製造業におけるAI時代のサプライチェーンマネジメント（SCM）

グローバル化が進み、技術革新が加速する現代において、製造業におけるサプライチェーンマネジメント（SCM）は、企業の競争力を高めるために不可欠です。

本記事では、SCMの基礎構造から最新のトレンドまでを整理した上で、生成AIがいかにして製造業のサプライチェーンを変革し得るのか、その具体的なユースケースやリスク、そして実装ロードマップを体系的に解説します。

サプライチェーンマネジメントとは？

サプライチェーン・マネジメント（SCM）とは、原材料の調達から製品の完成・提供に至るまで、企業の生産プロセス全体を統合的に管理・調整することです。

プロセス	モノ（物理的最適化）	情報（データ連携）	お金（収益性向上）
調達	在庫過不足の防止/品質の安定	サプライヤーとの納期調整/発注自動化	仕入コストの削減/支払いサイクルの適正化
製造	生産ラインの稼働率向上/仕掛品の削減	工程進捗のリアルタイム把握/生産計画の変更	製造原価の低減/設備投資の回収効率
物流	配送ルートの最適化/倉庫スペースの有効活用	貨物の追跡（トラッキング）/入出荷状況の共有	輸送費の抑制/在庫保持コストの最小化
販売	欠品防止による機会損失の回避	需要予測の精度向上/顧客ニーズの収集	キャッシュフローの早期化/売掛回収の迅速化

従来の物流が自社内のモノの流れに焦点を当てていたのに対し、SCMは自社の枠を超えて、サプライヤーや販売先も含めた全体のプロセスを効率化することを目標としています。

近年なぜSCMが重視され、どう進化しているのか深掘りして解説します。

現代の製造業におけるサプライチェーンマネジメント（SCM）の役割と重要性

サプライチェーンをいかにコントロールするかが、今や製造業における経営の重要課題です。

近年の目まぐるしい社会情勢の変化に伴い、製造側も進化を余儀なくされています。

効率性から「レジリエンス」へ

過去数十年にわたり、製造業のSCMはトヨタ生産方式に代表されるようなリーン・サプライチェーン・マネジメントが主流でした。

これは在庫や時間、動作のあらゆるムダを徹底的に排除し、ジャストインタイム方式によってコストを極限まで下げるべきだというものです。

しかし、2020年代に入りこの考え方は大きな修正を余儀なくされています。新型コロナウイルスのパンデミックや自然災害、紛争によって余裕のないサプライチェーンの脆さが問題視されるようになりました。

これに対し、現在主流となりつつあるのがレジリエントな（困難から復旧する力の大きい）サプライチェーン・マネジメントで、効率性を維持しつつも、予期せぬ混乱に耐え、迅速に復旧できる能力を重視します。

サプライヤーの複数購買によって冗長性を持たせたり、取引先だけでなく取引先の取引先まで把握してリスクを予測したり、ニアショアリング（生産拠点を消費地に近い場所に移転すること）を検討したりといった戦略が今後より重要になるでしょう。

参考記事：第2節 サプライチェーンリスクと危機からの復旧：通商白書2021年版 （METI/経済産業省）

部分最適から全体最適化へ

SCMとしばしば混同される概念にロジスティクスがありますが、これらは管理の範囲と目的において明確な違いが存在します。

ロジスティクスが主に自社内における原材料の調達から販売までのモノの流れを効率化することを指すのに対し、SCMは仕入先や販売先、さらには最終顧客までを含めたサプライチェーン全体を対象としています。

