F-35戦闘機、ギガワットスケールのデータセンター、再利用型ロケットなど、世界で最も驚異的なエンジニアリングの偉業の数々は、驚くほど脆弱な部品で構成されたサプライチェーンに依存している。
多くの企業において、物流、在庫、調達、見積もり、注文管理は依然として、主に電子メールを介して行われている。ディストリビューターは大規模なチームを雇用しており、その主な業務は、見積依頼（RFQ）の監視、注文処理、納期追跡、そして部品の在庫を確保し流通を滞らせないための数百社に及ぶサプライヤーとの調整だ。一般的な従業員は、要求された部品を特定し、在庫の有無を確認し、品質基準への適合性を確保し、サプライヤーと連絡を取るために、Outlookの受信トレイ、ERP（企業資源計画）システム、巨大なExcelのスプレッドシート、サプライヤーポータル、部品マーケットプレイスを慌ただしく行き来している。このプロセスはコストと時間がかかることが多く、手作業によるエラーも多発する。
私はAI研究者として数年間過ごした後、ディストリビューターのデジタルトランスフォーメーション（DX）に直接携わってきたため、これから訪れる未来を特等席で目撃してきた。取引に関する一連のシステム（トランザクションスタック）は、近いうちにエンドツーエンドで書き換えられる可能性がある。そうなれば、ディストリビューターが生き残れるかどうかではなく、どの企業が勝ち残り、その理由は何かということが問題になるだろう。
その答えは、ディストリビューターの「堀（構造的な優位性）」が実際にどこに存在するのか、そしてAIがそれらの間のバランスをどのように変化させるのかを理解することにあると私は信じている。
ディストリビューターが持つ3つの堀
私の経験上、ディストリビューションビジネスの本質を突き詰めると、通常、持続的な優位性をもたらす3つの源泉が見えてくる。
1. プロセス：大規模で複雑な注文を、正確かつ予定通りに処理する能力。
2. データ：市場を予測し、適切な部品を在庫するために役立つ、取引履歴、需要シグナル、サプライヤーのパフォーマンス記録。
3. チームと関係性：データを意思決定へと変える経験、および長年の協力関係を通じて顧客やサプライヤーと築き上げてきた信頼。
AIの影響が最も強く現れるのは、おそらくプロセスとデータという、テクノロジーが結果を直接左右する「堀」だ。これらを適切に構築できれば、チームはより迅速に顧客に対応し、付加価値の高い業務に時間を割き、データに基づいた意思決定を行えるようになる。
プロセス：入り口となる領域
プロセスを適切に構築すること自体が、一つの「堀」となる。多くのディストリビューターにとって、テラバイト規模の乱雑なレガシーデータ、文書化されていないワークフロー、および断片化したシステムが、実用的なAIスタックを構築する上での障害となっている。しかし、これらを使いこなすことができれば、成功への足がかりをつかむことができる。
例えば、大手OEM（相手先ブランドによる生産企業）が新しいプロジェクトのために数千個の部品を求めているとする。AIを搭載したワークフローを運用しているディストリビューターであれば、従来型の競合他社が数週間かけて見積もりを出すところを、おそらく数日以内に提示できるだろう。AIシステムが効果的に機能すれば、部品番号の間違い、ERPへの二重入力、見積依頼（RFQ）の見落としなど、これまで見過ごされてきたエラーの多くが解消されるはずだ。最適な状態になれば、エンド顧客はその違いに気づき、より多くの注文という形で報いてくれるだろう。
スムーズで効果的なプロセスを持つことが入り口となるのは、私の経験上、それがなければ持続可能な競争優位性を築くことは不可能だからだ。乱雑な取引データの上にデータの「堀」を築くことはできない。見積もりが遅く、出荷ミスを犯していては、良好な関係を築くことはできない。
これは一次的な効果にすぎない。より興味深い効果は、優れたプロセスが何をもたらすかにある。
データ：自然と構築される「堀」
