AIグローバル供給網リスク監視・「サプライヤー」防衛基盤【機械部品メーカー】 
地政学リスク、災害、原材料供給元の稼働状況をAIが24時間監視し、自社の生産計画への影響を即座に予測するシステムです。部品メーカーは特定素材（レアメタル等）への依存度が高く、供給途絶は全製品の納期遅延を招きます。本システムは代替調達先や輸送ルートの変更案を自動提示。社内SEは、外部のニュース・物流APIとERPをAPI統合し、影響を受ける製品（SKU）を数分で特定するダッシュボードを構築します。不透明な情勢下で供給責任をテクノロジーで支え、競合他社が供給停止に陥る中、自社だけが安定供給を継続することで顧客の「第一想起」を勝ち取る経営の要です。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
機械・電気 |  目的 |
供給安定化 収益最大化 |
| 業界② |
機械部品メーカー |  対象 |
リスク管理 |
 費用 |
500〜4000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 1次・2次サプライヤーの生産拠点データのマッピング
- 外部リスク情報API（紛争・災害等）との連携構築
- リスクシナリオ別の影響度シミュレーションモデル開発
期待できる効果
納期遅延の早期検知と回避。調達コストの最適化。不透明な情勢下でのレジリエンス。
躓くところ
サプライヤーからの詳細データ収集の難易度。情報のノイズ除去精度。