つまりロジスティクスはSCMを構成する1つの重要な機能要素です。

現代では、原材料から最終製品に至るまでに介在するプレイヤーの数が飛躍的に増えており、一箇所の不備が供給網全体を麻痺させるリスクを孕んでいます。

もはや自社完結のロジスティクスだけでは不確実な市場に対応することは困難です。

多様なパートナーと最新情報を共有し、連携するためのSCMの重要性は、かつてないほど高まっています。

サプライチェーン管理における考慮事項の多角化

現代のサプライチェーンマネジメントには、従来の効率性や災害対策に加え、脱炭素化、人権尊重、経済安全保障といった多角的な配慮が不可欠となっています。

特にカーボンニュートラル実現に向けた排出量管理や、国際的な法制化が進む人権問題への対応は、グローバルに事業を展開する企業にとって避けては通れない責務です。

また、米中対立を背景とした輸出管理や取引制限といった地政学的リスクも深刻化しており、供給網の透明性確保は経営の存続に直結します。

企業はこれらの複雑化した要請を経営上の重大なリスクと捉え、外部環境の変化に即応できる高度な管理体制を構築しなければなりません。

参考記事：第3節 サプライチェーン管理における考慮事項の多角化：通商白書2021年版 （METI/経済産業省）

サプライチェーンマネジメントの改善がもたらす経営上の戦略的メリット

SCMを全社的な戦略として導入・推進することは、部分的な業務改善にとどまらず、財務や市場競争力など各面で経営を改善します。

改善カテゴリー	主な解決策・機能	具体的なメリット・効果	経営へのインパクト
キャッシュフローの改善	・在庫状況のリアルタイム可視化・高精度な需要予測による適正調達	・「見えない安全在庫」の削減・管理費や廃棄リスクの低減・CCC（キャッシュ・コンバージョン・サイクル）の短縮	余剰資金の創出による、次なる事業投資やR&Dへのリソース配分加速
顧客信頼の獲得	・工程間の停滞排除によるLT短縮・戦略的な在庫配置と即応体制	・迅速な供給力の実現・正確な納期回答と高い遵守率・欠品による機会損失の防止	長期的なパートナーシップの確立と、競合に対する圧倒的な差別化
意思決定の加速	・部門間の情報サイロ化解消・受注情報の即時生産連携	・需要変動への柔軟な対応（増減産）・リアルタイムデータに基づく経営判断・全社最適なアクションの実行	不確実な市場環境下における、事実（データ）に基づいた迅速な戦略展開

