サプライチェーン自動化とは｜業界別の導入例と成功のポイントを解説
手作業によるワークフローやスプレッドシートを使ってサプライチェーンを管理する時代は終わりました。速いペースで環境が変化する現代において、競争力を維持していくには、サプライチェーンの自動化（オートメーション化）は必須です。McKinseyは、サプライチェーンをデジタル化すれば、わずか2〜3年の間に、営業コストの削減 (最大30%) や販売機会損失の縮小 (最大75%) が実現でき、在庫も大幅に圧縮できるとしています。ところが、サプライチェーンのデジタル化率の平均はわずか43%にとどまっており、CIOやIT管理職にとっては、自動化は大きな結果を出せるチャンスでもあります。
倉庫のロボット化や受注処理の自動化など、最新のオートメーション・ツールを活用することで手作業は削減され、可視性が向上するため、事業全体のレジリエンス (回復力) が高まります。このように、自動化によって企業は長期にわたる開発やコストのかかる大規模なシステムの入れ替えを行わずに、ワークフローの合理化、レガシー・システムの統合、さらにデータに基づいたリアルタイムの意思決定などが行えるようになるのです。
本記事のポイント
- サプライチェーンの自動化の理解: サプライチェーンの自動化とは、デジタルツール (AI、ロボット工学、ローコード・プラットフォームなど) を活用して、在庫管理、倉庫業務、物流、調達などのプロセスを、人間の介入を最小限に抑えて効率化することです。
- 自動化のメリット: 自動化のメリットとしては、業務の迅速化、人件費の削減、精度の向上、カスタマー・エクスペリエンスの向上、複数のパートナーやシステム間におけるサプライチェーンの可視化などが挙げられます。
- 実際の使用例: 在庫・倉庫の自動化から物流・顧客サービスまで、サプライチェーンの自動化を実際に運用することで、業務を効率化でき、手作業が減るため、迅速・正確な意思決定が可能となります。
- 未来への備え: ESG のコンプライアンス、AI を使った需要予測、労働力不足、事業継続計画の重要性といった、最近のトレンドにより、サプライチェーンの自動化の波が始まっており、企業はレジリエンスとインテリジェンス向上のためのモダナイズの必要性に迫られています。
- ローコード製品 (LANSA) の活用:Visual LANSA、LANSA Composer、LANSA BI といったツールを活用することで、コストのかかる大規模なシステムの入れ替えを行わずに、自動化を簡単に実行でき、レガシー・システムの統合やデータに基づいた意思決定も可能となります。
では、その詳細をみていきましょう。
サプライチェーンの自動化とは？
サプライチェーンの自動化とは、人間の手作業を最小限に抑え、デジタル技術 (ソフトウェア、センサー、ロボット工学、AI など) を駆使して、サプライチェーン業務を効率化・最適化することです。自動化により、調達、在庫管理、物流、受注処理など、手作業に頼っていた反復的なタスクを自動化できます。大きな開発コストをかけずにプロセスのデジタル化が簡単に実行できる、ローコード開発プラットフォームによる自動化もオプションのひとつです。実際、製造企業のワークフローの 35 % はローコード・ソリューションで自動化されており、サプライチェーンの高速化、より迅速な対応に大きく貢献しています。自動化では、サプライチェーン・ネットワーク全体の効率を高め、精度を改善し、エンド・ツー・エンドの可視性を向上させることが主な目的です。
サプライチェーンは、紙ベースのプロセスやサイロ化したシステムの時代から、着実に高度な統合が進み、テクノロジー主導のエコシステムへと進化してきました。サプライチェーンの在庫管理や出荷処理は、かつては手作業による入力、電話、スプレッドシートに大きく依存していましたが、今日では、オートメーション技術が進化したことで、補充注文、出荷ルートの変更、顧客に対するリアルタイム・アップデートの送信など、人間が関与することなく、すべて実行できるようになりました。このオートメーションの進化は、単にスピードや効率をあげるだけではなく、データに基づく、的確な意思決定を可能にし、世界的なパンデミックや国際情勢といった、予期せぬ事態にも適応できる、俊敏なシステムを構築することでもあるのです。
なぜサプライチェーンの自動化が求められるのか？
