Quantifying Contingent Business Interruption from Natural Hazards Toshihiro Yamada President, OYO RMS Corporation

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本日の話題

• 自然災害による過去のサプライチェーン被害

• CBI分析の考え方

• 分析結果の利用

• CBI分析普及の課題

CBI: Contingent Business Interruption 構外利益 CBI Tool: RiskLink®の結果を使ってサプライチェーンを考慮した分析を行うためのツール（RMS社製）

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自然災害による過去のサプライチェーン被害

• 1995年阪神淡路大震災 – 神戸製鋼所（バネ用鋼材トップ）等が被災

– 自動車の減産4万台

• 2007年新潟県中越沖地震 – リケン（ピストンリングの国内シェア5 割）等が被災

– 自動車の減産10万台

• 2011年東日本大震災 – ルネサスエレクトロニクス（マイコン世界シェア3 割）等が被災

– 自動車の減産100万台以上（次頁参照）

• 2011年タイ洪水 – 自動車の減産20万台

– ハードディスク駆動装置（HDD）世界で10～12月で減産5000万台

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東日本大震災前後の自動車生産台数

日本自動車工業会の公表データから作成

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新潟県中越沖地震前後の自動車生産台数

日本自動車工業会の公表データから作成

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CBI分析の考え方 (1/7) • サプライチェーンの特性 関係（直列、並列）、操業度、在庫

100

100 50

50

100

100 100 操業度 100%

操業度 100%

操業度 100%

操業度 100%

操業度 100%

操業度 100%

A 工場 部品 a

B 工場 部品 x

C 工場 部品 x

G 工場 製品

D 工場 部品 d

E 工場 部品 e

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CBI分析の考え方 (2/7) • サプライチェーンの特性 関係（直列、並列）、操業度、在庫

100 100 操業度100% 操業度 100% 操業度 50%

50 50 A 工場 部品 a

B 工場 部品 x

C 工場 部品 x

G 工場 製品

D 工場 部品 d

E 工場 部品 e

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CBI分析の考え方 (3/7) • サプライチェーンの特性 関係（直列、並列）、操業度、在庫

100 100 操業度 100% 操業度 100% 操業度 50%

50 50

在庫 20

50+20 70 A 工場 部品 a

B 工場 部品 x

C 工場 部品 x

G 工場 製品

D 工場 部品 d

E 工場 部品 e

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CBI分析の考え方 (4/7) • サプライチェーンの特性 関係（直列、並列）、操業度、在庫

100 50

50

100 操業度 100%

操業度 100%

操業度 100% 操業度 20%

10 60 60

A 工場 部品 a

B 工場 部品 x

C 工場 部品 x

G 工場 製品

D 工場 部品 d

E 工場 部品 e

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CBI分析の考え方 (5/7)

100 50

50

100 操業度 100%

操業度 100%

操業度 100% 操業度 20% 10 60 60

操業度 120% 60

70 70

A 工場 部品 a

B 工場 部品 x

C 工場 部品 x

G 工場 製品

D 工場 部品 d

E 工場 部品 e

• サプライチェーンの特性 関係（直列、並列）、操業度、在庫

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CBI分析の考え方 (6/7) • サプライチェーンの特性 関係（直列、並列）、操業度、在庫

A 工場 部品 a

B 工場 部品 x

C 工場 部品 x

G 工場 製品

D 工場 部品 d

E 工場 部品 e

100

100 100

操業度 100%

操業度 100%

操業度 100%

操業度 50% 50

50

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CBI分析の考え方 (7/7) • サプライチェーンの特性 関係（直列、並列）、操業度、在庫