取引システムが適切に構造化されたAI上で動作していれば、変革をもたらすもの、すなわちクリーンなデータが得られるはずだ。RFQ、見積もり、注文、配送状況、サプライヤーとのやり取りが、手作業のプロセスでは不可能な正確さと粒度でデータをキャプチャするインテリジェントなシステムを流れるようになれば、部品番号の入力ミスや、システムに登録されなかったRFQ、特定の従業員の頭の中にだけとどまっていた属人的な暗黙知といった、よくある問題が減少または解消される。
これはプロセスを適切に構築した結果として得られる一般的な副産物であり、非常に価値の高いものだ。さらに、適切に構造化されたデータの「堀」は、相乗効果を生み出す傾向がある。例えば、クリーンなデータの収集を開始したディストリビューターが、時間の経過とともに需要の急増を予測し、最も信頼できるサプライヤーを特定する能力を獲得していく様子を、私は目の当たりにしてきた。
プロセスとデータは必要不可欠だが、それだけでは十分ではない。なぜなら、ディストリビューションは依然として関係性で成り立つビジネスだからだ。
チームと関係性：努力によって築かれる「堀」
業界全体で取引プロセスが高速化されたとき、他社が模倣できない唯一の資産として残るのは、自社のチームだ。
AIは、ディストリビューションにおける関係性という側面を代替するものではない。しかし、適切に活用されれば、それを増幅させることができる。取引における摩擦が解消されたときに残るのは、人間味のあるレイヤーだ。自社の注文を優先してくれるサプライヤー、新しいプロジェクトについて最初に電話をかけてくれる顧客、そして競合他社が決して耳にすることのない会話などがそれにあたる。
データ入力や定型的な調整業務がAIによって適切に処理されるようになると、最も価値のある従業員とは、もはや受信トレイの処理に追われている人ではなくなる。サプライヤーと戦略的な合意に向けて交渉し、例外的な顧客の問題を解決し、データから得られるシグナルを読み解き、そして永続的な関係を築くことができる人材なのだ。
強力なチームは、さらなるRFQ（より多くのデータ）を呼び込み、プロセスを繰り返して改善することで、他の「堀」をも強化するはずだ。彼らを取引に伴う単調な作業から解放することで、いかなるシステムも代替できない判断力、交渉力、関係性という、本当に重要な部分に彼らの努力を再び集中させることができる。
備えの手順
短期的な最優先事項として私が推奨するのは、まずプロセスの「堀」を適切に構築することだ。エンタープライズ向けAIシステムの構築経験がある場合は、ぜひ小さなスコープから開始し、プロトタイプを構築して価値を提供した上で、組織全体へと拡大していくべきだ。現代のテクノロジーは極めて強力であるため、開発のイテレーションサイクルは大幅に短縮される傾向にあり、よりエンドユーザーの視点に立った意思決定が可能になる。
自社でAIワークフローツールを構築する能力や人員が現時点で整っていない場合でも、現在は多数のサードパーティーの選択肢がある。（完全な開示：筆者の会社も、他社と同様にこれらのサービスを提供している。）社内で強力に導入される可能性を高めるために、自社の業界特有の事情に合わせて構築されたシステムに焦点を当てるとよい。適切なパートナーは、迅速に先行し、その位置を維持できるよう支援できるはずだ。
潜在的なパートナーを評価する際には、目の前の業務上の成果だけでなく、その先を見据えることが重要だ。ディストリビューション向けのAIプラットフォームを選択する前に、問いかけるべきいくつかの重要な質問を以下に挙げる。
• 「堀」を構築するのに十分なほど、詳細な粒度でデータをキャプチャできるか。
• そのデータを、チームが行動に移せるようなインサイトに変えることができるか。
• ベンダーではなく自社が、データの所有権を維持できるか。
プロセスは、同じ土俵に立つ切符となる。データは、視界をもたらす。関係性とチームは、相乗的な優位性をもたらす。このことを理解し、AIを単なる速度向上のためのアップグレードではなく、競争優位性のあり方を再形成する触媒として扱うディストリビューターこそが、これからの業界の10年を定義することになるだろう。