世界的にもさまざまな問題が増加し、顧客の期待も変化する一方で、システムはますます複雑になっている現代においては、昔ながらのスタイルのサプライチェーンには大きな重圧がかかっています。自動化はもはや選択肢ではなく、レジリエンス (回復力) の高い、未来の様々な問題に対処できるオペレーションを確立し、効率を高め、エラーを削減するための戦略的要件となっています。自動化がどのように昨今の課題を乗り越え、サプライチェーンにおいて長期的な成功を収められるかを見ていきましょう。
自動化による効率化とミス削減の効果在庫更新、注文確認、出荷追跡といった反復的なタスクを自動化することで、人為的ミスのリスクを減らすことができ、日々のルーチンワークのプロセスを加速できます。これにより精度が向上するのはもちろんのこと、戦略的成長を促す、より価値の高い業務に集中できるようにもなります。
レガシーシステムの制限を克服
未だに古いシステムや連携が取れないシステムに依存する企業も多く、サイロ化や非効率化の要因となっています。サプライチェーンの自動化により、レガシー・システムの統合、ワークフローの標準化、部門やパートナー間のシームレスなデータ交換が可能になり、さまざまな課題を解決することができます。莫大な費用をかけてシステム全体の入れ替えをするのではなく、Visual LANSA のようなローコードのオートメーション・ソリューションを採用することで、API ファーストの開発がサポートされ、既存の技術スタックの総入れ替えを行うことなく、オペレーションのモダナイズを迅速に実現できます。
より優れたシナリオ策定
現実問題として、コロナなどの感染症の発生、突然の供給停止、消費者需要の変化といった予期せぬ事態に対し、サプライチェーンは即座に対応する必要があります。自動化により、リアルタイムデータや予測分析が提供され、先見的なシナリオを策定でき、迅速な意思決定が行えるようになります。結果、企業は自信を持って方向転換ができるようになります。
サプライチェーンの自動化のメリット
グローバル・サプライチェーンはますますデータ主導になり、より複雑になっているため、自動化はもはや選択肢ではなく、戦略的な必須条件となっています。骨格となるプロセスを自動化することで、コスト削減から顧客満足度の向上に至るまで、従来のシステムでは到底及ばなかったレベルのメリットを、業務の面においても競争力の面においても獲得できます。以下は、サプライチェーンの自動化による主なメリットです。
IT システムおよびオペレーションの透明性向上
自動化することで、調達から配送までのサプライチェーンのあらゆる段階でリアルタイムに可視化されるため、データのサイロ化を防ぎ、中央監視ができるようになります。これにより、より迅速に、データに基づいた意思決定が下せるようになります。
顧客体験 (CX) と顧客満足度 (CS) の向上
正確な注文追跡、配達までの時間短縮、遅延減少などにより、顧客体験をよりスムーズな、信頼性の高いものにすることができます。また、自動化により、コミュニケーションを活発に行えるようになり、広範囲に渡る個別対応サービスが提供できるようになります。
運用コストの削減
サプライチェーンの自動化によって、手作業を最小限に抑え、ワークフローも効率化されるため、エラーが減少し、人件費や経費の削減につながります。さらに、リソース配分も改善されるため、企業の収益向上に直接貢献します。
オペレーションの迅速化
かつて何時間もかかっていた注文処理や在庫更新作業を、数分で完了することができます。自動化によって、サプライチェーン全体のサイクルが加速され、レスポンスや配送のスピードが向上します。
データ・セキュリティの向上
自動化されたシステムでは、人為的ミスも減少し、データ漏洩の可能性を減らすことができます。オートメーションに組み込まれた制御機能、監査証跡、コンプライアンス機能などを利用して、サプライチェーンのデータ整合性やセキュリティを強化できます。
生産性の向上
その他メリットは多くありますが、最後に触れておきたい非常に重要な点は、自動化により、従業員は反復作業から解放され、より戦略的で影響力の大きい業務に集中できるということです。つまり、全体の生産性が向上し、リードタイムが短縮され、チームの効率も向上します。
サプライチェーン・自動化の例
自動化により、それまでは複雑だったサプライチェーンのあらゆる段階 (調達、生産、物流、顧客サービス) において、運用管理や事業の拡大方法が大きく変化します。この技術を活用することで、手作業は減少し、複数のシステム間のリアルタイムのデータフローが可能になるため、市場の需要の変化に対しても迅速に対応できるようになります。以下は、スピード、精度、コスト効率の点でオートメーションが大きな効果を発揮する分野です。
倉庫の自動化
