる：
不確実性と混乱は、サプライチェーンに付き物である。
今後1年間、目標達成へのプレッシャー、変動する料金体系への対応、そして混乱を招くのではなく付加価値をもたらす技術への投資は、業界における主要なトレンドの一つとなるでしょう。
こうしたプレッシャーをうまく管理できるリーダーと、苦戦するリーダーとの違いは、必ずしも予算の規模やチームの能力にあるわけではない。
統一されたリアルタイムのデータに支えられた、迅速な意思決定です。
数日ではなく、数分で重要な質問に答えられますか？
関税が変更された場合、輸送中の在庫への影響を即座に把握できますか？
需要が逼迫した際、どのサプライヤーや運送業者のパフォーマンスが低下しているかを特定できますか？
また、新しい技術を評価する際、迅速に統合できるプラットフォームと、導入に数年を要するプラットフォームとを区別できますか？
これには、既存のシステムを置き換えたり、何年もかかる変革プロジェクトに着手したりする必要はありません。
むしろ、すでに存在しているものの、現在、運送会社のポータルサイトやフォワーダーのスプレッドシート、メールのやり取りの中に散在しているデータを結びつける必要があります。
プレッシャーがなくなることはないが、それに立ち向かうために必要な明確な判断力は身につけることができる。
