AIの実験と、それを大規模にうまく展開することの間にある隔たりは、サプライチェーンのリーダーに重要な教訓を示している。導入とは、テクノロジーが機能することを証明する以上の意味を持つということだ。実際、ガートナーの調査では、サプライチェーン組織の80%超がAIを試験導入している一方で、実際に本番環境で運用しているのは17%にとどまると推定している。
AIのパイロット導入は大きな可能性を示し得るが、実験から本番運用へ移行するには、データ品質、統合、従業員の準備状況、ガバナンス、そして既存業務の現実に対処する必要がある。
リーダーは、イノベーションを測定可能な事業価値へとつなげる実践的な道筋を築く前に、こうした一般的な落とし穴を理解しなければならない。その一助として、筆者がForbes Business Councilを通じて率いるコミュニティであるSupply Chain Groupのメンバーに、多くのAI施策が本番運用に到達する前に停滞する理由を聞いた。
1. AIの誤った判断による損害は雪だるま式に膨らむ
この隔たりが重要なのは、稼働中のサプライチェーンにおけるAIの誤った判断は、単なる誤字を生むだけでは済まないからだ。出荷を遅らせ、在庫を混乱させ、取引先との関係を損ない、企業に現実の金銭的損失を速やかにもたらし得る。本番環境は複雑で予測が難しく、断片化したレガシーシステム上に構築されていることも多い。そこでは、AIの性能は背後にあるリアルタイムデータの質に左右される。この現実こそ、多くの企業がAIを全面展開せず、なお試験段階にとどめている理由である。─タバレス・ビバリー、Beverly Boy Productions
2. オペレーションチームはイノベーションより信頼性を重視する
オペレーションチームは保守的であり、イノベーションよりも信頼性と100%の正確性を重視する。AIはサプライチェーンよりもバックオフィス業務で先に浸透したが、それは変わりつつある。リスク、サプライヤー、品質管理に加え、安全、セキュリティ、需要予測でも進展が見られ、専門人材のストレスを軽減し、変化の激しい世界への適応を可能にしている。製造現場では、近く品質面の向上が見込まれ、その後3〜5年でロボティクス主導の効率化が進むだろう。サプライチェーンはAIで後れを取るのではなく、先導する軌道に乗っている。─ハンナ・カイン、ALOM
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3. サプライチェーンは業務システムを装った人間のシステムである
多くの組織は管理された環境でAIをうまく試験できるが、現実が姿を現すのは本番環境である。サプライチェーンは、業務システムを装った人間のシステムだ。AIはパターンを認識できるが、信頼、インセンティブ、関係性、タイミング、プレッシャー下で下される意思決定を解釈するのは実体験である。問題はAIの能力ではない。意思決定の能力だ。企業は平均的なケースではめったに失敗しない。失敗しがちなのは、人間の判断が不可欠となるエッジケース（例外的な事例）である。─ポール・L・ガン・ジュニア、Signal & Anomaly
4. AI製品は確率的であり、決定論的ではない
サプライチェーンで正確性が求められると、新しいAI製品の承認に遅れが生じる。そして、まだ理解していないAI製品を承認することはできないため、それが遅延の主要かつ暗黙の理由となる。─ロッキー・シャルマ、ProductLedCEO
5. チームはモデルの推奨の背後にある「理由」を理解していない可能性がある
AIの試験はイノベーションの訓練であり、AIの展開はオペレーションの訓練である。ほとんどの組織は、まだ後者の筋力を築けていない。この隔たりはテクノロジーではなく、信頼の問題だ。サプライチェーンチームは、モデルがなぜ何かを推奨するのかを理解するまで、それに基づいて行動しない。説明可能性こそ、有望なパイロット導入と実際の本番運用をつなぐ橋である。─ジェイデン・ウェイ、OGBC Group
6. AIソリューションには十分な履歴データが欠けていることが多い
私たちがAIソリューションを導入した際、サプライチェーン組織全体で主に3つの障壁が見られた。1）一部の手作業や解釈がデータとして記録されていない。その結果、AIソリューションは欠落部分でハルシネーション（もっともらしい誤情報の生成）を起こし、意思決定を歪める。2）ソリューションにレジリエンスがない。一部のプロセス手順は性質や文脈が動的であり、次のステップを結論づけるだけの履歴データが不足しているため、失敗につながる。3）多くのソリューションの対象範囲が事業サイクル全体や関係者全体をカバーしておらず、導入のROIを最小化してしまう。─プラサメシュ・ビンガルデ、Percipere
7. つながっていない取引先がAIの拡張を難しくする
多くの企業が「パイロット段階」にとどまっているのは、AIの有効性が、その背後にある製品データ、接続されたネットワーク、プロセスの質に左右されるからだ。サプライチェーンでは、システムの断片化や接続されていない取引先がAIの拡張を難しくしている。成功している組織は、AIを脇役的な実験として扱うのではなく、中核となる業務ワークフローや接続されたサプライチェーンネットワークに組み込んでいる。真の事業価値は、大規模な実行、可視性、協働から生まれるためだ。─ジム・ビューロー、Loftware
