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ロジスティクスとサプライチェーンマネジメントは、どちらも物流に関する用語です。意味があいまいで、違いが分からない方もいるのではないでしょうか。
この記事では、ロジスティクスとサプライチェーンマネジメントの違いや目的、課題を解説します。記事を読むことで、物流業務のDXと品質向上を実現するための対策が分かるでしょう。
ロジスティクスとサプライチェーンマネジメントの意味の違い
ロジスティクスとサプライチェーンマネジメントは、物流に関連する経営管理手法ですが、意味や仕組みに違いがあります。それぞれの意味を理解すれば、物流を効率化できるでしょう。ここからは、ロジスティクスとサプライチェーンマネジメントの意味を紹介します。
ロジスティクスの意味
ロジスティクス（logistics）とは、物流の流れを最適化し、さまざまな工程を一元管理することです。元々の意味は軍事用語の兵たん学で、現在は企業経営において重要な役割を果たします。
商品の保管から包装、流通加工、輸送などを効率化し、顧客への正確な供給を実現します。社会的課題への対応や環境保全、安全対策も重要な要素です。
サプライチェーンマネジメントの意味
サプライチェーンマネジメント（Supply Chain Management）は、商品の材料調達から消費者までの流れを統合的に見直し、全体の効率化と最適化を図る経営管理手法です。英語表記の頭文字を取って「SCM」とも呼ばれます。
サプライチェーン全体を一体的な流れとして捉え、企業の枠を超えた効率的な供給体制の構築が可能です。生産性向上やコスト削減、顧客満足度向上などのメリットがあります。
ロジスティクスとサプライチェーンマネジメントの仕組みの違い
ロジスティクスは、自社の物流プロセスを最適化し改善を目的とした仕組みです。サプライチェーンマネジメントは、物流に関わるさまざまな企業と連携してサプライチェーン全体を最適化する目的があります。ここからは、それぞれの仕組みについて解説します。
違いは対象範囲
ロジスティクスは、自社の物流プロセスを改善するための仕組みで、物流の最適化を追求する戦略的手法です。一方、サプライチェーンマネジメントは、複数の企業が連携してサプライチェーン全体を最適化する取り組みを指します。
大きな違いは、対象範囲です。ロジスティクスは自社が対象ですが、サプライチェーンマネジメントは、関連企業が協力し全体の効率化と最適化を図ります。
ロジスティクスの仕組み
ロジスティクスは、生産・保管・出荷・配送などを一元管理します。顧客への迅速かつ正確な商品供給、適切な管理による現場全体の業務効率化が目的です。
物流は物の流れそのものを指し、原材料の調達から製造・保管・輸送までを含みます。物流は、ロジスティクスの一部です。物流の改善も必要ですが、ロジスティクスによって全工程を見直さなければなりません。物流に携わる企業にとって、ロジスティクスは欠かせない取り組みです。
サプライチェーンマネジメントの仕組み
サプライチェーンマネジメントとは、サプライチェーン全体を統合的に管理する仕組みです。サプライチェーンは「供給連鎖」を意味します。サプライチェーンマネジメントには、以下の3つのマネジメントサイクルが大切です。
・予測・計画を行う
需要予測を行い、結果を基に商品の仕入れや生産計画の立案をします。
・実行・実施する
計画を実行し、サプライチェーンの流れを円滑に進めます。
・評価・モニタリングを行う
計画通りに商品が販売できたか、在庫の問題や欠品はなかったかを確認します。この工程により、改善点や課題を洗い出せます。
マネジメントサイクルを繰り返すことで、サプライチェーン全体の効率化と最適化につながります。
ロジスティクスを導入する目的
ロジスティクスを導入する目的には、コスト削減や在庫管理の最適化、物流の効率化、営業活動のサポートなどがあります。目的を理解することで、導入後の効果をイメージできるでしょう。ここからは、ロジスティクスの導入目的を解説します。
コストカット
物流の工程を一元管理すると、必要な量を適切なタイミングで生産できます。企業リスクに不良在庫がありますが、顧客ニーズを迅速に把握すればリスクの軽減につながるでしょう。
適切な生産管理は、余剰在庫の削減も可能です。保管には光熱費や人件費など、多くの費用がかかります。ロジスティクスで一元管理することで、物流全体の無駄なコストを削減できます。
適切な在庫管理
欠品や余剰在庫による販売機会の損失や管理コストの増大、収益の悪化といった事業リスクは、いつ発生するか分かりません。事業リスクの軽減には、生産データや入出庫データ、店舗在庫データ、購買データなどの情報を一元管理し、在庫状況をリアルタイムで把握する必要があります。
また、ロジスティクスは、リスクに備えた在庫コストの管理も可能です。在庫コストとは、保管にかかる費用や在庫金利、在庫管理費、陳腐化損失費用などを指します。適切な在庫管理は収益性の向上に貢献し、仕入れ原価の回収や収益化につながるでしょう。
物流の効率化
消費者が求める商品を適切なタイミングで届けることは、簡単なことではありません。輸送手段やルートの改善を通じて、調達計画・生産計画・販売計画・在庫計画・輸送計画それぞれの見直しが必要です。
物流の効率化が実現すると、リソースの浪費を抑え、顧客満足度の向上が期待できます。需要予測を使えば必要な生産に集中できるため、不良在庫のリスクも軽減できるでしょう。
