原産国データによるサプライチェーンレジリエンス強化

変化する貿易環境の中で、自社輸入品の原産国を把握する企業は、重要な戦略的優位性を確立できます。

Michael Mariani

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原産国データによるサプライチェーンレジリエンス強化

記事のポイント：

  • 企業が輸入品に関して最も求めているデータの一つが原産国（COO）であり、これは現在、米国への輸入に伴うコストに極めて大きな影響を及ぼしています。
  • 原産国は関税を課す際の分類開始要因にとどまらず、サプライチェーン・レジリエンスを高めるためにインポーター自身が活用できる重要なデータです。
  • COOデータは、調達担当者が「どこからどの部品を仕入れているのか」「依存関係や今後のボトルネックがどこに潜んでいるのか」といったサプライチェーン全体像を把握し、多角化の意思決定に役立ちます。

2025年の最初の4か月だけを見ても、国際貿易がここ数十年で最も不安定な年となっています。米国による各国への一連の関税措置、それに対する各国の報復措置、そして米国と主な貿易相手国との応酬や対立の激化——こうした状況が波乱の貿易環境を生み出しています。グローバル・サプライチェーンに依存する米国企業・メーカーにとって、不確実性や懸念が高まる中での事業運営が現実となっています。

しかし、このような不確実性や不安の最中で、各組織は「データによる可視化」がアジリティと対応力の強化に役立つことを学び始めています。自社のサプライチェーン、一次・サブティアメーカー、そして原材料から完成品までの複雑な流れを把握すればするほど、より強靭な体制を築くことができます。このサプライチェーン・レジリエンスを実現するため、各社はさまざまな種類のデータ取得に注力しています。主な情報はサプライチェーンマップ、HTS（Harmonized Tariff Schedule：調和関税表）コード、製造拠点ロケーションなどです。

こうした中、企業が今特に重視しているのが、輸入品の原産国（COO）情報です。COOはコードや複雑なサプライチェーンに比べて一見わかりやすいと思われがちですが、米国への輸入コストに今や極めて大きな影響を持つデータポイントになっています。

原産国とは・その重要性

製品の原産国（COO）とは、それが最初に製造された国を指します。単なる物品・材料の属性以上に、COOは法的な区分および遵守事項でもあります。米国Customs and Border Protection（CBP）によれば、「米国に輸入されるすべての外国産物品は、法律で例外が認められている場合を除き、原産国の英語名を明確に表示しなければなりません」と定められています。

近年では、最終製品になるまで複数の国で製造工程が進むケースが増えており、原産国の特定が一目で分からない場合もあります。そのような物品については、Customs and Border Protectionは「実質的変更（substantial transformation）」の法原則を適用します。米国International Trade Administration（ITA）が公式ウェブサイトで説明している通り、複数国で生産された商品のCOOは、最終的な実質的変更が行われた国に基づいて決定されます。

2020年代に入り、輸入品のCOO指定はかつてないほど大きな影響を持つようになりました。これは、多くのトランプ政権下の関税制度が原産国を主要判断基準にしているためです。2025年は、特にここ1ヵ月の間に、世界中の主要貿易相手国を対象とした関税率が前例のない水準に引き上げられています。

ただし、COOを「関税課税時の分類開始要因」として捉えるだけでなく、インポーター自身が自社の脆弱性の把握やサプライチェーン・レジリエンス強化のために活用できる重要なデータポイントであると認識すべきです。

関税負担の算出

自社の輸入品のCOOを把握できれば、その品目に対応する関税コストを事前に見積もることができます。さらに、分析・データレポートツールを活用することで、全輸入品に対する関税負担合計も算出可能です。

これによりメーカーはコスト構造や間接費への影響を理解し、2025年以降の収益予測の見直しに役立てることができます。また、全体の関税負担が数値で把握できることで、既存調達方針のもたらす経済的インパクトも明らかになります。