在庫の適正化によるキャッシュフローの劇的な改善

製造業において在庫は形を変えた現金であり、過剰な在庫は管理費や廃棄リスクを増大させる一方で、過少な在庫は欠品による機会損失を招きます。

SCM導入の最大のメリットは、この在庫管理のジレンマを解消し、キャッシュフローを改善することにあります。

SCMシステムによりサプライチェーン全体の在庫状況がリアルタイムで可視化されれば、各拠点が抱え込んでいた見えない安全在庫を削減することが可能になります。

また需要予測の精度が向上し、必要な時期に必要な量だけを調達・生産する体制が確立されれば、余剰在庫によるコストを劇的に削減できるでしょう。

これにより、材料費を払ってから売上が入るまでの期間が短くなり、 その分のお金を次の投資に回すなど、会社のお金をムダなく効率的に使えるようになります。

リードタイム短縮と納期遵守率の向上による顧客信頼の獲得

SCMは顧客体験向上にも大きく寄与します。

現代のSCMは、サプライチェーン全体の可視化と高精度な計画策定により、工程間の停滞を徹底的に排除してリードタイムの極小化を実現します。

この「迅速な供給力」を基盤に、正確な納期回答と確実な納品を積み重ねることで、顧客からの深い信頼を獲得し、長期的なパートナーシップへと繋げることが可能です。

また、需要予測に基づく戦略的な在庫配置は、注文から配送までの時間を最短化すると同時に欠品を防ぎ、顧客の期待を裏切らない「即応体制」を実現します。

部門横断的な情報の可視化による意思決定スピードの加速

SCMは情報の分断、いわゆるサイロ化を解消し、部門間や企業間のデータの壁を取り払うことで業務プロセス全体を効率化します。

従来は、例えば営業部門が把握した需要変動の情報が、生産現場に伝わるまでに数週間かかることも珍しくありませんでした。

しかしSCMプラットフォームを導入すれば受注情報が即座に生産計画や調達システムに連携され、急な増産や減産にも柔軟に対応可能となります。

また、情報のリアルタイム共有により、経営層は最新のデータに基づいた迅速な意思決定を下すことが可能です。

不確実な状況下においても事実に基づいた判断を行うことで、競合他社に先んじた戦略展開が実現します。

生成AIによって実現される次世代サプライチェーンマネジメント

従来のSCMが抱えていた不確実性やデータのサイロ化に対し、新たな解決策として期待されているのが生成AIです。

フェーズ	主な課題 / 役割	具体的な活用内容	得られる価値
調達	サプライヤー選定と交渉の効率化	・AIエージェントによる候補企業の抽出・比較・RFP（提案依頼書）のドラフト作成・提案書の自動要約・分析・過去の履歴に基づく交渉シナリオ・メール生成	・ドキュメントワークの大幅削減・最適な調達条件の獲得・バイヤーの交渉力強化
生産計画	動的な計画修正とリソース最適化	・外部因子（市場・気象）を反映した需要予測・設備故障や遅延時のリカバリープラン提示・新ライン導入時のシミュレーション・自然言語（対話）による計画調整	・欠品や過剰在庫の防止・経験の浅い担当者の平準化・不測の事態への即応性向上
物流・在庫	リスク検知とサプライチェーン最適化	・世界中のニュースや気象データのリアルタイム監視・遅延リスク検知時の代替ルート自動提案・需要スパイクに応じた安全在庫の推奨・拠点間での在庫転送案の作成	・配送遅延による損失の最小化・物流コストと時間の最適バランス維持・SCM全体のレジリエンス強化

非構造化データの資産化

これまでのサプライチェーンで活用されてきたAIは、主に構造化された数値データを学習し将来の数値を予測するものでした。

しかし、現場で扱われる情報の多くは、メールでのやり取りや契約書の条文、ニュース記事、作業報告といった非構造化データであり、十分な活用が困難でした。

生成AIはこれらのテキスト情報を分類したり、構造化したりする能力を持っています。

例えば数千枚の契約書から「納期遅延時の免責条項」や「違約金」の条件を自動でリスト化し、リスク一覧表を作成するといったことができます。

数値データだけでは読み取れないサプライヤーとの関係性、地政学的な予兆といった文脈を解析する上で非構造化データを扱えるようになるというのは非常に大きなメリットです。

RAG技術を活用した社内ナレッジの即時活用と技能伝承

製造業のSCMにおいて、熟練者の経験や知見は重要な資産ですが、その多くはドキュメントや個人の記憶の中に埋もれています。

そこで近年主流になりつつあるのが、RAG（AIが回答を生成する際に、外部の信頼できる情報や文書を参照させて、回答の正確性や専門性を劇的に高める技術）の活用です。

生成AIとRAGを組み合わせることで、社内の膨大なマニュアルや過去のトラブル対応記録、サプライヤー情報を即座に検索し、回答を生成することが可能になります。

例えば現場でトラブルが発生した際、AIに人と同じように質問するだけで「3年前に発生した類似事例ではこのように対応して解決した」といった具体的な指示を人に質問するより早く得られます。

これにより経験の浅い担当者でも熟練者レベルの対応が可能となり、技能継承を推進できることは大きなメリットです。

▼AIを活用したナレッジマネジメントについて知りたい方はこちら
製造業におけるナレッジマネジメントへのAI活用戦略 

▼AIを活用した技能伝承について知りたい方はこちら
生成AI時代における最適な技能伝承戦略｜暗黙知を自動で資産化 

製造業の現場を変える生成AI活用ユースケース

生成AIはすでに実務レベルでの活用が進んでおり、調達、生産、物流の各フェーズで具体的な変革をもたらしています。

現場の業務プロセスをいかに効率化し、価値を高めているのか、具体的な事例を見ていきましょう。

活用フェーズ	主な活用シーン（機能）	具体的なAIの動き・役割	現場にもたらされる変革（価値）
調達	サプライヤー探索・交渉支援	・曖昧な条件から候補企業を抽出/比較表作成・RFPドラフトや提案書の要約/分析・過去履歴に基づく交渉シナリオ/メール生成	バイヤーのドキュメントワークを劇的に削減し、データに基づいた強い交渉力を付与する
生産計画	動的調整・シミュレーション	・市場トレンドや気象情報を含む多角的な需要予測・設備故障時の対話型リカバリープラン提示・生産ライン増強等のシミュレーション	属人化を排除し、経験の浅い担当者でも常にリソース最適化を維持した計画策定を可能にする
物流・在庫	リスク検知・ルート提案	・世界中のニュース/気象/交通データのリアルタイム監視・配送遅延時の代替ルート（コスト/時間）提案・需要スパイク検知による安全在庫/転送案の作成	人的リソースを最小限に抑えつつ、供給網のリスクを即座に回避し、欠品を未然に防ぐ

