Databricksで実現する！ スケーラブルなサプライチェーン・ストレステストの最前線

はじめに

近年の貿易戦争では、各国政府が報復関税や輸出入制限などを通じて、商取引を“武器化”する動きが加速しました。この影響はサプライチェーン全体に波及し、企業は調達先の見直し、生産の国内回帰、重要資材の備蓄といった対応を迫られました。こうした措置はリードタイムを延ばし、従来のリーンでジャストインタイムな運用体制を揺るがせています。

各回避策にはコストが伴います。原材料価格の上昇、物流費の増加、過剰在庫による運転資金の圧迫。結果として、利益率は圧縮され、キャッシュフローの変動性が高まり、バランスシート上のリスクも増大しています。

この貿易戦争は、グローバルサプライチェーンにとって想定外の一度きりの出来事だったのでしょうか？
確かに内容は特異でしたが、混乱の規模としては決して前例のないものではありません。わずか数年の間に、COVID-19パンデミック、2021年のスエズ運河封鎖、そして現在も続くロシア・ウクライナ戦争など、1年おきに大規模なショックが世界のサプライチェーンを直撃しました。これらは予測困難でありながら、甚大な影響を与えてきました。

では、こうした破壊的な出来事に備えるには何ができるでしょうか？
土壇場で慌てて対応するのではなく、事前にインテリジェントな判断を下し、能動的な対策を取ることはできないでしょうか？

MITのデビッド・シムチ＝レビ教授による有名な論文では、この課題に対する説得力あるデータ駆動型のアプローチが紹介されています。その中心にあるのが「デジタルツイン」の構築です。これは、サプライチェーン上の各拠点や施設をノードとして、資材の流れをエッジとして表現したグラフベースのモデルです。
このネットワークに対してさまざまな障害シナリオを適用し、その反応を測定することで、影響度を評価し、見えない脆弱性を洗い出し、冗長な投資箇所を特定することができます。

この手法は「ストレステスト」として広く業界に採用されており、例えばFord Motor Companyはこのアプローチを自社のオペレーションとサプライネットワーク全体に適用しました。同社のネットワークには、4,400以上の一次サプライヤー拠点、数十万にのぼる下位サプライヤー、50以上のフォード所有施設、13万点を超える部品、年間800億ドル超の外部調達が含まれています。

その分析から、サプライヤー拠点の約61%は仮に障害が起きても利益への影響はなく、逆に約2%が大きな利益損失を引き起こす可能性があることが明らかになりました。
この洞察は、同社のサプライチェーンリスク管理のアプローチを根本から見直すきっかけとなりました。

このブログの後半では、こうしたソリューションをDatabricks上でどのように実装・分析するかを高レベルで紹介します。
必要なノートブックはオープンソースとして、こちらのリンクから利用できます。

Databricksによるサプライチェーンネットワークのストレステスト

私たちがグローバル小売企業や消費財メーカーで働いており、サプライチェーンのレジリエンス（回復力）を強化する任務を担っていると想像してみてください。
ここでいうレジリエンスの強化とは、将来の破壊的な事象が発生した際にも、可能な限り顧客の需要に応えられるようにサプライチェーンネットワークを整備することを意味します。

そのためには、障害が発生した場合に大きな損害を引き起こしうる脆弱な拠点や施設を特定し、関連するリスクを軽減するための投資戦略を見直す必要があります。
同時に、ハイリスクな場所を特定することで、逆にローリスクな場所も明確になり、過剰投資が見つかれば、リスクのバランスを取る方向へ資源を再配分したり、不要なコストを削減したりすることが可能になります。

目標達成への第一歩は、自社のサプライチェーンネットワークの「デジタルツイン（Digital Twin）」を構築することです。
このモデルでは、サプライヤー拠点、生産施設、倉庫、配送センターなどをグラフ構造のノードとして表現し、それらの間をつなぐエッジが資材の流れを示します。

このモデルの構築には、在庫レベル、生産能力、部品表（BOM）、製品需要といった業務データが必要です。
これらのデータを入力として、利益やコストといった指標の最適化を目的とした線形最適化プログラムに適用することで、目的に沿った最適なネットワーク構成を導き出すことができます。
このアプローチにより、どのサブサプライヤーからどれだけ資材を調達し、それをどこへ輸送し、どのように生産拠点を通じて流すべきかを判断でき、企業では広くこのサプライチェーン最適化手法が活用されています。

