日立は、2023年度よりデジタルオブザーバトリ(=デジタルデータの観測所の意)によるサプライチェーン強靭化の研究を推進しています。サプライチェーンのリスクにおける重要なものとして、気象のリスクが挙げられます。このリスクに対処するため、数カ月先までの気象予測情報を活用することを検討しています。そのため、日立では、ClimateAi, Inc.(本社:米国カリフォルニア州/以下ClimateAi)のソリューションを活用し、季節ごとの天気と異常気象の予測などのデータを基に、気象条件に左右されない在庫管理の実現を検討しています。この取り組みは、ClimateAiのWEBサイトでも導入事例として紹介されています。

日立のデジタルオブザーバトリプロジェクトでは、より一層予測が困難となる世界において、サプライチェーンの強靭化を目的とした技術開発を推進しています。ここで、サプライチェーンの強靭化とは実際にはどういうことをさすのでしょうか?ひとつの重要な意味としては、サプライチェーンの混乱状態から回復する能力を意味します。混乱状態は、異常気象、地政学的な対立、パンデミック、またはその他の予期しない事象によって引き起こされる可能性があります。強靭なサプライチェーンを構築するためには、サプライチェーン内のさまざまなリスクを事前に明確化することが不可欠です。

さまざまなリスクの中でも異常気象に関するリスクは年々高まっています。そこで、日立は、サンフランシスコを拠点とする企業であるClimateAiのソリューション活用を開始しました。このソリューションにより、私たちは重要なリスクカテゴリーである気候関連リスクに取り組むことができます。

気候リスクに対するサプライチェーンのレジリエンスを強化するには、季節予測が必要

気候リスクは、世界のサプライチェーンに大きな課題をもたらします。例えば、2021年の北米の寒波は、自動車製造と半導体のサプライチェーンに深刻な混乱をもたらしました。日本の台風シーズンは、工場の生産や輸送網に常に影響を与えます。気候変動により、異常気象が頻発し、深刻化する中、気候リスクはサプライチェーンにとって避けられない脅威となっています。

画像: 気候リスクに対するサプライチェーンのレジリエンスを強化するには、季節予測が必要

気候リスクに対する真のレジリエンスを構築するには、積極的な対策が必要です。ここで、季節的な気候予報が重要になります。数日または数週間にわたる短期予測とは異なり、季節予測は数か月前に予測情報を提供します。このレベルの先見性により、調達チームはリスクを軽減し、生産業務の安定性を高めるための積極的な対策を講じることができます。たとえば、季節予報でインドのチェンナイでサイクロンの影響リスクが高いと予測されている場合、調達チームは、サイクロンシーズンが始まるかなり前に、影響を受ける地域のサプライヤーからの在庫を積極的に増やすことができます。このようにして、サプライチェーンの混乱のリスクを最小限に抑えることができます。サイクロンによりサプライヤーの工場が一時的に閉鎖された場合でも、バイヤーの活動への影響は限定的です。

ClimateAiデータを活用する方法

ClimateAiの天気予報データは、日立にとってゲームチェンジャーとなるポテンシャルがあります。天気予報は最大6か月先まで続き、世界規模で1kmという驚異的な解像度を持っています。また、季節性サイクロン予報も提供されています。これらの予測データにより、日立は世界中のサプライヤーの拠点で気候リスクを数か月前にモニタリングすることができます。日立では、ClimateAiの予測を活用し、調達プロセスにおける気候リスクとそれに伴うリスクインパクトの洗い出しに関する研究を行っています。潜在的な混乱を先取りし、サプライチェーンの運用におけるレジリエンスを強化します。

特に、天気は本質的に不確実で予測が困難です。ClimateAiは、決定論的な予測ではなく、確率的な予測を提供することで、自然の複雑さを受け入れています。確率的データを活用することで、私たちのチームは不確実性をリスクモデリングに取り入れることができます。

日立がClimateAiのデータをどのように活用したかの事例は、ClimateAiのWEBサイトに掲載されています。ケーススタディでは、日立がサイクロン予測データを活用してサプライチェーンのレジリエンスを向上させる方法を紹介しました。

気候リスクデータにアクションインテリジェンスを追加

季節的な気候予報は、調達チームに潜在的なリスクについての早期警告を提供しますが、ここには課題も残ります。調達チームは、これらのリスクがサプライチェーンに与える影響を真に理解するにはどうすればよいでしょうか?結局のところ、気候リスクのデータだけでも統計的な数字に過ぎません。

たとえば、日本に拠点を置く調達チームの場合です。日本の各都道府県での影響を評価し、迅速に対策を講じることは、彼らにとって比較的簡単なことかもしれません。しかし、インドや米国でリスクが発生した場合はどうなるのでしょうか?なじみのない地域での気候事象の局所的な影響を理解することは、調達チームにとってはるかに困難な場合があります。

画像: 気候リスクデータにアクションインテリジェンスを追加

この課題に対して、私たちは生成AIを活用した最先端技術を開発しています。この技術は、膨大な量のオープンデータを処理することで、気候リスクデータを補完する実用的な影響情報を抽出します。これらの影響情報により、調達チームは気候リスクに関連する潜在的な影響をよりよく理解できます。影響をより深く理解することで、調達チームはリスクを軽減するためのより的を絞った効果的な対策を設計できます。

気候変動リスクが世界のサプライチェーンに影響を与え続ける中、日立は先進的なソリューションを活用して、サプライチェーンのレジリエンスを強化することに取り組んでいます。

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