AIグローバル供給網リスク監視・「先手調達」基盤【ネットワーク機器メーカー】 
地政学リスク、災害、主要半導体・光部品メーカーの稼働状況をAIが24時間監視し、自社の生産・納期への影響を即座に予測するシステムです。ネットワーク機器は特定部材への依存度が高く、調達遅延はキャリア等の重要インフラ顧客への違約金リスクに直結します。本システムは代替部材の在庫状況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の履行とキャッシュフローの安定化をテクノロジーで支え、競合他社が供給停止に陥る中、自社のシェアを拡大させる経営の要です。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
供給安定化 収益最大化 |
| 業界② |
ネットワーク機器メーカー |  対象 |
リスク管理 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 1次・2次サプライヤーの拠点データ構造化とマッピング
- 外部リスク情報API（紛争・災害等）との連携パイプライン構築
- リスクシナリオ別の影響度シミュレーションモデルの策定
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経営レジリエンス強化。
躓くところ
サプライヤーからの詳細な生産拠点情報の収集。情報のノイズ除去精度。
