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デジタルツイン技術が拓くファッションサプライチェーンのサステナビリティと効率化：商品企画担当者が知るべき全体最適戦略

Tags: デジタルツイン, サプライチェーン最適化, サステナビリティ, ファッションテック, 商品企画

はじめに：複雑化するファッションサプライチェーンとデジタルツインの可能性

現代のファッション業界において、サプライチェーンはグローバルに拡大し、かつてないほど複雑化しています。素材調達から製造、物流、販売、そして使用後の回収・リサイクルに至るまで、各工程は多岐にわたるステークホルダーによって構成されており、その全容を把握することは容易ではありません。このような状況下で、環境負荷の低減、労働環境への配慮といったサステナビリティの要請に応えつつ、同時に効率的な生産・供給体制を維持することは、多くのファッション企業にとって喫緊の課題となっています。

そこで近年注目されているのが、デジタルツイン技術の応用です。デジタルツインとは、物理的なシステムやプロセスをデジタル空間に再現し、リアルタイムのデータに基づいてシミュレーションや分析を行う技術を指します。ファッションサプライチェーン全体をデジタルツインとして構築することで、現状の正確な把握、将来予測、さまざまなシナリオでのシミュレーションが可能となり、サステナビリティと効率性の両立に向けた全体最適化のアプローチが開かれます。

商品企画に携わる方々にとって、サプライチェーン全体を俯瞰し、素材選定や製造方法、流通計画が環境負荷やコストにどう影響するかを事前に検証できることは、持続可能な商品開発とビジネス競争力強化の両面で極めて重要になります。本稿では、デジタルツイン技術がファッションサプライチェーンにもたらす変革の可能性について、その仕組み、応用事例、そして導入における実務上の考慮点を含めて解説いたします。

ファッションサプライチェーンにおけるデジタルツインの仕組みと構成要素

ファッションサプライチェーンにおけるデジタルツインは、物理的なサプライチェーン（工場、倉庫、輸送ルート、店舗、素材供給元など）から収集されたリアルタイムデータを基に、そのデジタルコピーを構築します。このデジタルコピーは、さまざまなシミュレーションや分析を行うためのプラットフォームとして機能します。

主要な構成要素は以下の通りです。

これらの要素が連携することで、物理的なサプライチェーンで実際に試すことが難しい複雑なシナリオや、「もしも（What-If）」の分析をデジタル空間で高速かつ低コストで行うことができるようになります。

デジタルツインが拓くサステナビリティと効率化への道筋

デジタルツイン技術は、ファッションサプライチェーンのさまざまな側面において、サステナビリティ向上と効率化に貢献します。

サステナビリティへの貢献

  1. 環境フットプリントの精密な評価と削減:

    • 素材の生産地、輸送方法、製造工程、さらには商品の使用や廃棄に至るまでのライフサイクル全体で発生する炭素排出量、水使用量、廃棄物量などをデジタルツイン上で詳細に追跡・計算できます。
    • 異なる素材調達先や製造プロセスを選択した場合の環境負荷をシミュレーションし、最も負荷の低い選択肢を特定できます。
    • リアルタイムのエネルギー消費データを監視し、無駄なエネルギー使用を特定・削減する施策を立案できます。

  2. 廃棄ロスの最小化:

    • サプライチェーン全体の在庫レベルや需要予測を高い精度でシミュレーションすることで、過剰生産や欠品を防ぎ、製品廃棄のリスクを低減します。
    • 製造工程における端材や不良品の発生状況を追跡し、その削減やアップサイクルへの活用方法を検討できます。

  3. トレーサビリティと倫理的な調達の強化:

    • ブロックチェーンなどの技術と連携し、素材の起源から最終製品、そして使用後までの製品の流れをデジタルツイン上で完全に可視化できます。
    • これにより、違法伐採された森林由来の素材や、劣悪な労働環境で生産された製品をサプライチェーンから排除し、倫理的な調達を保証することが容易になります。

  4. サーキュラーエコノミーの実現支援:

    • 使用済み製品の回収ルート、リサイクルプロセスのキャパシティ、再生素材の供給量などをデジタルツインでモデル化し、効率的な回収・再利用システムを構築・最適化できます。
    • リサイクル素材の使用が、製品品質やコスト、環境負荷にどう影響するかをシミュレーションし、設計段階からのサーキュラリティ考慮を促進します。

効率化への貢献

  1. 生産・在庫計画の最適化:

    • 需要予測データに基づき、複数の工場、倉庫、輸送手段の能力や制約を考慮した最適な生産計画、在庫配置計画をシミュレーションし、全体のスループットを最大化できます。
    • 予期せぬトラブル（例：自然災害、工場での機械故障）が発生した場合の影響を即座にシミュレーションし、迅速な代替計画を策定できます。

  2. 輸送・物流の効率化:

    • 複数の輸送モード、ルート、スケジュールをシミュレーションし、コスト、時間、環境負荷（例：燃料消費によるCO2排出量）のバランスが取れた最適な物流計画を立案できます。
    • リアルタイムの交通情報や天候データを反映し、輸送中の遅延リスクを予測・回避する対策を講じられます。

  3. コスト削減と意思決定の迅速化:

    • サプライチェーン全体におけるコスト構造を可視化し、どの工程にコスト削減の余地があるかを特定できます。
    • シミュレーションによる事前検証により、高価な物理的なテストやパイロット生産を減らし、開発コストを抑制できます。
    • データに基づいた迅速かつ精度の高い意思決定が可能となり、市場の変化やトレンドへの対応スピードが向上します。

商品企画担当者にとってのデジタルツイン活用と実務上の考慮点

商品企画担当者は、デジタルツインをサステナブルな商品開発とビジネス戦略策定のための強力なツールとして活用できます。

活用例

導入・活用における考慮点

デジタルツインの構築と活用は、多大なメリットをもたらす一方で、いくつかの実務上の課題も存在します。

  1. データ統合と標準化: サプライチェーン上の多様なシステムやステークホルダーからデータを収集し、統一された形式で統合する必要があります。データの正確性や粒度（きめ細かさ）を確保するためのデータガバナンス体制の構築が不可欠です。
  2. 初期投資と運用コスト: 高度なデータ収集インフラ、モデリングソフトウェア、シミュレーションエンジン、そして専門人材の確保には相応の初期投資が必要です。また、システムを維持・運用していくためのランニングコストも考慮する必要があります。
  3. 組織内の連携とスキル: サプライチェーン全体をデジタルツインとして扱うには、商品企画、生産、物流、販売、IT部門といった組織内の壁を越えた連携が不可欠です。また、デジタルツインのモデル構築や分析結果の解釈には、一定の技術スキルやデータリテラシーが求められます。
  4. 複雑性の管理: サプライチェーンの要素が増えれば増えるほど、デジタルツインのモデルは複雑になります。過度に複雑なモデルは構築・運用が難しくなるため、目的（例：特定の環境負荷指標の改善、納期遵守率の向上）に応じた適切な範囲と詳細度でモデルを構築することが重要です。

これらの課題に対し、段階的な導入（例：特定の製品ラインやサプライチェーンの一部から開始）や、外部のデジタルツイン構築・運用サービスを活用するといったアプローチが考えられます。

まとめ：デジタルツインが描くファッションサプライチェーンの未来

デジタルツイン技術は、ファッションサプライチェーンのブラックボックス化しがちな部分を可視化し、サステナビリティと効率性という相反しがちな目標を両立させるための強力な手段を提供します。素材の選択から製造、流通、そして使用後までの製品ライフサイクル全体をデジタル空間で再現し、精密なシミュレーションと分析を行うことで、より環境負荷の低い、かつ経済合理性の高い意思決定が可能となります。

商品企画担当者にとって、デジタルツインは単なる技術トレンドではなく、持続可能な素材開発、効率的な生産計画、リスク管理、そしてサーキュラーエコノミーへの移行を戦略的に推進するための重要な基盤となり得ます。導入にはデータの整備や組織内の連携といった課題も伴いますが、その可能性は大きく、ファッション業界の未来を形作る技術として、今後さらにその重要性を増していくと考えられます。自社のサプライチェーンにおけるデジタルツイン活用の可能性について、検討を進める価値は十分にあります。