サプライチェーン分析

分析とは、関連性が高く信頼できるデータを要約し、グラフやチャートなどの視覚化を活用して、データに基づいた意思決定を行う能力を指します。

サプライチェーン分析の種類には、次のようなものがあります。

サプライチェーン全体にわたり、内部システム・外部システムおよびデータの可視化と、信頼できる唯一の情報源を提供します。

また、最も起こり得る結果や将来のシナリオと、それがビジネスにもたらす影響を理解するのに役立ちます。たとえば、予測分析を活用することで、将来の混乱やリスクを予測し、事前に対策を講じることが可能になります。

組織が課題を解決し、最大のビジネス価値を生み出すために連携するのを支援します。また、物流パートナーとの協業を促進し、混乱への対応にかかる時間と労力を削減します。

組織が複雑な問いに対して、人間やチームが自然に応答するような形で、自然言語で答えを導き出すのを支援します。たとえば、「Xをどのように改善または最適化できるか」といった複雑な課題について、企業が深く考察する際のサポートを行います。

サプライチェーン分析は、人工知能（AI）などのコグニティブ・テクノロジーをサプライチェーン・プロセスに適用するための基盤でもあります。コグニティブ・テクノロジーは、人間のように理解し、推論し、学習し、対話することができますが、その処理能力とスピードは圧倒的です。

この高度なサプライチェーン分析は、サプライチェーン最適化の新時代を切り開いています。大量のデータを自動的に処理し、予測精度の向上、非効率の特定、顧客ニーズへの的確な対応、イノベーションの推進、そして革新的なアイデアの追求を支援します。

サプライチェーン分析は、組織がより賢明かつ迅速で効率的な意思決定を行うのに役立ちます。そのメリットには、次のような機能が含まれます。

業務効率と実行可能な洞察に導く異種データに対して、リアルタイムで可視性を確保し、継続的かつ統合された計画アプローチを可能にする包括的なデータにアクセスします。

サプライチェーン分析は、既知のリスクを特定するだけでなく、サプライチェーン全体におけるパターンや傾向を捉えることで、将来のリスクを予測するのにも役立ちます。

サプライチェーン分析は、顧客データを分析することで、将来の需要をより正確に予測するのに役立ちます。また、収益性が低下した製品の縮小判断や、初回注文後に顧客が求めるニーズを把握することにも貢献します。

企業は、サプライチェーン分析を活用して、倉庫の状況、パートナーの対応、顧客のニーズを監視し、より的確な意思決定を行うことができます。

現在、多くの企業がサプライチェーン管理のための高度な分析機能を提供しています。高度な分析は、構造化データと非構造化データの両方を処理でき、アラートを適時に届けることで、最適な意思決定を可能にし、組織に競争優位をもたらします。さらに、高度な分析は、さまざまな情報源の間に相関関係やパターンを構築し、リスクを最小限に抑えるアラートを、低コストかつ環境負荷を抑えた形で提供することも可能です。

AIのようなテクノロジーがサプライチェーン分析において一般的になるにつれ、企業はさらなるメリットの急増を実感するようになるかもしれません。これまで自然言語データの分析が困難だったために処理されてこなかった情報も、今ではリアルタイムで分析できるようになっています。AIは、異なる情報源やサイロ化されたデータ、システムからのデータを高速かつ包括的に読み取り、理解し、相関付けることが可能です。

そのうえで、データの解釈に基づいたリアルタイム分析を提供することができます。これにより、企業はより広範なサプライチェーン・インテリジェンスを得ることができ、効率性を高め、混乱を回避しながら、新たなビジネスモデルの展開も支援できるようになります。

サプライチェーンは、顧客や消費者にとって企業の顔となる最も分かりやすい存在です。企業がサプライチェーン分析をより高度に実行できればできるほど、自社の評判と長期的な持続可能性をより確実に守ることができます。

『The Thinking Supply Chain』において、IDC社のSimon Ellis氏は、将来の効果的なサプライチェーン分析に必要な5つの「C」を次のように挙げています。

効果的なサプライチェーン最適化の主な特長は次のとおりです。

かつてのサプライチェーン分析は、主に需要計画や予測のための統計分析や数値化されたパフォーマンス指標に限られていました。データは、サプライチェーン内のさまざまな関係者から提供されたスプレッドシートに保存されていました。

1990年代には、企業はサプライチェーン・パートナー間で情報を接続・共有するために、電子データ交換（EDI）やエンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムを導入し始めました。これらのシステムは、分析用データへのアクセスを容易にするとともに、設計・計画・予測といった業務を支援する役割も果たしていました。

2000年代になると、企業はBusiness Intelligenceや予測分析ソフトウェアの活用を始めました。これらのソリューションは、サプライチェーン・ネットワークのパフォーマンスをより深く理解し、より優れた意思決定を行い、ネットワークを最適化するための支援となりました。

現在の課題は、企業がサプライチェーン・ネットワークで生成される膨大なデータをいかに効果的に活用するかという点にあります。2017年時点でも、一般的なサプライチェーンがアクセスするデータ量は、わずか5年前の50倍に達していました¹。しかし、そのうち分析されていたのは全体の4分の1未満に過ぎませんでした。さらに、サプライチェーン・データ全体のうち、構造化されていて容易に分析できるのは約20%にとどまり、残りの80%は非構造化データまたはダークデータでした²。現在の企業は、このダークデータをいかにして最適に分析するかを模索しています。

調査によると、サプライチェーン分析の次のフロンティアとして認知技術、すなわちAIが注目されています。AIソリューションは、情報の保持やプロセスの自動化を超えた機能を持っています。AIソフトウェアは、人間のように考え、推論し、学習することができるのです。また、AIは膨大な量のデータや情報―構造化データと非構造化データの両方―を処理し、瞬時にその要約や分析を提供することができます。

IDCは、2020年までにすべての業務用ソフトウェアの50％が何らかのコグニティブ・コンピューティング機能を組み込むと予測していました。³AIは、システムやソースを横断してデータを強力に相関・解釈するためのプラットフォームを提供するだけでなく、サプライチェーンに関するデータやインテリジェンスをリアルタイムで分析することも可能にします。さらに、新たに登場しているブロックチェーン技術と組み合わせることで、将来的には企業が事前にイベントを予測・予見することが可能になるでしょう。

サプライチェーン分析がますます複雑になる中で、サプライチェーンのパフォーマンスを最適化するために、さまざまな種類のソフトウェアが開発されてきました。これらのソフトウェア製品は、タイムリーで正確なサプライチェーン情報の提供から、販売状況のモニタリングに至るまで、幅広い機能を網羅しています。

たとえば、IBMはサプライチェーン分析の有効性を高めるために、多くのソフトウェア製品を開発しており、その中にはAI技術を活用しているものもあります。AI機能を備えたサプライチェーン・ソフトウェアは、常に変動する生産フローを学習し、変化の必要性を事前に予測することさえ可能です。

サプライチェーン分析の効果を示す、実際の顧客事例をご覧ください

FleetPrideはCresco Internationalと提携して、IBM の記述的、予測的、処方的分析ソリューションを導入し、サプライチェーン・マネージャーに業務に対する革新的な洞察を提供します。