アサヒへのサイバー攻撃が波及、主要ビール各社に影響

目次

• 数字が突きつける現実：年末贈答市場のサイバー連鎖停止を数量化する
• 現状と構造：ランサムウェアの定義と「SPOF」の統計的理解
  • ランサムウェアとは？定義と統計的定義
  • データで見る「乖離」：需要・供給・在庫回転の非対称性
• 現場・社会への影響：小売の損益分岐点と「代替率」の経済学
• 【Q&A】データ政策の論点：監査・標準化・保険・開示
• 政策提言：感情論を排した最適解（財源・エビデンス付き）
• 将来予測：10年後、レジリエンス格差が競争力の主戦場になる

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数字が突きつける現実
――年末贈答市場を止めたサイバー連鎖を数量化する

ニュースの要点は次の通りだ。
アサヒビールがサイバー攻撃（報道ではランサムウェアとされる）を受け、受発注システムや物流に支障が発生した。その影響は単独にとどまらず、キリン、サッポロ、サントリーも引き当てや出荷、販促を抑制。結果として、年末贈答の最盛期に実売と品ぞろえが細った。
消費者は棚から消えた定番商品の代替として、在庫の厚い海外プレミアム銘柄へ流れた。
一社の障害が、SPOF（単一障害点）を介したサプライチェーンの連鎖停止に転じた形である。

これを小売の実務に落とし込む。
標準的なGMS／SMにおける年末「ギフト・酒類」カテゴリの週次売上を100とする。年末ピークでは、この構成比が年間平均の約1.6〜2.0倍に膨らむ。
このタイミングで主力SKUが欠品すると、需要の一部は代替されるものの、販促計画、陳列、ブランド選好の非対称性により、代替は完全には機能しない。

実地データを置かない前提で、

代替率：60〜70％

サプライギャップ（供給不足率）：15〜20％

と保守的に仮定すると、カテゴリ売上は週次で▲8〜12％の減少と推計できる。

一見すると、海外プレミアムへのシフトで荒利は改善しそうに見える。
しかし実際には、

販促中止に伴う投資回収の失敗

在庫移動や緊急調達のコスト

仕入原価の上昇

が重なり、純効果としては荒利率が約▲1.5ポイント圧縮されやすい。

推計ロジックは明示できる。

売上影響
　＝ 基準売上 × サプライギャップ ×（1 − 代替率）

荒利影響
　＝ 売上影響 × カテゴリ荒利率
　　−（緊急調達コスト＋追加物流コスト＋販促機会損失）

この枠組みで店別・週別に積み上げれば、現場の判断に耐える粒度の
「意思決定会計」を構築できる。

危機はイベントではなく、パラメータである。代替率とSPOFの数量化が、経営の言語である。

松永 渉

指標	定義	推計値（年末ピーク週）	注記
基準売上	カテゴリ週次売上（通常週＝100）	160〜200	年末ピーク倍率
サプライギャップ	需要に対する供給不足率	15〜20％	主要SKUの出荷制限・停止
代替率	不足分のうち代替で維持された比率	60〜70％	在庫・価格・ブランド選好の関数
売上影響	基準売上×ギャップ×(1−代替率)	▲8〜12％	カテゴリ合計ベース
荒利率影響	純効果	▲1.5pt前後	緊急調達・物流コスト含む

一次情報を整理すると、本件ニュースは、アサヒビールへのサイバー攻撃をきっかけに影響が他の大手3社へ広がり、年末贈答商戦で国産ビールが品薄となり、いわゆる「ビール難民」が海外のプレミアム銘柄へ流れた事実を伝えている。
小売の意思決定で重要なのは、どの工程で影響が連鎖的に拡大したのか、そしてどこに緩衝材（バッファ）を置けば、損益の落ち込みを最小限に抑えられるのかという二点である。

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