AIによる「原材料・部品」未払い・欠品リスク監視【製造】 
主要サプライヤーの財務状況、SNSでの評判、ニュースでの不祥事、および登記情報をAIが分析し、将来の供給途絶（欠品）や契約解除の兆候を早期検知するシステムです。製造業界は一社の供給ストップがライン停止に直結するため、予兆段階での対策が重要です。リスクが高い企業をリストアップし、最適なタイミングで「代替調達先の確保」や「在庫の積み増し」をプッシュ通知。社内SEは、基幹システムと外部の信用調査、ニュースAPIを統合分析。経営層へは全社のSCMリスクのヒートマップを提供。事故発生後の対応から、予兆段階での「防衛的SCM」へ移行し、事業継続性をシステムで支えます。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
製造・メーカー |  目的 |
リスク管理 財務健全化 |
| 業界② |
製造 |  対象 |
BCP対策チーム 経営層 調達・購買部門 |
 費用 |
300〜1500万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 過去の欠品・不払い企業行動パターンのデータ化
- リスクスコアリングAIモデルの構築とCRM/ERP連携開発
- セグメント別の自動アクション（調達指示等）連携
期待できる効果
供給停止の早期発見。不必要な在庫コストの抑制。財務安定。
躓くところ
情報のプライバシー保護（個人の信用情報）。予測精度と判断。
