Forum スポンサーリンク 2026.05.16 MenuForum NavigationForumMembersActivityLoginRegisterForum breadcrumbs - You are here:ForumShareKnowledge: ClaudeCodeSCMPost ReplyPost Reply: SCM <blockquote><div class="quotetitle">Quote from Guest on 2026-10-02, 07:30</div>添付ExcelのA列（日付）・C列（活動内容）、2026年1月13日〜9月8日の32週分を見た限り、職務特性はかなり明確です。 結論から言うと、**「データを集める人」よりも、「複数の情報をつなぎ、変化やリスクを早期発見し、経営・事業部門の意思決定につなげる人」**として評価するのが適切です。 またサプライチェーン領域に配置する場合、購買実務や物流オペレーションそのものより、**Supply Chain Risk Management／供給途絶予兆検知・経営判断支援**にかなり適性があると考えます。 ### 1. 32週の活動から見える職務特性 私の分類では、活動記録32週のうち、以下のテーマが継続的に出ています。なお複数テーマに重複分類しています。 | 特性 | 該当週 | 評価 | |---|---:|---| | BI・データ分析 | 32/32週 | **非常に強い** | | 経営層・経営会議対応 | 31/32週 | **非常に強い** | | 仕組化・定常運営 | 30/32週 | **非常に強い** | | リスク・予兆把握 | 26/32週 | **強い** | | 営業管理・予実・案件分析 | 25/32週 | **強い** | | 部門横断調整 | 21/32週 | **強い** | | 外部環境・市場調査 | 17/32週 | **強い** | 例えば、単なる売上集計ではなく、1〜3月には「蓋然性」「前倒し候補」「期ずれ」「商談変化」、3月には「イラン問題の注力業界への影響」「予兆検知」、5〜7月にはPMI・TDB・日銀短観と顧客・売上・案件を関連づけ、8月には熊本地震BCP、競合、OT市場、9月には海外PMI・失注・競合・M&A・アカウントプランまで対象が広がっています。 これはかなり特徴的です。 --- ## 2. 強み ### ① 「異なるデータをつなぐ力」が最も強い 一番の強みです。 Salesforce、見込明細、Tableau、SPEEDA、SanSan、外部統計、PMI、TDB、日銀短観など、**データソースが違う情報を共通の経営課題に結びつける仕事**が非常に多い。 例えば、 **外部環境 → 業界 → 顧客 → 商談 → 売上 → 経営への影響** という一連の流れを扱っています。 一般的なBI担当者は「社内数字の可視化」で終わりやすいですが、活動記録を見る限り、そこから一段上の**Business Intelligence / Management Intelligence**に近い仕事になっています。 ### ② 「変化を見る」能力が強い 絶対値よりも、 - 前週から何が変わったか - ランクがどう変化したか - Q3→Q4へ何がずれたか - 更新率がどう動いたか - 計画と実績にどんな差が出たか - 顧客・市場環境がどう変化したか を見る仕事が繰り返されています。 これはサプライチェーンリスク管理でも非常に重要です。 **正常値を集計する能力ではなく、異常・変化・兆候を探す能力**と言えます。 ### ③ 経営層が必要とする「粒度」に落とす力 32週中31週で経営層・経営会議関連の活動が確認できます。 そのため、 > 詳細データをそのまま見せるのではなく、経営が判断できる単位へ整理する という経験がかなり蓄積されています。 これは一般的なデータアナリストとの差別化ポイントです。 ### ④ 部門横断で情報を取りに行ける 営業、技術、プロモーション、IT、海外子会社、経営層などとの接点があります。 サプライチェーンでは、 購買だけ 物流だけ 生産だけ を見ても供給途絶は防げません。 この**部門横断型の仕事の進め方**はかなり相性があります。 ### ⑤ 「仕組みにする」志向がある 単発分析だけではなく、 - Tableau - マスターデータベース - Salesforce - 100DP - NTA - WBS - 手順マニュアル - データクレンジング - SanSanとの突合 - コンタクトリストの仕組化 などが繰り返し出ています。 