調達業務の革新｜自律型エージェントによるサプライヤー探索と交渉支援

調達業務はドキュメントワークとコミュニケーションの比重が高く、生成AIの恩恵を最も受けやすい領域の1つです。

例えば「環境負荷削減に取り組んでいて、アジア圏に拠点を持ち、特定の品質基準を満たす企業」といった曖昧な指示に対し、AIにデータベースやウェブから候補を抽出させ、比較表を作成することができます。

また、提案依頼書（RFP）のドラフト作成や、サプライヤーから送られてきた大量の提案書の自動要約・分析も可能です。

さらに過去の交渉履歴に基づき、最適な交渉シナリオやメールの文面を生成することで、バイヤーの交渉力を強化し、より有利な条件での調達を支援します。

上記のように調達業務に限っても多方面で生成AIの恩恵を受けられます。

生産計画の高度化｜自然言語による迅速な計画修正

生産計画の高度化において、AIは需要予測と現場の動的調整の両面で重要です。

需要予測においては、過去の販売データに加え、市場トレンドや気象情報等の外部因子を多角的に解析することで、欠品や過剰在庫を未然に防ぐ高精度な予測を実現します。

さらに不測の設備故障や原材料の遅延が発生した際には担当者との対話を通じて即座に最適なリカバリープランを複数提示可能です。

将来の生産ライン増強や新製品導入の影響も容易にシミュレーションできるため、経験の浅いプランナーであっても、AIと対話しながら常にリソースの最適配置を維持した高度な生産計画の策定ができるようになるでしょう。

▼AIによる需要予測について詳しく知りたい方はこちら
需要予測 AI｜経験と勘に頼らないデータドリブン経営

▼生産計画におけるAI活用について詳しく知りたい方はこちら
生産計画にAIを使うメリットとは？活用事例5選を紹介

物流・在庫の最適化｜リアルタイムなリスク検知と代替ルートの自動提案

物流においても、生成AIは強力な武器となります。

例えばAIを活用することで人的リソースを抑えながら、世界中のニュースや気象情報、交通データをリアルタイムで監視し、配送遅延を招くリスクを早期に検知可能です。

リスクを検知した際は、単にアラートを出すだけでなく「迂回ルートを使用した場合のコストと時間の変動」を算出し、最適な代替ルートを提案します。

また在庫管理においては、急激な需要のスパイクを検知し、安全在庫の積み増しを推奨したり、拠点間での在庫転送案を作成したりすることで欠品を未然に防ぐことが可能です。

このようにAIを活用した高精度な需要予測はサプライチェーンの様々な業務に寄与します。

▼在庫管理におけるAI活用について詳しく知りたい方はこちら
製造業向け在庫管理システム｜特徴や生成AI活用を解説 

サプライチェーンマネジメントの事例

ここまでSCMの重要性やAIのユースケースについて紹介してきましたが、どういった取り組みが現場で行われているのでしょうか。

以下ではSCMを実施している企業の事例についてご紹介します。

トラック輸送の効率化を実現する「自動配車システム」（P&Gジャパン）

Ｐ＆Ｇジャパンは2020年より、配送トラックの台数を最適化するべく、タッチ回数の少ない最も効率的な配車プランを瞬時に導き出す「自動配車システム」 を導入しました。

このシステムは、最短ルートや、積載効率、ドライバーの運転時間や出荷先での労働・待機時間など、輸送にかかる様々な要素を考慮するアルゴリズムにより、効率的な配送ルートや配送の組み合わせを自動で算出するものです。

数百件の発注・オーダーをわずか５分で分析し、最適な配送プランを瞬時に作成することが可能になりました。

これにより、例えば、従来はエリア配送センターから納品先まで複数のトラックで配送していたところを、同一エリア内にある複数の出荷先の配送オーダーを組み合わせ、１台のトラックに混載し、工場から直送することを可能にしています。

