AIグローバル供給網リスク監視・「Tier-N」防衛基盤【自動車部品メーカー】 
地政学リスク、港湾ストライキ、部材メーカーの稼働状況をAIが監視し、自社の生産計画への影響を予測。自動車は部品が多層化しており、Tier3以下の供給停止が自社の納期不履行（OEMへのペナルティ）を招きます。本システムは代替調達先や輸送ルート変更案を自動提示。社内SEは、外部リスクAPIとERPを統合し、影響を受ける製品を数分で特定するダッシュボードを構築。不透明な情勢下で供給責任をテクノロジーで支え、競合が供給停止に陥る中、自社だけが納期を遵守することで信頼を勝ち取り、シェアを拡大させる経営の要となります。
 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 |
自動車部品メーカー |  対象 |
リスク管理 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 1次〜N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・ニュース）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。調達コストの最適化。不透明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。
