サプライチェーンにおけるAIとは

近年では、生成AIやチャットボット、ロボット、AIアシスタントなどのツールのさらなる進歩により、リスク軽減やサプライチェーンのレジリエンスにおけるAIの価値が実証され、このテクノロジーへの注目が高まっています。一方、新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、グローバル・サプライチェーンがいかに脆弱であるかを示し、納期を短縮しコストを削減するためのよりスマートなツールの必要性を浮き彫りにしました。

AIの重要な構成要素の一つが機械学習（ML）であり、システムは事前にプログラムされたルールに頼るのではなく、データから学習します。MLは、顧客需要の予測、パターンの発見、市場予測、音声やテキストの解釈、さらにはサプライチェーンのワークフローを最適化するためのさまざまな要因の分析を行うことができます。

AIを活用することは重要ですが、AIの実装には慎重な準備が必要です。メーカーや物流プロバイダーは、サプライチェーンをAIシステム用に準備するために必要な手順を実行する必要があり、この規模の最適化には時間とリソースがかかることを理解する必要があります。

AI駆動型のサプライチェーン・システムは、企業がルートを最適化し、ワークフローを合理化し、調達を改善し、不足を最小限に抑え、プロセスをエンドツーエンドで自動化するのに役立ちます。

現代のサプライチェーンは複雑であり、特に、商品を期限どおりに効率よく出荷し、混乱を最小限に抑えるために複数のパートナーに依存している製造業者にとってはなおさらです。サプライチェーン全体から得られる大量のデータを分析することで、AIは効率を向上させ、顧客満足度を高める実用的なインサイトを提供します。

AIは、予測、ドライバーのルート最適化、燃料消費量の削減、運用コストの削減など、サプライチェーン業務で実用的に活用されています。ルート最適化ツールは、サプライチェーン全体にデプロイされたモノのインターネット（IoT）デバイス、物流プロバイダー、サプライヤーネットワークからのデータを使用して、物流ネットワークを最適化します。

AIは、在庫レベルや市場動向の追跡にも利用できます。その代表的な機能の一つが在庫管理です。AIはサプライチェーンの可視性を高め、物理的な商品の文書作成を自動化し、商品の引き渡し時にデータを自動的に入力できます。

AI分野における新たなトレンドは、エージェント型AIで、各AIエージェントが自然言語クエリーを受け取り、データを分析して適切な応答を返します。AIエージェントは、調達、サプライチェーン管理、物流計画など、さまざまな業務領域で活用できます。これらのAIエージェントは、日常的なタスクをはるかに超え、入力された内部および外部のデータソースに基づいて情報に基づく意思決定を行うことができます。  

カスタマイズされたインベントリー管理、出荷準備、サステナビリティーの強化は、AIがサプライチェーンのオペレーションに与えるプラスの影響にさらに貢献します。その結果、大幅な時間とコストの削減が実現するだけでなく、リアルタイムのデータ分析によって、利害関係者やサプライチェーン・チームはサプライチェーン運用を最適化するための情報を得ることができます。 

サプライチェーン・オペレーションの未来は、AIテクノロジーの導入と、手作業による介入全体の削減にあります。

AIは複雑な行動を理解し、在庫の追跡などの反復的なタスクを学習し、それらを迅速かつ正確に完了します。AIソリューションは、非効率性を特定し、ボトルネックを軽減することで、全体的な運用コストを削減します。さらに、一部のAIツールは、サプライヤーのパフォーマンスを分析し、価格を比較することで、すべての支出が効果的に行われるよう支援します。AIは代替サプライヤーを提示し、配送スケジュールを人手をほとんど介さず迅速に更新することもできます。

AIは、履歴データとリアルタイムデータを使用して市場動向を分析し、状況を判断します。さらに、AIツールは、天気予報など、サプライヤーが制御できない外部要因による潜在的な混乱や在庫切れを防ぎます。時間のかかる手作業によるデータ入力はもはや必要なく、代わりにAIがエンドツーエンドの可視性を提供します。これらのAIツールは、需要変動を分析し、予知保全機能を活用して過剰在庫を防ぐことができます。

AIテクノロジーの利点の1つは、行動やパターンを見分けることができることです。そうすることで、製造業者や倉庫のオペレーターは、大きなミスを犯す前に、従業員のミスや製品の欠陥などの欠陥を見つけるためのアルゴリズムをトレーニングすることができます。さらに、AIはエンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）フレームワークの合理化に役立ち、ERPに直接組み込むこともできます。このアプローチは、サプライチェーンのリスク管理を強化し、エラーの発生防止に役立ちます。

AIエージェントは、在庫レベルを監視し、リソースを再割り当てし、倉庫間の調整を簡素化することで、インベントリー業務を最適化します。在庫保管コストを削減し、製品の可用性を確保し、手動による更新を最小限に抑えることで、最適なコストで円滑な運用を実現します。

また、メーカーやサプライチェーン管理者は、製品に対する顧客の関心度を測定し、顧客の需要が上昇しているか低下しているかを判断し、それに応じて調整することができます。これは、メーカーの意思決定プロセスを支援し、需要予測の精度を向上させるのに役立ちます。

AIエージェントは、出荷状況の確認、顧客の注文の更新、在庫状況の確認を行うことで、注文の精度とスピードを向上させます。タイムリーで透明性の高い更新により、手動によるエラーが削減され、注文サポート・チームの生産性が向上し、顧客満足度が向上します。AIエージェントは出荷システムを合理化し、プロセス全体にわたる人間による監視の必要性を最小限に抑えることができます。 