ロボットによるピッキング・梱包システムから、コンベアベルト、無人フォークリフトまで、倉庫の自動化の実施により、処理能力や精度が大幅に向上します。この技術により、人為的なミスは減少し、安全性も高まります。特にピーク・シーズンにおいては、大量の注文をより迅速に処理できるようになります。
製造の自動化
製造における自動化には、プログラマブル・ロジック・コントローラ（PLC）、ロボット、マシン・ビジョン・システムなどが含まれます。一貫した品質の保持、ダウンタイムの削減が可能です。また、スマート製造を使った予知保全が可能で、機器の寿命を延ばし、予期せぬ製造停止を最小限に抑えることができます。
輸送・物流の自動化
輸送・物流の自動化により、出荷のスケジューリング、積載量の最適化、車両のリアルタイム追跡などの複雑なプロセスの効率を向上できます。こうしたツールを活用することで、遅延の減少、配送の正確性向上、運送業者・倉庫・配送センター間の協力体制の強化を実施できます。
在庫管理
在庫システムを自動化することで、データやバーコードのリアルタイム・スキャン、IoT センサーを活用した、正確な在庫状況の可視化、在庫ロスの削減、再発注の効率化が実現できます。結果、在庫切れや過剰在庫を最小限に抑え、サプライチェーン全体の対応力を向上させることができます。
受注処理の自動化
受注管理システムの自動化により、発注書作成から請求書発行まで、あらゆる処理を効率化できます。自動化により、手作業によるデータ入力を削減でき、販売サイクルを加速させ、受注の精度を向上できます。こうした受注管理システムの自動化は、特に大量の取引を行う業務において、顧客満足度を維持するために非常に重要な役割を果たします。LANSA Composer のようなツールを使って、内部と外部システム間の受注フローをローコードで自動化することで、受注プロセスをさらに効率化できます。コーディングの深い知識がなくても、発注書の作成、データ形式の変換、パートナーとの通信処理といったタスクを簡素化することができるのです。
管理業務の自動化
データ入力、調達依頼、コンプライアンス報告、給与計算などの定型業務は、ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) ツールによって処理されることがますます増えています。これにより管理部門の貴重な時間が解放され、社内プロセス全体の一貫性も向上します。
顧客サービス
チャットボットやインテリジェント IVR (自動音声応答) などの自動化された顧客サービス・システムは、一般的な問い合わせやサービスに関する要望に即座に対応できます。このようなツールは応答時間を改善し、顧客満足度を高めると同時に、サポート・チームは優先度の高い、複雑な問題に集中できるようになります。
サプライチェーン 自動化 – 今後のトレンド
グローバル・サプライチェーンのデジタル化が進み、不安定要素も増え、ますます複雑になる中、自動化は単にコスト削減のための対処ではなく、戦略的な推進力となっています。次世代のオートメーションにとって重要なのは、サプライチェーン全体のレジリエンス・持続可能性・インテリジェンスを向上させることでしょう。以下に紹介する最重要トレンドは、今後数年間にサプライチェーンを自動化・モダナイズする方向性を決定していくでしょう。
ESG および持続可能性目標の達成
環境、社会、ガバナンス (ESG) の優先課題は、サプライチェーン戦略の焦点となりつつあります。将来自動化 (排出量のリアルタイム追跡、リソース消費の最適化、自動化されたコンプライアンス報告など) は、持続可能な事業を運営するために重要な役割を果たすことになるでしょう。今後ますます厳しくなる持続可能性に関する規制に準拠するためにも、また消費者の期待に応えるためにも、企業はこうしたツールが必要となるでしょう。
労働力不足への対応
労働力の不足や労働人口の高齢化は、世界的にも物流や製造業の大きな問題となりつつあります。自動化により、手作業、反復的な作業や危険な作業が代行されることで、労働力不足のギャップは徐々に埋められていくでしょう。そのため、人員確保だけに頼ることなく、事業の継続性確保、生産量の増加、安全性の維持が実現できます。
AI を活用した意思決定インテリジェンス
今後、サプライチェーンの自動化には人工知能が多く取り入れられ、より質の高い需要予測、異常検知が可能になり、リアルタイムに意思決定が行えるようになっていくでしょう。AI は、バリュー・チェーン全体から取得した大量の非構造化データセットを処理し、より現実的なモデルを予測してくれます。このモデルを活用することで、無駄の無い、最適な計画を立て、サービス・レベルの向上を図ることができます。
