2026年に注目すべきサプライチェーン管理の5つのトレンド

著者

サラ・モンテ・エ・フレイタス

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2026年に注目すべきサプライチェーン管理の5つのトレンド（原文：英語からスペイン語への翻訳）: "2026年に注目すべきサプライチェーン管理の5つのトレンド

2026年になってもサプライチェーンの不確実性は解消されないだろうが、特に世界貿易において大きな変化があった1年を経て、企業は今後の課題に立ち向かうためのより強固な体制を整えている。

専門家らが『Supply Chain Dive』に語ったところによると、2025年に関税や新たな規制枠組みの影響を大きく受け、対応を迫られた小売業者や製造業者は、すでに適応を完了しており、それが今年、より大規模かつ大胆な動きへとつながる道筋を築いているという。

「これまで様子見や待機する姿勢が目立っていたが、その状況も終わりに近づいているようだ。企業は再び変革を推進する準備が整っているように見える」と、ボストン・コンサルティング・グループの製造・サプライチェーン部門共同責任者であるダスティン・バーク氏は述べた。

とはいえ、準備を整えていても、今後12ヶ月間に企業が困難に直面しないとは限らない。世界的な貿易情勢は変化し続けており、経済情勢は依然として不透明で、物流上の課題も広がり続けている。

「2026年に勝利を収めるのは、重要な決断の分岐点や転換点が訪れていることを認識し、それらを早期に特定し、事業運営を迅速に再構築するための行動へと結びつけられる企業である」と、カーニー・フォーサイト（Kearney Foresight）のグローバル責任者であり、カーニーの戦略的オペレーション・パフォーマンス部門のパートナーであるパー・ホン氏は述べた。

今年に入ってすでに地政学的混乱が激化している中、以下に、サプライチェーンの責任者が2026年に直面すると予想される主な動向とリスクを挙げる。

1. 地政学的リスクが分断と多様化を招く
ドナルド・トランプ米大統領による広範な関税措置は、2026年も引き続きサプライチェーンに試練をもたらすだろう。トランプ大統領の関税賦課権限をめぐる最高裁の判決が、現行の体制を揺るがす可能性はあるものの、ホワイトハウスはこれまでに数多くの業種別関税を導入し、さらに様々な貿易協定を通じてその他の関税措置を統合してきた。
「関税構造に関連する変動やリスクは今後も続く見込みであり、これは企業の貿易への取り組み方や、場合によってはビジネスモデルそのものにも影響を及ぼすでしょう。」
「関税構造に関連する変動やリスクは今後も続く見込みであり、これは企業の貿易への取り組み方に影響を与え、サプライチェーンにおけるより構造的かつ長期的な変化に向けた計画の策定を妨げる可能性がある」とバーク氏は説明した。
Supply Chain Diveが取材した複数の専門家によると、こうした変動が続く中、企業は関税変更の影響を緩和するため、今後もより短期的な対策に頼り続ける見通しだ。
「人々の考えは変わるものなので、私にとっては6か月単位で計画を立てる方が理にかなっています」と、カーニーのパートナーであり、戦略的オペレーションおよびパフォーマンス部門のグローバル責任者であるスケトゥ・ガンジー氏は述べた。「リーダーたちは毎日のように考えを変えるようです。そんなやり方では、ビジネスを運営できません。」
2025年、企業が採用した戦略の一つは、関税が発効する前に出荷を前倒しし、十分な在庫水準を維持することでした。ロサンゼルスなどの港湾では、2025年の出荷前倒しによる一時的なピークと比較して、今年は取扱量が減少すると見込まれていますが、大幅な落ち込みは予想されていません。
「2026年には状況が正常化し、在庫の流れもより典型的なものに戻るだろう」と、小売業界リーダー協会（RILA）のサプライチェーン担当副社長、ジェス・ダンカート氏は述べた。
関税問題に加え、企業は変化し続ける地政学的リスクにも対処しなければならない。特に、トランプ政権が国際的な野心を推進するために、ますます強硬な手段を講じている現状においてはなおさらである。
一方、ホン氏によると、今夏に予定されている米国・メキシコ・カナダ協定（USMCA）の見直しは、3カ国すべてのサプライチェーンにとって重大な転換点となるという。同氏はさらに、改定された協定や世界中で締結されているその他の断片的な貿易協定が、世界経済をさらに分断することになると付け加えた。
「企業や国々は、大規模な貿易圏内ではなく、細分化された協定や二国間協定の枠組みの中で活動せざるを得なくなり、その結果、企業全般にとって事態はより複雑化するだろう」とホン氏は説明した。
専門家によると、こうした状況下で、企業はサプライヤーとの関係やその持続可能性、ネットワーク全体における可視性を再評価する一方、サプライチェーンのさらなる多様化や地域分散化に注力する企業も出てくるだろう。