国別依存度の把握

COOデータは単なる地理的情報にとどまらず、グローバルサプライチェーンにおける企業の依存構造を可視化します。例えば、自動車メーカー大手は年間数万点の部品を輸入しており、その半数以上が中国から米国へ出荷されている可能性があります。しかし、COOデータが不完全だと、車両製造における中国依存度の高さに気づかない恐れがあります。

COOデータは単なる地理的情報にとどまらず、グローバルサプライチェーンにおける企業の依存構造を可視化します。

このように、COOデータはサプライチェーン・リスクマネジメント（SCRM）における重要な情報資産となり、特定国への過度な依存による自社の脆弱性に気付くことを可能にします。

ボラティリティ・将来の貿易リスクへの曝露度評価

サプライチェーン・リスクマネジメントの積極的な取り組みは、「リスクの予感」を持ち、将来の脅威の発生源を見極めることです。例えば、ベトナム・マレーシア・タイなど主要製造国への10%関税は現時点では許容範囲かもしれませんが、トランプ政権の90日間の猶予期間が終了すれば、状況が大きく変わる可能性があります。

COOデータを詳細に解析できれば、将来的な脆弱性の予見や、それにもとづくサプライチェーン対策の検討・実行が可能となります。たとえば、中国や南アジア中心の調達構造であれば、リスクの低い米国・カナダ・メキシコへの分散を検討するデータ的根拠となります。

分散が必要な領域の特定

SCRM対策として「サプライチェーンの多角化」はよく聞きますが、実際は明確なパラメータや範囲がなければ、戦略的にも現実的にも実施が極めて困難です。多くの大手米国企業は、毎年数万点の部品を、数百社・多国籍のメーカーから調達しています。500社のメーカー全てに代替サプライヤを確保したり、何年もかけて構築した複雑なサプライチェーンを全面的に再構築するのは、現実的でも戦略的にも意味がありません。

多角化という考え方は一見シンプルに思えますが、現実的には明確な判断基準と対象範囲がなければほぼ不可能な作業です。

そのため、サプライチェーン多角化は「虫眼鏡とメス」で臨むべきです。どの部品やカテゴリーが、多角化・分散調達の優先対象かをCOOデータで精緻に特定し、全体像と依存関係、将来的なボトルネックの位置を明らかにすることが重要です。

製造プロセスの再設計開始

多くの米国メーカーは、トランプ政権下の高関税負担を軽減するため、あらゆる策を講じています。先端的なアプローチの一つが、製品やサブアセンブリの製造プロセス自体を再設計し、「実質的変更」の最終地（＝COO）を高関税国から低関税国へと移すという方法です。こうした施策は専門知識と労力を要しますが、その分大きな効果が期待できます。

製造プロセス変更を開始するには、まず全輸入品のCOOを正確に把握する必要があります。各部品・サブアセンブリの供給元全体像を可視化して初めて、どの商品からこうしたコストのかかる再設計に着手すべきか判断できます。

SCRMテクノロジーによるCOOデータ提供

COOデータを正しく活用すれば、製品・部品・サブアセンブリがどこで製造されているかを把握でき、インポーターは具体的なアクションに結びつく洞察が得られます。個別データを総合的に分析し、数千点・数万点の品目におけるCOOの傾向や分布を把握することで、関税リスクの緩和や将来的な貿易リスク回避の意思決定も可能です。SCRMプラットフォームはこうしたリスク管理の強力なリソースとなり、数億点を超える電子部品のCOOを網羅した信頼性の高い最新データを提供します。

SCRMソフトウェアZ2Dataは、独自のSourcing Status機能で以下のような重要な依存関係の可視化を実現します：

  • 数百万点規模の電子部品のCOO確認
  • 単一製造拠点依存（single site dependency）の部品を識別
  • 単一メーカーによる製造（単一ソース）となっている品目を特定——これは廃番（EOL）リスクを大幅に高める市場要因です。

国・地域・メーカー依存度低減を検討中であれば、Z2Dataが戦略的な意思決定をデータで支援します。Z2Dataや、同プラットフォームのCOOデータ活用によるサプライチェーンリスク緩和の詳細は、無料デモを見るよりお問い合わせください。