そしてストレステストはこの先のステップであり、ここでは TTR（Time to Recover：復旧にかかる時間） や TTS（Time to Survive：耐えられる時間） といった概念が導入されます。

TTR（Time-to-Recover：復旧にかかる時間）

TTRは、サプライチェーンネットワークの重要な入力情報のひとつです。
これは、障害が発生したノード（またはノード群）が、通常の状態に復旧するまでにかかる時間を示します。
たとえば、あるサプライヤーの生産拠点で火災が発生し、稼働不能になった場合、TTRはその拠点が元の供給能力を回復するまでに要する時間を表します。
TTRの値は、通常はサプライヤーから直接提供されるか、社内の評価によって算出されます。

TTRが決まったら、いよいよ破壊的シナリオのシミュレーションに入ります。
これは内部的には、障害の影響を受けたノード（またはノード群）をネットワークから除外したり、その供給能力を制限したりして、その状態下でネットワーク全体の利益最大化またはコスト最小化を再最適化させるという処理です。

その後、新しい構成下での**利益損失（またはコスト増）**を算出し、TTRの期間にわたる累積影響を評価します。
この計算によって、特定の障害シナリオがもたらす経済的インパクトを定量的に見積もることができます。

このプロセスを、Databricks の分散コンピューティング機能を活用して数千のシナリオに対して並列に繰り返し実行します。

以下は、200種類の最終製品を生産し、Tier1サプライヤー500社、Tier2サプライヤー1,000社から資材を調達している多階層ネットワークに対して行った分析例です。
業務データは現実的な制約条件のもとランダムに生成され、破壊的シナリオとしては、各サプライヤーノードをグラフから個別に除外し、TTRをランダムに割り当てました。

下の散布図では、縦軸にリスク軽減のためにサプライヤー拠点へ投じているコスト（投資額）、横軸にノード障害時に発生する利益損失額を示しています。
この可視化により、次のような領域を素早く特定することができます：

• リスクのわりに投資が不十分な領域（赤枠）

• リスクのわりに過剰投資している領域（緑枠）

これらの領域はいずれも、投資戦略を見直して最適化するチャンスを示しています。
リスク耐性を高める方向か、または不要なコストを削減する方向か、その目的に応じて対応を検討することができます。

TTS（Time-to-Survive：耐えられる時間）

TTSは、ノードの障害リスクに対して別の視点からの評価を提供します。
TTR（復旧までの時間）とは異なり、**TTSは入力ではなく出力、すなわち「意思決定変数」**です。

ノード（またはノード群）が障害の影響を受けた際、TTSは再構成されたネットワークが顧客需要を損なうことなく供給を継続できる期間を示します。
TTRがTTSを大きく上回るとき、リスクが顕在化しやすくなります。

以下は、先ほどと同じネットワークに対して実施した別の分析例です。
このヒストグラムは、各ノードにおける TTR − TTS の差の分布を示しています。

• **TTR − TTS が負の値（TTRのほうが短い）**の場合、そのノードは通常リスクが低いと見なされます（TTRの値が正確であることが前提）。

• 一方で、**TTR − TTS が正の値（復旧にかかる時間のほうが長い）**のノードは、特に差が大きい場合、財務的損失を被るリスクが高いといえます。

ネットワークのレジリエンスを高めるには、次のような対応策が考えられます：

• サプライヤーとの契約条件の見直しによって TTRを短縮する

• 在庫バッファを増やすことでTTSを延長する

• 調達戦略を見直し、供給元の多様化を図る

これらの施策によって、障害発生時の影響を最小限に抑えることが可能になります。

TTRとTTSの分析を組み合わせることで、サプライチェーンネットワークのレジリエンス（回復力）について、より深い理解を得ることができます。
この分析は、年間または四半期ごとといった戦略的なサイクルで実施して調達判断に活用することも、週次・日次といった戦術的な観点で実行し、ネットワーク全体のリスク変動を継続的にモニタリングすることも可能です。
その結果、柔軟かつ安定したサプライチェーン運営を支援することができます。

上記のネットワーク（ノード数1,700）に対して、TTRとTTSの分析を軽量な4ノードクラスタで実行した場合、処理時間はそれぞれ5分と40分で完了し、クラウド利用コストは10ドル未満でした。
この結果から、本ソリューションが非常に高速かつコスト効率に優れていることがわかります。

