初期対応における三つの柱 　米メドトロニックは心臓ペースメーカーをメーンとする医療機器メーカーだ。
アイルランド・ダブリンに本社、米国ミネソタ州ミネアポリスにオペレーション本部を置き、日本を含め世界１８０以上の国と地域をカバーしている。
　製品セグメント別に「循環器グループ」「回復医療グループ」「低侵襲治療グループ」「糖尿病グループ」の四つのビジネスユニットを設置している。
ＳＫＵは約25万。
世界各地の１千社以上のサプライヤーから、契約工場も含め３００カ所以上の生産拠点に原材料を調達している。
他に殺菌・滅菌センターが80カ所以上ある。
　物流インフラは保管型物流センター（ＤＣ）およびクロスドック拠点（ＴＣ）が世界１００カ所以上。
卸売業者・販売代理店に納品する他、病院や手術センターなどの医療施設への直送、患者への直送も行っている。
輸送件数は１日当たりおよそ６万。
そこには危険物やコールドチェーンが必要な製品も含まれる。
このグローバルサプライチェーンの運営に数千人の関係者が携わっている。
　同社のジョー・ベック グローバルロジスティクス兼物流担当ヴァイスプレジデント（ＶＰ）は、「新型コロナはこれまでの災害とは全く異なる性質を帯びていた。
災害がどこか一カ所で起きてその影響が一度に出るのではなく、さまざまな場所で時期をずらして災害が発生し、断続的にその影響が出た」という。
　新型コロナの感染が拡大した地域では、稼働できる病院の数が減り、手術数も減った。
そこで使用されるメドトロニック製品の需要も当然ながら減少した。
一方、呼吸器関連の製品、モニタリングデバイス、ベンチレーター（人工呼吸器）などの製品には新型コロナの渦中にあっても継続的な需要が発生した。
　循環器グループで扱っている「ＥＣＭＯ（体外式膜型人工肺。
従来型の人工呼吸管理では生命維持が困難な重症呼吸不全患者などに対して使用する生命維持法に使用する装置）」をはじめハイリスク患者が使用する製品は世界的に需要が増加した。
結果として新型コロナは、緊急性が高いのはどの製品なのか、メドトロニックにはっきりと知らせることになった。
　同社は新型コロナの初期対応において三つの柱を立てた。
一つは「製品が適切に動くようにすること」だった。
３月の第２週目に入り、各国政府が渡航制限などに動き始めると、その日のうちに「ティア１（一次取引先）」輸送プロバイダーのＵＰＳ、フェデックス、ＤＨＬなどに連絡を取り、製品輸送のキャパシティを確保した。
　二つ目の柱として、より顧客に近い場所に在庫を置くという意思決定を下した。
確実に患者に製品を届けることを強く意識して、できる限りの在庫をかき集めて、感染が拡大している地域に移動した。
そして三つ目は可視性の確保だ。
各地のデータを共有し、ステークホルダーとのコミュケーション、コラボレーションをいつでも実行できるようにした。
サプライチェーンをデジタルで再現 　２０１７年に大型ハリケーン・マリアがプエルトリコを襲った際、同社は「タイガーチーム」と呼ぶ対策班を組織して状況分析や陣頭指導に当たった。
この経験を踏まえた実践的なＢＣＰ（事業継続計画）も整備していた。
しかし、今回は従来の災害とは勝手が違った。
既存のＢＣＰでコロナに対応できるのか、検証する必要があった。
　そのために最初に実施したのが、需要分析だ。
総合的な分析および製品別、製品セグメンテーション別、顧客セグメンテーション別の需要分析などに急ぎ取りかかった。
その結果、さまざまな課題が見えてきた。
中でも最も困難な問題が輸配送だった。
　メドトロニックが医療機関や患者に直接配送しているチャネルは、製品の特徴もあり、非常に短いリードタイムで運用している。
しかし、卸売業者や販売代理店経由で供給している薬局などの店舗在庫は追加補充のリードタイムが長く、在庫水準に余裕もなかった。
　分析の結果、やるべきことは明らかになった。
まずは可視性の確保だ。
幸い同社は新型コロナの発生以前から、ＤＸ（デジタルトランスフォーメーション）に取り組んでいた。
その一環で、ラマソフトのサプライチェーンソリューションを利用して、生産拠点から最終ユーザーに至る物理的なサプライチェーンをデジタルで再現する「デジタルツイン」（図表１）の構築に取り組んでいた。
　サプライチェーンネットワーク内にあるロジスティクスのフローと、それを構成するノード（拠点）と輸送モードを定義、各ノードの在庫量やキャパシティ、輸送モード、リードタイム、コスト構造などのデータを取り込んで、現状をデジタルで表現する。
それをラマソフトでは「ベースラインモデル」と呼んでいる。
そのベースラインモデルにさまざまなシナリオを反映させることで、サプライチェーンにどのような影響が出るのか正確に検証できる。
　ただし、デジタルツインの基盤を構築するためには、ＥＲＰやＷＭＳ、あるいは担当者のエクセルファイルなどに分散しているデータをかき集めてくる必要がある。
通常のサプライチェーンプロジェクトでは作業時間の70〜80％をそうしたデータ収集と取捨選択、データ形式の整理などにとられている。
　ラマソフトのサプライチェーン意思決定プラットフォーム『llama.ai』（図表２、３）ではその作業を自動化することができる。