レジリエンス (回復力) とシナリオ作成
これからのサプライチェーンは、パンデミック、国際情勢、気候変動リスク等、さまざまな事態に対応できるように構築する必要があります。シナリオ・モデリング、デジタルツイン、リアルタイム・アラートをサポートする自動化ツールを利用することで、企業はリスクを事前にシミュレーションし、業務への悪影響を最小限に抑えつつ、刻々と変化する状況に迅速に適応できるようになります。
レガシー・システムのモダナイズ
インターネットに接続された、"コネクテッド" な API 主導のインフラに移行することで、時代遅れの ERP やサプライチェーン・システムのモダナイズを促進できます。自動化、中でもローコード・ツールを使った自動化によって、データの統合、ワークフローの自動化、スケーラブルなシステムのアップグレードが可能になるため、システム全体を完全に置き換える (リプレース) ことなく、移行を簡単に実施できます。詳しい情報については、サプライチェーンのデジタル・トランスフォーメーションにおける4つの柱について解説する、こちらの LANSAのウェビナー (英語) をご覧ください。
サプライチェーン・自動化のツール
現代のサプライチェーンでは、複雑なプロセスの簡素化とシームレスな自動化が求められており、そのためには統合型のスケーラブルなツールが必要です。LANSA は、このようなサプライチェーンのさまざまな課題に対応できる製品ソリューションを提供しています。
Visual LANSA：ローコードで進めるアプリケーション自動化
Visual LANSA は、エンタープライズ・アプリケーションを迅速にモダナイズできる、包括的なローコード開発プラットフォームです。単に新しいソリューションを構築するだけではなく、最新のインターフェースでラッピングし、API と統合させ、クラウド環境とオンプレミス環境間のシームレスなデータフローを可能にすることで、システムを拡張し、レガシー・システムの変革を行います。Visual LANSA には、クラウド配布、ハイブリッド・アーキテクチャ、安全なクロス・プラットフォーム配信のサポートが組み込まれているため、インフラ全体の総入れ替えを行うことなく、サプライチェーン業務のデジタル化や開発サイクルの加速など、進化するビジネスニーズに迅速に適応できます。例えば、Distribution Solutions Inc. (アメリカ) は、Visual LANSA を使用して、複雑なバックエンドの流通ワークフローを自動化し、基幹システムを置き換えることなく、手作業を削減し、業務効率を向上させることに成功しています。
LANSA Composer：プロセス統合と業務自動化の中核
LANSA Composer は、サプライチェーンのワークフローを大量のコーディング無しに簡素化できる、強力なプロセス統合・自動化ツールです。EDI (電子データ交換) 処理、データ変換、システム間の統合などのビジネス・プロセスの設計や実行が可能です。成功事例のひとつとして、CBH グループ (オーストラリア) が LANSA を使用して穀物サプライチェーン業務を自動化・モダナイズした例があります。この会社では、LANSA Composer でローコード・自動化を実施し、データ交換を合理化し、リアルタイムの可視性を高め、手作業の処理を大幅に削減しました。手作業によるデータ入力が不要になり、処理時間が短縮され、社内システムと外部のパートナーとの継続的なコミュニケーションも可能となりました。
LANSA BI：リアルタイム分析とデータドリブンな意思決定支援
LANSA BI は、サプライチェーン管理の最前線にビジネス・インテリジェンスと分析をリアルタイムに提供します。業務、在庫レベル、サプライヤーのパフォーマンス、需要の変動などに関する、実用的なインサイト (洞察) が、使いやすいダッシュボードや視覚化されたデータにより提供されるため、データに基づいた意思決定や需要予測の改善が可能となります。さらに、LANSA BI を使って、排出量、エネルギー使用量、持続可能性指標に関連するデータを可視化することで、ESG (環境・社会・ガバナンス) を追跡することもできます。これにより、企業は環境への影響を監視しながら、サプライチェーン戦略と ESG 目標を連携させることができ、パフォーマンスとコンプライアンスの両面で継続的に改善を行うことができるようになります。
まとめ
