データとAIが関税の変動の克服にどう役立つか

今年の世界経済の最大のニュースの一つは、刻々と変化する輸入関税とそれに伴う不確実性によって、多くの業界が業務の再構築とコストの最適化を余儀なくされていることです。 

最近、米国が一部の国やセクター（鉄鋼やアルミニウムなど）の平均輸入関税を最大50%に引き上げたことにより、世界のサプライチェーンが直接的に影響を受け、コストの増大とともに、企業は調達戦略や事業戦略の根本的な見直しを余儀なくされています。日々の開発は、この経済状況がいかに迅速で不安定なものであるかを示すものです。こうした急激な変化によって、ビジネスにとってのアジリティと可視性の重要性が高まっています。

製造、小売、ヘルスケア、ライフサイエンス、農業、自動車などの業界は、調達、サプライチェーンから販売商品の最終的なコストに至るまで、業務の競争力とアジリティを維持するという新たな課題に直面しています。企業は現在、物流のファインチューニング、価格モデルや需要予測の調整、製品や市場の変更を余儀なくされています。 

この再構築は急速に進展する環境で行われ、データサイロによってエンドツーエンドの運用の可視性と管理が困難になっています。企業は、分析の迅速化、予測の改善、市場の変化への迅速な適応を実現するために、統合されたリアルタイムシステムとAIの機能を必要としています。しかしアジリティは、より広範なエコシステム全体でのセキュアなコラボレーションにも依存します。サプライヤー、物流プロバイダー、その他のパートナーとのデータ共有が不可能だと、意思決定が遅延し、分断されたままです。こうした課題に対処できれば、組織はつながりと透明性の高いサプライチェーンを構築し、複数のチームや業界にわたってインサイトを共有できます。

以下に、この複雑な環境を企業がどう乗り切っているかを示す例とともに、関税の影響について詳しく見ていきます。主要なテーマは、企業が規制要件を満たしながらデータをインサイトに変換し、シンプル、迅速、正確にアクションを実行できるようにするための、統合されたAIデータ戦略の重要性の高まっていることです。企業が競争優位性を獲得するためには、関税に関する戦略的アプローチが不可欠です。インサイトやアナリティクスを最適化してサプライチェーン、製品、市場選択を再構築する機会として、これらの課題を捉え直すことで、最終的にはより高い収益と優位性の維持につながります。 

関税の不安定な状況での企業の適応 

関税の変化や世界的な貿易不安に直面している企業は、短期的にはアジャイル性を維持し、長期的にはレジリエンスを構築するために大幅な調整を行っています。この瞬間に対応するためには、データドリブンな意思決定の迅速化とAIの効果的な活用が不可欠です。 

サプライヤーの倒産リスクや、不安定な通商政策の変動による地理的リスクが高まっているため、この変化するグローバル貿易環境ではリスク管理がさらに重要になっています。複数の国境にまたがる部品の追跡など、コンプライアンスは複雑化しており、サプライチェーンの分析と最適化の必要性が高まっています。

こうした取り組みをサポートするために、多くの組織がSnowflakeのAIデータクラウドに注目し、社内外のデータの統合、予測モデリングのためのAIと機械学習の強化、社内チームと外部パートナーの両方にわたるセキュアなコラボレーションの実現に取り組んでいます。中核的なデータ共有機能を通じて実現するセキュアデータシェアリングや、Snowflakeマーケットプレイスで直接共有または公開できるリスティングオプションなどの機能により、企業は供給と流通のネットワーク全体にわたって、サプライヤー、物流プロバイダー、通関業者、その他のステークホルダーとより効果的に連携できます。

Snowflakeのお客様は、これらの機能を活用して、関税の影響を受ける次の3つの業務ステージにおいて、統合されたダイナミックなコラボレーティブなデータエコシステムとAIの機能を活用することで、関税変動に効果的に対応しています。 

• サプライチェーン管理と調達：社内外のデータを集約し、AI駆動の予測モデリングを使用することで、サプライヤーのリスクとコスト、関税へのエクスポージャーについてのインサイトを得られ、サプライチェーンの最適化、輸送ルートの再評価、リショアリングやニアショアリングの検討が可能になります。

• 市場および製品戦略の調整：需要パターン、地域の規制、関税効果の予測などの市場データのランドスケープが簡素化されることで、現地生産や製造の拡大、製品設計の戦略決定に役立つ情報を得られます。

• 料金と競争上のポジショニング：ネイティブのAI/ML機能は、複雑な予測モデルを実行することで、企業がコンシューマーにどれだけの関税コストを転嫁できるかのバランスを取りながら、販売量や市場シェアへの悪影響を回避できるようにします。

   

