サプライチェーンにおけるブロックチェーン効果測定フレームワーク：ビジネス価値の定量化と継続的改善の視点
はじめに
企業の経営企画を担う皆様におかれましては、サプライチェーンの効率化や信頼性向上に向け、ブロックチェーン技術の導入を検討されていることと存じます。PoC（概念実証）を終え、いよいよ本格的な導入、あるいは既に一部稼働を開始しているフェーズにある企業様も少なくないでしょう。
しかしながら、ブロックチェーン技術は比較的新しいため、導入後の具体的な効果をどのように測定し、その成果を継続的に最大化していくかという点に、多くの企業が課題を感じているのが現状です。特に、投資対効果（ROI）を明確にし、関係者へ説明責任を果たすためには、定量的かつ体系的な効果測定が不可欠となります。
本記事では、サプライチェーンへのブロックチェーン導入後、そのビジネス価値を適切に評価し、さらなる改善につなげるための効果測定フレームワークと、経営企画の視点から考慮すべき論点について解説いたします。
ブロックチェーン導入後の効果測定が不可欠な理由
ブロックチェーンをサプライチェーンに導入する目的は、技術そのものの導入ではなく、それによってもたらされるビジネス上のメリットを享受することにあります。導入後の効果測定は、そのメリットが実際にどの程度実現されているのかを把握し、以下の重要な目的を達成するために不可欠です。
- 投資対効果（ROI）の実証と説明責任: 多額の投資を伴うブロックチェーン導入が、企業の収益性や効率性にどのように貢献しているのかを定量的に示すことは、経営層やステークホルダーへの説明責任を果たす上で極めて重要です。
- 導入効果の最大化と潜在能力の引き出し: 初期導入で得られた効果だけでなく、ブロックチェーンの持つ可能性を最大限に引き出し、継続的にビジネス価値を向上させるためには、現状の効果を正確に把握し、ボトルネックや改善点を見つけ出す必要があります。
- 課題の早期発見と対策: 予期せぬ技術的な問題、業務プロセスとの不整合、関係者間の連携課題などを早期に発見し、迅速な対策を講じることで、導入プロジェクトの失敗リスクを低減します。
- 将来的なシステム拡張や他技術との連携判断: 効果測定を通じて得られたデータは、ブロックチェーンシステムの今後の拡張計画や、IoT、AIなどの他技術との連携を検討する上での重要な判断材料となります。
サプライチェーンブロックチェーンの効果測定フレームワーク
ブロックチェーン導入の効果測定を体系的に行うためには、明確なフレームワークが必要です。ここでは、その基本的な要素と、サプライチェーン分野における考慮事項について述べます。
1. 測定対象の定義とビジネス目標との紐付け
まず、ブロックチェーン導入によって解決を目指した具体的なビジネス課題や、達成したい目標を改めて定義します。そして、それらの目標がブロックチェーンによってどのように改善されうるか、測定の対象となる領域を特定します。一般的な対象領域としては、以下の点が挙げられます。
- 効率性: 取引処理時間、データ入力・照合工数、在庫回転率、監査準備時間など。
- 透明性: 製品のトレーサビリティレベル、情報共有の即時性、データアクセス権限の適切性など。
- 信頼性: データ改ざんリスク低減、情報不整合の発生率、紛争発生率・解決時間など。
- コスト: 事務処理コスト、監査コスト、在庫維持コスト、不正による損失など。
- リスク管理: 不正品混入リスク、リコール対応時間、規制遵守リスクなど。
- 持続可能性（サステナビリティ）: 環境データ（CO2排出量など）の可視性、倫理的な調達の追跡可能性など。
これらの領域は、企業がブロックチェーン導入を通じて達成しようとした具体的なビジネス目標と密接に関連している必要があります。
2. 主要業績評価指標（KPI）の設定
定義した測定対象に基づき、具体的な測定指標であるKPIを設定します。KPIは定量的であり、目標値と比較可能であるべきです。サプライチェーンにおけるブロックチェーン導入に関連するKPIの例をいくつか挙げます。
- 業務効率化関連:
- 対象となるサプライチェーン上のトランザクション処理時間（導入前と比較）。
- 請求書照合にかかる平均時間。
- データ入力ミスによる手戻り工数削減率。
- 監査対応にかかる時間・コスト削減率。
- サプライヤーオンボーディング時間の短縮率。
- 信頼性・透明性関連:
- 製品追跡にかかる時間（特定ロットの流通経路把握など）。
- データ不整合による問い合わせ件数・解決時間の削減率。
- 不正品や偽造品の流通発見にかかる時間の短縮。
- コンプライアンス関連情報の収集・確認にかかる時間。
- コスト関連:
- データ管理・保管にかかるコスト削減。
- 中間業者を排除することによる手数料削減。
- 紛争解決にかかる法務費用や機会損失の削減。
- 保険料の削減（リスク低減効果による）。
- リスク・サステナビリティ関連:
- リコール発生時の影響範囲特定にかかる時間。
- トレーサビリティデータに基づくサステナビリティ評価スコアの向上。
- 特定の規制遵守データの準備・提出にかかる時間。
これらのKPIは、導入前のベースラインデータを取得した上で設定することが重要です。
3. データ収集と分析