営業の支援
ロジスティクスを推進していない企業の中には、在庫管理を営業が担当しているケースもあります。担当者は管理業務に追われて、営業活動に専念できません。専門的な知識とツールを活用することで、物流を総合的に管理できます。
ロジスティクスで全体の管理ができることから正確性が高まり、取引データの信頼性向上にもつながります。営業が業務に専念できるため、営業の支援にもなるでしょう。
サプライチェーンマネジメントを導入する目的
サプライチェーンマネジメントは、供給連鎖を管理するシステムです。調達から製造、最終的な消費まで管理が必要なため、業務の効率化と最適化が求められます。ここでは、サプライチェーンマネジメントを導入する目的を解説します。
コストカット
生産量が需要と合わない場合、売れ残りを不良在庫として処分するケースもあります。サプライチェーンは物流全体の情報を可視化するため、適正な数を適切なタイミングで供給できます。
生産が計画的に行われれば、製造ラインの人員配分の適正化やリードタイムの削減が可能です。サプライチェーンマネジメントは、物流におけるさまざまなコストを減らします。
適切な在庫管理
サプライチェーンマネジメントの活用により、リアルタイムで在庫情報が把握でき、需要と供給のずれを抑えられます。
需要予測や調達計画に基づいて適切な在庫レベルを維持すれば、サプライヤーとの連携も強化できるでしょう。納期遅れや在庫不足による損失を回避し、最適な在庫管理が可能です。
サプライチェーンの情報を一元化
サプライチェーンマネジメントを活用すると、サプライチェーン全体の情報を一元管理でき、リアルタイムでの業務状況・進捗把握が可能です。一元化した情報により、各工程のリソースの過不足や問題点の発見、改善策の立案もできるでしょう。
特に人手不足が深刻な業界では、サプライチェーンマネジメントによる業務効率化が欠かせません。人材の適切な配置や生産能力の向上、在庫状況の管理といったリソースの改善により、生産体制を整える必要があります。
ロジスティクスとサプライチェーンの課題
ロジスティクスとサプライチェーンには、業務効率化によるコスト削減や人手不足の解消といったメリットがあります。ただし、業務の効率化は可能ですが、人手不足が完全に解消できるわけではありません。
ここからは、ロジスティクスとサプライチェーンの課題を解説します。
ロジスティクスでの労働力確保とコストの上昇
物流業界は、労働人口の減少や働き方改革による労働時間の短縮などの課題を抱えています。労働力不足を解決するには、ロジスティクスの推進だけでなく、アウトソーシング（外部専門業者への委託）や自動化技術の活用が必要です。
物流コストの上昇も課題のひとつです。公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会による2021年度の「物流コスト調査」では、売上高物流コスト比率が過去20年間で最も高い5.70％を記録しています。
2022年度調査では全業種平均で5.31％と前年を下回りましたが、物流会社からの値上げ要請により物流コストは上昇傾向です。
サプライチェーンの仕組みを構築する難しさ
サプライチェーンは、調達や製造、物流に関わる全ての企業との連携が不可欠です。しかし、長年の関係や情報共有不足、企業間の要求がサプライチェーンの構築を難しくしています。
企業や部署によってデータの管理方法が異なると、情報が不透明になり、リアルタイムの確認が困難です。受注しても供給元に在庫がないというトラブルになり、機会損失につながります。
また、企業ごとにデータ入力が異なる場合、管理方法や改善の提案をどう受け入れるか企業間の共通認識の強化が必要です。
ロジスティクスやサプライチェーンの課題対策のポイント
ロジスティクスやサプライチェーンの課題を解決するには、専任の担当者を決めて、定期的に評価する必要があります。労働人口の減少により人員の確保が難しい現状に最適なのが、IoTやAIの導入です。
IoTは「物のインターネット」とも呼ばれ、物をインターネットに接続してデータの収集や共有・制御をします。身近なものとして挙げられるのが、スマート家電です。
AIとは、自動学習や言語理解、判断、問題解決を人の代わりに行う技術です。IoTでビッグデータを収集し、AIで高度なデータ分析ができます。
人手不足の解消や企業間の連携には、スムーズなデータ連携やビックデータの共有が必要です。物流管理に特化したツールで、ロジスティクスやサプライチェーンの課題を解決しましょう。
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TRYETINGのノーコード予測AIツール『UMWELT』は、物流の課題解決に役立つ機能を搭載しています。
ExcelやGoogleスプレッドシートなどのCSVデータを結合・変換できるため、企業ごとに異なる管理データも統一し、自動処理が可能です。また、CSVデータに基づいたAIによる需要予測で、効率化が図れます。
プログラミングが要らないノーコードAIのため、AIやDXの知識に長けた人材の確保も不要です。
まとめ
ロジスティクスは自社物流を効率化し、サプライチェーンマネジメントは物流に関わる全てを管理します。それぞれを推進することで、物流コストの増大や人手不足といった問題に対処が可能です。
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