サプライチェーンの管理と調達

輸入された重要部品に最も大きく依存している企業は、現在最大の課題に直面しています。たとえば、海外からの輸入への依存度が高い原薬（API）などです。関税は、たとえば自動車部品のサプライチェーンが複数の国境を越えて発生する場合に、最大200%の関税が課せられます。ソーシングやサプライチェーンのリスクとコストに対するリアルタイムの可視性の欠如は、これらの課題や他の世界的な貿易要因に対する対応が遅れ、困難になり、悪影響を及ぼします。

組織は、Snowflakeを使用して社内外のデータを統合し、AI駆動のアナリティクスを活用して調達とサプライチェーンを積極的にリエンジニアリングすることで、関税へのエクスポージャーの削減、リスクの軽減、コスト制御の強化を実現しています。 

予測モデルにより、サプライヤーのリスクスコアリングで実行可能性と財務健全性を評価することで、関税リスクへのエクスポージャーを低減できます。さらに、Snowflakeは地理的エクスポージャーの分析を通じて、特定の地域やサプライヤーに関連するリスクを可視化して把握できます。また、Snowflakeは、コンプライアンスのモニタリングとレポーティングを自動化して関税分類を追跡し、監査可能なドキュメントを可能にするとともに、サプライヤーのリスク、政策変更、貿易の混乱に関するリアルタイムなアラートを備えた早期警告システムも提供します。

サプライチェーンサイクルのどのポイントに関税が影響するか、またはどのポイントで影響を緩和するか

関税は、調達コスト、輸送コスト、物流コスト、生産場所など、サプライチェーン全体に影響する可能性があります。各ステップはリスクだけでなく、堅牢なデータ基盤とAIを活用する機会ももたらし、中断を最小化できる企業にメリットをもたらします。Snowflakeは、サプライチェーンサイクル全体にわたるデータの集約、部門、企業、業界を超えたコラボレーション、コストの調整と削減を可能にします。

まずは、調達に関するインサイトです。高度なデータアナリティクスとモデルは、コストへの影響、在庫レベル、代替調達戦略のシミュレーションに役立ちます。これにより、特定の関税が適用されていない国のサプライヤーを特定して評価したり、国内のサプライヤーの利用を増やしたりできるようになります。また、予測モデルを使用してサプライヤーの財務健全性、健全性、エクスポージャーを評価することもできます。 

小売企業は、Snowflakeを活用して調達とサプライチェーンのデータを分析し、コスト削減を実現しています。たとえば、Kraft Heinzは積極的にコストを管理し、データドリブンなインサイトを活用して関税やインフレが販売品コスト（COGS）に与える影響を緩和するために、代替調達や構成の見直しを検討しています。 

サプライチェーン分析の導入によって、企業はサプライヤー、出荷、市場のデータを統合し、グローバルなサプライチェーンのエンドツーエンドのリアルタイムビューを得られます。Kimberly-Clarkは、サプライチェーン業務を最適化することで、関税（推定3億ドル、米国事業の20%に影響）による大きなコストインパクトに対応しています。

調達データをSnowflakeのサプライヤーディレクトリ、生産国データ、物流データと結合することで、企業は複数の地域にまたがる調達シミュレーションを実行できます。また、Snowflakeはセキュアデータシェアリングを実現し、サードパーティの物流、ブローカー、委託製造業者とのリアルタイムのコラボレーションを容易にします。結果として生まれるコラボレーティブなエコシステムインサイトにより、サプライヤーのリスクモデルの共有から共同シナリオ計画まで、マルチパーティ分析が可能になります。

より未来志向の可視性を実現するために、ライブフィードとAIドリブンなリスクモデルを使用してリスクの高いサプライヤーや地域を特定することで、中断を予測できます。Snowflakeパートナーネットワークにより、企業はサードパーティのデータとソリューションを活用して可視性と意思決定を強化できます。たとえば、Exiger Supply Chain Explorerは、サプライチェーンをマッピングして高リスクのサプライヤーや依存関係を特定できます。

その結果、シンプルで統合された迅速なインサイトと分析が可能になるだけではなく、サプライヤー多様化の加速、調達コストの削減、中断の減少、調達意思決定のアジリティ向上が実現します。

企業は物流を最適化することもできます。リアルタイムの物流データにより、輸送ルートや輸送モードが見直され、効率を改善しながら関税コストの影響を相殺する方法が模索されています。これには多くの場合、輸送時間、燃料費、潜在的な関税スタックの複雑なモデリングが含まれ、新しいサプライヤーが再編の対象になった場合のコストの変化を評価する必要があります。物流とサプライチェーンのグローバルリーダーであるPenske Logisticsは、Snowflakeのスケーラビリティと自動化を活用して数年にわたるデータを含む充実したレポートをリーダーに提供し、わずか数分でデータ比較を行えるようにしています。これにより、ルートの最適化、シームレスな物流の確保、中断の軽減がもたらされています。