AIが提供する予測分析を利用することで、企業はサプライチェーンをより持続可能で、環境に優しいものにすることができます。メーカーはAIとMLモデルを使用して、トラックの積載量を最適化し、最も効率的な配送ルートを予測し、市場での無駄を削減できます。

サプライチェーン・マネージャーは、常に自社の業務をより深く理解しようとしています。AIを活用したシミュレーションにより、洞察を得るだけでなく、業務への理解を深め、改善方法を見つけることもできます。AIはデジタルツインと連携して、潜在的なサプライチェーンの混乱や、不必要なダウンタイムを引き起こす可能性のある外部プロセスを2Dビジュアル・モデルで可視化できます。

AIの実装は複雑な場合があり、企業はこの新しいテクノロジーの導入における課題とリスクを理解する必要があります。

企業が新しいテクノロジーを導入する際には、そのテクノロジーを利用するすべての担当者に対するトレーニングが必要です。そのため、ダウンタイムが発生する可能性があるため、中断を最小限に抑えられるよう、事前に準備し、適切なスケジュールを立てることが重要です。サプライチェーンに携わるすべての担当者は、ダウンタイムが発生する可能性を認識し、その可能性についてパートナーと率直に情報共有する必要があります。

AIを導入する際には、コストに関する考慮事項がいくつかあります。システムを実行するためのソフトウェアのコストに加えて、機械学習モデルも考慮すべき費用です。事前構築済みのものもあれば、企業のニーズに応じてゼロから構築することもできます。いずれにせよ、AIアルゴリズムを入力する前に、自社独自のクリーンな過去データでモデルをトレーニングすることが重要です。

AIが実装されたからといって、作業は終わりではありません。世界規模のAIシステムは複雑であり、サプライチェーンの計画担当者はツールのパフォーマンスを常に把握し、必要に応じて微調整する必要があります。

サプライチェーンにAIを統合する際の一般的なリスクは3つあります。

AIは、さまざまなソースから得られる大量のデータから構築および生成されます。データの出所の性質上、不正確さや偏りが存在する可能性があり、その結果、誤った情報が広まる可能性があります。そのため、AIにはデータが公正で偏りがなく、説明可能であることを確認するために、人間によるレビューが必要です。

人間との対話こそが優れたソリューションであり、人間はサプライチェーンのリスクを管理し処理する上での鍵となる専門家であるべきです。AIはツールです。人間関係を築くことはできません。AIが人間の知性に取って代わるという誤解がありますが、実際にはAIは人間の知性を補強するものなのです。さらに、テクノロジーがうまくいかなかったとしても、専門知識を持つ人間がサプライチェーンを稼働し続ける必要があります。

AIモデルのための顧客データの収集と使用の増加は、監視、ハッキング、サイバー攻撃のリスクも増大させます。企業は、消費者のプライバシーとデータの権利を優先して保護し、データの使用方法と保護方法について明確に保証する必要があります。

企業はAIソリューションを導入する前に、従来のサプライチェーンの計画・管理システムを整備する必要があります。

あなたのビジネスに何が機能し、何が機能していないかを確認します。ボトルネックや繰り返し問題が発生している領域を把握し、AIテクノロジーが可能な限り最善の方法で組織に利益をもたらしていることを確認します。

できること

• サプライチェーン全体にわたる問題点を特定します。
• データをクリーンアップして、構造化データと非構造化データの使用方法を決定します。

組織が最初に対処したい問題と、必要性が低い問題を決定します。サプライチェーンには複数の問題が存在する可能性が高いので、優先順位付けが鍵となります。

できること

• サプライチェーンのニーズに基づいて問題に優先順位を付けます。
• 最初により困難で差し迫った問題に取り組み、次に重要度が中程度から低い間で線引きします。

選択できるシステムにはいくつかの種類があり、企業がどれを選択するかは、ニーズと開発したロードマップによって異なります。この場合、企業は助言を得るためにコンサルタントや業界の専門家を起用することがあります。

できること

• 各システム・オプションを調べて、会社のサプライチェーン管理の目標に最も適したものを確認します。

• 業界の専門家から専門的な洞察を得ることを検討してください。

企業はAIテクノロジーの実装を開始する必要があります。システム・インテグレーターは、社内のITチームやAIソリューション・ベンダーと連携して、システムの稼働開始に取り組むことになるでしょう。

できること

• AIテクノロジーについてチームを教育します。

• プロセス中に発生する失敗やエラーに備えてください。

AIテクノロジーは大きな変化となる可能性があり、トレーニング、忍耐、計画が必要です。従業員は自分の仕事のやり方を学ぶ必要があり、AIテクノロジーの導入を成功させるにはオープンなコミュニケーションが鍵となります。

できること

• 導入を開始する前に、全従業員とのコミュニケーション計画を立ててください。

• 従業員のトレーニングとスケジュールの作成にかかるダウンタイムを考慮してください。

AIテクノロジーは常に進化し、改善されています。テクノロジーを管理するチームは、定期的な改善を行えるよう、調整時の影響をテストし、その結果を追跡する必要があります。

できること

• AIソリューションを定期的にテストし、その機能をトラブルシューティングしてください。

• いつテストが行われたかを組織的に追跡できるようにします。