つまり、 **調べて報告して終了** ではなく、 **次回から継続的に観測できる状態にする** 方向性を持っています。 これもSupply Chain Risk Managementでは非常に重要です。 --- # 3. 一方で弱み・注意点 ここは「能力が低い」という意味ではなく、**現在の活動記録から人事が懸念しそうなポイント**です。 ### ① 分析・支援業務が多く、「自分が事業KPIを持って実行した成果」が見えにくい 最大の課題です。 活動記録には、 「調査」 「集計」 「資料作成」 「確認」 「データ出力」 「対応」 が多くあります。 一方、 > 自分の判断によって○億円改善した > リスクを○件回避した > 営業活動を変えて受注率が○ポイント改善した という**Outcomeの記録が少ない**。 人事査定では、ここを補強した方がよいです。 例えば、 > 「期ずれ分析を実施」 では弱く、 > 「期ずれを早期可視化し、経営会議で○億円のQ3売上リスクを認識可能にした」 と評価すべきです。 --- ### ② スポット対応が多すぎる 「役員向け逐次対応」がかなり多いです。 これは信頼されている証拠である一方、 **優秀な分析者に仕事が集中している状態** にも見えます。 このままだと、 > 難しい依頼を素早く処理する人 でキャリアが固定される可能性があります。 今後は、 **分析担当 → 分析機能を設計・統括する責任者** へ役割を変える方がよいと思います。 --- ### ③ サプライチェーンの「実オペレーション経験」は活動記録からは確認できない SCM配置を考える場合、ここは重要です。 現在の活動からは、 - 購買 - 発注 - 在庫 - 生産計画 - S&OP - 物流 - リードタイム管理 - サプライヤー交渉 - 調達契約 - 品質管理 を直接担当してきた証拠はほとんどありません。 したがって、いきなり **「工場のSupply Chain Manager」** として全オペレーションを管理させるより、 **Supply Chain Risk / Intelligence / Planning** から入る方が能力を活かせる配置です。 --- # 4. 人事査定で見ると、どんな人材か 5段階で活動記録から暫定評価すると、私はこう評価します。 | 能力 | 評価 | コメント | |---|---:|---| | データ分析 | **5** | Tableau/SF/外部データを継続的に活用 | | 課題発見 | **5** | 期ずれ・予兆・競合・市場変化を追跡 | | 経営視点 | **5** | 経営層向け案件が極めて多い | | 情報統合 | **5** | 社内外・複数システムを横断 | | 部門横断調整 | **4** | 営業・技術・海外・プロモなどを横断 | | 仕組化 | **4** | Tableau、DB、WBS、手順化実績あり | | 戦略企画 | **4** | 3C、市場、顧客、事業計画への関与あり | | 実行責任・事業KPI所有 | **3** | 活動記録上、成果責任が見えにくい | | SCM実務 | **2〜3** | 調達・在庫・生産管理経験は記録から確認できない | | リスクマネジメント | **4〜5** | 予兆検知型の仕事との親和性が高い | したがって人事配置としては、**「分析の専門家」で終わらせるのは少しもったいない**と思います。 --- # 5. 向いている業務 特に適性が高い順に整理すると、次の系統です。 **経営企画・経営管理** → KPI、事業計画、予実、経営会議、事業ポートフォリオ分析。 **Business Intelligence / Decision Intelligence** → 経営・営業・市場データを統合した意思決定支援。 **Revenue Operations / Sales Operations** → Salesforce、案件、Pipeline、Forecast、期ずれ、営業生産性管理。 **Strategic Intelligence / Market Intelligence** → PMI・競合・市場・顧客中計などから事業への影響を分析。 **Supply Chain Risk Management** → 今回特に可能性がある新領域。 **全社データ戦略・Data Governance** → Salesforce/Tableau/マスターDBなどの統合設計。 **Transformation PMO** → 部門横断施策の進捗・KPI・リスク・経営報告を統括。 特にキャリアとしては、 > **「経営企画 × データ × リスクマネジメント」** が一番特徴を活かせる組み合わせです。 --- # 6. サプライチェーンマネージャーなら、何に貢献できるか ここはかなり面白い配置だと思います。 ただし、一般的な「調達・物流管理型SCM」ではなく、 ## **Supply Chain Risk Manager / Supply Chain Intelligence Manager** として考えると非常に相性があります。 特に**供給途絶を起こさないための予兆検知**です。 現在行っている仕事を置き換えるだけでも、 **現在** PMI → 市場・売上への影響 Salesforce → 期ずれ 案件ランク → 売上リスク 競合情報 → 受注リスク を、 **SCM** PMI → 生産・調達リスク サプライヤーデータ → 供給途絶リスク 在庫 → 欠品リスク Lead Time → 納期遅延リスク 地政学・災害 → 拠点停止リスク に変えられます。 思考方法そのものはかなり近いです。 --- # 7. 特に作れると思う仕組み SCMに配置された場合、最も価値を出せるのは例えば**「供給途絶Early Warning Dashboard」**です。 サプライヤーごとに、 | リスク指標 | 見るもの | |---|---| | 財務 | 売上、利益、キャッシュ、信用情報 | | 調達 | Lead Time、納期遵守率、欠品 | | 在庫 | 安全在庫、在庫日数 | | 集中度 | Single Source率 | | 地理 | 工場・港・物流拠点 | | 外部環境 | PMI、災害、地政学、為替 | | 品質 | 不良率、返品、品質事故 | | 契約 | 代替可否、契約期限 | | 事業影響 | その部品が止まった場合の売上影響 | を統合します。 そして単なる赤黄緑ではなく、 > **発生確率 × 影響額 × 復旧期間** で優先順位を出す。 ここは、これまで行ってきた**「案件ランク × 金額 × 売上時期」分析のSCM版**と考えると分かりやすいです。 --- # 8. 特に強みが発揮されるのは「Tier2/Tier3リスク」 供給途絶で難しいのは、直接取引しているTier1ではなく、その先です。 例えば、 **自社 ↓ Tier1部品メーカー ↓ Tier2素材メーカー ↓ Tier3原材料** まで見ないと、本当のSingle Point of Failureが見えません。 これはまさに、これまで行ってきた > 顧客―商談―商品―業界―外部環境 を横につなぐ分析と似ています。 したがって、 > **「どのサプライヤーが危ないか」ではなく、「どこが止まると、自社のどの製品・顧客・売上が止まるか」まで可視化する** 役割で強みが出ると思います。 --- # 9. 人事に説明するなら、このような配置が最も適切 私なら今回の活動実績から、配置案を次のように整理します。 **第一候補** > **経営企画／Business Intelligence責任者** > 社内外データを統合し、経営リスク・業績変動の予兆を可視化する。 **第二候補** > **Supply Chain Risk / Intelligence Manager** > サプライヤー、在庫、外部環境、地政学情報を統合し、供給途絶を予兆検知する。 **第三候補** > **Revenue Operations / Sales Planning Manager** > Salesforceを中心にForecast、Pipeline、期ずれ、顧客戦略を統括する。 逆に、現時点の記録だけなら、**購買交渉中心の調達責任者、倉庫・物流現場責任者、生産管理責任者に直接配置するより、SCMの分析・リスク・企画側から入る方が適性を活かせる**と判断します。 ### 最終的な人物像 この32週から見える強みを一言で表すなら、 > **「散在する社内外データから変化の兆候を発見し、経営が行動できる情報へ変換する能力」** です。 そしてサプライチェーン領域に置き換えると、 > **「供給途絶が発生してから対応する人」ではなく、「発生する前に兆候を見つけ、影響範囲と優先順位を示して経営を動かす人」** という役割が最も適していると考えます。 特に、これまでの**PMI・外部環境調査、予兆検知、期ずれ分析、Salesforce/Tableau、顧客・商品・業界の紐付け**は、Supply Chain Risk Managementへかなり直接的に転用できます。人事査定でも「データ分析能力」だけではなく、**「経営リスクの早期発見・意思決定支援能力」**として評価軸を一段上げて記述した方が、実際の活動内容に合っています。</blockquote><br> Cancel