最後に、企業は生産場所を見直すことができます。リショアリングまたはニアショアリングは、国境を越えた関税へのエクスポージャーを削減し、サプライチェーンを短縮するための選択肢です。Snowflakeは、人件費、不動産、エネルギー価格、税制上の優遇措置などの外部データと、内部の業務データやコストデータを集約することで、こうした意思決定をサポートし、実用的なインサイトを促進します。データモデリングは、設備投資、人件費、地政学リスクの詳細な分析を通じて、自国や近隣国への生産場所の移行について、企業が長期的な実現可能性と費用対効果を評価するのに役立ちます。 

市場戦略と製品戦略の調整

包括的な市場データは、適切な投資の優先順位付けや製品戦略の見直しに役立つガイドを提供します。 

たとえば、需要パターン、地域の規制、潜在的な関税影響に関するデータは、主要市場における現地生産や製造能力への投資の意思決定の指針となり、関税の影響を受ける輸入への依存度を低減することでコストを削減します。今年の7月、AstraZenecaは、米国政府が輸入医薬品に対して200%もの高率の関税を検討しているという報告を受けて、米国に500億ドルを投じてバージニア州の新工場を新設し、他の3州にも拡大することを発表しました。

企業はまた、高い関税率が適用されない材料や部品を使用するように部品や設計を変更することで、製品の再設計を実行します。このプロセスは多くの場合、材料の入手可能性、コストへの影響、規制コンプライアンスに関する詳細なデータによって推進されます。製造および消費財企業では、関税は特定の輸入部品や原材料に影響します。 

Snowflakeでは、多様な内部データ（ERP、CRM、物流、在庫）と外部データ（関税スケジュール、地政学的リスク、Snowflakeマーケットプレイスの市場指標）を簡単に統合できます。ERPデータをSnowflakeに取り込むことで、部品表（BOM）、部品レベルのコスト、サプライヤーデータの詳細な分析が可能になります。企業は次に、関税によって投入コストが膨らむ仕組みを定量化し、最もリスクの高い製品やラインに優先順位を付けることができます。

SnowflakeのAIデータクラウドを通じた統合アクセスにより、サプライヤー、顧客、パートナーとの間でガバナンスの確保されたリアルタイムのデータ共有が可能になります。

これにより、複雑なデータパイプラインやデータサイロが解消され、シンプルなデータランドスケープが実現し、企業は関税の影響をリアルタイムで迅速にモデル化できるようになります。

価格設定と競争上のポジショニング

企業はまた、（もし可能であれば）どれだけのコストをコンシューマーに転嫁できるかという問題にも直面しており、その意思決定を行い、サプライヤーと交渉するためにもデータドリブンなインサイトを必要としています。たとえば、Snowflakeマーケットプレイスの関税データを追加することで、企業は正確なCOGS計算を実行できます。

機械学習のためのSnowparkなどのSnowflakeのネイティブAI/ML機能は、価格伸縮性、COGSインパクト、代替調達シナリオのための複雑な予測モデルを実行できます。企業は、販売量や市場シェアへの悪影響を回避しながら、関税コストをコンシューマーに転嫁できる量のバランスを取ることができます。 

企業は、コンシューマーにコストを転嫁する代わりに、サプライヤーコストのデータを活用してサプライヤーと交渉することもできます。

関税対応におけるデータの役割

ここまでに概説してきた、サプライチェーンと調達の管理、製品と市場の変更、価格設定の最適化などの戦略は、統合されたデータとAIのプラットフォームを基盤とする迅速でインテリジェントな意思決定にかかっています。今日の不安定な貿易環境において、データの断片化を克服してリアルタイムのコラボレーションを促進できれば、明確なメリットを得られます。

SnowflakeのAIデータクラウドは、まさにそれを実現します。社内外の膨大なデータを集約し、予測モデリングと高度なアナリティクスを可能にし、サプライヤー、物流プロバイダー、その他のステークホルダーとガバナンスの確保されたインサイトを簡単に共有できるようにします。Snowflakeにより、組織は単に関税の変動に対応するだけでなく、変化を予測して業務を最適化し、よりスマートで迅速な意思決定を大規模に実施できるようになります。

この環境においてリーダーシップを発揮するのは、データとAIを活用して反応を得るだけでなく、不確実性を機会に変えるビジネスです。

Snowflake AIデータクラウドが、関税の影響を軽減し、よりレジリエントな未来を築くために、お客様の組織をどのように支援できるかをご覧ください。 お問い合わせは、こちらまでお知らせください。