刻々と変化し、変化の早い現代のサプライチェーン業界において、自動化は、もはやオプションではなく、必須の戦略となっています。サプライチェーンの自動化により、手作業によるミスを最小限に抑えて業務を加速できることはもちろん、現産地から消費者までの全工程の可視化を促進し、あらゆるロジスティク機能における ROI (投資利益率) を向上できます。
Visual LANSA を含むローコード・プラットフォームを利用することで、自動化のワークフロー、ダッシュボード、統合レイヤーのカスタム構築が、より速く、かつ機敏に実行でき、高い費用対効果も期待できます。Visual LANSA では、レガシー・システムのモダナイズ、スケーラブルなサプライチェーン・アプリケーションの作成、リアルタイム分析の組み込みなど、すべてを ひとつの開発環境で実現可能で、ビジネスのさらなるパワーアップが可能です。
また、これを補完するのが、B2B データ交換やプロセス・オートメーションを簡素化する LANSA Composer、直感的で実用的なダッシュボードにより的確な意思決定が実行できる LANSA BI です。
未来の変化にも対応できるサプライチェーンを構築しませんか？Visual LANSA とその他 LANSA 製品を駆使し、お客さまの業務目標に合わせた、インテリジェントで統一感のある自動化のソリューション構築の実現をお手伝いさせていただきます。詳細は、こちらまでお問い合わせください。
参考文献：
[1] “Supply Chain 4.0 – the next-generation digital supply chain,” McKinsey & Company, Jun. 10, 2018. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/supply-chain-40–the-next-generation-digital-supply-chain
[2] “120+ No-Code/Low-Code Statistics and Trends That You Need to Know in 2025,”
Userguiding.com, 2025. https://userguiding.com/blog/no-code-low-code-statistics
FAQ (よくある質問)
サプライチェーンの自動化と最適化の違いは？
サプライチェーンの自動化の焦点は、人間の手をほとんど介すことなく、デジタルツールを使ってタスクを実行することです。自動化された受注処理や倉庫内のロボットなどがその例です。一方、サプライチェーンの最適化とは、データや分析を使って、コスト削減、配送の迅速化、サービスの向上といった分野を特定して、サプライチェーン全体の効率に戦略的な改善を加えることです。
サプライチェーンのオートメーション導入時の主な課題は？
自動化には明らかにメリットがあるものの、導入時には以下のような課題に直面することも多いです。初期導入コスト、レガシー・システムとの統合、社内の熟練者不足、体制変更に対する抵抗、従業員のトレーニングやサポート、継続的なメンテナンスとアップグレードなど。
サプライチェーンの自動化を成功させるために、データ統合が果たす役割は？
サプライチェーンの自動化において、データ統合は非常に重要な役割を果たします。これは、データ統合によって、調達、在庫管理、物流、顧客サービスなどのシステム間でシームレスなコミュニケーションが可能となるからです。ただし、統一された正確なデータがなければ、自動化されたワークフローは破綻し、遅延、エラー、機会の損失につながる可能性があります。
サプライチェーンのオートメーションはサイバー脅威に対して脆弱ですか？
はい。その他のデジタル・システムと同様、自動化されたサプライチェーンもサイバー・セキュリティ・リスクにさらされる可能性があります。しかし、適切に暗号化、アクセス制御を行い、定期的に監査を実行することで、業務を守り、システム間の安全なデータ交換を確保できます。
サプライチェーンの自動化で ROI (投資利益率) 向上の結果が出るまで、どのくらいかかりますか？
ROI が向上するまでの期間は、導入の複雑さや規模によって異なります。ただし、多くの企業で、導入後 6 〜 12 ヶ月の間に、効率性、コスト削減、顧客満足度において目に見える改善を実感しています。
執筆者
トリー・ドグラ
エンタープライズ・アプリケーション、クラウド・ソリューション、ITインフラストラクチャを担当。IBM i および Windows 向けのソフトウェア開発とシステム統合に焦点を当てています。