2. 経済の混乱がサプライチェーンを試練にさらす

12月に発表されたムーディーズの報告書によると、2025年の個人消費は堅調さを維持したが、今年は購買力の低下への懸念や労働市場の冷え込みが消費者の財布を圧迫するため、伸びが鈍化すると見込まれている。

バーク氏によると、消費者への継続的な圧力は、2026年に小売業者や消費財メーカー、さらには包装や化学品といった上流産業において、計画立案や価格設定の面でサプライチェーンを試すことになるだろう。

FTIコンサルティングのシニアディレクター兼米国事業変革部門共同責任者であるリック・ジョーダン氏によると、住宅市場の低迷は2026年においてもサプライチェーンに波及効果をもたらし続けると見込まれている。木材などの原材料への影響に加え、建設中の住宅数が減少すれば、家具や流し台、その他の家庭用品への需要も減少し、これらの製品のメーカーにも影響が及ぶことになる。

ホン氏によると、全体的な負債水準が上昇し続ける中、企業はサプライヤーの財務状況の悪化による影響も受ける可能性があるという。

「これは単発的な債務危機というよりも、自社の全体的な存続可能性をいかに管理するかという問題だ」とホン氏は述べ、企業に対し、サプライヤーについて借り換えリスクを想定したストレステストを実施し、支払条件に基づいて在庫戦略を見直し、脆弱な物流ルートの依存度を分散させるよう促した。

3. コストの最適化が最優先課題となる
専門家によると、貿易や経済情勢の変動による不確実性が続く中、コストの上昇が見込まれており、2026年には企業がサプライチェーンにおけるコスト最適化を例年以上に優先せざるを得なくなる見通しだ。
例えば、バーク氏は、コスト競争力を失った遊休設備を解消するため、多くの企業がグローバルな製造・流通ネットワークの最適化に乗り出すと予測している。これにより、工場の閉鎖や流通ネットワークの統合といった措置が講じられる可能性がある。
プランテ・モランのディレクター、マット・ステキアー氏によると、流通業界においても、運賃の変動に伴い、各社が自社のネットワークの地理的展開状況や輸送コストの見直しに、より関心を寄せるようになる可能性があるという。
「交通費は自動車保険のようなものです。2年ごとに複数の業者を比較検討すべきです。そうしなければ、必要以上に高い料金を支払っていることになるでしょう」とステキアー氏は述べた。
C.H.ロビンソン・ワールドワイドのグローバル輸送部門プレジデント、マイク・ショート氏は、11月に発表された記事の中で、輸送手段の柔軟性も来年、サプライチェーンのレジリエンスを維持するための重要な手段となると記している。
「市場の状況が変化するにつれ、海上、航空、その他の輸送手段を柔軟に切り替える準備が必要であり、海上・航空の組み合わせやLCLの混載戦略も検討しなければならない」とショート氏は記している。

4. AIへの熱狂は落ち着く

あらゆる業界が人工知能の可能性を追求し続けているが、2026年はサプライチェーンにおけるこの技術の将来にとって転換点となるだろう。専門家によると、多くの企業がAIへの投資から期待していたような即効性のある大規模な成果をまだ得られておらず、経営陣はスケジュールや期待値を再調整せざるを得なくなっているという。

「サプライチェーンは、AIが混乱を予測し、物流の流れを最適化し、将来的には計画策定を自動化することで、より自律的なものになりつつあります」と、サプライチェーン管理協会のCEOであるエイブ・エシュケナジ氏は述べ、さらに次のように付け加えた。「残念なことに、AIへの投資額は膨大であるにもかかわらず、まだ十分な投資対効果が得られていないのです。」

ガンジー氏によれば、期待値を再調整したとしても、企業が実験を続け、業務へのAI導入を推進することを妨げることはないという。同氏は、コスト削減効果とこの分野における急速なイノベーションの進展を、その主な要因として挙げている。

バーク氏は、需要計画、予測、意思決定への応用が可能なことから、エージェントベースのAIがサプライチェーン分野において特に注目される技術として台頭しつつあると指摘した。

一方、West Monroeの報告書によると、生成AIはサプライチェーン業界全体にも広がっており、中堅製造業者の91％が何らかの形でこれを利用している。

しかし、サプライチェーンにおいては、こうしたツールの活用やその潜在的なメリットの実現はまだ初期段階にある。

「サプライチェーンを支える業務モデルは、テクノロジーの進化に全く追いついておらず、それが限界点をもたらすことになるだろう」とホン氏は警告した。

ウェスト・モンローのレポートによると、2026年までに、企業はAIを責任を持って拡大することに注力し、実験段階から大規模な実証可能な成果へと移行するために必要なデータベース、従業員のスキル、ガバナンス体制の構築に取り組むことになる。