ユーザーの定義に従い、それぞれのデータソースから定期的にデータを吸い上げて、サプライチェーンモデル化に適したデータモデルへと変換処理を行い、継続的かつ自動的にベースラインを更新する。
絶えず変化するサプライチェーンの状況がデジタルツイン上で再現されるので、サプライチェーン全体の可視化が可能になる。
プロジェクトメンバーはデータ整備作業から解放されて、ＡＩや高度なアナリティクスがもたらす洞察、シミュレーション結果の検証や意思決定、ステークホルダーとの調整などといった本来の業務に集中できる。
　メドトロニックの新型コロナ対策チームは、この仕組みを使って循環器グループの約６万ＳＫＵを対象に分析を行った。
各拠点の処理能力と輸送能力の制約を踏まえた上で、在庫コスト、倉庫コスト、輸送コストを全て反映させたトータルコストを、シナリオごとに算出した。
　欠品を発生させることで他社に流れてしまった顧客は新型コロナが収束しても二度と戻って来ない可能性がある。
需要を最大限充足するという前提に立ち、各工場で生産する製品を変更する、使用するＤＣを変更する、といった施策がそれぞれどのような効果をもたらすのか、さまざまなシナリオを次々に検証していった。
　航空輸送が使えなくなった場合には陸上輸送に切り換える。
輸送ルートも状況に合わせて柔軟に変更する必要がある。
ただし、メドトロニックは医療系製品を取り扱っているため、庫内や輸送の管理に厳しい基準が設けられている。
条件を満たせる施設、設備、協力物流会社は限られる。
それらの制約も組み込んだ。
　シミュレーションは正解を教えてくれるわけではない。
分析結果を基に意思決定はユーザーが下す。
それでもベックＶＰはその効果を次のように説明する。
「今回のコロナ禍では、どの製品がいつ影響を受けるのか、地域によって異なっていた。
デジタルツインを使ってトレードオフの分析結果を素早く手に入れることで、迅速かつスマートな意思決定が可能になった。
お客さまにより早く製品を届けることが可能になり、またコスト削減にもつながった」。
　しかし、同時にベックＶＰはデジタルツインの構築は簡単ではなく、手間がかかることも指摘している。
実際、同社でもワールドワイドのデジタルツインを完全に構築できているわけではない。
それでもその実現に向けた取り組みを進めているのは、同社が買収を重ねて事業を拡大してきたことが背景の一つとなっている。
　グループ内には複数のＥＲＰが走っている。
取り扱うデータの種類、使用しているテクノロジー、運用方法も事業会社によってそれぞれ違う。
その全体を可視化するには標準化されてデジタル化された「核」が必要だった。
同社においてデジタルツインは、いわば「デジタルコア」の役割を果たしているという。
　同社は四つのビジネスユニットのうち、循環器グループからデジタルツインの構築を開始して、対象とするリージョンをこれまで段階的に広げてきた。
今回のコロナの対応でその効果を目の当たりにした他のビジネスユニットからも、同様の仕組みを求める声が次々に上がっている。
デジタルツインを全社的に展開していく道が開けた。
　デジタルツインはメドトロニックに、サプライチェーンの端から端までをカバーするほぼリアルタイムのデータに基づく意思決定を可能にした。
さらに同社は社内の計画系、実行系のテクノロジーやプラットフォームをあらためて評価して可視化のレベルを引き上げ、ＤＸをさらに進めていくことにデジタルツインを活用していく考えだ。
ラマソフトのコロナ対策ソリューション 　ラマソフトでは新型コロナウイルスの影響からの迅速な復旧をサポートする包括的なサービス「新型コロナウイルス・レスポンスセンター」を展開している。
　その中の「新型コロナウイルス・ニュースフィード」は復旧段階での重要な情報をリアルタイムで取得できるサービス。
世界最大の海上コンテナ港湾交通量データサイトにアクセスし、サプライチェーンに影響を与える最新ニュースを網羅的に閲覧できる。
「llama.ai」プラットフォーム上に構築されたこのアプリケーションはビジネスＥメールアドレスを持っていればだれでも無料で利用可能だ。
　「新型コロナウイルス影響分析ソリューション」は、サプライチェーン専門スタッフが顧客のデータなどを基に生産や物流における重要な構成要素に対する新型コロナの影響を診断する。
在庫の必要性の評価、需要と供給のバランスを調整するためのトレードオフを明確化するなど、現行サプライチェーンにおける新型コロナパンデミックの影響を素早く分析。
オペレーションの早期回復をサポートする。
専門チームによる分析結果は１〜２週間以内という短期間で得られる。
　「需要影響分析ツール・アプリケーション」はデータサイエンス専門スタッフが顧客から提供されたデータや新型コロナウイルス感染症のデータセットなどを用いて構築する分析アプリケーション。
短期的な需要の分析・予測や対応計画の決定を支援する。
　チェックリストも複数用意している。
「サプライチェーンのディスラプション・チェックリスト」はディスラプション発生時に考慮すべき各種対応策を把握するのに役立てる。
適切に活用することで、ユーザーはより高い回復力を備えた広範なサプライチェーン構築をできる。
「緊急時需要対応チェックリスト」は業務の迅速な復旧に役立てる。
こちらも有効活用することで、顧客需要を満たすための供給体制を早い段階で整備することができる。