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製造業のデータが”資産”になる時代──サプライチェーンを変える分散型データ取引

製造業のデータが”資産”になる時代──サプライチェーンを変える分散型データ取引

2026年1月6日

眠っているデータ、活かせていますか

製造業の現場には、膨大なデータが眠っています。生産ラインのセンサーログ、品質検査の結果、設備の稼働状況、在庫の推移……。
これらのデータは、自社の改善活動には活用されているかもしれません。しかし、その価値は社内だけに閉じてしまってはいないでしょうか。実は、あなたの会社のデータを欲しがっている企業がいます。部品メーカーは、納入先での品質データを知りたい。完成品メーカーは、サプライヤーの生産能力をリアルタイムで把握したい。物流会社は、荷動きの予測精度を上げたい。保険会社は、設備リスクの評価に使いたいと考えています。
しかし現実には、企業間のデータ連携は遅々として進んでいません。

データ共有を阻む3つの壁

データ連携が進まない背景には以下の3つの壁があります。

壁1：機密性への懸念

「うちの生産データを見せたら、原価構造が推測されてしまう」「設備の稼働率を知られたら、価格交渉で不利になる」こうした懸念から、多くの企業がデータ共有に二の足を踏んでいます。データには価値がある。だからこそ、簡単には外部に見せられないのです。

壁2：契約・交渉コスト

仮にデータを提供するとしても、NDA（秘密保持契約）の締結、利用範囲の交渉、価格決定、請求・支払いの処理といった手続きが必要です。一件のデータ取引を始めるのに、数ヶ月かかることも珍しくありません。
「そこまでの手間をかけるリターンがあるのか？」と考え、断念してしまうケースです。

壁3：信頼性の担保

「このデータは本当に正確なのか？」「改ざんされていないか？」
データを受け取る側にも不安があります。特に、直接の取引実績がない企業からのデータとなれば、信憑性を判断する材料がありません。

具体例：自動車部品サプライチェーンでの変革

これらの壁を、新しい技術がどう突破するか。自動車部品のサプライチェーンを例に見てみましょう。

従来の課題

自動車メーカーA社は、Tier1（一次）サプライヤーから部品を調達しています。
その部品には、Tier2、Tier3と呼ばれる二次・三次サプライヤーの部品が組み込まれています。
しかしA社は、Tier2以下で何が起きているかを直接把握できません。

「半導体不足の影響は、うちのラインにいつ届くのか？」
「あのサプライヤーの工場火災は、自社の部品供給に影響するのか？」

こうした情報をリアルタイムで把握できれば、生産計画の調整や代替調達の判断を迅速に行えます。
しかし、Tier2・Tier3の企業にとっては、
自社の生産状況を「顧客の顧客」にまで開示することには強い抵抗があります。

新しいアプローチ

ここで、分散型IDとデータ取引の仕組みが活きてきます。
具体的な数値は開示せず「属性だけ」を証明し、条件付きでデータを提供・即時決済する。
その流れを、ステップで見てみましょう。

ステップ1：データの「属性だけ」を開示

Tier2サプライヤーのB社は、自社の生産能力データを登録します。
ただし、開示するのは「属性」だけです。

「半導体Xを月産100万個の能力がある」
「現在の稼働率は80〜90%の範囲」
「ISO認証を取得済み」

具体的な数値（正確な稼働率、原価、取引先名）は開示しません。
検証可能なクレデンシャル（VC）によって、これらの属性が真実であることだけが証明されます。

ステップ2：条件付きでのデータ提供

自動車メーカーのA社は「半導体Xの供給能力に関するデータ」を募集します。
条件は以下の通りです。

データ内容：週次の生産キャパシティ予測
匿名化レベル：企業名非開示、地域（国内／海外）のみ開示
報酬：1データセットあたり5,000円相当のステーブルコイン（JPYC等）
利用目的：自社の生産計画策定のみ（転売禁止）

サプライヤーのB社のAIエージェントがこの募集を検知し、条件を確認します。
自社のポリシー（「生産能力データは匿名なら提供OK、1件5,000円以上」）に合致するため、自動で応募します。