100

100 100

操業度 100%

操業度 100%

操業度 100% 操業度 50%

50

A 工場 部品 a

B 工場 部品 x

C 工場 部品 x

G 工場 製品

D 工場 部品 d

E 工場 部品 e

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サプライチェーンを考慮した復旧曲線

地震発生後の経過日数

操業度

30%

60%

100%

X1日 X3日 X2日

G工場の復旧曲線（サプライチェーン考慮せず）

G工場の復旧曲線 （サプライチェーン考慮）

部品 d 部品 e

実効的事業中断日数

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分析結果の利用

• BIとCBIはどれ位違う？

• 最悪のシナリオは？

• ボトルネックは？

• 対策を優先すべき拠点は？

• 対策の比較（費用対効果）

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ケーススタディの条件

A工場 B工場 C工場 所在地 東京 静岡 仙台 役割 組立 部品 部品 耐震性 新耐震 旧耐震 旧耐震 ケース 1（直列） 部品B 部品C ケース 2（並列） 50% 50%

A工場

B工場

C工場

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BIとCBIはどれ位違う？

A工場の実効的事業中断日数とBIとCBIの比較

再現 期間 BI

CBI カッコ内はBIに対する割合

ケース 1（直列） ケース 2（並列）

100年 11日 43日 (4.1倍) 25日 (2.3倍)

200年 17日 65日 (3.9倍) 36日 (2.2倍)

500年 29日 102日 (3.6倍) 57日 (2.0倍)

1000年 42日 137日 (3.3倍) 77日 (1.8倍)

AAL 0.58日 1.91日 (3.3倍) 1.23日 (2.1倍)

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最悪のシナリオは？

A工場の実効的事業中断日数とBIとCBIの比較

シナリオ BI CBI カッコ内はBIに対する割合

ケース 1（直列） ケース 2（並列）

元禄地震 （A工場の最悪シナリオ）

25日 26日 (1.05倍) 26日 (1.02 倍)

南海トラフの地震 （B工場の最悪シナリオ）

6日 69日 (12.5倍) 35日 ( 6.3倍)

東北地方太平洋沖地震 （C工場の最悪シナリオ）

3日 13日 (3.8倍) 7日 (2.2倍)

（参考）再現期間500年 29日 102日 (3.6倍) 57日 (2.0倍)

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ボトルネックは？

• 直列の場合 （1日目） （31日目）

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対策を優先すべき拠点は？ A工場の実行事業中断日数とBIとCBIの比較

再現 期間 BI

CBI（直列） カッコ内は無対策に対する割合

無対策 B工場補強 C工場補強 両工場補強

100年 11日 43日 30日 (0.71倍) 42日 (0.98倍) 30日 (0.69倍)

200年 17日 65日 47日 (0.72倍) 65日 (0.99倍) 47日 (0.72倍)

500年 29日 102日 78日 (0.76倍) 100日 (0.99倍) 76日 (0.75倍)

1000年 42日 137日 108日 (0.79倍) 135日 (0.98倍) 104日 (0.76倍)

AAL 0.58日 1.91日 1.57日 (0.82倍) 1.89日 (0.99倍) 1.55日 (0.81倍)

南海トラフの地震 6日 69日 46日 (0.67倍) 69日 (1.00倍) 46日 (0.67倍)

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対策の比較（費用対効果） A工場の実行事業中断日数とBIとCBIの比較

再現 期間 BI

CBI（並列） カッコ内は無対策に対する割合

無対策 B工場の対策

耐震補強 在庫（7日分） 在庫（20日分）

100年 11日 25日 19日 (0.78倍) 22日 (0.90倍) 18日 (0.75倍)

200年 17日 36日 28日 (0.78倍) 34日 (0.93倍) 30日 (0.82倍)

500年 29日 57日 45日 (0.80倍) 54日 (0.96倍) 49日 (0.86倍)

1000年 42日 77日 64日 (0.83倍) 75日 (0.98倍) 69日 (0.89倍)

AAL 0.58日 1.23日 1.05日 (0.86倍) 1.02日 (0.84倍) 0.88日 (0.72倍)

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CBI分析普及の課題

• サプライチェーンの把握が困難

⇒ サプライチェーンのデフォルトモデル（unknown）

• 保険が買えない

⇒ 地震対策やBCP/BCMでの利用方法の提案

RMSとOYORMSが共同で普及活動と開発

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ニュースリリース

保険毎日新聞（2014.1.23）

ご清聴ありがとうございました