設定したKPIを測定するために必要なデータを収集します。ブロックチェーンネットワーク上のデータ（トランザクション記録、スマートコントラクトの実行結果など）はもちろんのこと、既存のERP、SCM、WMSなどのシステムデータ、さらにはIoTデバイスからのデータなど、関連するあらゆるデータソースを統合的に活用する必要があります。
データ収集は可能な限り自動化することが望ましいですが、手動での情報収集やアンケートなども状況に応じて必要になる場合があります。収集したデータは、定期的に集計・分析し、設定したKPIの目標値や導入前のベースラインと比較して、導入効果を評価します。
4. レポートと共有
分析結果は、関係者向けに分かりやすい形でレポートにまとめ、定期的に共有します。レポートには、KPIの達成状況、導入効果の定量的評価、課題点、成功事例などが含まれるべきです。経営層、事業部門、IT部門、そして必要に応じて外部のサプライチェーンパートナーとも情報を共有することで、組織全体でのブロックチェーンへの理解促進と、今後の改善活動への協力を得やすくなります。
測定結果に基づく継続的改善サイクル
効果測定は、単に現状を把握するだけでなく、その結果を基に改善活動を行うことが目的です。サプライチェーンブロックチェーンの導入効果を最大化するためには、測定結果に基づいた継続的な改善サイクルを回すことが不可欠です。
- 評価: 定期的な効果測定レポートをレビューし、KPIの達成状況、目標との乖離、想定外の効果や課題を評価します。
- 計画: 評価結果に基づき、改善が必要な領域や、さらなる効果を引き出すための施策を検討し、具体的な改善計画を策定します。計画には、技術的な改修（スマートコントラクトのロジック見直し、データの構造最適化など）、業務プロセスの変更、関係者への再トレーニング、新たな連携先の探索などが含まれる可能性があります。
- 実行: 策定した改善計画に基づき、具体的なアクションを実行します。関係部門間の連携や、外部パートナーとの協力が不可欠となります。
- 再測定: 改善策実施後、再び効果測定を行い、その施策が意図した効果をもたらしたかを確認します。
このサイクルを継続的に回すことで、変化するビジネス環境や技術の進化に対応しながら、ブロックチェーンのサプライチェーンへの貢献度を高めていくことが可能となります。
導入後の効果測定・改善における考慮事項と課題
ブロックチェーン導入後の効果測定と継続的改善を成功させるためには、いくつかの重要な考慮事項と課題への対応が必要です。
- データ連携と統合: ブロックチェーンデータと既存システムデータの統合は、技術的、構造的に複雑になる場合があります。標準化されたインターフェースやAPIの活用、データ変換ツールの導入などが求められます。
- 関係者間の合意形成: サプライチェーンは複数の企業で構成されることが一般的です。効果測定の基準、データの共有方法、改善活動における役割分担などについて、関係者間の共通理解と合意を形成することが必要不可欠です。
- 適切なKPI設定の難しさ: ブロックチェーンの効果は多岐にわたるため、どのKPIが自社のビジネス目標達成に最も寄与するのかを見極めることは容易ではありません。ビジネス部門とIT部門が連携し、現実的かつ意義のある指標を設定することが重要です。
- 運用コスト: 効果測定システムやデータ分析基盤の構築・運用、そして継続的な改善活動自体にもコストが発生します。これらの運用コストもROI評価の一部として考慮に入れる必要があります。
- 変化への適応力: ブロックチェーン技術は進化を続けており、またサプライチェーンの構造やビジネス要件も変化します。効果測定フレームワークや改善プロセスも、こうした変化に柔軟に対応できるよう設計する必要があります。
成功に向けたステップ
効果測定と継続的改善の取り組みを成功に導くために、経営企画として以下のステップを検討してください。
- 導入計画段階での組み込み: 効果測定の計画は、ブロックチェーン導入プロジェクトの初期段階から組み込むべきです。何を測定し、どのように成功を判断するのかを事前に定義します。
- ベースラインデータの確保: ブロックチェーン導入前の現状を示すベースラインデータを可能な限り正確に収集・記録しておきます。これがなければ、導入による変化を定量的に評価できません。
- 測定体制とツールの整備: 必要なデータ収集・分析ツールを選定または開発し、定期的な測定とレポート作成を行うための責任体制を明確にします。
- 関係者とのコミュニケーション: サプライチェーンパートナーを含む関係者全体に対し、効果測定の目的と共有される情報について事前に説明し、協力を求めます。
- 定期的なレビューとフィードバック: 定期的に効果測定結果をレビューする会議を設定し、関係者からのフィードバックを収集して改善計画に反映させます。
まとめ
サプライチェーンにおけるブロックチェーンの導入は、透明性、効率性、信頼性といった多大なビジネス価値をもたらす可能性を秘めています。しかし、その真価を引き出し、投資を成功させるためには、導入後の効果を適切に測定し、その結果を基に継続的に改善活動を行うことが不可欠です。
経営企画部長の皆様におかれましては、単に技術を導入するだけでなく、効果測定フレームワークを構築し、継続的な改善サイクルを組織文化として定着させるためのリーダーシップを発揮されることが期待されます。ビジネス価値の定量化は、今後のさらなるデジタル変革推進や、競争優位性の確立に向けた強固な基盤となるでしょう。