参考記事：Ｐ＆Ｇジャパンのサプライチェーン戦略 ～DXの活用により、物流最適化を推進～

サプライチェーン全体の最適化を実現する「AI出荷予測システム」（P&Gジャパン）

Ｐ＆Ｇジャパンでは、AI技術や流通パートナーとの協働により、高精度な需要予測を可能にし、常に消費者が欲しい製品が並んでいる店頭を実現するべく、「消費者起点」のサプライチェーンの確立に向け取り組んでいます。

2020年に、一部の流通パートナーと「AI出荷予測システム」の試験的運用を開始し、売上、出荷、在庫、発注、将来の販促プランなど様々なデータを連携し、AIを活用した高精度な需要予測を実現しました。　

以前は在庫リスクを避けるために、流通パートナーからの発注は小ロットや直前の発注が多くなる傾向にありましたが、高精度な需要予測をベースにした「AI出荷予測システム」により、流通パートナーに対してより最適な在庫計画、発注量、発注頻度の提案が可能となり、まとまった量を早期に発注していただく仕組みを作っています。

この早期・大ロット受注の実現により、サプライチェーン全体での生産計画と在庫計画が最適化され、店頭での製品の欠品を防ぎます。

また、輸送トラックの事前確保だけでなく、積載効率の向上にも大きく貢献するため、トラック輸送の効率化に寄与 しています。

参考記事：Ｐ＆Ｇジャパンのサプライチェーン戦略 ～DXの活用により、物流最適化を推進～

サプライチェーン強靭化の取り組み（ユニリーバ）

最後はDoveやLUXなどの代表的な商品を展開する消費財メーカーであるユニリーバの事例です。

ユニリーバはアマゾンと戦略的に提携して、世界6地域で150人以上のサプライチェーンのリーダーを巻き込んで、日本式問題解決の手法「カイゼンワークショップ」を行いました。

その結果導入された社内用ダッシュボードは世界中の拠点間でのリアルタイムなデータ共有を実現して意思決定を加速させ、デジタル時代に即した強靭なサプライチェーンを実現しています。

2022年からの取り組みで15の主要KPIを改善し、オーストラリアで欠品率を40％削減したり、エジプトで注文受諾率を20％向上したりと成果を上げました。

また2024年にインドで、注文充足率を35％向上し、配送不備を55％削減することにも成功しています。

こういった定量的な成果は、データ主導の共創が配送スピードと効率性を飛躍的に高めることを証明していると言えるでしょう。

参考記事：Customer collaboration and Kaizen strengthen Unilever’s supply chain with Amazon

生成AIを活用したサプライチェーンマネジメント・DXを成功に導く実装ロードマップ

生成AIの導入を成功させるためには、段階的なロードマップに沿った進め方が重要です。

最後にAI導入にあたって重要なポイントをステップごとに解説します。

ステップ	名称	主なアクション	目的・ゴール	成功への重要ポイント
Step 1	基盤整備と領域特定	・構造化/非構造化データの統合 ・現状のボトルネック特定	戦略的な優先順位とKPIの明確化	技術起点ではなく、業務プロセス上の課題から逆算すること
Step 2	PoC（価値検証）	・特定業務でのプロトタイプ構築 ・現場FBの収集と精度検証	投資対効果（ROI）の早期見極め	最初から全体を狙わず、小規模で「成功体験」を作ること
Step 3	システム導入・統合	・既存システム（ERP等）との連携 ・データ入力の自動化	リアルタイムな経営判断体制の構築	部門間の「情報の壁（サイロ）」を物理的に解消すること
Step 4	ガバナンスと本格実装	・運用ルール（人間による判断）の策定 ・リテラシー教育の実施	AIとの共存を前提とした組織文化の定着	AIを盲信せず、安全に使いこなすための指針を整えること
Step 5	エコシステム最適化	・社外パートナーとのデータ共有 ・自律的な調整ネットワーク構築	サプライチェーン全体のレジリエンス最大化	自社の枠を超え、ネットワーク全体でリスクを分散・補完し合うこと

ステップ1：データ基盤の整備と戦略的な活用領域の特定

最初のステップは、社内に散在する構造化・非構造化データの統合と、AIを適用すべき優先領域の特定です。

まずはSCMの現場に溢れるメールや報告書などをAIが扱える形で集約し、どの業務で最大の投資対効果が得られるかを経営戦略に基づいて定義します。

AI導入領域を検討する際、単なる技術の検討から始めるのではなく、現状のプロセスを丁寧に確認してどこにボトルネックがあるかを明確にすることが非常に重要です。

そしてデータ基盤の整備と並行して目指すべきKPIを設定することで、プロジェクト全体の方向性を早い段階で明確にし、技術導入そのものが目的化する状態を回避することができます。

