- 供給リスクを「生産終了」「単一供給源」「リードタイム」の3種類に分け、それぞれに必要なデータとルールを設計する。
- アラートは、当たった割合（精度）・拾えた割合（再現率）・どれだけ早く拾えたかと、確認にかかる工数と見逃しの費用で評価する。
- 仕組みが決めるのは「だれに何を確認してもらうか」まで。最終購入・代替・設計変更の判断は人が行い、その分担を文書にする。
1. なぜ仕組みが要るのか：お金と時間の構造
通商白書2023年版は、海外に関係会社をもつ企業へのアンケート（2023年2〜3月、有効回答621社）で、サプライチェーンの途絶を経験した割合が製造業で約4割、非製造業で約2割だったと分析しています。一方、2025年版ものづくり白書の概要では、経済安全保障の取組を実施していない製造事業者が約6割、リスク分析で意識しているサプライチェーンの範囲が直接の取引先から2〜3社先までにとどまる事業者が9割強とされ、自社の事業リスクの把握やリスク評価の手法が課題に挙がっています。
時間の制約もあります。電子部品の生産終了の通知について、部品メーカーの公表方針（例：Altera）では、JEDEC・IPC・ECIAの共同規格J-STD-048の最低条件に沿って、通知から最終購入まで6か月、最終出荷まで12か月を置くと説明されています（規格の原文と、2025年12月の改訂版での変更有無は未確認）。代替部品の評価と認定に半年以上かかる場合、通知を拾うのが数週間遅れるだけで、代替の選択肢が消えて最終購入（LTB）しか残らなくなります。最終購入は、購入代金の先払い・保管・余った分の廃棄の費用を伴います（米メリーランド大学CALCEの研究は、最終購入の費用を購入・在庫・廃棄・不足時のペナルティの合計として最適化しています）。
切替や最終購入の判断そのものは代替部品の切替判断の記事で扱います。この記事は、その判断を早く始めるための検知に絞ります。
2. 現状診断：何を検知したいかを3種類に分ける
| リスク | 典型的な兆し | 必要なデータ | 検知が遅れたときの損失 |
|---|---|---|---|
| 生産終了（EOL） | 部品メーカーの生産終了通知、新規設計非推奨の表示 | メーカーの通知、部品のライフサイクル状態、BOM（どの製品で使うか） | 代替の評価が間に合わず最終購入に、または欠品 |
| 単一供給源 | 代替の効く仕入先・部品が登録されていない | 部品と仕入先の対応表、承認済み代替部品の一覧、年間使用額 | 仕入先の事故・値上げ時に交渉余地がない |
| リードタイム | 実績の納期が見積より延びる、流通在庫が減る | 発注と入荷の実績、在庫、所要量、流通在庫の情報 | 緊急手配の割増、ライン停止 |
最初にやるのは、BOMの全部品にこの3つの観点で印を付ける棚卸しです。部品の生産終了を管理する国際規格IEC 62402:2019（Obsolescence management）も、方針・体制・計画・設計段階での低減・対応方法の選択・成果の測定を管理の要素として挙げており、検知はその一部にすぎません。
3. データの設計：どこから何を集めるか
- 自社のデータ：BOM（部品と製品の対応、有効日）、品目マスタ、仕入先と承認済み代替部品、発注・入荷の実績、在庫、所要量。品目コードと部品メーカーの型番の対応が取れていないと、通知を受けても影響範囲が分かりません。
- 部品メーカーの通知：生産終了の通知（PDN）や変更の通知（PCN）。メールで担当者個人に届くと埋もれるため、受け口を共有の窓口にして記録します。
- 部品情報サービス：たとえばSiemensは、Supplyframeのデータを使ったPCB設計向けの機能で、80以上の供給者の価格・在庫・規制対応・ライフサイクルの情報を設計画面に表示し、部品単位とBOM単位でリスクを示すと説明しています（製品説明。導入企業の実績ではありません）。
データの前提として、品目マスタとBOMが基幹システムで整っていることが要ります。IBMが公表している事例では、神戸製鋼所の全社ERP基盤への刷新で、SAP標準機能の利用率が6%から82%になったとされています（ベンダー公表値で第三者の評価はなく、稼働の段階と対象範囲は原文での確認が必要です。調達の供給リスク検知を対象とした事例でもありません）。検知の仕組みを作る前に、品目コードの重複や型番の表記揺れを直す作業が大きくなることは多く、計画に入れておきます。
4. ルールの設計（例）
| ルール | 条件（例） | アラートの宛先 | 人が判断すること |
|---|---|---|---|
| R1 生産終了 | ライフサイクル状態が「生産終了予告」「新規設計非推奨」に変わった | 部品技術・調達 | 最終購入・代替・設計変更のどれを検討するか |
| R2 期限接近 | 最終注文期限まで180日未満で、代替候補の評価が始まっていない | 調達責任者 | 最終購入の数量の検討開始 |
| R3 単一供給源 | 承認済みの代替がなく、年間使用額が上位20% | 調達企画 | 二社化の優先順位 |
| R4 納期の延び | 直近3回の入荷の納期が見積より30%以上長い | バイヤー | 仕入先への確認、発注の前倒し |
| R5 在庫不足 | 在庫で賄える日数がリードタイムを下回る | 生産管理・バイヤー | 緊急手配の要否 |
条件の数値は説明用の例です【架空例】。自社の評価期間・リードタイムに合わせて決めます。
研究では、過去の生産終了の記録から部品の「調達可能な期間」を予測する方法も提案されています（CALCEのデータマイニングによる生産終了予測の研究など）。ただし予測は、上のような事実にもとづくルールを置いた後に、早く拾うための追加として検討します。まず業務担当者が理由を説明できるルールで基準線を作ります。
5. 評価：アラートの精度・見逃し・確認工数
| 指標 | 意味 |
|---|---|
| 精度 | 出したアラートのうち、実際に対応が必要だった割合 |
| 再現率 | 実際に起きた供給問題のうち、事前にアラートが出ていた割合 |