ただし、サプライチェーンの複雑性が高まるにつれて（変動性の増加、相互依存性、イレギュラーケースの増加など）、より高い信頼性を維持するには、さらに多くの計算リソースやシミュレーションの実行が必要になる可能性があります。

Databricks を選ぶ理由

あらゆるデータ駆動型ソリューションは、入力データの質と網羅性に依存しています。これはストレステストも例外ではありません。
企業は、サプライヤーや下位サプライヤーから、部品表（BOM）、在庫情報、生産能力、需要、TTR（復旧時間）などの高品質な業務データを取得・整備する必要があります。
このようなデータの収集とキュレーションは、決して容易ではありません。

さらに、ストレステストのフレームワークを構築するには、自社固有の業務要件を反映しつつ、柔軟で透明性の高い仕組みを構築できる環境が求められます。そのためには、LP（線形計画）ソルバーやモデリングフレームワークなど、幅広いオープンソースおよびサードパーティ製ツールへのアクセスと、最適な組み合わせの選定能力が必要です。

そして最後に、ストレステストの有効性はどれだけ多様な障害シナリオをカバーできるかにかかっています。こうした大規模なシミュレーションを実行するには、非常にスケーラブルなコンピューティングリソースが必要になります。

Databricks は、こうしたソリューションを構築するための理想的なプラットフォームです。
その理由はいくつもありますが、特に重要な点は次のとおりです：

Delta Sharing

レジリエントなサプライチェーンソリューションの構築には、最新の業務データへのアクセスが不可欠です。
Delta Sharing は、Databricksを使っていない相手先ともデータ連携が可能な強力なデータ共有機能であり、企業とサプライヤー間のシームレスなデータ交換を実現します。

データがDatabricks上に揃えば、ビジネスアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト、統計家、マネージャーなどが1つのプラットフォーム上で連携し、インテリジェントな意思決定を進めることが可能になります。

オープンスタンダードの活用

Databricksは、幅広いオープンソースやサードパーティ製テクノロジーとシームレスに統合できるため、ユーザーは慣れ親しんだツールやライブラリをほぼそのまま活用できます。
これにより、業務要件に即した柔軟な問題定義とモデリングが可能になります。

オープンソースツールは内部処理の透明性が高く、監査性・検証・継続的改善にも有利です。一方、プロプライエタリ（商用）ツールは高いパフォーマンスを提供することがあります。Databricksでは、目的に応じて自由にツールを選択できます。

スケーラビリティ

ノード数が数千に及ぶネットワークで最適化問題を解くには、高い計算能力が求められます。
ストレステストでは、戦略的（年次・四半期）な計画でも、戦術的（週次・日次）な対応でも、数万件の障害シナリオに対するシミュレーションを実行する必要があります。これには、高スケーラビリティなプラットフォームが不可欠です。

Databricksはこの領域に非常に強く、水平スケーリングにより複雑なワークロードも効率的に処理できます。また、Ray や Spark などの分散コンピューティングフレームワークとの統合も強力であり、柔軟で高性能な実行基盤を提供します。

まとめ

グローバルな供給チェーンは、ネットワークの脆弱性に対する可視性が不足しており、どの供給者のサイトや施設が破壊時に最も大きなダメージを引き起こすかを予測するのが難しく、これが反応的な危機管理につながっています。この記事では、運用データを活用して供給チェーンネットワークのデジタルツインを構築し、Databricksのスケーラブルなプラットフォーム上で数千の破壊シナリオに対するストレステストシミュレーションを実行するアプローチを紹介しました。これにより、回復までの時間（TTR）と生存までの時間（TTS）の指標を評価します。この方法により、企業は高影響力で脆弱なノードを特定し、リスク軽減投資を最適化することができます。これは、フォードが供給者サイトの一部だけが利益に大きな影響を与えることを発見したのと同様で、低リスク領域への過剰投資を避けることができます。結果として、利益率が維持され、供給チェーンのコストが削減されます。

Databricksは、スケーラブルなアーキテクチャ、リアルタイムのデータ交換のためのDelta Sharing、オープンソースおよびサードパーティのツールとのシームレスな統合により、透明で柔軟で効率的でコスト効果の高いサプライチェーンモデリングに最適です。ノートブックをダウンロードして、Databricksでの大規模なサプライチェーンネットワークのストレステストの実装方法を探索してください。