ステップ2：特定業務におけるプロトタイプ構築と価値検証（PoC）

最初からサプライチェーン全体をAI化しようと試みてもなかなかうまく行きません。

まず行うべきことは効果が見えやすくリスクの低い領域（例：特定の製品ラインの需要予測補正や、定型的な調達書類の要約）でPoC（概念実証）を実施することです。

現場のユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れ、AIが導き出す回答の精度と実用性を検証しましょう。

KPIの達成見込みやコストパフォーマンスを厳格に見極めることで、プロジェクトの頓挫を防ぎ、確実な価値創出へと繋げることが重要です。

ステップ3：AIソリューションの導入

PoCを通じて有効性が確認されたAIソリューションを、ERPやWMSといった既存の基幹システムと統合し、組織全体の業務プロセスへ組み込んでいきます。

単なるツールの導入に留まらず、現場の生データがAIへと自然に与えられ、その解析結果が即座に経営判断に活用されるといったシステムを構築することが望ましいです。

独立したシステム間の壁を取り払うことで、情報の転記や集計に伴うタイムラグを徹底的に排除し、サプライチェーン全体を俯瞰できるリアルタイムな管理体制を整えることができます。

ステップ4：AIガバナンスの策定と現場オペレーションへの本格実装

AIの導入を拡大するにあたって、誤回答を防ぐための運用ルールや、人が最終判断を行う「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の仕組みを全社的に整えることがより重要になります。

生成AIの進化は目覚ましいものの、その特性ゆえに情報の正確性には不確実性が残り、盲目的に信頼することは危険です。

そのためAIガバナンスを策定し、セキュリティや権利関係の懸念を解消して現場のユーザーが安心してツールを使いこなせる環境にしなければなりません。

また同時に、社員に対してAIの提案をどのように実務に活かすかという教育プログラムを実施し、組織全体のデジタルリテラシーを底上げしましょう。

技術的な導入を超えて、AIとの共存を前提とした新しいオペレーションスタイルを組織文化として定着させていくことが今後の持続的な成長を支える土台になります。

ステップ5：エコシステム全体の最適化

最終段階では、自社の枠を超えてサプライヤーや物流パートナー、さらには顧客までを網羅する「サプライチェーン・エコシステム」全体の最適化を目指します。

AIが各業者の保持するデータをリアルタイムで解析・共有し、情報の非対称性を解消することで、サプライチェーン全体でリスクを分散・補完しあう高度な連携体制を構築することが理想的です。

不測の事態においても、AIが自律的に代わりの供給源の確保や配送ルートの調整をパートナー企業と同期し、ネットワーク全体での最適解を即座に導き出すことが期待できます。

まずは個社単位の効率化を起点としつつ、エコシステムをデータとAIで繋ぎ合わせることで競争力を高めていきましょう。

開発パートナーを検討中の企業様へ

まとめ

新型コロナウイルスの蔓延や紛争の勃発など不測の事態がサプライチェーンに深刻なダメージを与える可能性がある中で、製造業のSCMは単なるコスト削減の手段から、レジリエンスを重視した経営戦略の根幹へと変化しています。

生成AIは、需要予測の高度化や自律的なリスク対応を実現し、サプライチェーンのあり方を抜本的に変革する鍵です。

この変革を成功させるには、データ基盤の整備からエコシステム全体の最適化に至る段階的なロードマップを歩み、AIの利便性と人によるガバナンスを高度に両立させることが不可欠になります。

デジタル技術をフル活用した効率的なサプライチェーンを確立し、持続的な成長を目指しましょう。

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エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、企業様のニーズに合わせて無料相談を実施しています。

これまでに、住友電気工業、DENSO、東京ガス、太陽誘電、RESONAC、dynabook、エステー、大東建託など、さまざまな企業との取引実績があります。

AI導入の概要から具体的な導入事例、取引先の事例まで、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。

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引用元：株式会社エムニ