| 先行日数 | アラートから最終注文期限（または欠品）までの日数。短いと拾っても間に合わない |
| 確認工数 | アラート1件を確認する時間×件数。担当者が確認できる上限と比べる |
計算例：1年分のアラート設定を比べる【架空例】
以下は説明用の架空の数字です。1年に実際に起きた供給問題は36件。確認1件2時間×6,000円＝12,000円、見逃し1件の損失（緊急手配の割増・段取り替え）800,000円。担当者が確認に使える時間は年300時間（＝150件）まで。
| 設定 | アラート | うち要対応 | 精度 | 再現率 | 確認費用 | 見逃しの損失 | 合計 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| B：絞る | 60件 | 24件 | 40.0% | 66.7% | 720,000円 | 9,600,000円 | 10,320,000円 |
| A：標準 | 120件 | 30件 | 25.0% | 83.3% | 1,440,000円 | 4,800,000円 | 6,240,000円 |
| C：広げる | 300件 | 33件 | 11.0% | 91.7% | 3,600,000円 | 2,400,000円 | 6,000,000円 |
計算：B＝60×12,000＋（36−24）×800,000。A＝120×12,000＋6×800,000。C＝300×12,000＋3×800,000。
計算上はCが最も安く見えますが、300件は確認の上限150件を超えます。上限を超えたアラートは読まれなくなり、実際の再現率は表の値を大きく下回ります。この例では、Aを採用し、確認の上限の中で精度を上げる（R3の対象を使用額上位に絞る等）か、確認の人員を増やすかを事業責任者が決めます。精度だけを上げて見逃しを増やすBは、損失が最も大きくなります。
6. 運用と人の判断との分担
| 役割 | 決めること | 決めないこと |
|---|---|---|
| 調達データ・システム担当 | データの取り込み、ルールの実装、精度の集計、変更の記録 | 最終購入の数量、代替の採否 |
| バイヤー・調達企画 | アラートの確認、仕入先への確認、二社化の進め方 | 部品の互換性 |
| 部品技術・部品評価 | 代替候補の選定と評価計画 | 購入条件 |
| 調達責任者・事業責任者 | ルールの条件と確認の上限、最終購入・設計変更の承認 | 個別アラートの確認作業 |
- 月次：アラート件数・要対応・見逃しを集計し、ルールの条件を見直す。見逃した問題は「どのデータがあれば拾えたか」を記録する。
- ルールの変更：条件を変えたら、変更者・理由・承認者・日付を残す。過去1年分のデータに新しい条件を当てて件数を試算してから変える。
- 四半期：単一供給源の一覧と二社化の進み具合、最終購入した在庫の残りを報告する。
7. 合成データでの演習と成果物の評価基準
実在の部品・仕入先・発注データは使いません。表計算で次の合成データを作ります。
- データを作る：部品200点、製品5種のBOM、各部品の仕入先数・年間使用額・見積リードタイム・直近3回の入荷実績・在庫・ライフサイクル状態を乱数で作る。1年の間に「生産終了の通知」「納期の延び」を何件か起こし、その日付を正解として別表に置く。
- ルールを書く：4節のR1〜R5を自分の条件で実装する。
- 評価する：精度・再現率・先行日数・確認工数を出す。
- 条件を変えて比べる：5節のように3つの設定で費用を比べ、確認の上限を超えないか確かめる。
- 報告を書く：A4で2枚。推奨の設定、前提、限界、人が判断することの一覧。
| 観点 | 合格の目安 | よくある不合格 |
|---|---|---|
| データ | 合成データのみ。作り方を再現できる | 勤務先の実データ・仕入先名 |
| 指標 | 精度・再現率・先行日数・確認工数を出す | アラート件数だけ |
| 費用 | 確認費用と見逃しの損失の前提を表にする | 費用に触れない |
| 運用の上限 | 確認できる件数の上限と照らす | 件数が多いほど安全とする |
| 責任分界 | 仕組みが決めないことを明記 | 「システムが最終購入を判断する」 |
8. よくある失敗と注意点
- 通知が担当者個人に届く：異動・退職で通知が埋もれます。受け口を共有の窓口にします。
- 品目と型番の対応が取れていない：通知を受けても影響する製品が分からず、確認に時間がかかります。
- アラートを増やしすぎる：確認の上限を超えると、重要なアラートも読まれなくなります。
- 予測から作り始める：説明できる基準線のルールがないと、予測の良し悪しを判断できません。
- サービスの説明を実績と取り違える：部品情報サービスの機能説明は、自社での精度を保証しません。自社のデータで評価します。
9. 関連する記事
出典（2026年10月12日確認）
- 経済産業省「通商白書2023年版」第II部第1章第1節
- 経済産業省・厚生労働省・文部科学省「2025年版ものづくり白書」概要（2025年5月）
- 同 本文 第1部第4章第3節「経済安全保障を踏まえた製造事業者の持続的成長」
- JEDEC「J-STD-048: Notification Standard for Product Discontinuance」
- Altera「Product Change Notification」（部品メーカーの方針・製品説明）
- IEC「IEC 62402:2019 Obsolescence management」
- CALCE「Lifetime Buy Optimization to Minimize Lifecycle Cost」
- CALCE／ESCML「Forecasting Electronic Part Obsolescence」
- Siemens「Supply Chain Application」（製品説明）
- IBM「Kobe Steel」事例（ベンダー公表）