ステップ3：スマートコントラクトによる取引実行

B社がデータを送信
データの形式と属性（B社が適格な製造業者であること等）がVCで検証される
検証が成功すれば、即座に報酬がB社に送金される

個別のNDA交渉や請求書発行は不要です。
プログラム上の合意に基づき、取引は数分で完了します。

ステップ4：自動車メーカーA社はインサイトを得る

A社が受け取るのは、「国内の複数サプライヤーの、匿名化された生産能力予測データ」です。
どの企業のデータかは分かりません。

しかし集計すると、
「来月、国内全体で半導体Xの供給が10%減少しそうだ」
といったマクロな兆候が見えてきます。
このマクロな情報があれば、早めに代替調達の手を打つことができます。

なぜこれが可能になったのか

この仕組みを支える技術要素を整理します。

分散型ID（DID）と検証可能なクレデンシャル（VC）：

第1回の記事で紹介した技術です。「この企業は確かにISO認証を持っている」「実在するTier2メーカーである」といった属性を、第三者機関が発行したVCでデジタルに証明できます。

ゼロ知識証明（ZKP）：

「稼働率が80%以上である」という事実だけを、正確な数値（例えば82.5%という生データ）を開示せずに数学的に証明する技術です。機密を守りながら信頼性を担保します。

ステーブルコインと即時決済：

第2回の記事で紹介したJPYCのようなステーブルコインにより、企業間であっても取引成立と同時に決済が完了します。

スマートコントラクト：

契約条件をプログラムとして記述し、条件が満たされれば自動実行します。これにより、取引ごとの事務コストを限りなくゼロに近づけます。

広がる応用領域

この仕組みは、生産能力データに限りません。

CO2排出量データの連携

サプライチェーン全体のCO2算定（スコープ3）には、サプライヤーからの一次データ収集が欠かせません。
分散型データ取引なら、機密性を保ちながら適正な対価でデータの授受が可能になります。
Green x Digital コンソーシアム等が推進する『CO2可視化フレームワーク』との連携も期待されます。

バッテリーパスポート

EUでは2027年からEV用バッテリーに「デジタル製品パスポート」の搭載が義務化されます。
原材料の調達先、製造時のCO2排出量、リサイクル情報などをサプライチェーン全体で追跡・共有する仕組みです。
まさに「データを流通させる」世界の先行事例であり、分散型IDやVCの技術が本領を発揮する領域です。

品質データの共有

不良品発生時の原因特定には、サプライチェーン全体の品質データが必要です。
匿名化されたデータを取引することで、特定企業を責めることなく、業界全体の品質向上に貢献できます。

需要予測データの流通

小売業の販売データは、メーカーにとって貴重な需要予測の材料です。
匿名化・集計されたデータであれば、提供のハードルは大幅に下がります。

ビジネスインパクト

この仕組みが普及すると、製造業のサプライチェーンに何が起きるでしょうか。

サプライチェーンの可視化

これまでブラックボックスだったTier2以下の状況が、匿名化された形で可視化されます。
リスクの早期検知、需給予測の精度向上が期待できます。

データの収益化

「うちのデータなんて価値がない」と思っていた中小製造業にも、新たな収益源が生まれます。
生産データ、品質データ、設備データ。すべてが潜在的な商品になります。

取引コストの削減

契約書作成や請求処理といった間接コストが大幅に削減されます。
データ取引の「最小単位」が小さくなり、これまで採算が合わなかった小口のデータ取引が可能になります。

実現に向けた課題

もちろん、普及に向けた課題もあります。

標準化の必要性

データの形式、属性の定義、VCの発行基準など、業界横断での標準化が必須です。各社がバラバラの形式でデータを出しても、エコシステムは機能しません。

法規制の整備

匿名化データの取り扱いや責任分界点、スマートコントラクトの法的な位置づけなど、制度面のさらなる整備が求められます。

経営層の理解

「データを外に出す」ことへの心理的抵抗は依然として根強いものがあります。適切なリスク管理のもとでデータを活用するメリットを、経営層が正しく理解する必要があります。

おわりに

連載を通じて見てきた「自己主権」の考え方は、個人だけでなく企業にも当てはまります。
自社のデータは自社で管理し、条件を自分で決めて、信頼できる相手にだけ提供する。中央集権的なプラットフォームに依存するのではなく、対等な立場でデータを取引する。
その結果として、サプライチェーン全体の効率が上がり、リスクが減り、新しい価値が生まれる。
データを「囲い込むもの」から「流通させるもの」へ。
その転換が、製造業の競争力を左右する時代が、もうすぐそこまで来ています。

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